近期，国家和地方在推动“AI+制造”方面都有大动作。国家层面发布了纲领性文件，而上海则交出了一份详尽的实践“答卷”。国家与上海政策核心一览。2026年1月7日，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委、教育部、商务部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《意见》），并同时印发《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》（以下简称《指引》）、《制造业企业人工智能应用指南》（以下简称《指南》）两份配套文件。同时出台了2025上海市"Al+制造"发展白皮书。两份文件的核心信息整理如下：
宏观战略 (国家《意见》)：发布方：工业和信息化部等八部门。性质：国家级行动纲领。核心目标：到2027年，推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，打造100个高质量数据集，推广500个典型应用场景。核心理念：“双向赋能”（智能产业化与产业智能化）。行动体系：包括创新筑基、赋智升级等七大方面。地方实践 (上海《白皮书》)：发布方：上海市工业互联网协会等。性质：首份省市级“AI+制造”实践总结与规划。核心目标：计划用三年，发展5家综合服务商，建设10个示范工厂，推广100个示范场景。地方特色：“模塑申城·AI+制造”行动，从“数字化”向“智能化”跃迁。实践成果：梳理了50个标杆场景，2025年相关产值有望实现两位数增长。
上海实践如何响应国家蓝图。仔细对比可以发现，上海的探索与国家顶层设计高度契合，并在具体路径上形成了特色。1.紧扣“双向赋能”，主攻高价值工业场景。国家《意见》强调“双向赋能”，上海企业正是“爆破手”，专挑要求严苛（如99.99%精度）的核心制造环节攻关。例如用AI大模型提升五轴数控机床编程效率5倍以上。这完美诠释了国家提出的技术供给与产业应用相互促进的理念。2.细化“全流程渗透”，打造可复制的落地范式。国家要求AI改造研发设计、生产制造、运营管理等全流程。上海白皮书汇总了覆盖全链条的50个场景，并总结了企业AI能力晋升“三阶段”范式（从单点应用到全业务链智能协同），为国家《制造业企业人工智能应用指南》提供了生动的实践注脚。
3.构建“协同生态”，发挥平台与风险过滤作用。国家注重培育生态。上海通过协会组织“追光社”沙龙，已成为链接供需、验证方案、避免企业千万级无效投入的“生态催化剂”和“风险过滤器”。这种中介服务模式，是国家培育“懂智能、熟行业”服务商的地方创新。上海《白皮书》是国家《意见》在地方层面的先行探索和具体演绎。它用实际案例证明了国家战略的可行性，其总结的“高精度场景突破、全流程范式梳理、平台化生态构建”等经验，为全国其他地区提供了参考。未来，“AI+制造”的深化仍面临高质量数据供给、复合型人才短缺等共同挑战。上海提出的聚焦集成电路、生物医药等重点行业持续打造示范，并通过“FDE工程师计划”补足人才缺口等方向，也与国家后续的深化路径相一致。
新质生产力核心在于以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能。上海未来几年发展“AI+制造”，关键要从技术应用提升到重构工业生产范式、催生全新制造模式的层面，成为新质生产力的策源地与高地。结合上海近期政策与规划，梳理出的未来几年发展路径与核心举措：1.主攻前沿技术，引领工业智能范式创新。目标是突破传统工业软件与自动化的局限，实现制造系统的“感知-决策-执行”闭环智能化。攻克工业专用模型与智能体：重点提升AI对物理规律（流体、电磁）的理解、对工业时序数据的决策能力，并打造能理解任务、调用工具的“工业智能体”。探索未来制造新范式：研发工业元宇宙实现全要素数字化映射；探索软件定义工厂，实现生产线的自适应重构；加速人形机器人在核心制造环节的应用。
