人工智能为工业经济增长注入强劲动力

当前，新一轮科技革命与产业变革加速演进，人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力，正突破技术探索期的边界，深度嵌入工业生产全链条，推动工业经济从规模扩张向质量效益转型，成为培育新质生产力、激活增长潜能的关键引擎。从政策布局到企业实践，从技术突破到生态构建，人工智能正以全方位、系统性的赋能态势，为工业经济注入持久且强劲的发展动力。

政策引领与技术迭代形成合力，筑牢工业AI赋能根基。我国已完成人工智能从产业工具向基础设施的战略跃迁，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》等政策密集出台，明确推动人工智能与工业各领域深度融合，引导产业向高端化、智能化、绿色化发展。技术层面，人工智能正从“感知理解”向“生成创造”与“决策执行”跨越，工业智能体的出现标志着工业AI从旁路辅助正式进入主路控制，通过虚拟市场机制或博弈论算法，实现生产系统的全局优化调度，打破传统工业软件“烟囱式架构”的局限。算力底座的持续完善为技术落地提供支撑，2025年全国智能算力规模达1037.3EFLOPS，万卡级集群成为主流，华为昇腾、寒武纪等国产芯片构建起自主可控的算力体系，为工业AI应用提供充足“燃料”。

全链条场景渗透，重构工业生产价值创造模式。人工智能已不再是单一环节的技术点缀，而是贯穿研发、生产、管理、服务全流程的核心生产力要素，推动生产制造的“人机料法环”要素体系从静态配置向动态自组织的智能范式跃迁。在研发环节，智能仿真技术大幅缩短创新周期，船舶、高铁、汽车等领域通过AI虚拟优化，使产品研发周期平均缩短28.4%，显著降低研发成本与试错风险。在生产环节，智能装备与AI算法深度融合，工业机器人实现从“单兵作战”到“群体智能”的升级，2024年我国工业机器人产量达55.6万套，应用覆盖71个行业大类，高通与阿加犀联合推出的“通天晓”机器人，凭借“大小脑”一芯方案实现精准手眼协同，已在交通劝导等场景落地应用。在运维管理环节，AI预测性维护与智能质检系统广泛应用，宝武钢铁、格力电器等龙头企业通过引入相关技术，年增效益均超10亿元，推动行业生产效率平均提升22.3%。

业态创新与生态构建，拓展工业经济增长边界。人工智能与工业互联网的深度融合，催生了平台化设计、个性化定制、服务化延伸等新业态，推动工业经济从单一生产制造向全价值链延伸。截至2025年，我国已建成3万余家智能工厂，覆盖超过80%的制造业行业大类，85家“灯塔工厂”占全球总数的45%，智能制造水平位居世界前列。数字与实体的深度融合激活了数据要素潜能，通过联动不同产业集群、打通全产业链数据壁垒，实现资源优化配置与跨界协同，数据与传统生产要素的组合迭代产生乘数效应，催生新型产品和服务。同时，“数字样板工程”等品牌建设凝聚行业共识，中控技术、鼎捷数智等企业提供的特色化数智解决方案，加速了人工智能在高端装备制造、新材料、3D打印等领域的规模化推广，形成“技术研发—场景应用—迭代升级”的良性生态。

正视挑战方能行稳致远，人工智能赋能工业经济仍需突破多重瓶颈。当前，概率性生成与工业确定性控制的矛盾、语义理解差异导致的认知阻隔、算法可解释性缺失带来的权责模糊，以及推理成本与工业利润的冲突，制约着AI在工业场景的规模化深化应用。对此，需聚焦轻量化垂直模型研发，通过“云边协同”架构实现复杂训练在云端、实时推理在边缘的高效配置，平衡性能与成本；加强可解释性AI技术攻关，构建全生命周期安全评测体系，破解应用可信度难题；健全跨行业数据共享机制，推动统一工业本体模型与知识图谱建设，打破数据孤岛。

从核心产业规模突破1.2万亿元，到占全国GDP比重升至4.8%，人工智能已跻身国民经济关键支柱产业。随着“人工智能+”行动的持续深化，预计2026年AI核心产业规模将突破1.6万亿元，对工业经济的拉动作用将进一步凸显。未来，唯有持续强化核心技术攻关、推动场景规模化应用、构建协同共生的产业生态，才能充分释放人工智能的赋能价值，推动工业经济实现质的有效提升和量的合理增长，为制造强国建设注入不竭动力。