最近几年，科技圈的大新闻一个接一个，从能和你谈天说地的智能音箱，到工厂里越来越聪明的机器人，人工智能（AI）的身影无处不在。但你知道吗，AI 可不只是给生活加点料，它正和新型工业化手拉手，准备来一场改变世界的大冒险！今天，咱们就一起结合赛迪研究院的报告《人工智能赋能新型工业化:范式变革与发展路径》看看 AI 是怎么给工业带来翻天覆地的变化，以及这对我们的未来意味着什么。

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2025人工智能赋能新型工业化范式变革与发展路径研究报告.pdf

在聊 AI 和工业的奇妙组合之前，先得搞清楚什么是新型工业化。这可不是传统工业的简单升级，它代表着一种全新的工业发展模式。习近平总书记强调，新型工业化要以新发展理念为引领，把高质量发展贯穿始终，同时更好地统筹发展和安全，还要顺应高端化、智能化、绿色化的发展潮流。这就好比给工业注入了新的灵魂，让它变得更聪明、更环保、更安全。

比如说，以前的工厂生产可能更注重产量，现在则更看重产品质量和生产过程中的环保问题。而且，在新型工业化的进程中，发展和安全就像天平的两端，要保持平衡。既要发展先进的工业技术，也要确保生产过程安全可靠，不会出现各种意外风险。这种全方位的升级，让工业不再是大家印象中那个又脏又危险的 “大老粗”，而是变得更智能、更绿色、更以人为本。

AI 在工业领域的第一个神奇技能，就是打破 “虚拟和现实” 的边界，改变了技术创新的玩法。以前，传统制造业研发新产品、优化工艺，都得依赖经验丰富的 “老师傅”，而且要在物理空间里做大量实验。这不仅耗时久、成本高，还充满了风险。就像研发一款新的汽车发动机，工程师们得一次次制造原型机，在实验室里反复测试，任何一个小失误都可能导致整个实验失败，之前投入的时间和金钱都打了水漂。

但有了 AI，情况就大不一样啦！Google 发布的新材料研发模型 GNoME 就是一个很好的例子。在使用人工智能辅助材料发现之前，人类花了很长时间，通过传统实验和计算机模拟，一共才发现了 48000 种稳定晶体。而借助 GNoME 模型，科研人员在短时间内就发现了 220 万种新晶体，其中 38 万种具备稳定结构，有很大的应用潜力。这相当于人类科学家近 800 年的知识积累，让已知稳定材料的数量增长了近 10 倍。

AI 是怎么做到的呢？它连通了物理空间与数字空间，让设计、仿真、验证这些环节都能在数字空间完成。数字空间就像是一个超级实验室，有着实时高效、零边际成本、灵活构架的特点。工程师们可以在这个虚拟世界里尽情尝试各种新想法，快速验证方案的可行性，大大减少了在物理空间做实验的时间和经济成本。而且，技术创新模式也从过去的经验试错，变成了现在的数据驱动，创新效率和准确性都得到了大幅提升。

AI 的第二个厉害之处，是突破 “时间和空间” 的限制，让生产制造范式发生了根本性变革。在时间维度上，以前工厂生产主要依赖历史数据来做决策，但这些数据往往有滞后性。现在，借助 AI 强大的数据分析和预测能力，企业可以实现生产计划优化和预测性维护。比如，通过对设备运行数据的实时监测和分析，AI 能提前预测设备可能出现的故障，提醒工作人员及时进行维护，避免设备突然罢工，减少生产中断带来的损失。

在空间维度上，AI 实现了空间无界化。多工厂联动生产、区域间产能互补、产业链协同以及技术能力共享都成为了现实。长安汽车构建的 “六国十地” 24 小时全天候全球研发布局就是一个典型案例。长安汽车建立了以三维数字化设计和全球协同设计为核心的汽车产品智能化研发云平台，让不同国家和地区的研究中心可以同步进行设计工作，实现跨部门、跨企业、跨区域的产品协同设计。通过这种全球协同研发模式，长安汽车充分利用了各地的优质资源，不仅提升了研发效率，还把产品研发周期从 36 个月缩短至 24 个月，大大加快了产品推向市场的速度。

在传统的工业模式里，供给和需求之间常常存在隔阂。企业按照自己的计划进行批量标准化生产，生产出来的产品可能不符合消费者的实际需求，导致库存积压。而消费者只能被动接受企业提供的产品，没有太多选择的余地。

AI 的出现改变了这一局面，它打通了 “供给和需求” 的隔阂，推动组织管理范式发生变革。上汽大通汽车有限公司探索的 C2B 大规模个性化智能定制模式就是一个很好的例证。上汽大通以用户需求为中心，从车型开发阶段就让用户深度参与。通过 “蜘蛛智选” 等平台，企业可以收集用户的个性化需求，并打通产品、用户需求、制造过程中的数据壁垒，实现对用户定制需求的准确响应。这样一来，企业能够根据用户的实际需求进行生产，避免了库存积压，还建立了基于产品全生命周期运营的新营销体系。通过 AI 与用户的互动，上汽大通积累了大量的客户标签和人群数据信息，这些数据又能反过来推动新产品的开发和产品迭代，形成了一个良性循环。

