2026中國AI+制造行業： 從“智能制造”到“新一代智能制造”的升維

引言：一周之內，兩個“定調”級別的信號

過去一周，AI+制造領域出現了兩個極具信號意義的事件。

第一個來自政策端。2026年9月11日，工信部正式印發《“人工智能+軟件”專項行動實施方案》，明確提出“推動工業軟件智能化轉型”，要求推動CAD、CAE、EDA等通用工業軟件與人工智能深度融合，面向制圖、設計和仿真等場景實施智能化升級，并“支持有條件的工業企業聯合軟件企業，將工業經驗、工藝參數等知識封裝為可復用的模型庫和工業組件”。這意味著，工業知識的“模型化封裝”被正式納入政策框架——AI+制造不再只是“買幾臺機器人”的設備升級，而是制造知識的數字化沉淀與復用。

第二個來自產業端。同樣在9月，京東在“全球科技探索者大會”上披露了“超級AI供應鏈”布局：京東云與國產GPU企業摩爾線程深度合作，擬建設以全功能GPU為算力底座的十萬卡國產智算集群，服務大模型訓練、推理及具身智能等領域，并向全行業開放算力服務。與此同時，京東宣布依托覆蓋零售、物流、健康、工業等領域的近萬家線下門店和數千個倉儲節點，啟動大規模具身智能數據采集項目，計劃兩年內積累千萬小時級高質量產業級數據。

這兩個事件指向同一個底層邏輯：AI+制造的競爭焦點，正在從“算法有多強”轉向“數據有多全、算力有多足、知識封裝有多深”。

中研普華產業咨詢師團隊長期跟蹤發現，中國AI+制造行業正站在從“單點應用”向“系統重構”躍遷的關鍵節點。中研普華最新發布的《2025-2030年中國AI+制造行業全景分析與投資策略咨詢報告》 明確指出，隨著工業智能體從“被動工具”進化為“自主執行的數字員工”，以及“算力—數據—模型—場景”閉環的加速成型，AI+制造行業的競爭邏輯正在被根本性地改寫。

一、政策定調：從“智能制造”到“新一代智能制造”的升維

1. “超常規措施”背后的戰略緊迫感

2026年3月發布的“十五五”規劃綱要，將“加快發展新一代智能制造”列為六項牽引性重點工作之一。這一表述的分量，從配套政策的密集程度可見一斑。

工信部等8部門于年初聯合印發的《“人工智能+制造”專項行動實施意見》，明確提出到2027年推出1000個高水平工業智能體、推廣500個典型應用場景的目標任務。這一目標的具體程度，在產業政策中并不多見。它意味著，工業智能體不再是“試點探索”，而是被賦予了明確的量化考核指標。

求是網的一篇深度解讀文章指出，新一代智能制造的“新”，核心在于“擺脫單純的自動化、數字化局限，邁向基于人工智能的自主決策、自我優化與協同創新”。它不再是生產線上機械臂的簡單揮舞，而是覆蓋研發設計、生產制造、管理服務全生命周期的全方位“蝶變”。文章特別強調，工業智能體正從“被動工具”轉變為“可自主執行的數字員工”。

中研普華的產業研究報告指出，這一政策定位的變化，是理解AI+制造行業“十五五”走向的關鍵鑰匙。當工業智能體被定義為“數字員工”而非“軟件工具”時，其價值評估標準、采購決策邏輯和商業化路徑都將發生根本性變化。在項目評估中，智能體的“自主執行能力”和“與現有生產系統的兼容能力”，應作為核心考量維度。

2. 工業軟件的“智能化轉型”：讓知識變成資產

《“人工智能+軟件”專項行動實施方案》的核心突破，在于提出了“將工業經驗、工藝參數等知識封裝為可復用的模型庫和工業組件”的路徑。

這一表述的產業含義是深遠的。傳統制造業中，最有價值的“know-how”往往存在于老師傅的頭腦里、工藝工程師的經驗中，難以標準化、難以傳承、難以規模化復用。而“模型庫和工業組件”的封裝，意味著這些隱性知識可以被“產品化”——一臺設備的故障診斷經驗，可以被封裝成一個可調用的診斷模型;一條產線的工藝參數優化邏輯，可以被封裝成一個可復用的控制組件。

中研普華的行業調查報告認為，“工業知識的模型化封裝”是AI+制造從“項目制”走向“產品制”的關鍵一躍。過去，AI在工業場景的應用大多是“一個項目一套方案”，定制化程度高、復制成本高、規模化難度大。而當知識被封裝為可復用的組件時，AI+制造的邊際成本將大幅下降，規模化復制的可能性顯著提升。在“十五五”期間，具備“知識封裝能力”的工業軟件企業和制造企業，將獲得顯著的先發優勢。

