近期发布的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，推动工业全要素智能联动，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用。

本文共计：5594字 | 17分钟阅读

传统的流程工业，凭借着庞大的生产规模和复杂的工艺流程，一直面临着提升效率、降低成本、确保安全和环境合规等多重挑战。 

随着数字化转型的深入，人工智能技术的应用为流程工业注入了前所未有的创新动能。

从数据驱动的智能化生产到预测性维护，再到自动化的生产调度，AI不仅优化了生产过程，更推动了从“智能制造”到“智慧工厂”的转型。

1中国工业智能化发展现状

中国工业智能化发展正处于快速推进阶段。

1.产业规模快速增长 

根据统计，2025 年前两个月，装备制造业增加值同比增长 10.6%，高技术制造业增长 9.1%。工业机器人产量增长 27%，服务器产量增幅达 73%。

智能制造装备营收在 2024 年前 10 个月同比增长 28%，智能协作机器人产量全球领先。 

中国智能工厂建设成效显著，截至 2024 年，已建成 1200 多家先进级智能工厂和 230 多家卓越级智能工厂，全球 42% 的 “灯塔工厂”（72 家）位于中国。

2.关键技术不断突破 

国家加大对工业机器人、高端控制器、知识融合模型等技术的研发支持。例如，弱刚性大型航天构件数字孪生技术实现机器人化无试装一次成功装配，效率提升 5 倍以上。

国产人工智能通用大模型在电子、汽车等重点工业领域规模化应用加快，雪浪工业大模型平台、朗坤智能运维系统等在多个领域发挥作用，提升故障预警精度等。 

3.行业应用日益深化 

在风电领域，三一重能韶山叶片工厂通过全智能辅助定位等技术提升了叶片日产能并实现关键指标实时监测。

轨道交通领域，中车长客通过机械手焊接程序优化，使动车组转向架焊接合格率提升至 90%。南钢金相分析系统结合机器视觉和 AI 算法，实现全流程自动化检测。

汽车、服装等行业依托柔性生产线缩短需求响应周期 50%，海尔、三一重工通过 MES 与 ERP 系统集成，生产效率提升 67%。

4.区域协同发展良好

长三角、珠三角等区域形成涵盖智能装备、工业软件、系统集成的完整生态链。江苏省 5G 基站达 29.4 万座，智能算力规模达 5EFLOPS，支撑人工智能产业化发展。

各地在推进 AI + 智能制造过程中，也更加注重区域间的协同合作，如粤港澳大湾区以东莞为枢纽，推动 AI 创新生态的区域协同发展；京津冀地区通过数字科技产业园建设，促进区域内产业升级。

5.政策支持力度加大 

国家启动智能工厂梯度培育行动，支持企业分级建设基础级、先进级、卓越级智能工厂，普及智能制造能力成熟度评估工具。 

更新国家智能制造标准体系，发布 469 项国家标准、50 项国际标准，推动 “标准群” 链式推广。 

《推动工业领域设备更新实施方案》提出，到 2027 年工业设备投资增长 25%，数字化研发工具普及率超 90%。

2智能化是工业绿色发展的核心

工业智能化通过技术渗透、效率提升与结构变革，成为绿色转型的核心引擎。

1.技术创新

一方面，借助工业物联网与 AI 算法，实现对生产能耗的智能监测与优化。宝钢 “黑灯工厂” 通过智能控制系统精准调整高炉温度，成功降低 10%-15% 的能耗；通用电气的 Predix 平台运用机器学习预测设备故障，减少停机时间和能源浪费，降低设备维护成本达 20%，间接减少了碳排放。

另一方面，在清洁能源整合方面，AI 调度技术提升了可再生能源发电与储能系统的协同效率。特斯拉的 Powerpack 系统助力澳大利亚南澳州实现 100% 可再生能源供电；西门子能源的 Hyflex 项目利用 AI 优化电解水制氢过程，使绿氢生产成本降低 30% 。

同时，循环经济数字化也因智能化技术得到大力发展，视觉识别机器人用于废弃物智能分拣，回收率提升 50%，减少了填埋产生的甲烷排放；数字孪生技术应用于产品生命周期管理，为设计阶段选择低碳材料提供科学依据，有效从源头降低碳排放。

