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當(dāng)前，以大模型、智能體、具身智能為代表的新一代人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展并加速融入制造體系，正在深度重構(gòu)生產(chǎn)方式與產(chǎn)業(yè)形態(tài)，為制造業(yè)從數(shù)字化向智能化躍升帶來強勁動力與重大機(jī)遇。近日，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）信息化與工業(yè)化融合研究所正式發(fā)布《工業(yè)智能創(chuàng)新發(fā)展報告（2026年）》。

報告系統(tǒng)闡述了工業(yè)智能發(fā)展的新圖景新要求，提出未來工業(yè)智能的系統(tǒng)架構(gòu)，梳理技術(shù)融合創(chuàng)新趨勢、制造模式變革方向與典型實踐，總結(jié)當(dāng)前落地挑戰(zhàn)并給出發(fā)展建議。以期為政府決策部門和行業(yè)企業(yè)提供有益參考，系統(tǒng)推進(jìn)制造業(yè)智能化變革，為制造強國建設(shè)作出貢獻(xiàn)。

報告核心觀點

1. 制造業(yè)智能化從以判別分析為主的“自動化智能”向具備自主決策與生成能力的“自主化智能”演進(jìn)。從單一場景的感知級應(yīng)用走向更復(fù)雜的認(rèn)知級決策，從靜態(tài)分析預(yù)測走向動態(tài)自主優(yōu)化，從局部工具應(yīng)用轉(zhuǎn)向系統(tǒng)級跨流程協(xié)同。

2. 人工智能深度融合勾勒未來制造圖景，呈現(xiàn)三個核心方向。一是主動高效與持續(xù)增值的創(chuàng)新，快速識別市場需求、創(chuàng)造新的產(chǎn)品方案，無縫連接研發(fā)與生產(chǎn)，實現(xiàn)創(chuàng)新效率、成本風(fēng)險與價值鏈條的極限提升。二是高度自主化和敏捷柔性的生產(chǎn)，廣泛形成幾乎無需人工干預(yù)的黑燈自適應(yīng)工廠，實現(xiàn)“換產(chǎn)不換線、改規(guī)格不停機(jī)、接單即投產(chǎn)”的敏捷制造。三是強韌性、開放化的資源組織，在面對市場波動、環(huán)境變化等極端情況下仍能保持連續(xù)、高效的交付運行。

3. “智能模型+數(shù)字孿生+智能體”構(gòu)成未來系統(tǒng)架構(gòu)。智能模型具備強大的知識管理與綜合推理能力，用于復(fù)雜決策支持與方案生成；數(shù)字孿生將提供可解釋、高準(zhǔn)確的分析能力，解決工業(yè)場景中低容錯、高可靠問題；智能體是具備感知、決策、執(zhí)行一體化能力的軟硬融合系統(tǒng)，實現(xiàn)復(fù)雜決策的自主化執(zhí)行。三者深度協(xié)同，共同構(gòu)建需求到執(zhí)行的智能閉環(huán)。

4. 技術(shù)創(chuàng)新演進(jìn)集中體現(xiàn)為“更懂工業(yè)、更準(zhǔn)建模、更強執(zhí)行”。一是基礎(chǔ)模型對工業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和領(lǐng)域知識的理解不斷深化，朝著更強認(rèn)知和更高可用性方向發(fā)展；二是數(shù)字孿生與AI加速融合，建模方式由人工建模向自動化、組件化和動態(tài)進(jìn)化轉(zhuǎn)變，提升精度和效率；三是工業(yè)智能體從對話式輔助工具走向主動式、自主式和多智能體協(xié)同系統(tǒng)，逐步實現(xiàn)更復(fù)雜任務(wù)的全流程閉環(huán)執(zhí)行。

5. 制造模式持續(xù)演進(jìn)與重塑，驅(qū)動研發(fā)設(shè)計全環(huán)節(jié)、生產(chǎn)制造全過程及供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)的系統(tǒng)性變革。研發(fā)設(shè)計從效率優(yōu)先走向高確定性自主性的流程變革，形成多目標(biāo)約束下的智能化設(shè)計、融合機(jī)理約束的虛擬驗證以及產(chǎn)品全生命周期一體化優(yōu)化等變革方向；生產(chǎn)制造走向效率與柔性多目標(biāo)平衡兼顧，形成超常規(guī)極限制造、零缺陷制造和可重構(gòu)柔性生產(chǎn)等典型模式；供應(yīng)鏈走向開放韌性的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，形成端到端透明、具備業(yè)務(wù)自決策與資源自調(diào)度能力的智能系統(tǒng)。

6. 未來圖景的實現(xiàn)是一個需要長期探索和堅持的過程，產(chǎn)業(yè)界應(yīng)做好充分準(zhǔn)備。工業(yè)智能的價值已得到廣大企業(yè)認(rèn)同，點狀應(yīng)用探索取得實效，但仍然存在單點應(yīng)用向制造模式整體變革難、AI 與制造機(jī)理融合深度不足、存量工業(yè)系統(tǒng)異構(gòu)碎片化阻礙升級、自主化決策帶來的安全治理難題等阻礙。產(chǎn)業(yè)界需針對性做好數(shù)據(jù)知識儲備、存量系統(tǒng)漸進(jìn)式改造、差異化落地規(guī)劃、關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范布局以及新時代人才培養(yǎng)等工作，從容應(yīng)對工業(yè)智能化這一必答題，穩(wěn)步邁向未來圖景。