6月6日，工业和信息化部两化融合工作领导小组会议举行。会议要求，实施“人工智能+制造”行动，加快重点行业智能升级，打造智能制造“升级版”。在此之前，工业和信息化部于6月3日召开会议，专题研究部署推动人工智能产业发展和赋能新型工业化。
当前，中国人工智能产业发展形势如何?人工智能赋能新型工业化取得哪些进展?如何更好推动相关产业进步?
人工智能与制造业融合发展加速
DeepSeek等国产大模型火爆“出圈”，人形机器人在多个领域频频亮相，各类“AI+”产品吸引眼球……眼下，人工智能技术不断发展、快速突破，激发全社会应用热情和创新活力。
制造业是人工智能技术产品落地应用的重要领域。工业和信息化部总工程师谢少锋表示，近年来，人工智能与制造业融合发展加速，成效突出，亮点纷呈。
产品基础不断夯实。谢少锋介绍，当前，中国已形成了覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整的产业体系。算力规模居全球的前列，建成钢铁、煤炭等高质量的行业数据集，培育出一批竞争力强的通用大模型和行业大模型，国产大模型登顶全球主流开源社区下载量的榜单，创造了“中国速度”。
产品装备加速迭代。目前，国产厂商研发的AI手机、AI电脑、AI眼镜等智能产品已超百款，实现了“智”变升级。中国的人形机器人主流产品实现了“站得住、走得稳、跑得快”，正加快从“舞台上动起来”向“工厂里用起来”转变，既能演杂技、扭秧歌，也能搬重物、拧螺丝，在辅助汽车生产线装备作业、助力智能分拣搬运等制造场景加快落地。
在应用领域，人工智能应用赋能扎实推进。大模型在电子、原材料、消费品等行业加快落地，在研发设计、中试验证、生产制造、运营管理等环节得到应用。
为产业进步打造良好生态
聚焦推动人工智能产业发展和赋能新型工业化，工业和信息化部6月3日召开的专题会议强调，要系统谋划、协同推进，一体推动战略、规划、政策、标准等方面任务落实，为人工智能产业发展和赋能新型工业化打造良好的生态环境，充分激发创新活力。
一方面，要夯实产业基础。强化算力供给，统筹布局通用大模型和行业专用大模型，注重软硬件适配，加快建立高质量行业数据集，提升重点产品装备的智能化水平。另一方面，要塑造应用优势。推动大模型在制造业重点行业落地部署，加快凝练应用场景需求，加快制造业全流程智能化升级，变革生产管理模式。培育一批人工智能赋能应用服务商，加快推动行业专用大模型落地应用与迭代升级。
此外，要强化标准引领。统筹推进人工智能标准工作，发挥有效市场和有为政府的作用，分级分类、体系化推进标准制定，有效发挥标准的基础性、引领性、支撑性作用。还要壮大产业生态。着力培育人工智能优势企业，支持人工智能中小企业专精特新发展。健全人工智能开源机制，加快建设高水平人工智能开源社区，打造开放共享的开源生态。
中国科学院科技战略咨询研究院有关专家认为，在优化产业生态方面，应推动行业场景和数据开放，打造“AI+千行百业”的协同创新生态。围绕能源化工、高端制造、材料、生物等重点领域，建设行业大模型应用创新工程中心，组织科技领军企业、科研机构、行业龙头企业、高等院校等力量，面向垂直细分领域应用需求，推动大模型技术与行业知识、工艺等紧密结合，驱动人工智能产业发展。
供给应用“两手抓”
今年以来，国内多地加大政策力度，支持人工智能产业发展。
《广东省推动人工智能与机器人产业创新发展若干政策措施》提出，创建人工智能与机器人领域制造业创新中心，对符合条件的国家级、省级制造业创新中心，省财政按规定分别给予最高5000万元、1000万元的资金支持。《北京市人工智能赋能新型工业化行动方案(2025年)》印发，明确打造行业头部大模型，支持产业链龙头企业、平台机构，联合大模型企业、信息软件企业，围绕行业全流程优化和关键环节突破，开发部署具有引领作用的行业大模型，实现真实场景验证并面向产业链中小企业推广，对达到国内一流、国际领先水平的大模型算力成本给予最高不超过3000万元支持。浙江省《关于支持人工智能创新发展的若干措施》提出，到2027年，力争打造3家千亿级链主企业，培育30家百亿级龙头企业。
谢少锋表示，工信部将全力推进人工智能赋能新型工业化，一手抓供给，组织人工智能赋能新型工业化“揭榜挂帅”攻关，加强通用大模型和行业大模型的研发布局，加快建设工业(21.760, -0.76, -3.37%)领域高质量的数据集，夯实基础底座，推动“智能产业化”;一手抓应用，推动制造业的全流程、重点行业、重点产品的智能升级，加快下一步超级智能终端的产业化、商业化进程。
“我们还将加快培育一批行业龙头企业和专精特新中小企业;建设人工智能开源社区，发挥人工智能标准化技术委员会的作用，加快关键急需标准的研制，加强人才引育、伦理治理和国际合作，持续营造良好的产业生态。”谢少锋说。
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