10月15日，工信部正式发布“人工智能赋能新型工业化高价值场景”，为人工智能赋能新型工业化提供可参考借鉴的“产业导航图”。本次导航图由国内多家权威科研院所、工业龙头企业联合编制，基于真实工业生产实践数据打磨成型，全面覆盖覆盖石化、钢铁、汽车、消费电子等20个细分领域，收录超1000个可直接落地的标准化工业AI应用场景，全面覆盖工业生产研发、制造、质检、运维、仓储、能耗、安全、供应链的全链条环节。
在前端产品研发环节，场景主要聚焦智能参数仿真、结构自动优化、工艺预推演，主要适配高端装备、汽车、航空航天等研发成本高、试验周期长的行业，通过AI技术替代传统实体试验，压缩产品研发周期、降低研发投入。在中端生产制造环节，重点覆盖智能排产、工艺闭环调控、柔性产线调度等场景，适配当前制造业主流的多品种、小批量、定制化生产模式，解决传统产线调度效率低、工艺稳定性差的问题。在后端管理运维环节，包含机器视觉智能质检、设备预测性维护、厂区能耗优化、安全生产风险识别、供应链物料智能匹配等标准化场景，适配全行业制造企业的日常生产管理需求。
据悉，在导航图落地前，国内AI赋能新型工业化工作已形成完整配套体系。工信部已累计开展数十场产业对接活动，完成数千家制造企业与AI技术企业的供需匹配，布局18个国家人工智能创新应用先导区，落地近200项工业AI行业标准，配套600亿规模的国家AI产业专项基金，为工业智能化转型搭建了政策、资金、试点、标准四维支撑体系。
近年来，我国人工智能赋能制造业从试点探索到规模化推广，再到全链条深度融合，新质生产力效能加速释放。特别是“人工智能+”上升为国家战略行动后，在一系列政策的引导激励下，AI与制造业融合实现了质的跃升。截至2026年上半年，我国规上制造业企业AI技术应用普及率已超30%，领航工厂中AI渗透率突破70%，累计建成5.6万余家基础级智能工厂。但大量企业的AI应用仍停留在单点环节，如质检、排班等，尚未实现全流程的智能重塑。
有专家将制造业AI应用分为三个阶段：第一阶段是提供决策建议；第二阶段是在物流、质检等单点环节引入新的生产方式；第三阶段是AI重塑整个生产流程。当前多数企业仍处于第二阶段，真正进入第三阶段的寥寥无几。展望未来，随着"模数共振"行动的深入推进和"人工智能+制造"专项行动的落地，预计到2027年，将有更多企业从单点智能走向全流程智能。
