AI赋能制造业"三化"转型的实践路径与制度创新研究
★ 河北大学学报（哲学社会科学版）
引用格式：刘兰廷.人工智能驱动制造业"智能化、绿色化、融合化"的产业实践与理论创新[J].河北大学学报(哲学社会科学版),2026(3)：69-79.
作者简介：
刘兰廷，山东青年政治学院经济管理学院教师，博士，主要从事数字经济、绿色经济和区域经济研究。主持山东省人文社科课题青年重点项目1项，在《工业技术经济》《山东青年政治学院学报》与cleaner and responsible consumption等学术期刊发表论文多篇。
阅读引导：
一、引言
二、人工智能驱动制造业"三化"协同的产业实践
三、人工智能驱动制造业"三化"协同的理论建构与创新
四、人工智能驱动制造业"三化"协同的政策设计与制度保障
五、结语
[摘要]在人工智能重塑制造业发展模式、双碳目标引领产业方向的双重趋势下，智能化、绿色化、融合化（简称"三化"）协同已成为制造业高质量发展的关键路径。当前我国制造业"三化"协同实践中，数据互通存在障碍、协同生态尚未成熟、复合型人才供给不足等问题突出，一定程度上制约了转型潜力的充分释放。本研究聚焦人工智能驱动逻辑，系统构建"三化"协同的理论框架与政策体系，提出"目标—要素—主体"三维理论架构与"核心驱动—协同支撑—三化执行—价值目标"四层耦合机制，阐明"三化"协同的内在机理与实现路径，结合典型实践场景与发展需求，设计适配性政策框架，涵盖数据要素市场化配置、产业链协同生态建设、复合型人才培养体系及长效保障机制等内容。研究旨在突破"三化"协同的理论与实践障碍，推动制造业效率提升、低碳转型与高质量发展协同并进。
[关键词]人工智能；制造业；"三化"协同
一、引言
制造业作为实体经济的核心支撑，是衡量国家综合竞争力的重要指标，更是培育新质生产力的关键载体。世界银行2024年全球产业报告数据显示，我国制造业增加值占全球比重接近30%，总体规模连续15年稳居全球首位。从国内市场看，制造业需求结构正在深刻变革。绿色智能产品需求快速增长，2024年，我国新能源汽车销量同比增长35.5%，占汽车总销量比重40.9%，其中搭载L2级以上智能驾驶功能的车型占比超60%；人口老龄化加速推动医疗健康需求向智能化、便携化转型，智能血糖仪、家用无创血压计等医疗设备销量持续攀升。从国际形势看，全球产业链进入深度重构期。一方面，美欧通过《芯片与科学法案》、"碳关税"等构建技术与贸易壁垒，欧盟碳边境调节机制（CBAM）于2026年正式全面生效，将对我国钢铁、铝制品等出口行业形成全链条合规压力；另一方面，新兴经济体凭借成本优势抢占中低端市场，我国制造业面临高端受限、低端挤压的双重挑战。
2025年10月，中国共产党第二十届中央委员会第四次全体会议通过《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》，明确提出"坚持智能化、绿色化、融合化方向，加快建设制造强国"，"构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系"。同年，《智能制造典型场景参考指引》（2025年版）《制造业绿色低碳发展行动方案（2025—2027年）》《深入推动服务型制造创新发展实施方案（2025—2028年）》等制度文件进一步细化实施路径。制造业智能化即"智能制造"，通过工业大模型、数字孪生、智能传感等技术，实现从研发设计、生产加工到设备运维的全流程智能决策，推动制造业从自动化操作向智能化决策跃迁；制造业绿色化即"绿色制造"，依托全生命周期管理实现低碳循环生产，平衡产业发展与生态约束，避免传统先污染后治理的粗放模式；制造业融合化以"服务型制造"为核心，延伸至区域产业协同与技术集成。"服务型制造"通过将生产性服务业深度嵌入制造全流程，推动企业从单一产品供给向"产品+服务"综合解决方案转型，区域产业协同与技术集成分别指向跨地域资源配置优化、制造+数字/绿色技术融合创新。
