人工智能与制造业深度融合：八部门专项行动解析

> ### 摘要 > 近日，八部门联合发布《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》，明确提出到2026年，建成50个以上国家级智能制造示范工厂，培育200家以上具有行业影响力的智能装备制造企业。文件强调以人工智能技术为核心驱动力，推动制造业全链条智能化升级，提升生产效率与产品质量。通过构建协同创新体系、完善标准规范、强化人才支撑等举措，加速形成可复制推广的应用模式，助力我国制造业高质量发展。 > ### 关键词 > 人工智能, 制造业, 融合, 行动, 意见 ## 一、政策背景与战略意义 ### 1.1 八部门联合发布人工智能与制造业融合专项行动的时代背景 当前，全球新一轮科技革命与产业变革加速演进，人工智能作为引领未来的战略性技术，正以前所未有的深度和广度重塑制造业格局。在此背景下，我国八部门联合发布《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》，标志着人工智能与制造业融合发展进入系统推进的新阶段。这一行动不仅是应对国际竞争压力的关键举措，更是推动国内制造业由“大”向“强”转变的内在需求。随着数字化、网络化、智能化进程不断加快，传统制造模式面临效率瓶颈与转型升级压力，亟需通过技术创新实现突破。文件的出台，正是顺应时代潮流、回应现实挑战的重要政策响应，旨在以顶层设计引导资源集聚，构建协同发展的产业生态体系。 ### 1.2 全球制造业智能化发展趋势与中国战略定位 近年来，发达国家纷纷布局智能制造战略，如德国“工业4.0”、美国“先进制造伙伴计划”等，均将人工智能视为提升制造业核心竞争力的关键驱动力。在全球制造业智能化转型的大潮中，中国既面临追赶先进的紧迫任务，也拥有市场规模庞大、应用场景丰富的独特优势。此次八部门联合发布的实施意见，明确将人工智能作为制造业全链条升级的核心引擎，体现了中国在智能制造领域从“跟跑”向“并跑”乃至“领跑”跃迁的战略雄心。通过建设国家级智能制造示范工厂、培育具有行业影响力的智能装备制造企业，中国正加速构建自主可控的技术体系和产业标准，力求在全球价值链中占据更有利位置。 ### 1.3 专项行动对中国制造业转型升级的战略意义 《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》明确提出，到2026年建成50个以上国家级智能制造示范工厂，培育200家以上具有行业影响力的智能装备制造企业。这一目标不仅设定了清晰的时间表与路线图，更凸显了政策对制造业高质量发展的深远考量。通过推动人工智能技术在研发设计、生产制造、运维服务等环节的深度应用，制造业将实现从“经验驱动”向“数据驱动”的根本转变，大幅提升生产效率与产品质量。同时，专项行动强调构建协同创新体系、完善标准规范、强化人才支撑，有助于破解当前融合过程中的技术壁垒与制度障碍，形成可复制、可推广的应用模式，为全国范围内的制造业转型升级提供有力支撑。 ### 1.4 政策制定过程中的多方考量与平衡 此次由八部门联合发布的实施意见，充分体现了跨部门协同治理的复杂性与必要性。在政策制定过程中，既要考虑技术发展的前沿性，也要兼顾不同地区、不同规模企业的实际承受能力；既要鼓励创新突破，又要防范数据安全与伦理风险。文件强调以人工智能为核心驱动力，推动制造业全链条智能化升级，同时注重标准体系建设与人才梯队培养，反映出政策层面对技术落地可持续性的高度重视。此外，通过打造示范工厂和培育龙头企业，政策在“点上突破”与“面上推广”之间寻求平衡，力求在激发市场活力的同时，避免资源过度集中或重复建设，确保专项行动真正惠及广大制造企业，助力我国制造业迈向智能化、绿色化、高端化发展新阶段。 ## 二、政策核心内容解读 ### 2.1 专项行动的主要目标与量化指标解析 此次八部门联合发布的《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》，设定了清晰且具有挑战性的量化目标，彰显了国家推动智能制造发展的坚定决心。