2.深化场景融合，从“样板间”到“商品房”。关键是推动AI应用从单点试点，扩展到全业务流程，并形成标准化方案。全流程渗透：围绕“研发设计-中试验证-生产制造-运维服务”全链条，在研发（AI生成设计、仿真）、生产（智能检测、自适应调整）、供应链（动态排产）等环节打造标杆。“一场景一指引”标准化推广：基于已发布的12个场景建设指南，将首批样板企业的50个场景需求转化为可复制推广的标准化解决方案。
3.构建开放生态，强化协同共创。构建以“链主”企业为引领，大中小企业、服务商、科研机构共同参与的创新联合体。强化“工赋链主”引领作用：依托已培育的42家“工赋链主”，带动上下游超36万家企业协同转型。建设关键公共平台：工业智算云平台：为中小企业提供“算力+语料+模型”一体化服务，降低AI应用门槛。工业语料公共服务平台：建设高质量行业语料库，破解数据瓶颈。国家人工智能应用中试基地（制造领域）：由上海电气集团牵头，攻克行业共性技术难题。
4.夯实要素底座，聚焦人才与重点产业。为新质生产力提供人才和产业基础支撑。培育“前沿部署工程师（FDE）”队伍：这是连接AI技术与工业场景的关键人才。聚焦先导与重点产业：先导产业：集成电路（AI辅助芯片设计、缺陷检测）、生物医药（AI药物筛选、晶型预测）等。重点产业：汽车（全流程智能化）、高端装备（智能体应用）、航空航天（智能产线）等。未来产业：积极布局低空经济、商业航天、具身智能等前沿领域。
未来几年，上海发展“AI+制造”的核心逻辑是：以工业模型与智能体的技术突破为引擎，以全流程标杆场景的规模化推广为主线，以“链主”引领的开放生态为依托，最终驱动制造业向软件定义、按需制造、智能工厂网络等全新范式跃迁。其目标是，到2028年，推动大型企业实现智能工厂全覆盖，并实现从“制造”到“智造”的根本性转变，将人工智能的“智慧”切实转化为制造业高质量发展的“新质”。
具体需要推进的是：要在场景应用上脱颖而出，成为全国的标杆，上海的核心策略可以概括为：聚焦于在最复杂、最关键的工业场景中取得“教科书”式的成功，并将这些“成功样板”转化为标准化的“上海方案”进行全国推广。为此，上海的策略是不止于单点应用，而是通过系统性的行动，实现从“成功个案”到“可复制的行业范式”的跨越。
场景选择的差异化策略。上海没有在所有场景“摊大饼”，而是精准聚焦两类“硬骨头”：1.全流程复杂场景：选择产业链条长、流程复杂的行业（如汽车、高端装备），打造从研发、生产到供应链的全流程智能化闭环，验证AI在复杂系统中的价值。典型做法：例如在汽车行业，构建 “算力-数据采集-模型训练-仿真测试”的智能研发体系，改变传统的开发模式。2.高精度高价值场景：攻坚对精度、可靠性要求极高的核心工艺环节（如集成电路制造、能源装备诊断），证明AI能创造关键价值。典型做法：在宝钢，通过 “5G A²热轧时序大模型” 将设备运行稳定性提升至95%；在能源装备领域，利用AI大模型进行故障预警和寿命预测，减少人工误判。
从“样板间”到“商品房”的推广路径。为了让标杆场景的经验产生更广泛影响，上海正通过以下路径，系统地将优秀实践转化为可复制的方案。路径一：顶层设计，绘制“施工蓝图”。官方方案指引：发布《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》，为十大重点行业（集成电路、汽车、高端装备等）制定“一业一策”的差异化路径。提炼场景样板：通过“AI+制造”样板企业培育工程，首批10家企业已提炼出50项具体AI应用场景需求，覆盖研发、生产、供应链等多个环节。