制造业"三化"目标的实现，需要突破传统制造模式下数据割裂、决策滞后、边界固化的局限，人工智能则是破解这些难题的关键工具。在智能化转型维度，工业大模型、数字孪生等技术重塑制造业生产模式，助力智能制造落地实施，破解传统生产效率瓶颈与柔性不足的问题，同时依托新型数字基础设施打通不同环节的数据壁垒，推动数字经济与实体经济深度融合。人工智能与数字孪生的深度融合，还能实现制造系统运营状态的实时监控与设备故障的精准预测，减少企业生产运营中的财务损失。绿色化转型聚焦全生命周期碳管理，人工智能借助能耗优化算法动态适配生产参数，依托碳足迹追溯系统精准识别高碳生产环节，并与绿色制造标准衔接，统一能耗监测数据格式与碳排放量计算标准，推动制造业减排从传统末端治理向全流程低碳化转型。工厂绿化实践为跨行业低碳转型提供了可借鉴的实施路径，汽车、航空航天等行业通过提升能源效率、践行循环经济理念降低碳排放，与人工智能赋能形成有效协同；融合化转型则依托人工智能技术打破制造业固有的产业与区域边界，以数据集成技术打通研发、生产、物流等产业链关键环节，依托跨领域协同算法推动先进制造业与现代服务业深度融合，实现跨地域资源优化配置，助力制造业嵌入式服务创新。同时借助工业互联网平台与智能调度算法，整合跨地域研发与生产资源，构建大中小企业融通发展的产业生态。
现有研究围绕人工智能赋能制造业智能化、绿色化、融合化转型已形成初步共识，明确了人工智能作为核心驱动力的技术渗透作用。但现有"三化"转型实践多呈单点推进态势，缺乏人工智能驱动下跨维度协同的系统分析框架，难以精准应对我国制造业复杂的转型需求。本研究立足产业升级迫切需求及制造业转型现实痛点，在理论层面，构建制造业"三化"协同转型理论框架，系统揭示人工智能推动智能化、绿色化、融合化要素联动的微观机制；在实践层面，基于有效市场和有为政府相结合的原则，对"三化"转型的制度政策进行差异化设计。这既是响应国家战略部署的必然要求，也是破解制造业转型瓶颈、培育和发展新质生产力的现实需要。
二、人工智能驱动制造业"三化"协同的产业实践
（一）人工智能驱动制造业"三化"协同的现实基础
人工智能与制造业深度融合并驱动"三化"协同，已具备从理论构想走向实践探索的现实条件，主要体现在技术能力、产业动力与基础设施三个层面。
技术能力的跃迁提供了协同的底层支撑。随着工业物联网的规模化部署、边缘计算能力的提升，以及生成式人工智能与大模型技术的突破，人工智能正从单点优化向系统重构演进。特别是多模态大模型在工业场景的应用，使得非结构化数据与结构化数据得以融合分析，为统筹智能化、绿色化、融合化目标奠定了统一的智能底座。
产业转型的内生动力催生了协同的迫切需求。在全球供应链重构与"双碳"目标的刚性约束下，制造业企业面临着传统增长模式难以为继的结构性困境。单纯的智能化改造可能伴随能耗攀升，单一的绿色化转型可能牺牲效率，而传统供应链协同则缺乏数据一致性与实时优化能力。三重目标之间的客观张力，倒逼企业寻求能够统筹效率、可持续性与韧性的系统性解决方案，使"三化"协同从政策导向转变为市场主体的内生选择。
基础设施的完善拓展了协同的实施空间。在硬件层面，"东数西算"工程、工业互联网标识解析体系、"5G+工业互联网"先导区建设以及各地智算中心的投产，构建了覆盖"云—边—端"的算力网络。在制度层面，数据要素的确权与流通机制逐步健全，碳核算标准体系与全国碳交易市场建设趋于完善，使"绿色化"从定性要求转化为可量化、可优化的目标函数。硬件与制度的双重完善，使"三化"协同具备了从技术可能性向产业现实性转化的外部条件。
（二）人工智能驱动制造业"三化"协同的实践场景
在人工智能技术加速渗透的背景下，我国制造业智能化、绿色化、融合化转型正在从单一环节、单一目标的改造，逐步走向多环节联动、多目标协同的系统演进。依托完整产业体系与丰富的应用场景，人工智能通过数据贯通、智能决策与跨主体协同，推动企业内部流程、生产运营、价值链延伸和产业组织模式同步优化，形成了一批具有代表性的实践形态。本文从全生命周期协同、绿色供应链协同、服务型制造协同、大中小企业融通协同四个维度，梳理人工智能驱动制造业"三化"协同的典型场景与实现路径。
1.全生命周期协同场景
全生命周期协同依托人工智能贯通研发设计、生产制造与运维服务全流程，以数据要素为纽带，将效率、能耗、质量等多目标纳入统一算法框架，实现智能化提效、绿色化减排与全环节融合的系统性优化，破解传统制造模式下各环节孤立运行导致的协同壁垒与资源错配。