2.经济效应 

工业智能化推动了全要素生产率的提升和市场机制的协同发展。工业机器人的广泛应用替代了高碳岗位，直接减少了对化石能源的依赖，如富士康深圳工厂引入机器人后单位产值能耗下降 18% 。

大数据驱动的精益生产优化了供应链物流，京东物流的智能仓储系统使运输里程降低 30%，减少了库存和运输环节的碳排放。 

此外，绿色金融市场在工业智能化的背景下也发挥了积极作用，高 ESG 评级企业更容易获得绿色信贷和债券融资，2022 年中国绿色债券发行量超 8000 亿元，其中 30% 投向智能制造升级项目。 

企业借助区块链技术追踪碳排放数据参与碳市场交易，例如远景科技为巴斯夫提供的碳管理平台，年减排收益超千万欧元。 

3.结构转型 

在结构转型方面，工业智能化促进了产业升级和能源结构的低碳化。 

在产业升级路径上，劳动密集型的纺织业借助智能染色机减少水耗和化学品使用，申洲国际节水 40%；技术密集型的半导体制造行业通过 AI 优化光刻工艺，台积电 5nm 工艺能耗较 7nm 下降 30% 。 

能源结构调整方面，煤电行业的智能化改造成效显著，超临界机组结合 AI 燃烧控制，使华能集团玉环电厂煤耗降至 270g/kWh 以下；宁德时代 “光储充检” 一体化电站通过 AI 调度提升光伏利用率 20%，促进了可再生能源的消纳。

4.区域与行业 

东部沿海地区如广东、江苏，凭借数字基建优势，2022 年工业机器人密度超 500 台 / 万人，碳排放强度年均降幅达 4.5%；中西部地区的贵州虽制造业智能化率不足 20%，但借助大数据中心建设推动余热回收，如腾讯贵安七星数据中心 PUE 低至 1.1，减排潜力巨大。 

在行业方面，电子设备制造业如华为、小米通过智能工厂实现单位产值碳强度下降 25%；而水泥行业虽面临转型挑战，但通过结合碳捕集与智能控温技术，如海螺水泥试点项目捕集率超 90%，也在逐步实现绿色转型。 

3工业智能化发展的痛点

工业智能化发展在当前取得显著进展的同时，也面临着诸多痛点。

1.技术瓶颈

我国工业智能化在关键技术领域对外依存度颇高。高端数控机床、工业软件等超 70% 依赖进口，国产机器人核心部件也大多依靠进口。这使产业发展易受外部制约，一旦国际形势变化，供应链受阻，工业智能化进程将严重受挫。

工业智能化涉及云计算、边缘计算、工业机器人、机器视觉等众多复杂技术。企业在推进智能制造时，常面临技术经验匮乏的问题。目前，制造企业普遍存在信息孤岛、自动化孤岛以及信息系统与自动化系统之间的孤岛现象。不同设备、系统间数据难以流通共享，无法形成协同效应。。

在基础数据平台开发方面，我国缺乏自主研发的 MES 和 ERP 等基础系统平台，深度开发受欧美限制，难以满足企业个性化、深度定制需求。算法开发作为实现工业智能化自决策、自管理、自学习的关键，是一个多元跨界和交叉学科工作，既要求对业务有深入理解，又要求有 IT 技术思维。目前我国在算法开发资源上与发达国家存在较大差距，限制了工业智能化在数据分析、智能控制等方面的深入应用。

2.资金困境

企业智能化转型升级需投入巨额资金。建设大屏幕指挥中心、采用大量机器人的自动化生产线以及搭建 MES 系统等，都是智能化改造的必要举措，但成本不菲。对于多数利润率低的制造企业，尤其是中小企业而言，自主承担智能化改造资金压力巨大。

中小企业融资困难：中小企业在我国工业体系中数量众多，但由于自身规模小、资产轻、抗风险能力弱，在融资市场处于劣势。智能化改造前期投入大、回报周期长，金融机构出于风险考量，对中小企业智能化改造项目支持力度不足。尽管部分国有企业和大型民营企业可争取政府资金扶持，但大多数中小企业只能依靠自身微薄积累，面对智能化改造 “心有余而力不足”，严重阻碍了工业智能化在中小企业群体中的推广普及。 