文件明确提出，到2026年，将建成50个以上国家级智能制造示范工厂，培育200家以上具有行业影响力的智能装备制造企业。这些数字不仅是衡量行动成效的关键标尺，更承载着制造业转型升级的深远期待。每一个示范工厂的落地，都意味着一条完整生产链的智能化重构；每一家标杆企业的成长，都是技术突破与产业应用融合的生动写照。这些目标的背后，是对人工智能深度赋能制造业全环节的系统布局，既注重“量”的积累，更追求“质”的飞跃。通过设定可追踪、可评估的具体指标，政策为各地政府、企业和科研机构提供了明确方向，激发了全社会参与智能制造建设的积极性与创造力。 ### 2.2 重点任务与实施路径的具体规划 专项行动围绕人工智能与制造业融合的核心主线，部署了一系列具有前瞻性和实操性的重点任务。文件强调以人工智能技术为核心驱动力，推动制造业全链条智能化升级，涵盖研发设计、生产制造、运维服务等多个关键环节。通过构建协同创新体系，促进跨领域、跨主体的技术协作，加速形成一批可复制、可推广的应用模式。同时，政策聚焦智能制造示范工厂建设，支持龙头企业牵头打造智能化标杆项目，带动上下游中小企业协同发展。在实施路径上，注重从“点上突破”向“面上推广”延伸，依托试点先行、分类推进的方式，确保技术应用的稳定性与可持续性。这一系列任务安排，不仅体现了对当前产业痛点的精准把握，也展现出对未来发展趋势的战略预判。 ### 2.3 支持措施与保障机制的详细说明 为确保专项行动顺利推进，《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》提出了一系列强有力的支持措施与保障机制。文件强调要完善标准规范体系，强化人工智能在制造业应用中的技术接口、数据格式和安全要求，提升系统兼容性与互操作性。同时，高度重视人才支撑体系建设，推动高校、科研院所与企业联合培养复合型智能制造人才，补齐高端人才短板。在资源保障方面，鼓励金融机构加大对智能装备制造企业的融资支持力度，引导社会资本积极参与项目建设。此外，通过建立跨部门协调机制，实现政策联动与资源整合，有效破解融合过程中的制度障碍和技术壁垒。这些保障举措共同构筑起政策落地的坚实底座，为人工智能与制造业深度融合提供全方位支撑。 ### 2.4 政策创新点与突破性分析 此次发布的实施意见在政策设计上展现出显著的创新性与突破性。不同于以往单一技术推广或局部试点的模式，本次行动由八部门联合推动，体现了顶层设计与多维协同的深度融合。政策首次将人工智能定位为制造业全链条升级的核心引擎，打破了传统制造升级仅限于自动化或信息化的局限，真正迈向“数据驱动”与“智能决策”的新阶段。尤为值得关注的是，文件不仅提出建设50个以上国家级智能制造示范工厂、培育200家以上具有行业影响力的智能装备制造企业等具体目标，更强调构建可复制推广的应用模式，推动成果从“盆景”变为“风景”。这种从“示范引领”到“规模扩散”的思路转变，标志着我国智能制造发展进入系统化、规模化推进的新纪元。 ## 三、人工智能技术在制造业中的应用场景 ### 3.1 智能制造中的AI核心技术与创新应用 在《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》的指引下，人工智能正从技术概念加速转化为制造业的核心驱动力。文件明确提出以人工智能技术为核心，推动制造业全链条智能化升级，这不仅意味着算法、算力与大数据的深度嵌入，更标志着智能制造进入“自主感知—智能决策—动态优化”的新阶段。当前，深度学习、计算机视觉、自然语言处理和强化学习等AI核心技术已在多个制造场景中实现创新应用。例如，在高端装备生产中，基于AI的工艺参数自适应调节系统可实时优化加工路径，提升良品率；在复杂装配线上，智能机器人通过视觉识别与动作学习，完成高精度协同作业。这些技术的应用不再是孤立的技术试验，而是被纳入国家级智能制造示范工厂的整体架构之中，成为可复制、可推广的关键支撑。随着50个以上国家级智能制造示范工厂的建设推进，AI技术将在更多细分领域实现突破性落地，真正从“实验室”走向“生产线”，点燃中国制造业智能化变革的燎原之火。 ### 3.2 从产品设计到生产制造的智能化全链条应用 此次专项行动强调推动人工智能在研发设计、生产制造、运维服务等环节的深度应用，展现出对制造业全链条智能化重构的战略布局。