报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的股票或行业投资评级（如买入、持有、卖出）[2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13] 报告核心观点 - 报告核心观点认为，《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的出台旨在推动AI技术向制造业精准赋能，以“筑牢新质生产力培育底座”为核心，构建全链条发展体系，长远将助力中国构筑全球竞争优势并引领全球制造业智能化转型[2] - 报告核心观点指出，该《意见》的核心定位在于承接顶层设计、聚焦细分场景，实现从“AI+”到“制造赋能”的精准落地与纵深推进，并非对宏观导向的简单重复[5] - 报告核心观点强调，《意见》构建了“技术支撑—场景赋能—产品创新—生态激活—安全保障”五大维度的全链条发展体系[7] 出台背景与核心定位总结 - **国际背景**：全球主要经济体（如美国、欧盟、德国、日本）正通过政策与战略在AI与制造业融合领域构建技术壁垒和标准体系，以抢占全球产业升级制高点，这种竞争倒逼中国必须加快制造业智能化转型[4] - **国内背景**：中国制造业存在“大而不强、全而不优”的痛点，在全球产业链重构背景下转型升级迫切，人工智能作为新质生产力的关键支撑技术，能深度渗透制造全流程，推动制造业实现智能化、绿色化、融合化深度跃迁[4] - **政策目标**：《意见》明确提出到2027年，中国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列，并设定了培育3—5个制造业通用大模型、500个典型应用场景等量化指标[6] 核心政策解读总结 - **技术支撑（创新筑基）**：聚焦全链条技术支撑，强化智能芯片自主研发与智算设施集群化布局，推进云边端一体化协同架构，以解决算力“卡脖子”问题[7] - **场景赋能（赋智升级）**：推动AI技术从单点应用向系统集成升级，覆盖研发设计、生产制造、营销服务等全链条，并针对原材料及装备制造、消费品、电子信息等重点行业精准施策，计划培育1000家标杆企业与500个典型应用场景[7] - **产品创新（产品突破）**：推动工业母机、工业机器人等装备搭载嵌入式智能体，研发新一代AI数控系统，同时加速AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端产业化，并打造人形机器人标杆产线[8] - **生态激活（生态培育）**：构建“生态主导型龙头企业+专精特新中小企业+专业化赋能服务商”三级梯队，通过国家创新中心、中试基地等平台以及“算力券”“模型券”等创新支持方式，降低中小企业转型门槛[8][9] - **安全保障（安全护航）**：构建多维度安全防护体系，将数据安全、模型安全、供应链安全等纳入协同管控，并建立分类分级管理制度与风险监测预警体系，以实现发展与安全的动态平衡[9] 挑战与展望总结 - **技术适配挑战**：工业大模型在实时响应速度、极端工况可靠性等方面存在短板，工业数据存在碎片化、标准化程度低、“数据孤岛”等问题[12] - **产业落地挑战**：中小企业面临算力采购、技术研发等高成本压力及回报周期长的问题，行业内技术标准、评估体系的缺失导致跨领域协同困难[12] - **安全合规挑战**：AI技术存在生产操作失误、数据泄露、模型投毒等风险隐患，且相关伦理规范与监管体系建设滞后[12] - **短期展望（1～2年）**：制造业将步入标杆引领成效显现阶段，500个典型应用场景将在工业质检、设备运维等领域规模化落地，工业大模型的性能短板将得到初步改善[13] - **中期展望**：AI技术将深度融入制造全流程、全产业链，智能化转型实现全覆盖，新质生产力形成规模化效应，中小企业转型成本将大幅降低[13] - **长期展望**：由AI驱动的创新生态及产业体系成熟后，将推动中国在核心技术、产业规模与应用成效方面构筑全球性竞争优势，引领全球制造业智能化转型[2][13]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级（如买入、增持等）[2][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13] 报告核心观点 - 《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的出台旨在推动AI技术向制造业精准赋能，以“筑牢新质生产力培育底座”为核心，构建“技术支撑—场景赋能—产品创新—生态激活—安全保障”的全链条发展体系，目标是在全球制造业智能化转型中构筑竞争优势[2][4] - 该政策的核心定位是将宏观的“AI+”导向转化为针对性强、可落地的制造业细分领域行动方案，聚焦生产全流程和重点行业，实现从“AI+”到“制造赋能”的精准纵深推进[5] - 政策设定了明确的量化目标：到2027年，人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列，具体包括培育3—5个制造业通用大模型、500个典型应用场景[6] - 报告认为，政策的实施将推动制造业实现从要素驱动向创新驱动、单点突破向系统集成、规模扩张向质量跃升的根本性转变，并最终助力我国在全球产业竞争中占据主动[10][11] 出台背景与核心定位 - **国际背景**：人工智能是驱动制造业转型的“核心引擎”，成为主要经济体竞争的关键赛道。