人工智能加速工业变革!国家发布新型工业化三年实施蓝图
“制造业的“智能化篇章”，已然开启快进模式。”日前，国务院正式发布《AI赋能新型工业化三年行动计划（2026—2028年）》，围绕人工智能与新型工业化融合发展，确立了未来三年我国工业智能化跃升的路线图、量化目标及核心任务。这是国家层面推动AI赋能实体经济的重大顶层设计，意味着我国工业智能化升级正式迈入“量化评估、标准先行”的新纪元。01—300个工业智能体基准测试不同于以往产业政策，本次《行动计划》最显著的特征是设定了清晰的量化考核指标，使工业AI赋能“有章可循、有的放矢、有据可依”。文件明确规定：至20
算力赋能制造：中国制造业现场纪实
在广东惠州TCL王牌电器工厂，电视信号端口对接由自动插线设备完成，大幅提高装配效率与品质。 “对接对精密度要求高，3D视觉与AI技术助力实现无人作业。”TCL实业大显示制造管理平台资深工程师雷登似说，去年应用该自动插线设备以来，产品合格率达99.8%。 中国是家电制造大国，产量占全球主导地位。其中，TCL电视机全球年销量突破3000万台。该企业已历经自动化、数字化、智能化的三阶段升级。 业界认为，得益于算力赋能，中国制造业的“进化”不再简单依赖人的经验累积、设备的迭代更新、规模的边际效应，而是通过数字化、
2026政策东风已至!《人工智能内容生成师》(高级)特训启动,紧扣“AI+制造”国家战略布局
人工智能内容生成师（高级）- 工信部教考中心认证 -前言1月7日，工业和信息化部、中央网信办等八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《实施意见》），明确提出要加速推进人工智能技术与制造业的深度融合，培育新质生产力，同时着重强调强化人工智能领域高技能人才的培养，打造“精通智能、深谙行业”的赋能应用服务商——制造业 AI 变革浪潮汹涌来袭，高端AIGC人才已成为企业竞相争夺的战略资源！🔥此刻，精准卡位政策风口的『 人工智能内容生成师（高级）培训 』重磅开启招生！🎯全程聚焦 “AI +
AI赋能制造业：三家工厂借智能体实现200万降本的实战路径
当下，工厂管理者普遍认同 AI 对效率提升与成本优化的价值，然而实际推进却举步维艰。据德勤 2025 智能制造调研显示，我国制造业 AI 实际应用率仅为13.5%，多数企业虽认可其前景，却因顾虑重重而驻足观望。AI 备受瞩目，落地却障碍重重AI 在互联网与服务业已然风生水起，为何进入工厂便寸步难行？症结在于企业常误入歧途：急于对整条产线进行智能化改造、追求全自动化 AI 管控，动辄投入数百万乃至上千万元，最终因模型精度不足、风险难以把控而导致项目搁浅。这也导致众多 AI 概念验证完成后，难以实现规模化复制
工业4.0结合AI，头部制造企业聚焦何处？
生成式人工智能、Copilot、Agentic AI……近两年，AI已成为制造业最受瞩目的议题之一。众多企业都在思考同一个命题：怎样借助AI提高效率、优化运营并创造更大价值？但领先制造企业的案例显示，成功的AI落地并非始于技术本身，而是依托于扎实的数字化根基。在最新发布的电子书《工业4.0与人工智能：向领军者学习》中，凯睿德制造整合了全球顶尖制造企业的调研数据与实战经验，深度剖析工业4.0与AI的演进现状、核心挑战及未来走向。数据显示，尽管多数制造企业正加速推进工业4.0项目，但仅有约半数已制定出正式的工
观点 | AI+从顶层规划走向产业落地的核心路径
6月16日，AI+生态系统大会（AIEC 2026）在北京中关村展示中心会议中心与交易中心召开。会议以汇聚激活生态创新力量、加速推动人工智能落地为目标，聚焦"人工智能+"从顶层规划走向产业落地的核心路径展开深度探讨。分享嘉宾：单志广：国家信息中心信息化和产业发展部主任霍锦洁：IDC 中国区总裁彭震：浪潮信息董事长彭凯平：清华大学全球产业研究院院长韩红娜：阿里云Qoder解决方案总监汪晟杰：腾讯资深产品专家魏晓刚：美的集团美云智数副总裁韩家乐：素源矩阵创始人本文内容整理自"人工智能+生态大会"官方公众号发布
江苏出台人工智能赋能制造业行动计划
6月3日，江苏省工信厅印发《江苏省“人工智能+制造”行动计划的通知》，该计划明确了总体目标及22项具体措施，预期至2027年，全省规模以上工业企业将全面完成“人工智能+制造”诊断工作，推动超过10个工业大模型在行业中实现深入应用，发布约100个高端工业智能体，构建约100个行业优质数据集，遴选不少于100个人工智能应用示范案例；推动超过10000家基础级智能工厂开展人工智能场景应用自评估，约5000家先进级智能工厂的人工智能场景覆盖率达到20%以上，约100家卓越级智能工厂的人工智能场景覆盖率达到50%以
AI落地难题：开发者狂欢背后产业买单困境