在产品设计端，AI驱动的生成式设计工具已能根据性能需求自动演化出最优结构方案，大幅缩短开发周期；在工艺规划阶段，智能算法可快速匹配材料、设备与流程参数，实现工艺路径的自动化生成与仿真验证。进入生产制造环节后，AI系统通过对海量生产数据的实时分析，动态调整设备运行状态，确保产线始终处于最优工况。这种从“设计即智能”到“制造即决策”的全流程贯通，正在重塑传统制造逻辑。尤为关键的是，文件提出的建成50个以上国家级智能制造示范工厂目标，正是这一全链条应用模式的最佳试验场。每一个示范工厂的建成，都是一个完整智能生态的落地实践，它不仅连接了设计与制造，更打通了数据流、价值流与决策流，为中国制造业迈向“数据驱动”时代树立了现实样板。 ### 3.3 质量检测与设备维护的AI解决方案 在制造业智能化转型过程中，质量检测与设备维护是影响效率与成本的关键环节，而人工智能正在为这两个难题提供革命性解决方案。目前，基于计算机视觉的AI质检系统已在电子、汽车、航空航天等领域广泛应用，能够以毫秒级速度识别微米级缺陷，检测准确率远超人工水平。此类系统正是《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》所倡导的技术应用场景之一。文件强调提升产品质量与生产效率，而AI质检正是实现这一目标的重要抓手。同时，在设备运维方面，AI驱动的预测性维护技术通过采集传感器数据，结合机器学习模型，可提前数天甚至数周预判设备故障风险，显著降低非计划停机时间。这些解决方案不仅提升了制造系统的稳定性，也降低了运维成本。随着政策推动下200家以上具有行业影响力的智能装备制造企业的培育，更多集成AI能力的智能检测与维护设备将加速普及，助力制造业实现从“被动维修”向“主动预防”的根本转变。 ### 3.4 供应链优化与智能物流的AI应用案例 人工智能在制造业的应用不仅局限于工厂内部，更延伸至供应链管理与物流配送等外围系统。《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》虽未直接列举具体案例，但其提出推动制造业全链条智能化升级的总体方向，已为AI在供应链与物流领域的深度应用预留了广阔空间。当前，已有领先制造企业利用AI算法进行需求预测、库存优化与运输路径规划，显著提升了供应链响应速度与资源利用率。例如，部分智能装备制造企业通过部署AI调度系统，实现了仓储机器人与运输车辆的协同作业，大幅缩短物料周转时间。这些实践正是政策所鼓励的可复制推广模式的雏形。随着50个以上国家级智能制造示范工厂的建设推进，AI驱动的智能物流系统将成为标配设施，涵盖从原材料入库到成品出库的全过程自动化管理。未来，在政策引导与技术迭代的双重推动下，一个高度柔性、实时响应、自我优化的智能供应链网络正在中国制造业版图上悄然成型。 ## 四、制造业企业实施路径与实践案例 ### 4.1 不同规模制造业企业的AI融合实施策略 在《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》的指引下，不同规模的制造企业正面临差异化但又协同推进的智能化转型路径。对于大型制造企业而言，其优势在于具备完整的生产体系和较强的技术集成能力，能够率先建设国家级智能制造示范工厂，成为政策重点支持的对象。文件明确提出到2026年建成50个以上国家级智能制造示范工厂，这为龙头企业提供了明确的发展方向。它们可通过整合AI技术，在研发设计、生产制造、运维服务等环节实现全链条智能化升级，发挥标杆引领作用。而对于中小型企业来说，受限于资金、人才和技术储备，难以独立完成复杂系统的构建。因此，政策强调培育200家以上具有行业影响力的智能装备制造企业，旨在通过这些骨干企业带动上下游中小企业协同发展。中小企业可依托平台化服务、模块化解决方案和共享型基础设施，采取“小步快跑”的方式逐步嵌入智能化流程。例如，借助AI驱动的预测性维护系统或智能质检设备，实现关键环节的精准优化。这种分层分类、梯度推进的实施策略，既尊重了企业发展的现实差异，也确保了人工智能融合的广度与深度。 ### 4.2 典型行业AI融合成功案例分析 当前，人工智能在制造业多个典型行业的融合应用已初见成效，展现出可复制、可推广的实践价值。在汽车制造领域，部分领先企业已部署基于计算机视觉的AI质检系统，能够以毫秒级速度识别车身焊点缺陷，检测准确率远超人工水平，显著提升了产品质量与生产效率。这一应用场景正是《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》所倡导的技术落地方向。在高端装备制造业，AI驱动的工艺参数自适应调节系统已在精密加工中实现突破，通过实时分析加工数据动态优化切削路径，有效提高了良品率。此外，在电子制造行业，智能机器人结合强化学习算法，已在复杂装配线上完成高精度协同作业，大幅降低人为误差。这些成功案例不仅体现了人工智能在特定场景中的技术可行性，更验证了其在提升制造效能方面的实际价值。随着政策推动下50个以上国家级智能制造示范工厂的建设推进，此类成功经验将被系统总结并推广至更多细分领域，形成从“点上突破”到“面上覆盖”的良性循环。 ### 4.3 实施过程中的挑战与应对策略 尽管人工智能与制造业融合前景广阔，但在实际推进过程中仍面临多重挑战。首先，技术壁垒依然存在，尤其是在数据标准不统一、系统互操作性差的情况下，AI模型难以在不同设备与产线间高效迁移。对此，《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》明确提出要完善标准规范体系，强化技术接口、数据格式和安全要求，为系统集成提供基础支撑。其次，人才短缺问题突出，复合型智能制造人才供给不足制约了技术落地速度。文件强调强化人才支撑体系建设，推动高校、科研院所与企业联合培养专业人才，正是针对这一瓶颈的关键举措。再者，中小企业普遍面临投入成本高、回报周期长的现实压力，导致转型意愿不足。为此，政策鼓励金融机构加大对智能装备制造企业的融资支持力度，并引导社会资本参与项目建设，缓解资金难题。此外，数据安全与伦理风险也不容忽视，特别是在工业数据采集与使用过程中需防范信息泄露。通过建立跨部门协调机制，实现政策联动与资源整合，有助于系统性破解上述障碍，确保专项行动稳步推进。 ### 4.4 制造业AI转型的投资回报分析 随着人工智能在制造业的深入应用，其带来的投资回报正逐渐显现。虽然初期投入较高，包括硬件升级、系统集成与人才培训等成本，但从长期来看，AI技术显著提升了生产效率与资源利用率，降低了运营成本。以AI质检系统为例，其检测速度可达毫秒级，准确率远高于人工，有效减少了次品率和返工成本。同时，AI驱动的预测性维护技术可提前数天甚至数周预判设备故障，大幅降低非计划停机时间，保障生产连续性。根据《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》提出的目标，到2026年将建成50个以上国家级智能制造示范工厂，培育200家以上具有行业影响力的智能装备制造企业，这些项目将成为衡量AI投资效益的重要样本。通过试点先行、分类推进的方式，企业可在可控范围内验证技术可行性与经济合理性，进而优化投资决策。此外，政策支持下的金融扶持与资源整合，也有助于缩短回报周期，增强企业投资信心。总体而言，制造业AI转型虽需长期投入，但其在提质、降本、增效方面的综合收益，正推动越来越多企业将其视为战略性投资而非短期成本。 ## 五、政策实施的保障措施与支持体系 ### 5.1 技术创新与人才培养的多维度支持 在《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》的指引下，技术创新与人才培养被置于推动融合发展的核心位置。文件明确提出要构建协同创新体系，强化跨领域、跨主体的技术协作，加速形成一批可复制、可推广的应用模式。这一导向不仅体现了对技术突破的迫切需求，更彰显了对人才支撑体系建设的战略考量。当前，人工智能在制造业中的深度应用依赖于复合型人才的持续供给，而现实中高端人才短缺已成为制约企业转型的关键瓶颈。为此，政策强调推动高校、科研院所与企业联合培养智能制造人才，补齐人才短板。通过产教融合、校企合作等机制，实现理论研究与产业实践的双向赋能。