经济日报：人工智能重塑中国制造新优势

经济日报视角下的智能制造变革

当“世界工厂”与“算法引擎”相遇，中国制造正在悄然改写自身的比较优势。曾经依托人口红利和成本优势赢得全球市场的“中国制造”，如今正通过人工智能的深度赋能，向高端化、智能化、绿色化全面跃迁。经济日报围绕“人工智能重塑中国制造新优势”的密集报道，其实折射出一个清晰信号 未来真正的竞争焦点，不再是单纯的产量和价格，而是以数据为核心、以算法为驱动的产业组织能力与创新能力。谁能率先打通从设计、生产到服务的智能链条，谁就能在全球制造版图中占据更有利的位置。

人工智能成为中国制造的新型生产要素

在传统工业范式中，土地、劳动力、资本和技术构成了生产要素的主要结构。但在智能时代，数据与算法正被视作与资本同等重要的“关键增量要素”。在中国制造业加快转型的背景下，人工智能不再只是企业“锦上添花”的工具，而是重塑生产方式和产业组织模式的核心力量。以工业视觉识别、机器学习建模、智能调度为代表的应用，正在将复杂的制造场景转化为可计算、可预测、可优化的系统工程，使工厂由经验驱动向数据驱动跃迁。从车间的设备运行参数，到供应链的物流节点再到用户终端的使用反馈，全流程数据沉淀为人工智能算法提供了“燃料”，也为中国制造构筑差异化竞争优势提供了现实基础。

智能工厂让传统产线“长出大脑”

如果说过去的自动化更多是机械重复，那么当下的智能制造则强调“自主感知 自主决策 自主优化”。在一些智能工厂中，AI系统通过对历史订单、来料质量、设备状态的综合分析，实现生产排程的动态调整，使设备综合利用率显著提升、能源消耗明显下降。从“人找物”的线性作业变为“物找人”的柔性生产，背后正是算法对生产节奏的精准编排。以华东某家家电龙头企业为例，其以工业互联网平台为基础，将人工智能引入装配、检测和物流环节：生产线上，AI视觉系统替代人工抽检，对焊点、装配误差和表面瑕疵进行实时识别，缺陷检出率提升数倍；仓储环节，通过智能排样和路径规划，AGV小车可以在复杂的货架通道中自动寻优，减少无效搬运和等待时间。这种由人工智能驱动的“全局优化”，正让中国制造从单点提效迈向系统进化，也大幅压缩了交付周期与库存成本。

从代工到品牌 人工智能撑起价值链上移的“脊梁”

长期以来，“规模大但不够强”“出口多但附加值偏低”，是外界对中国制造的固有印象。要突破这一发展瓶颈，关键在于从价值链低端的代工制造环节，向设计研发、品牌运营和服务延伸。人工智能正在成为这种跃迁的重要推手。通过对海量用户数据的分析，制造企业能够精准洞察消费趋势，实现“以销定产 以需定研”。例如，在消费电子和家电行业，部分企业借助AI对用户使用习惯进行建模，将个性化需求快速转化为产品迭代方案，大幅缩短了从概念到量产的周期。当生产线不再只是执行指令的“末端”，而是依托实时数据参与市场反馈的“前端”，中国制造就具备了与全球头部品牌直接对话的能力。AI驱动的预测性维护、远程诊断与“产品即服务”模式，也让制造企业能够通过全生命周期服务获取持续收益，从“一次性交易”向“长期服务关系”转型，真正实现由“制造产品”向“创造价值”的飞跃。

产业集群中的智能协同成为新优势放大器

中国制造的一大特征是产业集群高度集中，无论是珠三角的电子信息基地，长三角的智能装备集群，还是中西部崛起的新能源汽车产业链，都具备完整的配套体系和规模优势。人工智能的嵌入，使这种集群优势进一步被放大。当企业不再是孤立的个体，而是通过工业互联网平台连接成数据互通、资源共享的“智能生态”，集群的综合竞争力就会呈现乘数效应。例如，在新能源汽车产业链中，上游电池企业、中游主机厂、下游充电运营商之间通过AI模型共享运行数据，可以对电池寿命、整车工况和用户行为进行联合分析，不仅提高了产品可靠性，也催生了电池回收、梯次利用等新业态。这种以人工智能为纽带的协同创新，使得单一企业难以完成的复杂系统优化在产业层面成为可能，从而打造出区别于其他国家的“中国式智能制造集群优势”。