一项技术能不能真正改变世界，关键要看它能不能做到 “双降”，也就是降低门槛和降低成本。就拿汽车来说，1885 年卡尔・奔驰制造出第一辆汽车时，技术复杂，生产成本高昂，只有少数富人和企业买得起。后来，随着技术进步，福特 T 型车通过引入流水线生产方式，大幅降低了成本和售价。1913 年，福特 T 型车的售价降到了 360 美元，让普通消费者也能负担得起，汽车这才成为广泛使用的交通工具。

AI 现在也正经历着类似的过程。作为当今时代的通用性技术，它的成本和门槛不断降低，为赋能千行百业打开了新空间。像通义千问 9 款大模型齐降价，最高降幅达 97%；百度李彦宏也提到大模型推理成本每年降低 90% 以上。不仅如此，开源社区和 MaaS 平台的出现，也让 AI 的应用变得更加容易。开源社区就像是一个 “中央厨房式” 的人工智能创新模式，在算力、数据、工具等层面构建共性能力资源池，大家可以按需调用。DeepSeek 的高性能、低成本以及开源开放策略，吸引了众多国内外企业接入。而 MaaS 平台则为产业提供模型调用、微调、部署等全链条服务，让企业能够更方便地使用 AI 技术。

在人工智能的助力下，制造业正朝着全链条智能化的方向发展，催生出许多研发生产服务的新模式。

个性化定制方面，万事利丝绸用 AIGC 定制丝巾，从用户自主设计到完成生产最快只需 2 个小时。用户可以根据自己的喜好设计丝巾的图案、颜色等，AIGC 技术能快速将设计转化为实际的生产方案，满足了消费者对个性化产品的需求。

智能化生产也取得了不少成果。中天钢铁基于百度智能云千帆大模型打造 “企业调度中枢”，实现了智能调度排产。通过对生产数据的实时分析和优化，生产效率得到了大幅提升。

预测性维护同样成效显著。河北钢铁利用大模型实现预测性维护，设备运维成本降低了 5%，作业效率提升了 10%。通过对设备运行数据的实时监测和分析，提前发现潜在问题并进行维护，减少了设备故障带来的损失。

AI 与其他技术的跨领域深度融合，激发了产业高质量发展的新动能。

人形机器人加速市场化落地。湖南张家界引入人形机器人与游客互动，为游客带来了新奇的体验；宇树科技 Unitree H1 和 G1 人形机器人线上开售，受到了很多科技爱好者的关注。据市场研究机构预测，全球人形机器人市场规模将从 2024 年的 20.3 亿美元增长到 2029 年的 132.5 亿美元，复合年增长率达 45.5%，未来发展潜力巨大。

自动驾驶领域也在蓬勃发展，催生了出行新业态。萝卜快跑支持 L4 级无人驾驶，已在北京、上海等多个城市的部分区域开通服务。随着技术的不断进步，自动驾驶汽车将变得越来越普及，未来的出行方式可能会发生巨大改变。

智慧低空运输也在加快低空经济发展。深圳市打造低空航线，支持无人机送外卖、送快递等新型业态。无人机配送不仅速度快，还能解决一些交通拥堵地区的配送难题，为物流行业带来了新的发展机遇。

AI 推动了软硬件产品的智能化迭代升级，培育出经济发展的新增长极。

在 AI 终端产品方面，智能家居系统市场增长迅速，2024 年我国智能家居系统增长 22.9%。智能音箱、智能门锁、智能家电等产品越来越多地走进人们的生活，让生活变得更加便捷和舒适。“双 11” 期间京东 AI 硬件成交额同比增长超过 100%，也反映出消费者对 AI 终端产品的喜爱。

高端装备智能化同样重塑了产业竞争新优势。中建五局工程创新研究院研发的桥梁钢筋网片智能焊接机器人，实现了过程全自动高效焊接，提高了工程质量和施工效率。

AI Agent（智能体）也崭露头角，它可完成从规划到执行的复杂流程，展现出跨场景、跨领域的通用能力，为未来的智能化发展提供了更多可能。

要让 AI 更好地赋能新型工业化，首先得夯实一个底座，这个底座由算力、算法和数据组成。

算力是 AI 的 “肌肉”，为各种复杂的计算任务提供动力。近年来，我国算力需求呈指数级增长，截至 2024 年底，我国算力总规模达 280EFLOPS，其中智能算力规模达 90EFLOPS，占比达 32% 。为了推动算力基础设施高质量发展，我国坚持政府引导、市场主导原则，有序推进算力网络 “点、链、网、面” 体系化发展，提升网络服务质量，丰富算力应用场景。

算法模型是 AI 的 “大脑”，决定了 AI 的智能水平。当前，从小模型到大模型，再到统一多模态大模型成为行业主流共识。多模态大模型能实现口语对话、视觉问答、智能创作等多种功能，为传统行业赋能注入新的想象空间。我国加强语言、视觉、多模态等底层算法研究，开发适应工业领域特点的高性能算法，推动大模型与小模型协同应用。

