□ 余娜
　　当前，智能制造正在呈现更加清晰的发展模式。一方面，多技术的融合愈发深入，人工智能、大数据、物联网等技术将在制造业的各个环节实现深度的融合，构建起更为智能高效的生产体系；另一方面，产业协同持续升级，跨企业跨行业的协同创新和资源共享成为常态，推动制造业向网络化、生态化方向迈进。
　　在近日召开的2025智能制造论坛上，机械工业信息研究院党委副书记周宝东认为，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。2025年，中国制造业更应探讨中国制造业如何从规模红利转向创新红利，如何将人工智能等新技术的变量转化为高质量发展的增量。
　　在周宝东看来，绿色可持续发展逐渐成为智能制造的重要方向，通过智能化的手段来降低能耗，减少污染，将实现经济与环境效益的双赢。
　　“通过智能制造实现质量变革、效率变革、动力变革。这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’。应破技术瓶颈之局，立自主创新之新；破模式固化之局，立生态协同之新；破数据孤岛之局，立价值创新之新。”中国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分析。
　　罗俊杰建议，制造业企业应重点把握三个着力点：
　　第一，以场景智能化驱动替代技术堆砌和智能制造。解决实际问题，立足真实场景的技术应用，才能更好地创造价值。
　　第二，以渐进式的升级替代颠覆式革命。传统制造企业智能化转型，需要遵循由精益化到数字化，再到智能化的渐进路径。这种“小步快跑”的模式，对于广大企业而言更具普遍性。
　　第三，以人才重塑支撑系统变革。智能制造的本质是人机协同，既需要培养懂得技术工艺，又懂信息技术数据的人才，也要建立适应数字工厂的组织架构。希望企业能建立数字工匠培养体系，高校能更好的开设智能制造这一方面的交叉学科，科研机构能建设产教融合的创新基地。
　　今年以来，DeepSeek的爆火加速了AI在制造业的广泛应用。政企管理者愈发认识到人工智能的战略性意义，不少企业开启高端装备制造业的数字化转型之路。
　　中国中车集团有限公司中车信息技术有限公司副总经理赵清宁坦言，个性化需求带来了产品的多样性，产品的多样性迅速推高了复杂度和成本。以客户定制化、订单个性化需求为代表的市场挑战严峻。“数字化时代，以数字化、智能化等技术应用催生数字化转型，传统制造业面临巨大挑战。”赵清宁说，“可以看到，基于数字黑科技出现了很多跨界竞争者。例如，特斯拉、google、苹果、华为、百度、小米等。应看清数字化转型的起步带动点、核心着力点、建设关键点、管理创新点。”
　　其中，数字业务化是数据资产的直接变现，是起步带动点；业务数字化是数据要素的核心关键，是核心着力点；工业互联网平台是数据要素的技术载体，是建设关键点；体制机制创新是垂直联动组织体系，是管理创新点。
　　中国钢研集团人工智能首席专家张云贵介绍，钢铁行业AI赋能可行路径将从人力系统到决策系统再到生产系统。未来，将出现“AI原生”的智能钢厂，钢铁智能制造范式将发生革命；在行业“缩量调结构”的较长周期中，人工智能将起到隐形调节器的作用。
　　张云贵表示，目前AI向钢铁行业渗透的一个卡点是缺乏与行业应用需求适配的系列工具。中国钢研针对这一问题进行了针对性的研发。开发了首个钢铁分割大模型Steel-SAM、工艺机理导入的金相样本受控生成工具以及高效的冶金数据标注平台。
　　据悉，大模型进入钢铁行业的另一卡点是大模型的“幻觉”、可解释性等问题。中国钢研创造性地提出用流程数字孪生实现AI技术的验证，这一技术路线大幅度降低了AI的试错成本，目前已经在关键工序上得到了验证。
　　钢铁、通讯等行业企业，不断开启制造业数字化升级新范式。
　　记者获悉，中国联通在数智人工智能方面，正在力推元景大模型在多行业的实践推广。该模型旨在通过打造一站式低门槛工具集等方式，解决AI专业人员与各行业从业者之间的知识差距，助力制造业高质量发展。浪潮在生产现场的透明管控、AI质检、设备数字化管理、企业管理驾驶舱等关键场景解决方案，正在持续落地。