中小企业的“智能化突围”与普惠技术路径

人工智能重塑制造业新优势，并非只有头部企业才能参与。对于数量庞大的中小制造企业而言，智能化改造是生存与发展的必答题，但也是资金与能力的双重挑战。近年来，围绕“工业互联网 平台赋能 场景落地”的政策导向日益明确，一批面向细分行业的AI解决方案开始呈现“模块化 模板化 云端化”的特点。中小企业无需自建庞大的IT团队，而只需接入成熟平台，就可以在质量检测、能源管理、设备维护等关键环节快速实现智能升级。比如，部分地方推动的“灯塔工厂+周边中小企业”示范模式，通过开放数据接口和算力资源，使中小企业以较低成本参与AI赋能的试点工程。这种具有普惠属性的技术扩散路径，有望让人工智能成为整个制造生态的共同财富，而非少数巨头的专属工具，也让中国制造的整体水平实现“抬底式”提升，而不是“尖顶式”分化。

人机协同打造新型产业工人队伍

在人工智能加速涌入车间的过程中，“机器会不会抢走工作”经常被提起。但在中国制造的现实场景中，更多呈现的是岗位结构重构和技能需求升级。重复性、危险性的工序逐步由智能装备接管，而一线工人则向设备操控、数据标注、流程优化等方向转型。过去依赖经验的“老师傅”，正在通过数字化培训和仿真系统，将隐性的工艺知识转化为可被算法学习的“显性规则”，这不仅提高了生产的稳定性，也为AI持续优化提供了经验土壤。与此各地职业院校和企业内部学院纷纷开设智能制造、工业AI应用等专业方向，新一代产业工人被培养成既懂工艺又懂数据的“复合型人才”。当“人会用机器 机器帮人思考”成为常态，人机协同本身就构成了中国制造的一项软性竞争优势。

数据安全与算法治理成为新优势的“护城河”

人工智能在制造领域的广泛应用，离不开数据的高效流动与共享，但与此数据安全、商业机密保护和算法公平也成为不能回避的问题。对于掌握大量工艺参数和供应链信息的制造企业而言，如何在开放合作和自主可控之间把握平衡，决定了智能化转型的“安全底座”。一方面，通过数据分级分类管理、边缘计算和隐私计算等技术手段，可以在不泄露关键细节的前提下实现跨企业协同建模；对算法决策过程进行可追溯、可解释的合规审查，也有助于防止“黑箱决策”引发质量风险和责任纠纷。当安全可控与开放创新形成良性共振，中国制造在利用人工智能构筑新优势的也能在全球供应链重构中提升话语权和信任度，为参与国际规则制定积累实践基础。

从“制造大国”走向“智能制造强国”的关键窗口期

综观当前形势，中国正处在新一轮科技革命和产业变革的交汇点上，人工智能与制造业的深度融合，既是主动应对外部不确定性的必然选择，也是推动高质量发展的重要抓手。当智能算法渗透到设计 仿真 生产 管理 服务的每一个环节，中国制造正在形成一种以创新驱动为核心的新发展逻辑。这种逻辑不再简单追求规模扩张，而是强调效率 品质 韧性与可持续性的统一。从这一意义上说，“人工智能重塑中国制造新优势”，不仅是一种行业判断，更是一幅正在逐步展开的时代画卷。谁能在这个关键窗口期完成从“自动化工厂”到“智能化系统”的跃迁，谁就能在未来的全球竞争中掌握主动权。对于中国制造来说，这不仅是一次技术升级，更是一次发展方式和竞争理念的深层重构。