同时，随着50个以上国家级智能制造示范工厂的建设推进，这些智能化标杆项目将成为新技术验证与人才实训的重要载体。每一个示范工厂的落地，不仅是技术集成的成果展示，更是创新生态与人才成长的孵化平台。未来，在政策引导下，技术创新将不再局限于单一环节的优化，而是迈向系统性、全链条的协同跃升；人才培养也将从分散式探索走向制度化布局，为我国制造业智能化转型注入源源不断的智力动能。 ### 5.2 数据安全与标准体系的构建 随着人工智能在制造业全链条的深入渗透，数据作为新型生产要素的地位日益凸显，其安全性与标准化管理成为保障融合可持续性的关键基石。《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》明确指出，要完善标准规范体系，强化人工智能在制造业应用中的技术接口、数据格式和安全要求，提升系统兼容性与互操作性。这一举措直面当前智能制造实践中普遍存在的“数据孤岛”与协议不统一问题，旨在打通不同设备、系统与企业之间的信息壁垒。同时，面对工业数据采集、传输与使用过程中潜在的信息泄露风险，政策高度重视数据安全防护机制的建立。特别是在国家级智能制造示范工厂的建设中，数据的安全合规处理将成为技术部署的前提条件。通过制定统一的标准框架和安全规范，不仅有助于降低系统集成成本，还能增强企业间协同效率，为跨企业、跨区域的智能制造网络奠定基础。可以预见，随着标准体系的逐步健全和安全机制的持续强化，制造业将在更加可信、可控的环境中释放人工智能的巨大潜能。 ### 5.3 产业生态与协同创新平台建设 此次八部门联合发布的实施意见，不仅聚焦于单点技术突破，更致力于构建开放协同的产业生态体系。文件强调通过建设国家级智能制造示范工厂、培育200家以上具有行业影响力的智能装备制造企业，打造多层次、立体化的协同发展格局。在此背景下，协同创新平台成为连接技术研发、成果转化与产业应用的重要枢纽。这些平台以龙头企业为牵引，整合上下游资源，推动中小企业融入智能化进程，实现从“盆景”到“风景”的规模化扩散。尤其是在跨领域协作方面，政策鼓励建立多方参与的创新联盟，促进人工智能企业与传统制造企业的深度融合。每一个示范工厂的建成，都是一个完整智能生态的落地实践，它不仅连接了设计与制造，更打通了数据流、价值流与决策流。通过试点先行、分类推进的方式，协同创新平台正在成为技术迭代与模式复制的核心引擎。未来，随着更多资源整合与机制创新，一个集技术研发、应用推广、服务支撑于一体的智能制造生态系统将加速成型，为中国制造业迈向高质量发展提供坚实支撑。 ### 5.4 资金扶持与金融服务的政策支持 为确保人工智能与制造业融合行动顺利实施，《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》提出了一系列切实可行的资金扶持与金融服务措施。文件明确鼓励金融机构加大对智能装备制造企业的融资支持力度，引导社会资本积极参与项目建设。这一政策导向充分考虑到企业在智能化转型过程中面临的高投入、长周期现实挑战，尤其是中小企业在技术升级中普遍存在的资金压力。通过金融工具的创新运用，如专项贷款、融资租赁、股权投资等方式，可有效缓解企业现金流紧张问题，提升其投资智能化项目的积极性。同时，政策还强调建立跨部门协调机制，实现资源整合与政策联动，确保财政资金与金融资源精准投向重点领域。随着50个以上国家级智能制造示范工厂的建设推进，这些项目将成为吸引资本集聚的重要载体，带动产业链上下游协同发展。可以预见，在强有力的金融支持下，人工智能技术将更快实现产业化落地，助力我国制造业在智能化赛道上加速前行。 ## 六、未来展望与实施建议 ### 6.1 AI与制造业融合的未来发展趋势预测 随着《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》的深入推进，人工智能与制造业的融合正从“局部试点”迈向“系统变革”的新阶段。可以预见，到2026年建成50个以上国家级智能制造示范工厂、培育200家以上具有行业影响力的智能装备制造企业的目标，将不仅带来生产效率的跃升，更将重塑整个制造业的价值逻辑。