路径二：打造“可复制”的标准化方案。构建产品化工具箱：推动服务商将场景方案产品化。例如，黑湖科技将AI深度融入工业软件，为中小工厂提供能快速部署的“轻量化”AI工具，帮助其将工艺准备时间缩短60%-90%。创新生态组织模式：利用平台型企业重构产业链。例如，海智在线平台通过AI系统，能在1小时内为海外高精度齿轮订单匹配到国内最优的协同生产组合，解决了小单、急单的难题，提升了整个供应链网络的韧性。路径三：提供普惠式的基础设施。降低企业转型门槛：通过发放算力券、模型券、语料券等方式，直接降低企业，尤其是中小企业的转型成本。建设关键公共服务平台：打造工业智算云平台、工业语料公共服务平台等，解决行业面临的共性能耗与数据瓶颈。
成为全国标杆的核心价值。上海的实践之所以能成为标杆，在于其可验证、可复制、可推广的特性：1.成效可验证：每个标杆场景都有明确的效益提升数据（如效率提升、成本下降），例如上汽通用五菱的智能工厂实现了24款车型的柔性混流生产。2.模式可复制：上海不仅是自己做，更注重将经验总结成 “上海方案” 。例如，上海汽轮机厂的“数字蝶变”和光明乳业的全产业链AI管控，都已成为诠释AI如何重构传统制造业的经典案例，被工信部等国家级平台作为典型报道。3.生态可推广：上海通过培育42家“工赋链主”企业，已经链接带动了超过36万家上下游企业，形成了一种可向全国其他产业集群推广的“链主引领、平台赋能”生态模式。
总而言之，上海在“AI+制造”场景应用上脱颖而出的逻辑是：以顶尖的产业基础为“试验场”，在最难的场景中打造“精品工程”，再通过系统的政策、标准化的工具和普惠的平台，将这些“精品”拆解成可供全国学习的“标准模块”和“工具体系”。其目标不仅是自身产业的升级，更是要输出一套经过世界级复杂制造环境验证的智能化转型方法论，为全国提供从技术选择、场景落地到生态构建的全流程参考，这正是其作为全国标杆的深层价值所在。
要让上海市“AI+制造”在数据层面有所作为，不能仅停留在“数据量大”，而是要在 “高价值数据”的汇聚、治理、应用和安全保障上形成系统性优势。其核心是构建一个从高质量数据供给、到智能技术赋能、再到可信安全流通的闭环体系。上海数据层面的四大核心支柱。其核心举措归纳为四个支柱：1.数据资源建设。目标：从“有数据”到有“高价值语料”。关键行动：建设船舶、航空、汽车等重点行业高质量多模态语料库。实施 “模塑申城语料普惠计划” ，成立全国首家语料专业运营公司，为中小企业提供低成本、高质量的语料。发展工业数据合成技术，为稀缺场景（如复杂故障）生成训练数据。
2.技术赋能与标准。目标：让数据能被AI充分理解和运用。关键行动：开发面向工业非结构化数据的 “采洗标测用”工具链。发布全国首个 《工业垂类大模型实施指南》 团体标准，提供数据治理和应用路径。引导企业应用知识图谱、检索增强生成（RAG） 等技术，快速激活内部知识库。
3.平台与生态支撑。目标：降低企业数据应用门槛，促进共享。关键行动：打造 “工业智算云平台” ，提供“语料包、算力包、模型包”一体化服务。建设 “工业语料公共服务平台” ，探索数据共享的利益激励机制。推动“链主”企业打造工业数据空间，实现上下游数据安全共享。4.安全与可信保障。目标：确保数据在安全可控的前提下创造价值。关键行动：成立 “上海人工智能安全工作委员会” ，应对数据投毒等新型威胁。连续开展 “工赋砺网” 网络和数据安全专项行动，提升企业防护能力。建立“司南”大模型评测体系等，对数据应用进行安全验证。