研发设计阶段，通过多源异构数据整合与智能优化算法，实现设计环节的智能化与绿色化前置协同：一方面，依托大数据分析与工业大模型，整合市场需求、材料性能、行业专利等核心数据，快速完成设计方案迭代与可行性验证，降低试错与信息搜寻成本；另一方面，将低碳设计标准嵌入人工智能优化模型，通过数字孪生技术模拟产品全生命周期能耗与环境影响，提前规避高碳设计隐患，实现研发设计与绿色目标的深度适配。生产制造阶段，通过智能管控与动态优化，实现柔性生产与低碳生产的协同推进。依托机器视觉、智能传感器等技术，人工智能实现生产全流程数据实时采集与精准分析，在动态调整产线参数、优化资源分配、提升生产效率的同时，通过能耗优化算法定位高碳节点、调整生产工况，推动生产过程低碳化。同时，生产数据与研发设计数据实时联动，实现工艺参数与设计方案的动态适配，打破环节壁垒。运维服务阶段，智能传感器采集设备运行全生命周期数据，基于故障特征与能耗数据构建预测模型，实现设备故障提前预警与主动维护，减少非计划停机损失，同时优化运维方案降低设备能耗。运维环节的故障数据、能耗数据反向反馈至研发、生产环节，为产品设计优化、工艺改进提供数据支撑，形成"研发—生产—运维"闭环。
三一重工长沙18号灯塔工厂是全生命周期协同的典型代表。工厂依托树根互联工业互联网平台，运用人工智能技术搭建数字化柔性制造体系，通过厂区内部署的智能传感器与联网机器人，实现全流程数据实时采集，并依托MOM"工厂大脑"开展全域智能调度。同时借助智能算法优化生产参数、管控碳排放水平、实施设备预测性维护，切实落地全生命周期协同运行模式。
2.绿色供应链协同场景
绿色供应链协同将协同范围从企业内部拓展至上下游主体，聚焦供应链全链条的低碳转型。依托人工智能技术，以全链条低碳管控为核心，通过碳足迹全链追溯、协同降碳机制构建与跨环节智能调度的有机联动，形成覆盖供应链全主体的协同降碳模式，破解传统供应链中碳信息不对称、协同降碳乏力等难题。
碳足迹全链追溯层面，依托智能算法与区块链技术，推动供应链各主体碳数据的统一转换、数字化认证与全流程追溯，将其转化为可验证、可审计的数字凭证，使供应链碳足迹从"不可见"变为"可追溯"，从而破解碳信息异质、搜寻成本高的信息不对称难题，为跨主体协同降碳奠定透明、可信的数据基础；协同降碳机制构建层面，通过智能合约与激励机制设计，将链主企业的绿色生产标准、能耗管控模型向供应链上下游延伸，推动各主体协同开展低碳生产与资源循环利用，通过碳减排收益的合理分配与责任共担，破解协同降碳中的"搭便车"行为与外部性困境；跨环节智能调度层面，整合供应链上下游产能、库存、物流及碳排放数据，借助智能调度算法协同优化采购计划、生产排程与物流配送路径，在保障供应链效率的同时最小化全链条碳足迹。将绿色化目标嵌入供应链资源配置的决策框架，实现减排与增效的协同平衡，推动绿色供应链从"单点降碳"走向"全链优化"。
宝山钢铁股份有限公司简称"宝钢股份"的实践具有一定代表性。宝钢股份聚焦钢铁行业高碳特性，依托合作研发的"高炉大模型"，通过厂区内数千个智能传感器，实时采集高炉冶炼、轧钢等生产环节的能耗、碳排放数据，运用人工智能算法，动态优化高炉送风、配料等工艺参数，联动上下游供应商与物流企业，实现铁矿石采购、钢材生产、产品运输全链条碳数据追溯与协同管控，推动供应链各主体协同开展低碳改造与物流路径优化。
3.服务型制造协同场景
制造业通过人工智能技术推动制造环节与服务环节的深度融合，重构"制造+服务"的价值创造模式，破解传统服务型制造中需求匹配低效、服务与生产脱节、价值增值不足等问题，实现智能化赋能、服务化融合与绿色化适配的协同升级，推动制造业从单一产品供给向价值共创转型，提升产业核心竞争力与可持续发展能力。