3.认知与规划缺陷

自 “工业 4.0” 概念兴起，智能制造、CPS、工业互联网、企业上云、工业 APP、人工智能、工业大数据等众多概念纷至沓来，令多数制造企业眼花缭乱、无所适从。许多企业对工业智能化概念理解停留在表面，未深入理解其内涵、发展路径及对企业生产运营模式的深刻变革，导致在推进智能化过程中缺乏清晰战略方向。

企业在推进智能制造时，缺乏统一部门进行系统规划和推进。实际操作中，常出现 “头痛医头，脚痛医脚” 的情况，缺乏整体布局与长远规划。部分企业盲目追求高度自动化，将建立无人工厂、黑灯工厂等同于智能工厂，忽略自身产品特点、生产规模、管理水平等实际情况，未考虑智能化发展的阶段性与渐进性，造成资源浪费，智能化改造效果不佳。 

4.人才短缺 

工业智能化发展需要既懂工业制造业务流程，又掌握信息技术、数据分析、人工智能等技术的复合型人才。然而，当前人才市场中此类人才供给严重不足。传统工业人才对新技术掌握不足，而信息技术人才又缺乏工业领域实践经验，导致企业在智能化改造过程中，缺乏能够有效推动技术与业务融合的关键人才，制约了工业智能化项目的实施与推进。 

我国在工业智能化人才培养方面，高校专业设置、课程体系与企业实际需求存在一定脱节。职业教育对工业智能化相关技能培训不够重视，培训内容滞后于行业发展。企业内部培训体系也不健全，缺乏持续、系统的培训机制，无法满足员工不断提升智能化技能的需求，进一步加剧了工业智能化人才短缺问题。

5.市场环境问题 

工业互联网平台作为工业智能化发展的重要支撑，目前存在严重的同质化竞争现象。众多平台功能相似，服务内容趋同，缺乏差异化竞争优势。部分平台为争夺有限市场份额，过度依赖低价策略，导致平台盈利能力不足，难以持续投入研发与服务优化，影响了工业智能化市场的健康发展。 

工业互联网平台盈利模式主要集中在软件销售、系统集成服务、数据服务收费等传统领域，缺乏创新。受企业付费意愿低、市场培育周期长等因素影响，平台盈利难度大。此外，工业智能化项目实施周期长、风险高，平台企业在项目实施过程中面临诸多不确定性，进一步压缩了利润空间，限制了工业智能化市场活力与可持续发展能力。

4中国工业智能化的发展方向 

当下，中国工业智能化产业呈现出多维度、深层次的发展脉络，正深刻变革传统工业模式。 

1.人工智能深度赋能工业全流程 

人工智能已跃升为引领工业智能化变革的核心力量，全方位渗透工业生产各环节。以大模型为代表的人工智能技术，正以前所未有的速度与制造业深度融合，重塑生产模式与经济形态。

在研发设计阶段，AI 凭借强大数据分析与模拟能力，助力企业精准洞察市场需求，缩短研发周期，降低试错成本。例如，汽车制造企业利用 AI 模拟汽车碰撞、空气动力学性能等，优化产品设计，提升研发效率。

在生产环节，AI 赋能的智能控制系统可实时监测设备运行状态，通过机器学习算法精准调整生产参数，实现生产过程的精细化、自动化控制，大幅提升生产效率与产品质量一致性。如富士康部分工厂引入 AI 质检系统，利用机器视觉快速、精准检测产品缺陷，次品率显著降低。

在供应链管理方面，AI 可依据市场需求预测、物流信息等数据，优化供应链规划，实现精准库存管理与高效配送，降低物流成本与资源浪费。

为进一步强化 AI 在工业领域的应用，我国持续加大关键技术攻关力度。着力推动大模型算法、框架等基础性原创技术突破，提升智能芯片算力水平，为 AI 应用筑牢技术根基。同时，积极构建自主可控技术体系与原生应用创新生态，加速制造业全流程智能化进程，提升各环节智能化水平。 

2.多技术协同构建智能化基石

工业智能化的发展离不开多技术的协同发力。5G 技术以其高速率、低延迟、大连接特性，为工业远程控制、实时监测搭建稳定网络桥梁。在智能工厂中，通过 5G 网络，操作人员可远程精准操控设备，设备运行数据也能实时回传，实现生产过程的高效协同与优化。