二、產業數據：裝備制造業的“加速度”與AI的“滲透率”

1. 裝備制造業的“領跑”信號

國家統計局2026年8月的數據，為AI+制造的市場需求提供了最直接的注腳。8月份，全國規模以上工業增加值同比增長5.2%，其中裝備制造業增加值同比增長12.1%，高技術制造業增加值增長16.7%，分別快于全部規模以上工業增加值6.9和11.5個百分點。

從產品層面看，鋰離子電池、工業機器人、3D打印設備產量同比分別增長57.2%、34.6%、29.9%。這些高增長品類的共同特征，是高度依賴自動化、智能化的生產體系。工業機器人產量的大幅增長，本身就意味著制造業對“機器換人”和“智能升級”的需求在加速釋放。

中研普華的市場調研報告指出，裝備制造業和高技術制造業的增速“領跑”，說明制造業的增量正在從“規模擴張”轉向“技術升級”。當傳統產業的產能擴張放緩時，新興產業的智能化產線建設成為設備投資的主力。在“十五五”期間，能夠服務于“高增長賽道”(鋰電、光伏、半導體、機器人)的AI+制造解決方案提供商，將獲得比服務于傳統產業的企業更快的增長彈性。

2. 工業機器人的“滲透深度”

工業機器人的產量增長只是表象，更值得關注的是其“滲透深度”的變化。數據顯示，國產工業機器人已應用于國民經濟253個行業大類，覆蓋超過一半的行業大類。

這意味著，工業機器人不再只是汽車、電子等少數行業的“專屬設備”，而是正在向食品加工、家具制造、五金加工等更廣泛的行業滲透。這種“滲透深度”的提升，對AI+制造的意義在于：每一個新行業的滲透，都意味著對“行業專屬智能”的需求。汽車行業的焊接機器人需要的是“路徑規劃智能”，食品行業的包裝機器人需要的是“柔性抓取智能”，五金行業的打磨機器人需要的是“力控智能”——這些“行業專屬智能”的開發和封裝，正是AI+制造的核心價值所在。

中研普華的產業分析報告認為，“行業滲透深度”比“產量增速”更能反映AI+制造的真實需求。當工業機器人進入一個新行業時，AI的價值不在于讓機器人“動得更快”，而在于讓機器人“理解這個行業的工藝要求”。在“十五五”期間，具備“行業工藝理解能力”的AI解決方案提供商，將比“通用AI平臺”更具商業化落地能力。

三、數據與算力：AI+制造的“新基建”

1. 京東的“物理AI”布局：從“賣貨”到“造數據”

京東“超級AI供應鏈”布局中最具戰略意義的，不是十萬卡算力集群本身，而是“數據采集”的布局。

京東依托覆蓋零售、物流、健康、工業等領域的近萬家線下門店和數千個倉儲節點，啟動大規模具身智能數據采集項目，計劃兩年內積累千萬小時級高質量產業級數據，并建設覆蓋采集、存儲、標注、訓練、評估、仿真和測試的全鏈路數據基礎設施。

這意味著什么?具身智能(包括工業機器人)的訓練，需要大量“真實場景中的人類操作數據” 。京東的物流體系、零售門店、工業場景，恰好提供了豐富的“人類操作機器人”和“人類執行物理任務”的真實數據來源。這些數據對于訓練“能在真實世界中干活的機器人”至關重要。

京東集團技術委員會主席曹鵬在演講中坦承了當前物理AI落地的核心痛點：“當前通用大模型向實體產業延伸時，仍面臨真實場景數據不足、物理環境適配能力弱、端側硬件部署成本高、全生命周期運維難度大等問題。”

中研普華的投資策略報告認為，“數據基礎設施”是AI+制造領域最被低估的投資方向。當算力可以通過“買卡”解決、模型可以通過“開源”獲取時，高質量的產業數據是唯一無法“速成”的稀缺資源。在“十五五”期間，能夠系統性地采集、標注、結構化“工業操作數據”的企業或平臺，將掌握AI+制造價值鏈中最具壁壘的環節。

2. 國產算力的“閉環”嘗試

京東與摩爾線程的合作，代表了國產算力在AI+制造領域的一次“閉環”嘗試：從芯片到云平臺，從模型訓練到仿真部署，全部基于國產技術棧。

摩爾線程上半年的業績表現，印證了國產全功能GPU的需求提升：營業收入同比增長147.42%，其中云端產品收入占比約97.5%。這意味著，國產GPU已經開始在真實商業場景中“跑起來”，而不僅僅是“實驗室里測出來”。