上海方案的精髓：破解“建不起、用不好”的困局。上海白皮书揭示，企业普遍面临“建不起”（成本高）和“用不好”（效果差）两大瓶颈。上海的解决方案正是对此的系统回应：解决“建不起”：通过公共服务平台（智算云、语料平台）和普惠计划，大幅降低单个企业获取高质量数据资源和算力的成本。解决“用不好”：通过 “场景指南” 提供落地路径，通过 “实施标准” 规范方法，通过 “链主”和“融合创新基地” 输出已验证的行业经验，降低试错风险。
上海正致力于打造一个 “高质量语料供给、标准化工具赋能、普惠化平台支撑、全流程安全可信” 的工业数据新生态。这不仅是技术设施建设，更是通过机制创新（如利益分享、普惠计划），将数据从企业私有资产转化为可驱动整个产业集群智能升级的战略性公共资源。未来可以进一步思考的方向。可以关注：1.“链主”数据空间的具体实践：它们如何在保护商业秘密的同时，实现供应链数据的协同增效？2.数据合成技术的伦理与法规边界：如何在保障安全的前提下，合法合规地生成和利用合成数据？3.人才缺口的补足策略：除了培育“AI+制造”复合型人才，如何设计更有效的数据治理和管理岗位？
上海市要在“AI+制造”标准上脱颖而出，成为全国标杆，必须在数据、技术、应用、安全等多个层面构建领先且可复制的标准体系。这不仅能解决企业当前普遍面临的“技术选择困惑、应用路径不明、数据流通不畅”等难题，更是推动“上海方案”向全国推广的核心抓手。上海“AI+制造”标准体系核心框架。上海的标准建设是一个系统工程，其核心框架展示各关键领域的定位与关系。
各领域关键标准详解。1.数据要素与数据安全标准。这是构建可信数据底座的基础，目的是让数据既能安全流通，又能实现价值。数据产品知识产权标准：这是上海的关键突破口。官方正开展试点，旨在明确数据产品的权属、登记、评估和交易规则。领先建立这套标准，将极大激活工业数据要素市场，为全国提供范本。工业数据安全全流程标准：上海应在国家数据安全体系基础上，制定更贴合本地重点产业（如集成电路、生物医药）的细分行业数据分类分级指南、重要数据识别认定和防护标准，并在 “工业数据空间”等新场景中先行先试。
2.工业模型与平台技术标准。目标是确保AI技术能“理解”和“适配”复杂的工业需求。工业模型能力与评测标准：需定义工业大/小模型在理解物理规律、处理时序数据、进行智能决策等方面应达到的性能指标，并建立统一的评测基准。平台服务与接口标准：需规范“工业智算云平台”提供的 “语料包、算力包、模型包” 的服务质量，以及智能体、工业软件之间的工具调用与接口协议，实现跨平台、跨系统的互操作。
3.场景应用与成效评估标准。这是将技术转化为生产力的直接体现，也是上海目前着力最深的方向。“一场景一指引”的应用指南：上海已发布首批12个“AI+制造”场景建设指南，覆盖研发到运维全流程，为全国提供了可复制的标准化建设参考。示范工厂与智能产品标准：需定义“AI+制造”示范工厂在智能体密度、新模式应用（如软件定义工厂） 等方面的建设标准，以及AI与工业机器人、高端装备等融合产品的功能与性能规范。应用成效与成熟度评估标准：需建立可量化的评估体系，衡量AI应用在提升效率、降低成本、创造新价值等方面的实际效果，并评估企业智能化成熟度等级。
4.人才能力与生态协同标准。为整个体系提供可持续的人才和生态保障。“前沿部署工程师（FDE）”能力标准：上海已计划培育FDE队伍，需率先制定这类横跨AI与工业的复合型人才在知识、技能、项目经验等方面的能力标准与认证体系。“链主引领、平台赋能”生态规范：需总结“链主”企业带动上下游转型的经验，以及公共服务平台赋能中小企业的服务模式，形成可推广的生态建设标准。
