智能制造：从自动化迈向自主化

 “未来，我国仍然要坚持智能制造主攻方向不动摇，以新一代人工智能（AI）和制造业深度融合为主线，以智能制造系统创新为着力点和突破口，着力补齐工业智能基础技术短板，统筹推进前沿探索和普及推广，全力打造虚实结合、自主进化、安全高效的智能制造升级版。”4月2日举行的2026赛迪论坛上，国家制造强国建设战略咨询委员会副主任、国家智能制造专家委员会主任苏波如是说。

与会专家们在回顾与展望智能制造发展历程时共识鲜明：智能制造的地位至关重要、不可撼动，并有望在“十五五”时期迎来从自动化向自主化的跃升。

从试点示范到规模推广 规上工业企业数字化改造覆盖率近9成

当前，全球产业格局深度调整，新一代AI加速突破。苏波表示，2015—2025年，我国完成了以数字化转型推动制造强国建设的第一个十年征程，逐步形成数字化、网络化、智能化并行推进的特色路径，智能制造从试点示范走向规模推广，从单点突破走向体系建设。

据苏波介绍，截至目前，我国规上工业企业数字化改造覆盖率已达89.6%，数字化设备的普及率达57.7%；工业机器人产、销量均超过全球其他国家的总和。与此同时，AI的赋能作用已初步显现。随着AI与制造业深度融合，衍生离散型智能制造、网络协同制造、智慧供应链、智能运维等新模式和新业态相继出现。截至目前，我国已累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级和15家领航级智能工厂。如中国石油化工股份有限公司镇海炼化分公司和中海石油（中国）有限公司海南分公司就位于15家领航级智能工厂之列，为石化行业智能化发展树立了标杆。

会上透露的一组数据印证了智能制造的价值：卓越级智能工厂产品的不良率平均下降45.4%，产品研制周期平均缩短29%，库存周转率平均提升27.1%，碳排放量平均降低19.3%，综合能耗平均降低17.9%。

从自动化到自主化 AI重塑传统产业生态

今年，智能制造再次迎来“高光时刻”。3月16日，国务院第十一次全体会议明确将“加快发展新一代智能制造”列为需要抓好的牵引性、撬动性强的重点工作之一。

“新一代智能制造的‘新’，关键在于自主化。”苏波指出，新一代AI与先进制造业的融合，将把制造系统推向具备自感知、自决策、自执行、自适应、自学习、自我优化能力的新形态：产品研发将更多依托虚拟仿真、生成式设计和数字孪生，缩短研制周期、降低试错成本；生产制造将加快形成“感知—决策—执行—反馈”闭环，推动装备和生产线由刚性自动化走向柔性重构、协同优化；工厂运营将依托工厂操作系统、工业软件、工业互联网和算力设施实现全流程贯通，带动质量管控、供应链协同、能耗管理和资源配置整体提升；产品形态和服务模式将持续演进，制造企业将由单纯生产者加快向全生命周期解决方案提供者转变。

 “对石化等传统产业来说，AI正在重塑产业生态。”国务院发展研究中心原副主任王一鸣指出，AI向传统产业领域的渗透，催生了人机共融的智能制造模式，大幅提升了制造系统的柔性和敏捷性。同时，智能制造对工艺流程和能耗的精准控制，也将推动传统制造方式绿色转型。

从“+AI”到“AI+” 要善用更要善治

近年来，AI发展势头迅猛，并开始全面渗透工业应用场景。

随着AI技术日益成熟，石化等工业场景发展新一代智能制造还面临哪些堵点？苏波列举了3种情形：技术概念熟，但进入车间还不深；应用场景试点难以复制推广；企业有转型意愿，但不会转、转不起、不敢转等。“背后的深层原因在于工业知识积累还不够系统，工业数据还比较分散，软件模型与装备之间还没有真正打通，关键核心技术和高端供给仍存在短板。”苏波说。

为此，他提出4项具体措施。一是强化战略统筹和路线引导，进一步完善顶层设计，总结规律性认识和有效经验，研究提出新一代智能制造体系架构、发展路径和重点行业推进方案。二是抓紧补齐关键核心技术和基础底座短板，坚持以应用需求为牵引，推动形成“数据—模型—软件—装备—场景”一体贯通的技术体系。三是以智能工厂为牵引，分级分类推进规模化应用。四是完善标准、数据、人才和开放合作生态，加快健全智能制造标准体系和评估体系，建设高质量工业数据集和公共服务平台，加快培养复合型人才。

值得关注的是，今年“3·15”晚会曝光的生成式引擎投毒事件为“AI+”敲响警钟。十四届全国政协委员、工业和信息化部原副部长王江平指出，AI技术本身就存在模型“幻觉”、数据偏见、价值观“跑偏”及巨大的能耗等内生风险，急需加快完善治理体系。

“当前AI治理的核心困境在于技术迭代的指数级速度与治理体系渐进式更新之间存在‘温差’与‘时差’。”王江平提出，治理AI，要为AI立规矩、定生涯、定使命：AI行动必须在法律、规范、标准的范围内；AI需解决痛点、难点，解放人类而非替代人类；坚守人的主体性，确保AI始终服务于人的根本利益与全面发展。