中研普華的戰略報告認為，“國產算力+產業場景”的組合，是AI+制造在中國落地的獨特路徑。與互聯網場景不同，工業場景對算力的“絕對性能”要求未必最高，但對“穩定性和安全性”的要求極高。國產算力在工業場景中的“跑通”，其意義不在于“替代英偉達”，而在于建立“自主可控的工業AI技術棧”。在“十五五”期間，能夠將國產算力與工業場景深度耦合的企業，將在關鍵基礎設施領域的AI+制造項目中獲得顯著的競爭優勢。

四、趨勢與挑戰：“人工智能+”的五大方向與三重瓶頸

1. 五大趨勢的產業映射

2026年9月，中央廣播電視總臺聯合上海財經大學、上海人工智能研究院發布了“人工智能+”五大趨勢：具身智能、智能體落地、垂類模型、數智惠民、可信AI。

其中，“垂類模型，扎根百業” 和 “智能體落地，大顯身手” 與AI+制造的關系最為直接。上海財經大學數字經濟研究院副院長汪源的判斷值得深思：“中國AI大模型市場規模從2020年的16億元增至2026年預計的738億元，年均復合增速近89%，Token調用量兩年躍升千倍。原來是買鏟子的上半場，現在正式進入挖金子的下半場。”

“挖金子的下半場”，意味著AI的價值創造正在從“提供算力”轉向“提供場景解決方案”。對于制造業而言，這意味著“行業垂類模型”的價值將超過“通用大模型” 。一個能理解注塑工藝參數、能診斷數控機床故障、能優化焊接路徑的垂類模型，其商業價值遠高于一個“什么都能聊”的通用模型。

2. 三重瓶頸：數據、可靠性與商業化

在樂觀的趨勢之外，產業界對AI+制造的落地挑戰保持著清醒的認知。

第一，數據瓶頸。 清華大學交叉信息研究院助理教授趙行指出，具身智能是復雜的系統工程，還需跨過數據采集、系統可靠性與安全性等門檻。新加坡南洋理工大學副教授劉子緯提醒，各行業普遍存在數據壁壘，且從供應鏈到部署鏈條漫長，融合并非單純的技術問題。

第二，可靠性瓶頸。 制造業對穩定性的要求極高，AI在車間里“不僅要能用，更要用得穩、用得久”。一個在演示中表現完美的AI模型，在真實產線的振動、溫度變化、物料差異等干擾下，能否保持同樣的精度和速度，是決定其能否“上崗”的關鍵。

第三，商業化瓶頸。 真格基金董事總經理秦天一判斷，生成式AI是長周期、大范圍的產業變革，避免短期泡沫的關鍵是“堅持投早、投小、投硬科技”。擎朗智能創始人李通則直言，具身智能企業研發投入巨大，資本“不能說今年投了、明年不能上市就要回購”。

中研普華的產業研究報告指出，這“三重瓶頸”恰恰是投資機會的“篩選器” 。能夠解決“數據采集與標注”問題的企業、能夠證明“工業級可靠性”的企業、能夠找到“可持續商業化路徑”的企業，將在“十五五”期間脫穎而出。而那些僅靠“演示視頻”和“概念包裝”的企業，將在產業化的“深水區”中被淘汰。

結語：AI+制造的“成人禮”

AI+制造行業正在經歷的，不是一場簡單的“技術應用”，而是一場深刻的制造范式革命。當政策將“工業知識封裝”納入頂層設計，當產業界開始系統性采集“物理世界的數據”，當國產算力在真實工業場景中“跑起來”——這個行業的游戲規則，正在從“誰的技術更先進”轉向“誰能讓技術真正在車間里創造價值”。

中研普華依托專業數據研究體系，對行業海量信息進行系統性收集、整理、深度挖掘和精準解析，致力于為各類客戶提供定制化數據解決方案及戰略決策支持服務。通過科學的分析模型與行業洞察體系，我們助力合作方有效控制投資風險，優化運營成本結構，發掘潛在商機，持續提升企業市場競爭力。

若希望獲取更多行業前沿洞察與專業研究成果，可參閱中研普華產業研究院最新發布的《2025-2030年中國AI+制造行業全景分析與投資策略咨詢報告》，該報告基于全球視野與本土實踐，為企業戰略布局提供權威參考依據。