美国通过《芯片与科学法案》聚焦AI芯片、工业软件，欧盟提出《人工智能法案》，德日等国升级“工业4.0”等战略，试图构建技术壁垒和标准体系，抢占全球产业升级制高点[4] - **国内背景**：中国作为制造业第一大国面临“大而不强、全而不优”的痛点，在全球产业链重构和贸易保护主义抬头的背景下，制造业转型升级迫切。人工智能作为新质生产力的关键支撑技术，能深度渗透研发、生产、物流、服务全流程，推动制造业实现智能化、绿色化、融合化跃迁[4] - **政策定位**：政策并非简单重复宏观导向，而是立足制造业特性与需求，构建全覆盖、多层次的融合应用体系，涵盖工业母机、电子信息制造、装备制造、汽车工业等重点行业及研发设计、生产调度、质量检测、供应链管理等关键场景[5] - **发展目标**：到2027年，突破AI芯片、工业软件、大模型等“卡脖子”技术，保障产业链安全，并通过量化指标推动技术落地，形成“技术突破－产业应用－效益提升”的良性循环，构建“技术供给－产业应用”双向循环的赋能体系[6] 核心政策解读（五大维度举措） - **创新筑基（技术支撑）**：聚焦全链条技术支撑，强化智能芯片自主研发与智算设施集群化布局，推进云边端一体化协同架构，以匹配制造场景对实时性、高密度算力的差异化需求，从根源解决算力“卡脖子”问题[7] - **赋智升级（场景赋能）**：推动AI技术从单点应用向系统集成升级，覆盖研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理全链条。针对原材料及装备制造（含工业母机）、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等重点行业精准施策。计划培育1000家标杆企业与500个典型应用场景，加速行业整体转型[7] - **产品突破（产品创新）**：推动智能装备与新型终端迭代升级。一方面助力工业母机、工业机器人等装备搭载嵌入式智能体，研发新一代AI数控系统；另一方面加速端侧AI模型轻量化部署，推动AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端产业化，打造人形机器人标杆产线。同时构建开放协同的工业智能体生态，支持应用商店建设[8] - **生态培育（生态激活）**：构建“生态主导型龙头企业+专精特新中小企业+专业化赋能服务商”三级梯队，形成大中小企业融通发展格局。强化国家制造业创新中心、中试基地、开源社区等平台支撑，创新推出“算力券”“模型券”降低中小企业转型门槛，并建立央地联动机制引导资源投向关键领域[8][9] - **安全护航（安全保障）**：构建多维度安全防护体系与现代化治理机制，将数据安全、模型安全、供应链安全、网络安全纳入协同管控。通过建立分类分级管理制度、完善风险监测预警与应急处置体系、强化伦理规范约束，在鼓励创新的同时守住安全底线[9] 实践意义与产业影响 - 政策不仅应对当前算力供给与制造需求错配的问题，更体现了对产业安全及技术自主可控的长远规划，强调智能芯片研发需与工业场景算力需求深度契合，避免“研发与应用相脱节”[10] - 在云边端一体化架构推进中，需解决不同层级算力节点的协同调度难题，特别是满足工业场景对低延迟、动态化算力分配的严格要求，这需要人工智能企业、芯片厂商与制造企业联合研发[10] - AI技术将渗透研发、生产、供应链全环节，在汽车、家电、航空航天等行业，可缩短研发周期、提升生产效率与产品质量，优化供应链协同韧性[10] - 政策催生的智能装备升级、新型终端产业化及工业智能体生态构建，将拓展产业链价值空间，为中小企业提供低成本转型方案，激活行业创新活力[10] 挑战与展望 - **技术挑战**：工业大模型在制造场景所需的实时响应速度、极端工况可靠性、复杂流程适配性上仍有差距。工业数据存在碎片化、格式不统一、标准化程度低、“数据孤岛”等问题，制约模型训练的精准度与泛化能力[12] - **产业落地挑战**：中小企业面临算力采购、技术研发、人才引进的成本压力，且转型投入回报周期长。行业内技术标准、接口规范、效果评估体系缺失，导致跨企业、跨领域协同困难，存在重复建设与资源浪费[12] - **安全合规挑战**：AI技术存在生产操作失误、数据泄露、模型投毒、供应链安全等风险隐患，而相关伦理规范与监管体系建设滞后于技术应用速度，制约AI在核心制造场景的深度渗透[12] - **短期展望（1～2年）**：制造业将步入标杆引领成效显现阶段。到2027年，500个典型应用场景将形成可复制推广的经验，在工业质检、设备运维等重点领域规模化落地；工业大模型的实时性、可靠性短板将得到初步改善，核心硬件与软件适配性显著提升[13] - **中期展望**：制造业将进入融合深化期，AI技术深度融入制造全流程、全产业链，智能化转型实现全覆盖，新质生产力形成规模化效应；中小企业转型成本大幅降低，产业整体智能化水平将大幅提升[13] - **长期展望**：由AI驱动的创新生态及产业体系成熟后，将推动我国在核心技术、产业规模与应用成效方面构筑全球性竞争优势，引领全球制造业向智能化方向转型[13]