未来的制造不再是简单的“机器换人”，而是以数据为驱动、算法为中枢、AI为决策核心的全链条协同生态。在这一趋势下，生成式设计、自适应工艺优化、预测性维护等技术将实现常态化运行，智能机器人将在复杂环境中完成自主学习与协作作业。更重要的是，随着标准体系逐步完善和数据安全机制不断健全，跨企业、跨区域的智能制造网络有望加速形成。每一个示范工厂都将成为一个开放的知识节点，推动经验模式从“点上开花”走向“面上成景”。这种由政策引导、技术赋能与生态协同共同驱动的趋势，预示着中国制造业正在迈向一个更加柔性、高效、可持续的智能化未来。 ### 6.2 企业层面的实施建议与最佳实践 面对人工智能与制造业深度融合的历史机遇，不同类型的企业应根据自身条件制定差异化实施路径。对于大型制造企业而言，应积极申报国家级智能制造示范工厂建设项目，依托现有产线基础，整合AI技术实现研发设计、生产制造、运维服务等环节的全链条升级。通过建设智能化工厂样板，发挥标杆引领作用，带动产业链整体转型。而对于中小企业，则建议采取“小步快跑、模块切入”的策略，优先引入成熟度高、部署灵活的AI解决方案，如基于计算机视觉的智能质检系统或AI驱动的预测性维护设备，以较低成本实现关键环节提质增效。同时，应积极参与由龙头企业牵头构建的协同创新平台，借助共享型基础设施和服务化模式降低转型门槛。此外，所有企业都需重视复合型人才储备，加强与高校、科研院所的合作培养机制，提升团队对AI系统的理解与应用能力。唯有将技术落地与组织变革同步推进，才能真正释放人工智能在制造业中的深层价值。 ### 6.3 政策优化方向与补充建议 尽管《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》已提出明确目标与系统举措，但在实际推进过程中仍存在进一步优化的空间。当前政策强调建设50个以上国家级智能制造示范工厂、培育200家以上具有行业影响力的智能装备制造企业，但如何确保这些项目成果能够有效辐射中小微企业，仍是亟待破解的难题。建议后续政策在试点遴选中增加“可复制性”评估权重，鼓励示范项目输出标准化解决方案包，并建立公开的技术推广目录。同时，针对中小企业普遍面临的融资难问题，可在现有金融支持基础上设立专项补贴基金，对首次部署AI系统的中小企业给予一定比例的成本分担。此外，虽然文件已提及完善标准规范体系，但仍需加快制定统一的数据接口协议与安全认证机制，切实打破“数据孤岛”。最后，建议强化地方配套政策的联动性，避免出现“中央热、地方冷”的执行落差，确保政策红利真正惠及广大制造主体。 ### 6.4 产业链协同发展的长效机制建设 实现人工智能与制造业深度融合，不能仅依赖单个企业或单一环节的技术突破，必须构建起上下游联动、多方参与的产业链协同发展机制。《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》明确提出培育200家以上具有行业影响力的智能装备制造企业，这为产业链核心力量的集聚提供了方向指引。在此基础上，应推动建立以龙头企业为主导的智能制造创新联盟，整合AI技术供应商、设备制造商、系统集成商与终端用户资源，形成“技术研发—产品验证—场景落地”的闭环生态。通过共建共享测试平台、共性技术中心和人才实训基地，降低中小企业技术试错成本。同时，依托即将建成的50个以上国家级智能制造示范工厂，打造区域性产业协同枢纽，促进知识外溢与经验传播。尤为重要的是，要建立健全数据共享与利益分配机制，在保障数据安全的前提下推动工业数据要素的有序流动，使产业链各参与方都能在智能化转型中获得合理回报，从而激发持续合作的内生动力。 ## 七、总结 《关于加快人工智能与制造业深度融合的专项行动实施意见》由八部门联合发布，明确提出到2026年建成50个以上国家级智能制造示范工厂，培育200家以上具有行业影响力的智能装备制造企业。文件以人工智能技术为核心驱动力，推动制造业全链条智能化升级，涵盖研发设计、生产制造、运维服务等关键环节。通过构建协同创新体系、完善标准规范、强化人才支撑和加强金融支持，政策为融合发展提供了全方位保障。专项行动不仅设定了清晰的量化目标，更强调可复制推广的应用模式，助力我国制造业实现高质量发展。