云计算与边缘计算则为工业数据存储、处理与分析提供强大算力支撑。云计算将海量工业数据集中存储与处理，而边缘计算将部分数据处理下沉至设备边缘，减少数据传输延迟，提高响应速度。例如，在智能电网中，边缘计算实时分析电力设备运行数据，及时发现故障隐患，云计算则对全网电力数据进行深度分析，优化电力调度。

物联网技术将工业设备、产品、人员等全面连接，实现数据实时采集与共享，为工业智能化提供数据基础。大数据技术对海量工业数据进行挖掘分析，为企业决策提供有力依据。多技术融合形成强大合力，推动工业智能化向更高水平迈进。

3.人机协同模式深度拓展

随着人工智能、数字孪生等新一代信息技术发展，人机协同成为工业智能化发展重要趋势。在智能工厂中，人与机器分工协作、优势互补。工人凭借专业知识与经验进行复杂决策、创意工作，机器则承担重复性、高强度、高精度任务。例如，在电子设备制造车间，工人负责新产品组装调试，智能机器人负责零部件精准搬运、焊接等工作。 

数字孪生技术构建物理实体虚拟模型，实时模拟设备运行状态，帮助工人提前预测故障、优化操作流程。人机协同不仅提升生产效率，还增强生产灵活性，使企业能快速响应市场变化，推出个性化产品。

4.区域创新生态蓬勃发展

各地基于自身产业基础与资源优势，积极构建工业智能化区域创新生态。

粤港澳大湾区以东莞为枢纽，凭借制造业底蕴与创新资源集聚优势，推动 AI 创新生态区域协同。东莞汇聚大量电子信息、智能制造企业，通过产学研深度合作，整合高校、科研机构与企业创新力量，共同攻克关键技术，推动 AI 在制造业广泛应用，带动大湾区产业智能化升级。 

京津冀地区以数字科技产业园建设为契机，吸引高端数字产业与创新企业入驻。北京发挥科技与人才优势，开展人工智能前沿技术研发；天津利用先进制造业基础，进行智能化生产示范；河北承接产业转移，推动传统制造业智能化改造，实现区域产业协同创新与绿色发展。

5.产业转移带动协同升级

产业转移在工业智能化进程中发挥重要作用。发达地区向欠发达地区转移成熟智能化技术与产业，既为发达地区产业升级腾出空间，又带动欠发达地区工业智能化发展。

东部沿海地区在电子信息、高端装备制造等领域积累先进智能化技术，将部分产业向中西部地区转移，同步输出技术与管理经验。

中西部地区利用资源与劳动力优势，承接产业转移并进行智能化改造，实现产业快速发展。通过跨区域产业合作机制，加强产业链上下游企业协作，形成优势互补、协同共进产业格局，推动工业智能化在全国范围深入发展。

6.绿色智能制造体系加速构建 

构建绿色智能制造体系是实现工业可持续发展关键。从原材料采购、生产加工到产品包装、物流配送，全流程融入绿色理念。 

在原材料采购环节，企业借助大数据分析与供应链管理系统，选择绿色环保、可回收原材料供应商，减少高污染、高能耗原材料使用。 

生产加工过程中，采用智能设备与先进制造工艺，提高产品质量与生产效率，降低废品率与资源浪费。如 3D 打印技术实现零部件个性化定制，减少材料浪费。产品包装环节，推广可降解、可回收环保包装材料。

物流配送环节，利用智能物流系统优化配送路线，降低运输能耗与碳排放。通过打造全流程绿色智能制造体系，实现工业发展与环境保护有机统一。

7.供给能力提升保障产业发展 

《“十四五” 智能制造发展规划》明确到 2025 年提升智能制造装备和工业软件供给能力目标，市场满足率分别超 70% 和 50%，培育 150 家以上专业智能制造系统解决方案供应商。这一目标对工业智能化发展意义重大。

一方面，加大智能制造装备研发制造支持力度，提升装备智能化水平与绿色性能。研发高效节能工业机器人、智能数控机床等装备，提高生产效率同时降低能耗。 

另一方面，加强工业软件自主创新，开发具有自主知识产权核心工业软件，如智能化生产管理软件、工业设计软件等，提升企业智能化管理与设计能力。 

专业解决方案供应商将为企业提供一站式、个性化智能化改造与绿色转型方案，助力企业解决技术、资金、人才难题，加速工业智能化与绿色转型进程。