政策核心目标 - 工业和信息化部等8部门印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，旨在加快推进人工智能技术在制造业的融合应用，打造新质生产力，全方位、深层次、高水平赋能新型工业化 [1] - 政策目标到2027年，实现人工智能关键核心技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1] 具体量化发展目标 - 到2027年，推动3~5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [1] - 到2027年，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] 数据与模型协同发展（"模数共振"行动） - 推动建立企业首席数据官制度，持续推进数据管理能力成熟度国家标准贯标，夯实企业数据治理基础 [1] - 梳理适配行业模型需求的数据资源清单，发布制造业高质量数据集建设指南，推动将基础数据转化为高质量行业数据集，实现"以模引数" [1] - 指导企业加强数据工程能力建设，促进企业数据开发与模型建设深度融合，探索建立"数据协同、模型训练、应用开发、安全保障"一体化机制，实现"用数赋模" [1] 重点领域智能化升级 - 加强人工智能与信息通信网络协同，推动人工智能与工业互联网平台融合赋能 [2] - 研发面向工业互联网等基础设施的数据集、大模型、智能体，推进人工智能技术在基础设施规划、建设、运营、维护等环节深入应用 [2] - 深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用，针对能源和碳排放管理、资源循环利用等场景需求，研发推广智能化绿色化协同解决方案 [2] - 打造一批面向行业的应用安全解决方案，加快安全大模型、智能体等落地应用，构建安全运行体系，提升工业领域安全水平 [2] 智能终端升级与创新 - 支持端侧模型、开发应用工具链等技术突破，培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [2] - 聚焦工业巡检、远程医疗等重点场景，加快增强现实/虚拟显示（AR/VR）可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化、商业化进程 [2] - 推动具身智能产品创新，建设人形机器人中试基地和训练场，打造人形机器人标杆产线，在典型制造场景率先应用 [2] 政策实施保障措施 - 建立部门合作、央地联动、产业协同的工作推进机制，鼓励地方因地制宜制定政策措施，引导企业错位发展，防范产业"内卷式"竞争 [3] - 统筹现有资金渠道，布局支持"人工智能+制造"有关技术研发和赋能应用任务 [3]

核心政策目标 - 到2027年，人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1] - 推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [1] - 打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] - 培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1] - 建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升 [1] 核心技术突破与算力供给 - 支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [2] - 有序推进高水平智算设施布局，加快建设算力互联互通平台、全国一体化算力网监测调度平台 [2] - 开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，提升智算资源供给能力 [2] 行业模型开发与应用部署 - 支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型 [3] - 培育重点行业大模型，发展“云－边－端”模型体系，持续提升泛化能力 [3] - 打造面向工业细分场景小模型，鼓励大小模型协同创新 [3] - 推动模型轻量化部署，加快在工业场景落地应用，打造模型公共服务平台 [3] 智能装备与重大装备融合 - 加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统，提升自主决策、分析和执行能力 [4] - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备，加速产品创新和临床应用推广 [4] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行 [4] - 发展无人机等智能低空装备 [4] - 开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估，有序推进产品准入和上路通行试点 [4] 智能终端升级与新型终端产业化 - 支持端侧模型、开发应用工具链等技术突破，培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [5] - 聚焦工业巡检、远程医疗等重点场景，加快增强现实/虚拟显示（AR/VR）可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化、商业化进程 [5] - 推动具身智能产品创新，建设人形机器人中试基地和训练场，打造人形机器人标杆产线，在典型制造场景率先应用 [5]