精准感知是服务型制造协同的基础。基于产品全生命周期运行数据、客户使用行为数据的深度挖掘，构建客户需求画像，挖掘客户隐性服务需求，实现服务供给与客户需求的精准对接，缓解企业与客户之间的信息不对称。模式创新是服务型制造协同的关键。依托数字孪生、预测性维护等技术，将传统被动式服务升级为主动式、定制化服务，延伸制造企业服务边界，推动服务从售后维修向全生命周期服务延伸，提升服务价值与客户黏性。价值共创是服务型制造协同的目标。依托工业互联网平台，打通制造环节与服务环节的数据壁垒，实现生产计划、服务供给与需求变化的动态联动，优化制造与服务资源配置，推动制造企业与服务主体协同创造价值，同时，通过服务优化减少产品过度生产与资源消耗，实现服务型制造与绿色化目标的协同适配。
徐工集团的实践是典型案例印证，依托人工智能技术搭建工业互联网平台，整合工程机械产品运行数据、客户需求数据与服务资源数据，通过智能算法实现客户需求精准识别与服务方案定制，推出设备预测性维护、远程运维、定制化改装等全生命周期服务，同时联动上下游服务主体，实现生产、服务与客户需求的动态协同。
4.大中小企业融通协同场景
依托人工智能技术搭建协同赋能平台，以链主企业为引领、中小企业为主体，有效解决制造业产业链要素错配、中小企业转型资金不足、技术薄弱、协同效率偏低等现实问题，推动智能化技术普惠、绿色化转型下沉、产业链融合升级，实现大中小企业优势互补、资源共享、协同共生，构建"链主引领、中小企业协同、全链条赋能"的协同生态。
不同于传统松散协作模式，数据贯通与智能调度推动链主企业与中小企业形成深度绑定的协同共同体。链主企业依托工业互联网平台，将自身沉淀的工业知识、生产工艺、智能算法及数据资产标准化、模块化拆解，转化为轻量化、低成本的数字化服务与智能化工具向中小企业开放，降低中小企业转型的资金与技术门槛。同时，借助平台实现链主企业与中小企业订单、产能、物料、物流数据实时互通，通过智能调度算法优化生产计划与工序衔接，推动协同排产、柔性生产，减少产能闲置与资源浪费，实现智能化提效与融合化协同。此外，将链主企业绿色生产标准、能耗管控模型向产业链延伸，实时监测优化中小企业能耗与碳排放，助力其优化工艺、升级设备，推动绿色化转型在产业链层面普惠下沉。
海尔集团依托卡奥斯COSMOPlat工业互联网平台，在山东博兴打造商用厨房产业大脑，构建"大企业共建、中小企业共享"的融通模式。平台整合海尔在智能制造、质量管控、绿色生产等领域的核心能力，向集群内中小企业开放数字化工具、智能算法与行业大模型，提供设计协同、生产调度、能耗管理、供应链对接等一站式服务。
（三）人工智能驱动制造业"三化"协同的实践瓶颈
在人工智能驱动制造业绿色化、智能化、融合化协同转型的实践进程中，已形成一批可复制、可推广的标杆案例。但从产业整体发展维度来看，数据、生态、人才三大领域的短板凸显，成为制约"三化"协同效能充分释放的关键因素。
其一，数据协同不畅，数据壁垒突出。数据作为人工智能驱动"三化"协同的核心载体，其共享、整合能力与安全管控水平直接决定协同转型的深度与广度。尽管数据要素的制度框架已初步建立，但在具体执行层面仍存在数据标准不统一、数据共享意愿不强、数据价值挖掘不充分等问题，不同环节、不同主体间的数据孤岛现象较为突出，人工智能难以充分发挥数据驱动的协同效能。这一瓶颈的成因在于信息不对称与契约不完全性：企业间存在数据信息失衡，且难以签订涵盖数据安全、价值分配的完整契约，加之数据共享产生的正外部性难以通过市场价格机制获得有效补偿，加剧数据壁垒与数据孤岛问题。
其二，协同生态不完善，主体联动不足。"三化"协同转型并非单一企业的个体行为，而是需要链主企业、中小企业、科研机构、政府部门等多方主体协同发力、形成合力。当前，协同生态存在明显的失衡与不完善问题，多方主体联动机制不健全，缺乏常态化的协同创新与利益共享机制；行业统一标准缺失，导致不同企业的协同实践各自为战，难以形成产业合力；同时，针对中小企业转型的扶持力度不足，市场化激励机制不完善，进一步制约了协同生态的良性发展。在具体实践中，部分链主企业提供的赋能服务与中小企业的实际需求之间仍存在错位，影响协同效能的充分发挥。
其三，复合型人才短缺，供需匹配度低。人工智能驱动"三化"协同转型，对人才的专业性提出了更高要求，亟需既掌握人工智能技术、熟悉制造业生产流程，又了解绿色低碳发展要求的复合型人才，这也是当前产业转型面临的共性人才瓶颈。当前，人才供给与企业实际需求严重脱节：一方面复合型人才总量不足，龙头企业核心岗位存在明显缺口，中小企业更是难以吸引和留住专业人才；另一方面人才培养体系滞后，理论教学与实践需求脱节，现有从业人员技能升级缓慢，难以适配协同转型的发展需求。从企业实践来看，部分聚焦绿色供应链协同的企业，核心岗位复合型人才缺口明显；中小企业则因自身条件限制，人才引育难度较大，多依赖外部技术支持，难以实现技术应用的自主优化升级。