数据则是 AI 的 “燃料”，海量高质量数据是大模型泛化涌现能力的基础。大模型训练使用的数据集规模呈现爆发式增长，对数据量、多样性和更新速度要求也越来越高。我国支持工业企业加强数据管理能力建设，构建行业语料库、提示词语料库，研究制定工业数据共享开放、交易流通的标准规范，提升数据采集、清洗、标注、加工和共享开放水平。

横向来看，AI 在制造业全流程智能化方面发挥着重要作用。围绕研发设计、中试验证、营销服务、运营管理等环节，秉持从易到难、由点及面、长期迭代的原则，逐步实现制造业全流程智能化。

在研发设计智能化方面，AI 可以生成图纸、模型，自动生成工业代码。以前工程师们设计产品，需要花费大量时间绘制图纸，现在借助 AI，能大大提高设计效率，还能探索更多创新的设计方案。

生产制造智能化方面，AI 可以智能生成设备控制算法和工业参数，让生产过程更加精准和高效。通过对生产数据的实时分析，AI 能及时调整生产参数，确保产品质量稳定。

中试验证智能化推行智能虚拟中试，减少物理实验。在虚拟环境中进行试验验证，不仅能降低成本，还能加快产品研发速度。

运营管理智能化则体现在智能客服、数字人、商品三维模型以及订单、库存等智能化供应链管理上。智能客服可以快速响应客户咨询，提高客户满意度；智能化供应链管理能优化库存，提高资金周转率。

纵向来看，AI 助力产品装备智能化，推动智能消费终端升级换代，推动智能软件创新应用。

在产品装备智能化方面，推动大模型与智能网联汽车、智能医疗装备、智能无人机等深度融合，优化高端装备精准控制、群体实时协同能力，提升自检测、自适应和自组织水平。比如，车路云一体化新型基础设施建设，通过新一代信息与通信技术，将物理空间和信息空间融合为一体，提升了交通的智能化水平。

智能消费终端升级换代方面，围绕智能家电、智能安防、智能手机、智能穿戴等产品，促进量大面广的消费终端向智能升级。同时，推动人工智能与脑机接口、人形机器人、元宇宙、卫星互联网等协同创新，研发面向未来产业的下一代智能终端。据 IDC 预测，AI PC 预计在中国市场很快完成渗透迭代，2023 年 AI PC 渗透率为 8%，2024 年预期到 55%，2025 年预期到 75% ，到 2027 年，中国 AI PC 市场销售额将从目前的 175.3 亿元增长至 2308 亿元，增长幅度达到 13.16 倍。

智能软件创新应用方面，充分利用大模型能力，发展智能编程等辅助软件，推动大模型与工业软件的结合，促进工业软件向低代码、零代码开发。鼓励开发 AI 原生的工业 APP，推动智能工业 App 资源库建设，全面提升企业智能化水平。百度、阿里等内部 AI 代码生成占比已达到 30% 左右，宝马、丰田等车企以及中信银行、邮储银行等银行也在使用相关技术。

政策保障是 AI 赋能新型工业化的重要支撑。我国持续完善人工智能赋能新型工业化政策体系，发挥财政资金引导作用，部署相关科技项目和重大工程，支持区域先行先试。同时，加强数据分级分类、应急处置以及生成内容安全监管，创新安全治理工具，保障 AI 在安全的环境下发展。

支撑保障也不可或缺。加大人工智能领域高端人才引育力度，完善人才引育政策，营造良好的人才环境。创新 “AI + 制造” 复合型人才培养模式，鼓励高校设置人工智能相关学科专业。建设公共服务平台，优化布局人工智能领域制造业创新中心、产业技术基础公共服务平台和重点实验室等创新载体。完善开源体系建设，支持高水平开源项目落地应用。建立健全人工智能赋能新型工业化标准体系，完善评测机制，推动 AI 技术的规范化发展。

随着 AI 技术的不断发展，它在新型工业化中的应用前景将更加广阔。从技术范式来看，将从判别式向 “生成式 + 判别式” 演进。麦肯锡数据显示，2025 年 1 月，17 家新晋灯塔工厂排名前五的用例中，77% 应用了判别式 AI，9% 应用了生成式 AI，助力灯塔工厂在制造成本、生产周期时间和缺陷率等方面改善 50% 以上 。未来，生成式 AI 将发挥更大的作用，创造出更多新的产品和服务。

在赋能环节上，AI 将从轻量应用向核心环节延伸。目前，人工智能已经在一些封闭高精度要求场景和开放低精度要求场景取得了局部突破，未来它将深入到工业生产的核心环节，与复杂的物理世界进行更深度的交互和融合。

覆盖主体也将从大型企业向中小型企业拓展。随着技术的发展，“高性能 + 低成本” 的双重推动将使中小企业主动拥抱 AI 的意愿增强。Gartner 预测，到 2029 年，中国 60% 的企业将把 AI 融入其主要产品和服务中，并且这些 AI 功能将成为收入增长的主要驱动力。

人工智能赋能新型工业化就像一场正在进行的科技革命，它已经在很多方面改变了我们的生活和工作，未来还将带来更多的惊喜和可能。