当前，全球制造业竞争格局深刻演变，技术创新成为驱动产业升级的核心引擎。人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术的飞速发展，正引领制造业进入一个高度智能化、网络化、生态化的新发展阶段。这一转变不仅是技术的迭代，更是产业范式的根本性变革，要求中国制造业从传统的“规模红利”转向挖掘“创新红利”，将技术的“变量”转化为高质量发展的“增量”。

智能制造的清晰发展模式

• 多技术深度融合： 人工智能、大数据、物联网等前沿技术不再是孤立应用，而是深度融合贯穿于制造业的研发、生产、管理、服务等各个环节，共同构建起高效协同的智能生产体系。

• 产业协同升级： 跨企业、跨行业的创新协同与资源共享成为常态。制造业正朝着更加网络化、平台化、生态化的方向迈进，打破信息孤岛，实现价值链的整体优化。

• 绿色可持续发展： 智能化手段被广泛应用于节能减排、减少污染，实现经济效益与环境效益的协同增效，成为衡量智能制造成熟度的重要维度。

核心驱动力：从“要素驱动”到“数据驱动”

智能制造带来的变革，并非简单的技术升级，而是产业范式的根本性重塑。其核心在于：

• 从“要素驱动”转向“数据驱动”： 数据正成为生产中最核心、最具价值的生产要素，其采集、分析、应用能力直接决定着制造企业的核心竞争力。

• 从“生产型制造”转向“服务型制造”： 制造业的服务属性日益增强，企业不仅提供产品，更提供基于产品的解决方案、增值服务，实现全生命周期的价值创造。

• 从“单一环节优化”转向“全价值链重构”： 智能制造的视野不再局限于局部工艺的改进，而是着眼于整个价值链条的协同优化与高效整合。

企业转型关键路径与着力点

面对新一轮科技革命和产业变革，制造业企业在转型过程中应聚焦以下三个重点：

1. 以场景智能化驱动，而非技术堆砌： 强调以解决实际问题为导向，从真实的应用场景出发，落地切实可行且能创造价值的技术应用，避免单纯追求前沿技术的“堆叠”。

2. 坚持渐进式升级，而非颠覆式革命： 对于多数传统制造企业而言，智能制造的转型应遵循“精益化 → 数字化 → 智能化”的渐进式路径。这种“小步快跑”的模式，更易于被广泛接受并持续推进。

3. 人才重塑是系统变革的基石： 智能制造的本质是人机协同。一方面，需要培养既懂技术工艺又熟悉信息技术数据的“跨界”人才；另一方面，需要重塑适应数字工厂的组织架构。这呼唤建立数字工匠培养体系，高校开设智能制造交叉学科，科研机构建设产教融合基地。

落地实践：跨界融合与垂直联动

 以DeepSeek为代表的AI大模型技术，正加速在制造业的广泛应用。企业管理者日渐认识到人工智能的战略意义，“落地”成为关键。

• 应对市场挑战： 个性化、定制化需求带来的产品多样性，大幅推高了制造的复杂度和成本。传统制造业面临数字化转型压力，跨界竞争者（如特斯拉、华为、百度等）的出现，正在重塑竞争格局。

• 数字转型的四个关键点：

• 起步带动点：数字业务化（数据资产变现）： 将数据转化为直接可变现的商业价值。

• 核心着力点：业务数字化（数据要素的核心）： 确保数据要素能够被有效捕获、整合和利用。

• 建设关键点：工业互联网平台（数据要素的技术载体）： 构建一个支持数据流通、应用创新的技术基础设施。

• 管理创新点：体制机制创新（垂直联动组织）： 优化组织管理与协同机制，支持高效的数字化运营。

行业新探索与未来展望

• 钢铁行业：“AI原生”智能钢厂的崛起： 中国钢研在AI赋能钢铁行业方面走在前列，从人力系统到决策系统再到生产系统的智能化路径清晰。通过开发钢铁分割大模型（Steel-SAM）、金相样本受控生成工具、冶金数据标注平台等，解决行业在AI工具适配方面的卡点。利用流程数字孪生技术，有效降低AI试错成本，验证AI在关键工序的价值。未来，“AI原生”钢铁制造范式有望实现革命性突破。

• 通讯与算力行业： 中国联通正推广“元景大模型”，通过提供低门槛工具集，弥合AI专业知识与行业从业者之间的差距。浪潮则在生产现场管控、AI质检、数字化设备管理、企业管理驾驶舱等场景提供解决方案。蓝凌则借助DeepSeek升级OA与中台能力，秉持“引入能力、升级场景、厘清架构、快速落地”的AI建设方针。

 总而言之，智能制造已进入一个更加聚焦应用、协同创新、以数据为核心的崭新阶段。企业应把握技术融合的趋势，坚持场景驱动和渐进升级的转型策略，重视人才培养，构建数据驱动的价值创造能力，从而在激烈的全球竞争中赢得先机，实现可持续的高质量发展。