三、人工智能驱动制造业"三化"协同的理论建构与创新
人工智能赋能制造业"三化"协同已取得阶段性成效，同时也暴露出数据协同不畅、协同生态不完善、复合型人才短缺等实践瓶颈，一定程度上制约了转型效能的提升，也为理论研究提出了现实诉求。基于此，围绕人工智能驱动制造业"三化"协同的内在逻辑展开理论建构，进一步明晰其作用机理与耦合关系，为破解现实瓶颈、推动制造业高质量发展提供理论支撑。
（一）理论基础
1.协同治理理论
协同治理理论强调多元主体通过协同合作、资源整合、机制创新，打破主体间的壁垒，实现单个主体无法达成的治理目标，核心在于"多元协同、权责对等、利益共享、动态适配"。该理论认为，复杂系统的高效运行依赖各子系统、各主体间的协同互动，而非单一主体的独立运作，通过建立常态化协同机制，可实现资源最优配置、效能最大化提升。该理论与人工智能驱动制造业"三化"协同转型高度适配，"三化"协同涉及多元主体，与多元协同观点高度契合，为大中小企业融通、绿色供应链协同等场景的主体联动提供理论依据。同时，资源整合、机制创新理念，可指导破解协同生态标准缺失、利益分配失衡等问题，推动各类技术与资源协同配置。
2.数据驱动理论
数据驱动理论以数据为核心生产要素，通过数据的采集、整合、分析、挖掘与应用，驱动生产方式、管理模式、协同机制的优化升级，实现决策的科学化、精准化与高效化。该理论认为，在数字化、智能化转型背景下，数据已成为连接各环节、各主体的核心纽带，数据的协同共享与价值挖掘是提升系统运行效率、破解发展瓶颈的关键。人工智能赋能制造业"三化"协同的本质是数据驱动的优化过程，可指导破解各场景数据孤岛问题，实现全流程协同、精准降碳与资源高效调度，为耦合机制建构提供理论支撑，为发挥数据价值、破解数据瓶颈提供理论指引。
（二）"三化"协同的理论框架
1."三化"协同的内涵
制造业智能化、绿色化、融合化的协同转型并非单一技术应用或管理模式的简单叠加，而是对单一转型局限的突破与协同价值的挖掘。其内涵是以人工智能技术为核心驱动，以数据要素为关键纽带，通过智能化、绿色化、融合化的动态耦合与有机联动，实现制造业效率提升、低碳发展与生态协同的价值共生目标，达成"1+1+1>3"的协同效应。本质上，"三化"协同是数字经济时代制造业生产方式的根本性变革。智能化为协同提供技术引擎，通过数据采集、算法优化实现物理资源向数字资产的转化；绿色化为协同锚定价值导向，将低碳目标嵌入生产全流程，界定数据资产的生态价值维度；融合化为协同搭建组织载体，通过跨主体、跨环节、跨领域的网络链接，实现数据价值的跨边界流通与共创。
2.理论框架的设计
基于协同治理理论与数据驱动理论，结合制造业转型的实践需求，构建人工智能驱动的"目标—要素—主体"三维协同理论框架。该框架以人工智能技术为贯穿始终的赋能主线，以破解实践瓶颈、释放协同效能为导向。以"三化"动态耦合、价值共生为目标，实现理论逻辑与实践需求的精准对接。
（1）目标协同维度
目标协同是"三化"协同的前提与导向。立足制造业高质量发展与"双碳"战略目标，以"低碳高效增值"为总目标，通过人工智能技术破解多目标冲突难题，平衡效率提升、低碳减排与生态协同的关系，保障协同转型的经济性、可行性与持续性。宏观层面，政府结合产业政策制定"三化"协同总目标，明确效率、低碳、生态三类核心指标的约束区间与补贴阈值，降低企业协同转型的边际成本，引导产业整体协同升级；中观层面，链主企业基于具体实践场景，通过多方参与协商将总目标拆解细分为产业子目标，厘清上下游责任边界与收益分配规则，重点破解大中小企业融通、绿色供应链协同中的目标脱节问题，减少协同缔约成本；微观层面，企业依托人工智能动态决策系统，将子目标转化为研发、生产、运维、服务全流程执行指标，建立冲突预警与优化机制，化解智能化提效与绿色化减排、融合化协同之间的目标冲突，确保实践场景协同落地。通过多主体协商共治、目标协同将宏观战略目标逐层分解为可执行、可衡量的微观实践指标，实现多目标的动态均衡与协同优化。
