當前，全球制造業正經歷由數字化向智能化躍遷的關鍵轉型期，我國制造業高質量發展對數智化提出更高要求。面對效率、創新與韌性三大核心訴求，人工智能、先進制造等新技術正引發制造體系創新變革。12月13日，在“2026中國信通院深度觀察報告會”上，針對我國制造業數智化發展的新進展、未來趨勢及人工智能應用前景，中國信息通信研究院信息化與工業化融合研究所所長劉默系統闡述了核心觀點。劉默表示：“如果說過去十年制造業數字化轉型的核心是解決提質降本增效，那么未來五年，數智化將不只是解決效率問題，更要解決創新和韌性的問題。”

制造業數智化呈現三大新亮點

劉默指出，近兩年我國制造業數智化發展呈現出三個顯著亮點。

一是制造業數字化全面普及。基于工信部制造業數字化轉型綜合信息服務平臺中15萬家規上制造企業數據，已有85%的企業開展數字化改造。通過智能工廠梯度培育行動，累計建成3.5萬家基礎級智能工廠、7000余家先進級智能工廠和500余家卓越級智能工廠。

二是前沿制造模式探索加快。今年遴選出的首批領航級智能工廠，普遍通過人工智能技術應用，在虛實融合的孿生工廠建設、精益躍升的零缺陷制造、動態響應的敏捷柔性制造、極限加工的超常規制造能力等未來制造模式方面取得突破。

三是新技術的廣泛應用。人工智能、數字孿生、工業互聯網平臺、先進工業網絡獲得普遍應用。這些技術與制造裝備的融合，也帶來裝備能力升級。如機器人的自適應加工能力更強、數控機床能夠開展動態補償提高加工精度等。

未來制造業智能化聚焦效率、創新與韌性三位一體

劉默指出，如果說過去十年制造業數字化轉型的核心是解決提質降本增效，那么未來五年面對制造業高質量發展的要求，數智化將不只是解決效率問題，更要解決創新和韌性的問題。

一方面，效率仍然至關重要，但面對日益多元化的需求和持續加快的產品迭代速度，制造企業要能夠更加敏捷地捕捉并響應潛在需求，快速組織起面向不同產品供應所需的資源和柔性生產能力，并在這個過程中仍然保持極高效率和質量。

另一方面，制造企業還要具備更強創新能力，能夠有效將工業知識、海量數據和智能技術結合，高效甚至是自主化地生成更具競爭力的產品方案，或是突破關鍵制造技術，并通過智能內嵌的產品打通用戶入口，源源不斷提供高水平服務，以創造更大的增量價值空間。

此外，面對不確定性日益加劇的市場環境與定制化產品對彈性供應鏈的更高要求，制造企業還需要建立起更加開放、彈性與韌性的供應網絡，能夠根據新的產品方案自主建立最優供應策略、能夠實時監測并預警潛在風險，并在發生斷鏈之前提前處置。

構建“基礎模型+數字孿生+智能體”新型架構，釋放AI制造潛能

人工智能技術在制造業應用已經有幾十年時間，針對未來3-5年最大的創新應用前景，劉默認為，在于構建起“基礎模型+數字孿生+智能體”的新型架構，大幅提升制造業的智能分析決策能力。

具體來說，基礎模型與數字孿生將形成制造業智能化的雙系統。其中，基礎模型具備強大的知識管理與綜合推理能力，面向復雜決策場景提供分析判斷與方案生成服務；數字孿生則能夠基于工業機理，提供可解釋、高準確、高可靠的分析能力，解決工業場景中的低容錯、零容錯問題。這兩個系統將形成相互協作的工作模式，如數字孿生積累形成的新模型和工業數據將進入基礎模型并促進其迭代，使之更加符合工業規律、更加逼近真實場景。同樣，數字孿生也不斷融合人工智能技術，使孿生體的構建和決策更加準確。

在二者基礎上，制造企業將能夠面對一系列業務場景，建立感知、分析、決策、執行一體化的智能體，使其制造系統具備更強的自適應、自學習、自優化能力，使制造業智能化進入全新的發展階段。

劉默同時介紹，在上個月的南京智能制造大會上，中國信通院聯合所有領航智能工廠在內的18家行業龍頭企業發起了“智能工廠 工業智能場景創新計劃”，圍繞人工智能技術在工業的創新應用，共同挖掘智能場景、聯合攻關驗證、提煉標準知識、推廣創新成果。