当前，全球制造业正经历由数字化向智能化跃迁的关键转型期，我国制造业高质量发展对数智化提出更高要求。面对效率、创新与韧性三大核心诉求，人工智能、先进制造等新技术正引发制造体系创新变革。12月13日，在“2026中国信通院深度观察报告会”上，针对我国制造业数智化发展的新进展、未来趋势及人工智能应用前景，中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所所长刘默系统阐述了核心观点。刘默表示：“如果说过去十年制造业数字化转型的核心是解决提质降本增效，那么未来五年，数智化将不只是解决效率问题，更要解决创新和韧性的问题。”
制造业数智化呈现三大新亮点
刘默指出，近两年我国制造业数智化发展呈现出三个显著亮点。
一是制造业数字化全面普及。基于工信部制造业数字化转型综合信息服务平台中15万家规上制造企业数据，已有85%的企业开展数字化改造。通过智能工厂梯度培育行动，累计建成3.5万家基础级智能工厂、7000余家先进级智能工厂和500余家卓越级智能工厂。
二是前沿制造模式探索加快。今年遴选出的首批领航级智能工厂，普遍通过人工智能技术应用，在虚实融合的孪生工厂建设、精益跃升的零缺陷制造、动态响应的敏捷柔性制造、极限加工的超常规制造能力等未来制造模式方面取得突破。
三是新技术的广泛应用。人工智能、数字孪生、工业互联网平台、先进工业网络获得普遍应用。这些技术与制造装备的融合，也带来装备能力升级。如机器人的自适应加工能力更强、数控机床能够开展动态补偿提高加工精度等。
未来制造业智能化聚焦效率、创新与韧性三位一体
刘默指出，如果说过去十年制造业数字化转型的核心是解决提质降本增效，那么未来五年面对制造业高质量发展的要求，数智化将不只是解决效率问题，更要解决创新和韧性的问题。
一方面，效率仍然至关重要，但面对日益多元化的需求和持续加快的产品迭代速度，制造企业要能够更加敏捷地捕捉并响应潜在需求，快速组织起面向不同产品供应所需的资源和柔性生产能力，并在这个过程中仍然保持极高效率和质量。
另一方面，制造企业还要具备更强创新能力，能够有效将工业知识、海量数据和智能技术结合，高效甚至是自主化地生成更具竞争力的产品方案，或是突破关键制造技术，并通过智能内嵌的产品打通用户入口，源源不断提供高水平服务，以创造更大的增量价值空间。
此外，面对不确定性日益加剧的市场环境与定制化产品对弹性供应链的更高要求，制造企业还需要建立起更加开放、弹性与韧性的供应网络，能够根据新的产品方案自主建立最优供应策略、能够实时监测并预警潜在风险，并在发生断链之前提前处置。
构建“基础模型+数字孪生+智能体”新型架构，释放AI制造潜能
人工智能技术在制造业应用已经有几十年时间，针对未来3-5年最大的创新应用前景，刘默认为，在于构建起“基础模型+数字孪生+智能体”的新型架构，大幅提升制造业的智能分析决策能力。
具体来说，基础模型与数字孪生将形成制造业智能化的双系统。其中，基础模型具备强大的知识管理与综合推理能力，面向复杂决策场景提供分析判断与方案生成服务；数字孪生则能够基于工业机理，提供可解释、高准确、高可靠的分析能力，解决工业场景中的低容错、零容错问题。这两个系统将形成相互协作的工作模式，如数字孪生积累形成的新模型和工业数据将进入基础模型并促进其迭代，使之更加符合工业规律、更加逼近真实场景。同样，数字孪生也不断融合人工智能技术，使孪生体的构建和决策更加准确。
在二者基础上，制造企业将能够面对一系列业务场景，建立感知、分析、决策、执行一体化的智能体，使其制造系统具备更强的自适应、自学习、自优化能力，使制造业智能化进入全新的发展阶段。
刘默同时介绍，在上个月的南京智能制造大会上，中国信通院联合所有领航智能工厂在内的18家行业龙头企业发起了“智能工厂 工业智能场景创新计划”，围绕人工智能技术在工业的创新应用，共同挖掘智能场景、联合攻关验证、提炼标准知识、推广创新成果。