（2）要素协同维度
要素协同是"三化"协同的物质载体。紧扣数据驱动理论，以破解数据协同不畅瓶颈为核心，通过降低要素错配的交易成本，以数据要素为核心联动技术、人才、资本等多元要素，实现全生命周期高效配置与价值转化。人工智能以数据治理为核心，通过技术赋能破解信息不对称、数据壁垒等难题，形成数据驱动的要素协同。在数据采集层面，依托人工智能感知技术，完成多场景、全流程数据精准采集，为要素精准配置奠定基础；在数据整合层面，借助智能算法整合标准化数据，破除跨场景、跨主体数据兼容壁垒，在降低信息解读成本的同时，夯实数据资产化基础，回应数据价值挖掘不充分的问题；在数据共享层面，凭隐私计算技术实现数据"可用不可见"，有效降低企业数据共享的信任成本，推动数据协同共享；在数据价值化层面，通过智能模型将数据转化为决策资产，并与人才、技术、资本等要素协同配置，推动数据持有方、使用方、加工方等多主体共同创造价值，实现数据要素的价值共创，以数据要素的优化配置带动复合型人才与技术能力的适配升级。
（3）主体协同维度
主体协同是"三化"协同的保障与支撑。围绕协同治理理论"多元协同"核心，以人工智能平台为载体，构建多元主体协同治理网络，通过规则共建、利益共享、责任共担，实现多元主体的高效互动，降低跨主体协同成本，构建良性协同生态。政府作为引导者，制定"三化"协同的政策法规、统一行业标准与激励机制，完善数据安全、碳核算等配套体系，降低企业协同的制度性交易成本；链主企业作为核心枢纽，依托工业互联网平台，向中小企业开放数据工具、技术能力与市场资源，降低中小企业转型门槛，实现链主企业与中小企业的融通共生；中小企业作为执行主体，借助链主企业提供的轻量化人工智能工具实现低成本转型，同时反馈实践数据，反向赋能整个协同生态优化，破解赋能与需求脱节的问题；科研机构与技术服务商作为支撑主体，聚焦人工智能核心技术、绿色生产技术研发，提供定制化方案，降低技术适配成本。多元主体在信息互通、智能决策与责任共担中形成高效协同，构建"政府引导—链主引领—中小企业参与—科研支撑"的多元共治网络，最终实现大中小企业融通、产学研用协同的良性发展生态。
（三）"三化"协同的耦合机制
耦合机制旨在揭示"三化"协同的内在运行逻辑，明确人工智能赋能下各要素、各主体、各环节之间的联动关系。据此构建"核心驱动—协同支撑—三化执行—价值目标"四层递进、动态循环的有机体系，明确各层级的技术赋能路径与耦合关系，实现理论建构、实践瓶颈破解与价值创造的有机统一，为制造业"三化"协同转型提供系统性、可操作的机制指引。
核心驱动层（人工智能技术赋能体系）作为"动力引擎"，是"三化"协同耦合的核心支撑，涵盖人工智能感知、算法、平台三大模块，实现全场景数据贯通与技术普惠。感知技术通过智能传感器、机器视觉等设备，采集全场景数据，为耦合协同奠定数据基础；算法技术依托工业大模型与智能优化算法，实现数据价值挖掘、决策优化与瓶颈破解，其中通过隐私计算算法缓解跨主体数据共享中的信息不对称问题，通过能耗优化算法支撑绿色化与智能化耦合；平台技术依托工业互联网平台，实现数据共享、主体联动与资源调度，摆脱数据壁垒与契约不完全困境，同时，为大中小企业融通协同提供载体，解决"三化"协同中的技术断层与成本过高问题，推动技术赋能向各层级渗透。
协同支撑层（三维协同保障体系）作为"中间枢纽"，对应前文构建的"目标—要素—主体"三维协同理论框架，是从理论内核向实践指引转化的关键环节。目标协同基于多主体协商共治逻辑，立足"双碳"目标与产业高质量发展要求，实现"低碳、高效、增值"多目标动态均衡，破解多目标冲突难题；要素协同基于数据价值链逻辑，以数据要素为核心，联动技术、人才、资本等多元要素，优化要素适配效率，通过数据与人才要素的耦合，缓解复合型人才短缺压力；主体协同基于交易成本理论与契约不完全性理论，构建多元主体协同治理网络，明确链主企业、中小企业、科研机构、政府等多元主体的权责与利益分配规则，通过人工智能平台实现信息互通与履约预警，弥补协同契约漏洞、降低跨主体协同成本。