核心政策目标 - 到2027年，人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1] - 推动3—5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [1] - 打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] - 培育2—3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业 [1] - 打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1] - 建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升 [1] 关键核心技术突破与算力供给 - 支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [2] - 有序推进高水平智算设施布局，加快建设算力互联互通平台、全国一体化算力网监测调度平台 [2] - 开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，提升智算资源供给能力 [2] 行业模型开发与应用部署 - 支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型 [3] - 培育重点行业大模型，发展“云－边－端”模型体系，持续提升泛化能力 [3] - 打造面向工业细分场景小模型，鼓励大小模型协同创新 [3] - 推动模型轻量化部署，加快在工业场景落地应用 [3] - 打造模型公共服务平台，提供高水平模型及配套工具服务 [3] 智能装备与终端升级 - 加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统，提升自主决策、分析和执行等能力 [3] - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等，加速智能医疗装备产品创新和临床应用推广 [3] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行，发展无人机等智能低空装备 [3] - 开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估，有序推进产品准入和上路通行试点 [3] - 支持端侧模型、开发应用工具链等技术突破，培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [3] - 聚焦工业巡检、远程医疗等重点场景，加快增强现实/虚拟显示（AR/VR）可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化、商业化进程 [3] - 推动具身智能产品创新，建设人形机器人中试基地和训练场，打造人形机器人标杆产线，在典型制造场景率先应用 [3]

文章核心观点 - 工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在通过系统性政策推动人工智能与制造业深度融合，目标是到2027年使中国在人工智能核心技术、产业规模及赋能水平上稳居世界前列，并构建完整的产业生态和应用体系 [1] 关键核心技术突破与算力供给 - 支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [2] - 强化人工智能算力供给，有序推进高水平智算设施布局，加快建设算力互联互通平台及全国一体化算力网监测调度平台 [2] - 开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，以提升智算资源供给能力 [2] 行业大模型开发与部署应用 - 支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型 [3] - 培育重点行业大模型，发展“云－边－端”模型体系，并打造面向工业细分场景的小模型，鼓励大小模型协同创新 [3] - 推动模型轻量化部署，加快在工业场景落地应用，并打造模型公共服务平台以提供高水平模型及配套工具服务 [3] - 目标到2027年，推动3—5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [1] 智能装备与终端产品升级 - 加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统，提升自主决策、分析和执行能力 [4] - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备，并加速其产品创新和临床应用推广 [4] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备的研发、制造、运行，并发展无人机等智能低空装备 [4] - 开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估，有序推进产品准入和上路通行试点 [4] - 支持端侧模型、开发应用工具链等技术突破，培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [5] - 聚焦工业巡检、远程医疗等重点场景，加快增强现实/虚拟显示（AR/VR）可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化、商业化进程 [5] - 推动具身智能产品创新，建设人形机器人中试基地和训练场，打造人形机器人标杆产线，在典型制造场景率先应用 [5] 产业发展目标与生态构建 - 到2027年，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] - 培育2—3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商 [1] - 选树1000家标杆企业 [1] - 建成全球领先的开源开放生态，全面提升安全治理能力，为人工智能发展贡献中国方案 [1]