新华社北京3月27日电 《参考消息》近日刊发文章《人工智能提升“中国制造”全球竞争力——走访制造业大省浙江高新技术企业》。全文如下：
当人工智能(AI)浪潮席卷全球，制造业正成为新的竞争高地。
从美国推动“再工业化”，到欧盟提出应用AI战略，再到日本、韩国加速智能工厂建设，全球主要经济体都将人工智能视为重塑制造业竞争力的关键抓手。
中国在这场变革中进展如何、优势何在？记者在制造业大省浙江多地走访发现，人工智能正从实验室走向生产线，深度嵌入研发设计、生产制造和企业管理等环节，推动传统制造业发生深刻变化。
改变制造业“基因”
走进杭州钱江制冷压缩机集团有限公司“未来工厂”，机械臂高速运转，传送带不断输出已完成钻孔、倒角的压缩机机体。在这里，平均每3.5秒就有一台冰箱压缩机下线。
杭州钱江制冷压缩机集团有限公司“未来工厂”车间 (唐弢 摄)“机体生产40多道工序，过去需要9名工人，现在只需1.5人，效率反而提升了40%。”公司副总经理王文汉说，如果没有AI系统进行协同调度，很难实现如此高效的生产节拍。
当记者踏入被工信部评为“卓越级智能工厂”的中策橡胶临江制造工厂，5G信号如无形的神经，连接着每台设备：图像识别系统实时抓取生产数据，机器人集群精准完成物料搬运与装配，自动物流小车沿预设轨道有序穿梭。
在研发测试区，工程师郭磊磊盯着屏幕：一辆虚拟汽车正以120公里的时速“飞驰”。“虚拟送样智能体每秒可以完成300次耐久测试。”他说，以往轮胎需要试制后交给车企实地测试，从试验到定稿至少需要半年，现在几天就能达到车企满意的结果。
在中策橡胶集团副总裁蒋志强看来，这相当于先在一座“虚拟工厂”中把复杂流程全部跑一遍，找到最优解后，再投入现实生产。
与灯火通明、人员奔忙的传统车间相比，位于浙江省杭州市临平区老板电器的“未来工厂”显得十分安静。偌大的空间光线昏暗，生产线前少见人影，只有来回穿梭的AGV小车，以及不断移动的机械手和传送带。
这是一座典型的“黑灯工厂”。284台自动化设备、16条生产线和27台AGV小车构成生产主体，年产厨电800万件。依托全流程自动化，过去需要100多人运转的车间，如今只需15名工程师。
车间二楼的一块大屏幕，是工厂的“中枢神经”。依托“九天中枢数字平台”，订单、产线和库存数据实时汇集，工作人员可以远程下达生产指令，追踪订单进度。
数据显示，这座未来工厂建成后，企业产品研制周期缩短48%，生产效率提升45%，生产成本下降21%，运营成本下降15%。
老板电器“未来工厂”内控制无人车间运转的数字平台 (江汉 摄)在这些生产最前沿，AI早已不再是抽象概念，而是改变制造业“基因”的力量。
助力全链条深层变革
不同类型工厂里的生产图景，清晰指向同一趋势：人工智能正从单个车间的技术应用，演变为影响整个制造体系运行方式的重要力量。
“目前中国已建成3万余家基础级智能工厂，工业机器人装机量占全球比重超50%。”美国《纽约时报》在近期一篇评论中写道，与美国相比，中国更倾向于将人工智能视为生产线上的实用工具，用于引导机器运行、安排生产进度并实时发现问题。
美国《华尔街日报》也刊文表示，人工智能正在重塑中国制造业，这将进一步巩固其“世界工厂”的地位。
工业和信息化部数据显示，中国制造业增加值占全球比重已接近30%，总体规模连续15年位居世界第一。按照规划，中国到2027年将推广500个“人工智能+制造”典型应用场景，持续推动人工智能与制造业双向赋能。
一些国际观察人士也敏锐关注到这一趋势。
今年2月，德国总理默茨访华期间，随行的梅赛德斯-奔驰集团股份公司董事会主席康林松在杭州表示，技术创新与产业创新深度融合是必然趋势，中国制造企业在自动化和智能化方面的推进速度令人印象深刻。
“‘人工智能+制造’不是技术与产业的简单叠加，而是涉及研发、生产、管理、服务等制造业全链条的深层次变革。”浙江省发展规划研究院副院长兰建平说。
在研发环节，经验驱动正逐渐转向数据驱动。
中策橡胶研发中心工程师王雪艳说，过去，制造业产品设计往往依赖工程师的经验和反复试验，而人工智能能够在海量数据中快速寻找最优解。
杭州炽橙数字科技有限公司创始人、董事长纪尧华介绍，企业打造的工业智能交互底座，能有效解决工业数据贯通难题，让数据源和语料顺畅流动。“打破知识壁垒，让生产力得以快速释放。从长远看，这是改变工业知识传承模式、解放年轻生产力的关键一步。”
在生产环节，中国正把人工智能能力快速转化为制造效率。
有的汽车工厂实现多车型柔性混流生产，有的石化工厂依托数字孪生实现自主运行，有的光缆工厂攻克超大尺寸预制棒的极限制造工艺……数据显示，在中国的“领航工厂”，这些变革带动生产效率平均提升29%，产品不良率降低47%。
在管理层面，人工智能助力资源配置优化升级。
国际数据公司IDC报告显示，中国工业企业应用大模型和智能体的比例，已从2024年的9.6%提升到2025年的47.5%。越来越多的工厂里，由多个AI智能体组成的“数字员工”体系正在形成。
工业AI落地仍有痛点
走访过程中，多位受访对象不约而同表示——人工智能赋能制造业已非选择题，而是必答题。但从“起势”迈向“成势”，产业发展仍需跨越几重门槛。
制造业的复杂场景，对人工智能的高精准度和强稳定性提出严苛的要求。“工业领域生产链条长，涉及的数据和知识复杂，AI如果产生指令性错误，就会对生产环节造成不可挽回的系统性风险。”锐鹰科技开发部经理尤焕杰说。
福瑞泰克(浙江)智能系统股份有限公司总监陈昱也提到，实验室环境与真实工业场景之间仍存在差异，AI解决方案和制造业流程的匹配度还有提升空间。
此外，算力成本贵、训练成本高也是当前工业人工智能落地的关键痛点。杭州、嘉兴等地经信部门相关负责人表示，尤其对中小企业而言，“用不起、不会用”仍是现实问题。他们表示，除发放“算力券”外，未来将继续丰富政策工具，切实降低企业使用人工智能的成本，激发企业智能化改造的主动性。
纪尧华等人建议，政府和行业协会可搭建公共服务平台，提供算力、数据、算法等基础资源，降低创新门槛。
在兰建平等专家看来，“人工智能+制造”不仅是技术升级，更是生产关系的重塑。着眼未来，要持续释放人工智能赋能制造的潜力，同时培养相应人才。（记者 商意盈 郑可意 唐弢）
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