"三化"执行层（智能化—绿色化—融合化联动体系）作为"实践载体"，构建"智能为核、绿色为魂、融合为脉"的动态耦合关系，三者相互支撑、相互约束、协同发力，实现"三化"联动落地。智能化为绿色化提供技术手段、为融合化提供数据基础；绿色化为智能化设定约束边界、为融合化明确价值导向；融合化为智能化与绿色化提供落地场景，其中全生命周期场景实现"三化"全流程耦合，绿色供应链场景强化绿色化与融合化耦合，服务型制造场景推动智能化与服务化耦合，大中小企业融通场景实现"三化"跨主体耦合，形成动态闭环的执行体系。
价值目标层（低碳高效增值体系）作为最终导向，立足制造业高质量发展，整合"三化"协同的核心价值。"低碳"对应绿色化转型成效，破解高碳排放难题，实现生态效益；"高效"对应智能化提升目标，降低生产与协同成本，提升生产效率；"增值"对应融合化带来的产业链价值延伸，推动制造业从产品供给向价值共创转型。最终实现单一价值向生态、经济、产业复合价值的升级，达成制造业高质量发展与"双碳"目标双赢。
各层级形成紧密联动、动态循环的耦合关系：核心驱动层的人工智能技术赋能协同支撑层，推动目标拆解、要素配置与主体联动；协同支撑层将技术赋能与理论支撑转化为"三化"执行的具体要求，引导智能化技术迭代、绿色化标准落地与融合化网络构建；三化执行层通过实践场景落地产生数据，反向反馈至核心驱动层与协同支撑层；人工智能技术基于反馈数据优化算法模型与平台功能，协同支撑层据此调整目标设定、要素配置与主体互动规则，形成持续迭代的优化闭环，确保耦合机制动态适配制造业"三化"协同转型的实践需求。
四、人工智能驱动制造业"三化"协同的政策设计与制度保障
（一）数据要素市场化配置
针对制造业"三化"协同转型中数据流通不畅、价值挖掘不足的现实问题，以数据驱动为核心，构建适配全流程协同需求、兼顾安全与效率的市场化配置体系，推动数据要素高效流动、规范利用。通过标准化引领、市场化赋能、安全化兜底，推动数据从生产环节的辅助资源向核心生产要素转型。
其一，建立制造业"三化"协同统一数据标准体系。行业协会、龙头企业与科研机构牵头，制定覆盖全流程的数据分类分级、接口兼容与质量评价标准，实现不同主体、不同场景间数据互联互通，为数据共享与价值挖掘奠定基础。同步建立标准动态优化机制，结合技术迭代与协同实践需求，持续完善标准内容，确保与产业协同发展精准适配。其二，健全工业数据市场化流通与价值转化机制。推进工业数据确权试点，明确数据权属边界与利益分配规则，激发企业数据共享与参与市场化配置的积极性。搭建专业化数据交易载体，规范数据交易流程与定价机制，推动数据价值量化转化。依托人工智能技术强化数据流通监管，实现交易全流程可追溯，平衡数据流通效率与安全管控需求。其三，完善数据安全保障体系。建立数据分级分类管控机制，对核心敏感数据实行重点保护，依托智能加密、风险预警等技术，实现数据采集、存储、流通、使用全流程安全防控。出台制造业数据安全管理规范，明确数据合规使用边界，建立违规惩戒与应急处置机制，消除企业数据共享的安全顾虑，保障数据要素市场化配置有序推进。
（二）产业链协同生态赋能
针对制造业"三化"协同转型中主体联动不足、协同生态薄弱的现实短板，以协同共生、价值共创为导向，打造适配人工智能赋能需求的产业链协同生态，推动"三化"协同跨主体、跨环节、跨领域传导，激活产业协同内生动力，提升产业链整体竞争力与可持续发展能力。
其一，强化链主企业引领作用。依托行业龙头企业的技术、数据与资源优势，搭建一体化工业互联网协同平台，向产业链上下游中小企业开放智能化工具、数据资源与技术能力，推动"三化"协同普惠下沉，降低中小企业转型门槛。引导链主企业牵头制定产业链协同标准，整合上下游产能、物流与绿色生产资源，推动全链条协同优化，打造产业链协同示范标杆。其二，完善多元主体协同机制。健全产学研用协同创新机制，推动企业、科研机构、高校深度合作，聚焦人工智能赋能"三化"协同的核心技术瓶颈，联合开展技术研发与成果转化，提升技术适配性与落地性。规范产业链利益分配与责任共担机制，明确各主体在协同转型中的权责边界，化解协同过程中的利益冲突与"搭便车"行为，激发多元主体协同参与的积极性。其三，优化产业链协同发展环境。统筹推进产业链协同配套设施建设，完善交通物流、数据通信等基础设施，支撑跨区域、跨主体协同发展。健全产业链协同激励政策，对参与协同转型、推动技术普惠的企业给予财税与金融支持，培育一批产业链协同示范集群，形成可复制、可推广的协同模式，推动产业链协同生态持续完善。
