导读:当前，全球制造业竞争格局发生深刻变化，我国制造强国建设进入新的阶段。与此同时，新一代人工智能等技术快速演进，为制造业生产方式、发展模式和企业形态带来深远影响。
当前，全球制造业竞争格局发生深刻变化，我国制造强国建设进入新的阶段。与此同时，新一代人工智能等技术快速演进，为制造业生产方式、发展模式和企业形态带来深远影响。
“智能制造已成为重塑全球产业竞争格局的关键变量。通过智能制造实现质量变革、效率变革、动力变革不是简单的技术迭代，而是产业范式的根本性转变——从要素驱动转向数据驱动，从生产型制造转向服务型制造，从单一环节优化转向全价值链重构。”机械工业联合会执行副会长、工业和信息化部运行监测协调局原局长罗俊杰于4月2日在由《智能制造》杂志主办的“2025智能制造论坛”做出上述表示。
罗俊杰指出，AI大模型、具身智能、数字孪生等技术创新突破，正在深刻影响着制造业的生产方式、产业形态与价值链条。加速人工智能等前沿技术与制造业的融合创新与应用落地，已成为我国制造业破局突围、迈向高端的关键所在。
在上述论坛中，*智能制造*委员会副主任、工业和信息化部装备工业司原司长张相木指出，发展智能制造要从两方面发力，既要注重制造装备软件等本体升级，也要加快融合AI等核心技术实现弯道车。他强调，工业AI背景下智能制造具有装备数智化、技术软件化、流程数据化的特征，对应了智能制造装备、智能工业软件与赛博物理系统。三者通过数据流动形成“采集—传输—决策—反馈—执行”的闭环，构成智能制造的核心技术体系。
机械工业信息研究委副书记周宝东表示，当前智能制造呈现多技术融合、产业协同升级及绿色可持续发展三大趋势。制造业更应关注如何从“规模红利”转向“创新红利”，如何将人工智能等技术的“变量”转化为高质量发展的“增量”。
今年以来，以Deepseek为代表的AI大模型的爆火加速了AI与智能制造的深度结合。在此背景下，如何加速人工智能等前沿技术与制造业的融合，已成为影响制造业未来走向的核心问题。
中车集团有限公司中车信息技术有限公司副经理赵清宁分享了高端装备制造业数字化转型之路的认知与探索。他指出，制造业数字化转型的*终目标是实现对数据这一新生产要素的应用，提供随需求扩展的个性化产品与服务，成为数据驱动型企业。为实现这一目标，企业需要构建以数据为核心要素的价值创造模型。其关键在于收入端通过数字业务化拉动，核心着力于业务数字化，建设工业互联网平台作为载体，并做好管理体制机制创新。
钢铁行业涉及到复杂的长流程制造过程。钢研集团人工智能*张云贵分享了钢铁冶金行业AI大模型的应用探索。他表示，行业大模型的核心价值在于解决共性问题，并给出了“小模型+知识驱动的大模型”的实现路径。对于钢铁冶金行业，张云贵判断大模型将会使行业整体“知识基线”跨越式抬升，颠覆式产品与业务产生，并实现基础人力资源的能级跃升。
鞍钢数智科技有限公司*陈百红介绍了鞍钢在钢铁装备智能化、生产自动化、一体化智慧管控、信息管理、数据管理等方面的转型成果与大模型如何赋能数智鞍钢建设。陈百红表示，传统产业转型升级启动要全面落实*“人工智能+”战略部署，坚持高端化、智能化、绿色化方向。
本次论坛还发布了《数智迭变——制造业数智化转型发展报告》。《智能制造》杂志执行主编李国庆解读了上述报告编制的背景意义、主要内容及创新之处。
该报告由机械工业信息研究指导，机械工业信息研究产业与市场研究所、《智能制造》杂志联合20余家单位，历时9个月编制完成。编制组通过调查研究、深度访谈以及对大量真实案例的深度剖析，系统梳理了我国制造业数智化转型的现状，*识别了当前面临的挑战，并对智能制造多技术融合、产业协同升级、绿色可持续发展等未来趋势做出预测。该报告旨在成为政府、企业、研究机构在数智化转型中的“行动指南”，推动制造业从“规模扩张”向“质量效益”跃迁。
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