2026年6月7日星期日，笔者受邀在上海国瓴律师事务所主办的“同席谈 · 聊聊半导体和人工智能沙龙”上发言。个人观点，仅供参考，与本人供职单位无关，不作为投资建议。发言内容有修改。各位专家好，我是詹昱煜。先自我介绍一下我的工作经历——在煤矿里下过井，在大厂敲过代码，在外企卖过路由器、基站，现在在央企研究院研究产业经济，搞项目落地。所以今天站在这里，我就是个在产业一线摸爬滚打的“老登”。但正因为这样，有些话可能更接地气一点。今天这么好的场合，高朋满座，我想聊一个跟AI和实体经济融合相关的问题。首先，咱得把核
AI 未弃劳工，唯弃拒变之老板
本文由 AI 辅助撰写本文包含 AI 创作成分你是否觉得 AI 与你的行业相距甚远。你认为 AI 属于硅谷。属于程序员。属于互联网巨头。你认为你的工厂、车间、农田及仓库——与 AI 毫无瓜葛。你误解了。并非错在被颠覆。而是错在你未曾察觉，同行早已先行一步。2026 年初，长江商学院开展了一项调研。涵盖全国 2016 家规上工业企业。结果颇耐人寻味。在那些未接纳 AI 的企业里，79.2% 的人给出的理由是："AI 不适用于我司。"近八成的人认为，AI 与自己无关。然而与此同时，另一组数据正悄然重塑中国制造
制造业AI营销：让闭环效率超越想象
在制造业的数字化营销竞技场中，企业仿佛置身于一场高阶版"心理博弈"——客户需求变幻莫测如同难以揣测的对手，竞争对手虎视眈眈紧盯市场动向，而数据线索则零零散散分布在各个角落。依靠传统人工分析的模式，就如同试图用原始工具解决复杂问题般效率低下。这时，AI这位融合"超级智慧"与"精密放大镜"的超级高手闪亮登场，让营销闭环的效率直接达到短跑冠军的水准！一、用户数据分析：从"以偏概全"到"精准预见"传统制造业的营销决策常常类似于进行"概率猜测"游戏：客户究竟需要不锈钢螺丝还是钛合金铆钉？过去完全依赖销售人员的经验判
2026制造业AI智能体趋势：AI是工人的智能伙伴而非替代者
你是否每天在车间、办公室、供应链之间来回奔波，一边盯着机器别出故障，一边还要处理大量报表和审批？心里总在想：“这AI再厉害，不就是个能聊天的智能工具吗？”Endava联合Google Cloud发布的《2026年AI智能体趋势报告：制造业篇》用数据告诉你：这个认知需要彻底改变了。接下来10分钟，我会帮你把报告里最有价值的观点和行动建议全部拆解出来，让你看清——自己的业务该从哪里让AI真正发挥“手脚”。报告里有一个让所有制造业管理者关注的数据：56%的制造业高管所在企业，已经把AI智能体投入生产环节了。更值
AI浪潮下，老牌巨头逆袭的五大核心逻辑
作者：陈志俊 谭相宜2026年的全球资本市场，正经历一场令人瞩目的价值重估大戏。英伟达斥资32亿美元认股权证，押注一家拥有175年历史的老牌玻璃厂商——康宁。消息公布后，康宁股价单日飙升18%，年内累计涨幅突破300%。日本卫浴巨头TOTO，因半导体静电吸盘订单激增，股价创下五年新高。其陶瓷业务利润率逼近40%，竟远超卖马桶的主业。而曾被视为“胶片时代遗民”的富士胶片，凭借AI医疗影像系统REiLI，已在诊断领域与西门子、GE三分天下。故事并未结束。信越化学，这家从化肥起家的百年化工企业，掌控着全球AI芯
智能制造新纪元：AI如何重塑产业格局
当大模型风潮席卷全球，人们最初关注的是聊天、绘图与视频生成。然而，技术的真正价值，在于其对实体经济的深度改造。从2015年机器视觉初次进入产线的“惊艳亮相”，到如今AI在研发、生产、供应链等环节的全面渗透，“AI+制造”用十年光阴，完成了从概念萌芽到国家战略的跨越。2026年，我们站在“十四五”与“十五五”的交汇点回望，AI的关注焦点，已从“趋势引领”正式转向“实践落地”。“AI+制造”的演进历程从趋势引领到实践落地的历史跨越在“双碳”目标与国际贸易新规的双重驱动下，众多制造企业正面临前所未有的挑战：萌芽
揭秘AI赋能制造：智能工厂如何助力中小企业主降本增效？
你是否遇到过这样的情况：车间设备突发故障，维修人员赶到后发现关键部件已严重磨损——而这台机器恰恰负责核心产线，停机两小时便造成十几万损失。其实，借助AI技术，这类事故本可提前三天发出预警。当多数工厂仍依赖“老师傅经验”判断设备检修时机时，部分制造企业已通过AI将设备故障率降低70%，每年节省数百万的维修与停产成本。本文旨在清晰解析AI在制造业中“真正落地”的几大应用——无论你是工厂管理者、车间主管，还是希望理解AI如何推动实体经济发展，读完都将受益匪浅。一提到“AI进入工厂”，许多人脑海中立刻浮现出科幻电
温州制造业AI视觉检测创新实践——长江汽车电子案例
温州制造业AI赋能典型案例集智能应用示范浙江长江汽车电子有限公司针对制造业生产线全流程精细化质量管控需求，将人工智能与机器视觉技术深度结合，构建了一套智能化质量管控方案。该方案覆盖生产装配、物料流转等关键环节，围绕颜色辨识、形态识别、尺寸测量、光照强度检测、目标识别、瑕疵检测等核心应用领域，建立了从图像采集等感知能力、智能分析、数据协同、自主决策执行到闭环优化的完整质量追溯管控体系。该方案有效解决了传统人工质检模式下的行业共性难题，为柔性化生产提供了稳定可靠的技术保障。本案例聚焦制造业AI视觉检测关键应用