总结与成为标杆的路径。上海要想通过标准走在全国前列，需要采取“先行先试、形成方案、输出规范”的三步走策略：1.利用先发产业优势，在复杂场景中试炼标准：在集成电路、汽车等优势产业的真实、高难度场景中，验证和完善上述标准草案。2.将成功实践提炼为“上海方案”：通过“融合创新基地”等载体，将验证过的标准、指南固化为“最佳实践”和标准化解决方案。3.主动输出，参与乃至主导更高层级标准制定：积极将成熟的“上海标准”推广为行业、团体乃至国家标准，并在数据知识产权、工业模型评测、新型工厂模式等前沿领域争取国际标准话语权。
未来上海“AI+制造”在产业端的深度融合，核心是推动人工智能技术从外围辅助走向核心生产流程，实现从“+AI”到“AI原生”的范式革命。这需要构建一个 “技术-平台-场景-生态”四位一体的完整闭环。下面将展示核心框架。技术攻关：锻造工业专用“智能内核”。深度融合的首要条件是让AI理解并解决工业核心问题，而非通用任务。研发工业专用模型：重点提升AI对流体、电磁等物理规律的理解，以及对工业时序数据、工艺规则的决策能力，打造能理解工业任务、调用专业工具的 “工业智能体”。例如，上海已有企业研发出能自主生成五轴数控机床加工路径的AI大模型，将编程效率提升5倍以上。突破前沿制造范式：发展工业元宇宙，实现工厂全要素的数字化映射与虚实协同；探索软件定义工厂，让生产线能根据需求自适应重构。这意味着未来工厂的形态和生产模式可能被重新定义。
平台筑基：构筑开放共享的“基础设施”。为解决企业（尤其是中小企业）面临的算力、数据、技术门槛问题，上海正在建设一批关键公共平台。工业智算云平台：提供“语料包、算力包、模型包”等一体化服务，降低企业获取AI能力的成本。工业语料公共服务平台：针对高质量工业数据稀缺的瓶颈，建设船舶、汽车、钢铁等行业的高质量多模态语料库，并探索数据共享的利益机制。例如，宝武集团依托其数据优势，已发布工业智算云平台，上线91个智能体。融合创新与中试基地：由龙头企业牵头（如上海电气集团），攻克行业共性技术，将技术转化为可验证的解决方案，降低整个行业的创新风险。这能有效跨越从实验室到工厂的“死亡之谷”。
场景落地：推动“一场景一指引”的规模化复制。技术的价值最终在场景中体现。上海的策略是，将已验证的高价值场景标准化、规模化推广。全流程渗透：围绕 “研发设计-中试验证-生产制造-供应链管理-运维服务” 全链条打造标杆场景。例如，在研发端，已有AI大模型技术被用于提升全芯片掩膜优化的效率；在生物医药领域，AI用于蛋白质设计、微生物培养优化等。聚焦重点行业：上海方案明确聚焦集成电路、汽车、生物医药、高端装备等十大重点行业，分类推进。在集成电路行业，AI已用于计算光刻、缺陷检测；在生物医药领域，亚洲首套全自动化AI类器官系统已落户上海，用于革新药物研发流程。发布场景指南：官方已发布首批12个“AI+制造”场景建设指南，为全行业提供可复制、可推广的标准化建设参考，加速技术扩散。
生态协同：培育“链主”引领的融合共同体。深度融合非单点突破，需构建协同共创的产业生态。发挥“生态催化剂”作用：上海市工业互联网协会等组织通过“追光社”沙龙等活动，精准链接技术供给与场景需求，已成为帮助企业规避转型风险、对接资源的关键节点。强化“链主”企业引领：推动“工赋链主”企业（如上海电气、宝武集团）带动上下游企业协同转型，将自身成功经验转化为行业解决方案。培育关键复合人才：实施“AI+制造”赋能行动，重点培育既懂AI又深谙工业的 “前沿部署工程师（FDE）”队伍，解决人才瓶颈。
总而言之上海“AI+制造”在产业端的深度融合，是一条以工业专用智能体和未来范式为牵引，以公共平台降低转型门槛，以标准化场景指南加速规模化复制，最终通过开放生态实现全域赋能的清晰路径。其目标是，到2028年，推动大型企业实现智能工厂全覆盖，并催生出软件定义工厂、完全按需制造等全新制造模式，真正将人工智能的“智慧”深度融入制造业的“筋骨”之中。
