全国先进制造业大会提出推动“人工智能+制造”深度融合，专家梳理产业基础、短板与路径
新华网刊发江苏省社会科学院研究者程俊杰、查婷俊的署名文章，围绕全国先进制造业大会提出的智能化、绿色化、融合化方向，梳理中国“人工智能（AI）+制造”的产业基础、现实挑战与推进路径。
文章援引数据称中国人工智能专利数量占全球总量60%，并转引中国信通院报告称截至2025年底全国规模以上工业企业开展数字化改造比例达89.6%；
同时指出芯片制造、工业操作系统、工业软件等基础领域原创专利薄弱，高校院所成果向制造场景转化存在“最后一公里”障碍，大企业对中小企业的技术溢出机制尚未建立。
读者可据此区分已形成规模的数字化改造基础与尚待突破的底层技术环节。
文章作者为江苏省社会科学院中国式现代化研究院院长、区域现代化研究院常务副院长、研究员程俊杰与助理研究员查婷俊，发表于新华网。 文章称：中国人工智能专利申请量连续多年位居世界第一，人工智能专利数量已占全球总量的60%； 关键技术包括大模型、机器视觉、自然语言处理、强化学习，面向制造业场景的工业大模型、边缘智能、数字孪生等技术逐步成熟落地；
高质量数据集超过12万个。 转引中国信通院报告：截至2025年底，全国规模以上工业企业开展数字化改造比例达89.6%，数字化设备普及率达57.7%。 北京、广东、江苏、浙江、上海等地制造业企业人工智能专利累计占全国人工智能专利总量超过六成； 腾讯、华为等企业专利申请量全国领先。 落地较快的行业包括设备制造业、汽车制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业。
文章提出的建议包括：围绕工业AI（人工智能）芯片、工业操作系统、工业大模型、高端传感器等短板编制“卡脖子”技术清单； 培育行业级人工智能中试验证平台并设立“风险补偿资金”； 鼓励链主企业向中小企业输出数字化方案、共享人工智能工具链； 推进工业数据分类分级管理与“数据可用不可见”。
这是一篇由官方通讯社发布的政策解读与专家分析，不是企业案例或部署公告，因此不能据此判断任何行业智能体、工业大模型产品的实际交付效果或收入。 其价值在于呈现“人工智能+制造”的两侧图景：需求侧数字化改造比例已较高（中国信通院转引数据），供给侧底层专利、工业操作系统与工业软件仍偏弱（作者判断）。
作者提出的中试验证平台与风险补偿资金，指向从实验室成果到产线部署之间缺少验证环节与容错机制的问题，这类机制若落地，会直接影响工业AI（人工智能）项目的采购与验收方式。
后续观察信号
- 中国信通院报告中规模以上工业企业数字化改造数据的原始口径与统计范围
- “卡脖子”技术清单涉及工业AI（人工智能）芯片、工业操作系统、工业大模型、高端传感器的后续政策配套
- 制造业中小企业获取轻量化工业AI（人工智能）解决方案的实际渠道与成本结构