（三）复合型人才体系建设
制造业"三化"协同转型进程中，复合型人才短缺、供需匹配度低等短板日益凸显，亟须以产教融合为抓手、精准赋能为核心，形成适配人工智能赋能需求、覆盖全链条的复合型人才支撑体系，推动人才资源与产业协同需求深度对接，为"三化"协同转型注入持久动力。
其一，深化产教融合育人模式改革。推动高校、职业院校与制造企业、科研机构共建人才培养基地，围绕人工智能、绿色生产、产业链融合等领域，优化专业设置与课程体系，将工业实践案例、智能技术应用、绿色发展理念融入教学全过程，培养兼具技术素养、生态意识与协同思维的复合型人才。鼓励企业深度参与人才培养，试行"订单式培养""顶岗实习"模式，提升人才实践能力与岗位适配度。其二，精准引进高端紧缺人才。聚焦智能算法、绿色低碳、工业互联网等领域，针对性引进高端人才与创新团队，完善人才引进激励政策，吸引人才落地扎根。同时，建立柔性引才机制，依托产学研合作平台，引进外部专家资源开展技术指导与人才培养，快速提升本土人才队伍水平。其三，健全人才使用与评价激励机制。建立以能力、实绩、贡献为核心的人才评价体系，突出实践成果在人才评价中的权重，让实干型、创新型人才得到充分认可。完善人才激励机制，设立人才创新奖励基金，鼓励人才在技术研发、协同优化、绿色转型等领域开展创新实践，形成"引才、育才、用才、留才"的良性循环。
（四）"三化"协同长效保障机制
制造业"三化"协同转型是系统性、长期性工程，需通过健全制度体系、优化保障路径、强化落地执行，筑牢协同转型长效支撑，推动人工智能持续赋能，确保转型稳步推进、取得实效。强化政策统筹协同，打破部门、区域间政策碎片化壁垒，围绕数据要素、产业链生态、人才培育等核心领域，形成上下联动、左右协同的配套政策体系，结合不同行业、不同规模企业转型特点推行差异化支持，兼顾龙头引领与中小企业普惠，避免"一刀切"，提升政策适配性与系统性。
同时，健全政策落地监督与动态优化机制，明确各政策责任主体、执行时限，建立督查台账与绩效考核体系，将协同转型成效纳入考核，倒逼政策落地，形成制定、执行、督查、优化闭环管理；优化财税金融与技术支撑，设立专项基金支持核心技术研发、标准建设与人才培育，引导金融机构推出适配转型的金融产品，缓解企业资金压力；搭建技术服务平台，推动核心技术成果转化，夯实转型基础。依托人工智能技术跟踪产业动态、评估政策效果，动态优化保障举措，确保长效机制与协同转型同频同步。
五、结语
人工智能作为数字经济与实体经济深度融合的核心抓手，在制造业智能化、绿色化、融合化协同转型中发挥着关键作用。当前，我国制造业"三化"协同转型面临数据协同不畅、协同生态不完善、复合型人才短缺等现实挑战，研究结合信息不对称、外部性及契约不完全性等经济学理论，系统探索人工智能赋能制造业"三化"协同转型的内在逻辑、实践路径与保障体系。理论层面，结合协同治理理论与数据驱动理论，构建"目标—要素—主体"三维协同理论框架与"核心驱动—协同支撑—三化执行—价值目标"四层耦合机制，丰富了数字技术赋能制造业高质量发展的机制探索；实践层面，梳理全生命周期协同、绿色供应链协同、服务型制造协同、大中小企业融通协同四大典型实践场景。针对转型过程中的核心瓶颈，围绕数据要素市场化配置、产业链协同生态赋能、复合型人才体系建设、"三化"协同长效保障四大方向，提出针对性强、可落地的政策体系，为制造企业转型与政府政策制定提供了具体思路。当前，工业大模型、具身智能等新一代人工智能技术正加速迭代，为制造业"三化"协同带来新的机遇与挑战。未来研究应立足理论前沿与产业变革需求，进一步深化内在机理研究，探索新技术赋能"三化"协同的新路径、新场景，通过多维度实证研究量化技术赋能成效，助力制造业高质量发展与现代化产业体系建设。
公告：《河北大学学报（哲学社会科学版）》启用新版投审稿平台公告
排版：柴旭杰
初审：栾富凯
复审：李汶卓
终审：刘相美