人工智能浪潮涌动，制造业迎来数智化全面升级。

在2026年中国发展高层论坛年会上，全国政协常委、致公党中央副主席徐晓兰出席制造业数智化转型专题研讨会。她指出，人工智能作为当今时代的核心驱动力，正深刻改变全球经济格局，特别是为制造业注入强劲活力，推动其向更高水平迈进。

联合国相关预测显示，到2033年，全球人工智能市场有望实现显著扩张，当前多模态大模型技术迅猛进步，底层算力持续突破，人形机器人商业化步伐明显加快。全球范围内，已有大量AI智能体在生产制造等关键环节协同运作，渗透深度不断加深。这种趋势表明，制造业数智化转型已成为不可逆转的潮流，涉及范围广、影响力度大。

徐晓兰强调，推进制造业数智化转型需聚焦四个关键任务。首先是构建坚实的数智基础设施。她分析称，人工智能爆发式发展导致算力需求呈现爆发式增长态势。为此，应加快形成多层次算力设施体系，推动算力资源向规模化、集约化、绿色化、普惠化方向演进。通过部署超大规模智能计算集群以及算电协同等新型基础设施项目，提升算力供给的匹配效率和接入便利性，为工业智能应用提供可靠支撑。同时，针对广大中小企业，建设开放共享的数智化公共服务平台，推出便捷高效的智能化工具，确保各类企业都能公平受益于技术进步带来的红利。

其次是实现工业全要素互联互通。在基础设施基础上，进一步打通人、机、物之间的连接通道。工业互联网作为信息技术与制造业深度融合的典型代表，能够构建覆盖全产业链的新型制造和服务模式。当人工智能与工业互联网实现紧密结合时，海量工业要素将被充分激活，推动制造业向高端、智能、绿色、融合方向加速转型。在此基础上，发展具备自主决策能力的工业大脑和智能体，这些系统不仅停留在软件层面，还需与机器人、智能设备等物理终端深度融合，形成具身智能，实现人工智能在制造业的高阶应用。她提及某些化工企业借助人工智能优化反应过程，显著提升了实验效率和反应速率，展示了这一路径的实际潜力。

再次是培育高质量工业数据集。数据作为新型生产要素，在工业网络中扮演着至关重要的角色。只有经过提纯的高质量数据，才能为数智化转型提供充足支撑。针对不同行业特点，应分业分类构建专业知识库和模型库，使前沿人工智能技术真正理解工业制造的内在逻辑。同时，分层级覆盖设备、产线、车间直至供应链的全链条数据，形成完整的数据生态。核心在于建立数据安全前提下的信用机制和治理框架，促进数据要素有序流通并释放价值。举例来说，一些电梯企业通过汇聚维保数据，为作业人员提供精准支持，已在多个城市大规模应用数字化系统，显著改善了维护效率和服务水平。

最后是推动数智化与绿色化深度融合。在全球气候挑战日益严峻的背景下，制造业绿色转型已成为必然选择。数智技术可全面应用于节能减排、资源循环、绿色工厂等领域，实现制造过程的全方位低碳化。例如某些企业借助工业互联网平台，在多个行业优化能源使用，取得了明显成效。同时，绿色转型也能反哺数字产业发展，通过建设碳管理公共平台、分行业建立全生命周期低碳数据库、完善碳排放核算和足迹管理体系、推进产品碳标识认证，用数智手段为全球贸易提供绿色保障。制造业唯有实现数智与绿色的有机统一，才能在高质量发展道路上行稳致远。

总体而言，徐晓兰的分享为制造业数智化转型提供了清晰路径。在人工智能快速演进的时代背景下，中国制造业正抓住机遇，构建新型基础设施、互联生态、高质量数据和绿色体系，力争在全球竞争中占据有利位置，实现可持续发展。