问题：制造业转型升级同时受“效率”和“质量”约束，智能化已成为必须跨越的关口。我国制造业总体规模居世界前列，但部分关键环节仍承受多重压力：成本上升、交付周期缩短、产品迭代加快与个性化需求增长并存。一些行业还面临设备更新和工艺优化空间大、数据沉淀不足、系统互联互通能力不强等挑战。如何以更低的边际成本实现更稳定的质量、更灵活的生产，成为推动产业向高端化、智能化、绿色化持续迈进的核心问题。 原因：新一轮科技革命和产业变革加速推进，为制造业重塑竞争力打开了技术窗口。大模型、智能算法、工业软件与工业互联网等技术加速融合，使生产计划优化、设备预测性维护、质量缺陷识别、供应链协同等环节出现了可规模复制的解决方案。同时，国际产业竞争正从单一产品竞争转向“技术—数据—生态—标准”的综合较量。谁能更快形成可落地的场景应用、更稳健的安全治理和更开放的合作网络，谁就更可能在新赛道占得先机。李乐成指出，“人工智能+制造”是必答题而非选择题，正是产业升级需求与国际竞争形势共同作用的结果。 影响：加快推进“人工智能+制造”，将从多个维度带动产业体系升级。一是释放传统产业潜力，通过对工艺参数、能耗指标、质量数据建模分析，实现降本增效与质量提升同步推进，带动传统行业形成新动能。二是增强新兴产业和未来产业创新效率，在新材料、高端装备、智能网联等领域加快研发迭代、降低试错成本，推动从“单点智能”走向“系统智能”。三是完善产业生态，以典型应用示范带动产业链上下游协同改造，促进软件、硬件、平台与服务一体化发展，提升产业链供应链韧性与安全水平。四是拓展国际合作空间，在开放共享基础上推进规则对接与能力互补，让技术进步更好服务产业发展与民生改善。 对策：围绕“落地见效”的导向，今年推进更强调以场景牵引、以应用带动、以安全托底。李乐成表示，将推动制造业各行业加快应用对应的技术，深挖高价值场景，培育一批高水平典型应用，打造一批特色智能体。具体而言，一上是“找场景”：结合流程制造、离散制造等不同特点，聚焦研发设计、生产制造、质量管控、运维服务、经营管理等关键环节，系统梳理痛点难点，明确可量化的改造目标和可评估的投入产出。另一方面是“造场景”：以新兴产业和未来产业的创新需求为牵引，打通“技术研发—工程验证—规模应用”闭环，加速新技术从实验室走向工厂、从样机走向量产。 统筹发展与安全是重要原则。李乐成强调，要坚持相关技术为人所用、为人服务、为人所控。推进过程中，需要同步完善数据安全、网络安全和系统可靠性保障体系，强化关键环节可控能力，防范算法偏差、数据泄露、系统失控等风险；同时推动企业组织体系、人才结构、流程再造各上配套升级，避免出现“技术上了、管理没跟上”。国际层面，他提出坚持国际合作、开放共享，推动形成更具共识的治理框架和规则，让相关产品更好造福人类，成为全球共享的公共产品。这也有助于在规则沟通、标准互认、产业协作等上形成共识，为企业“走出去”和产业链全球协同提供更稳定的制度环境。 前景：随着应用场景持续扩展、典型示范加快复制、安全治理体系优化，“人工智能+制造”有望从点状突破走向体系化推进，继续推动我国制造业向价值链中高端迈进。下一阶段的竞争焦点将更多体现在高质量数据供给能力、工业机理与算法融合能力、软硬件协同与系统集成能力，以及面向行业的规模化交付能力。各地各行业推进过程中也将更强调“可衡量的效益”，通过产线改造、工艺优化与管理升级协同发力，形成可复制、可推广的路径，为现代化产业体系建设提供更有力支撑。
制造业是国家竞争力的重要基础。在新一轮科技革命中，谁能率先实现人工智能与制造业深度融合，谁就更可能在未来竞争中掌握主动。工信部的明确表态与系统部署，为制造业智能化转型提供了方向和路径。这既是顺应技术演进的选择，也是推动高质量发展、建设制造强国的关键举措。在统筹发展与安全、深化国际合作的前提下，我国制造业有望借助智能技术实现新的跨越，为经济社会发展提供更坚实的支撑。