专访欧阳劲松：以新一代智能制造推动实现中国智造
专访欧阳劲松：以新一代智能制造推动实现中国智造
2026年10月09日 09:26
制造业是立国之本、强国之基。近期召开的全国先进制造业大会指出，坚持智能化、绿色化、融合化方向，持续做大做强先进制造业，提升产业链自主可控水平，加快构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系。如何准确把握新一代智能制造的发展要义，推动各项部署要求转化为产业实践？对此，中国经济信息社（以下简称“中经社”）对国家智能制造专家委员会副主任、机械工业 仪器仪表 综合 技术经济研究所首席科学家欧阳劲松进行了专访，他围绕新一代智能制造的战略定位、内涵特征以及我国相关实践与推进路径等问题，分享了思考见解。
中经社：当前，国家为何高度重视发展智能制造？应如何理解其战略定位？
欧阳劲松：新一轮科技革命和产业变革持续深化， 人工智能 等新一代信息技术加速与制造业各领域融合，全球制造业竞争格局正在深刻重构。发展智能制造，既是顺应科技革命趋势、塑造产业竞争新优势的必然选择，也是建设制造强国、推动高质量发展的重要支撑。
我国立足以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变，以“鼎新”带动“革故”，以增量带动存量，促进我国产业迈向全球价值链中高端。智能制造并非简单地在既有体系上做“加法”，而是要通过产业模式和企业组织形态的根本性变革，重塑制造业的生产方式、组织方式和价值创造方式。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》把“坚持智能化、绿色化、融合化方向”作为建设现代化产业体系的重要要求，3月16日召开的国务院第十一次全体会议进一步作出“加快发展新一代智能制造”的部署，全国先进制造业大会强调“以新一代智能制造为主攻方向”，体现了我国持续深化推进智能制造的坚定决心。
从更深层次来看， 人工智能 的快速发展正在催生智能经济和智能社会新形态。智能产品层出不穷、智能服务日益普及，都需要强大的智能制造能力作为供给支撑。可以说，推动发展新一代智能制造，是保障智能经济和智能社会发展的重要支撑。
中经社：什么是新一代智能制造？与以往相比，其内涵和特征有哪些新变化？
欧阳劲松：从核心内涵看，我国《智能制造发展规划（2016-2020年）》提出，智能制造是基于新一代信息 通信 技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。国际电工委员会IEC/TR 63283-1：2022《工业过程测量、控制和自动化智能制造第1部分：术语和定义》国际标准中，将智能制造定义为“通过集成化和智能化的技术手段， 综合 利用网络、物理实体、人员相关的过程和资源，生成产品与服务，并与企业价值链中的其他环节协作，以提升制造性能的制造模式”。在当前时代背景下，新一代智能制造更加突出 人工智能 技术与先进制造技术、现代管理理念的深度融合，目标是构建具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应能力的制造系统，打造资源最优配置的智能工厂、价值深度耦合的产业链供应链，推动制造业质量变革、效率变革和动力变革。
从驱动因素看，需求、消费观念与模式的快速迭代变化，正成为制造模式变革的重要牵引力，制造业正在从“对称制造”迈向“不对称的快速响应制造”。过去的对称制造，客户需求定型、明确（量化）、稳定，生产架构刚性串联、工艺固定，依靠长周期排产实现规模化生产。而未来的不对称制造，要求企业面对模糊、定制、动态波动的客户需求，依托模块化并联、人工智能自适应的生产架构，通过主动培育与挖掘客户潜在期望、虚实迭代适配的产品构想、快速精准精细的工艺设计、敏捷精益的生产资源组织和实施、高效适时柔性的售后服务等，从单一产品供给、被动适应满足明确的刚性需求，转向 综合 解决方案适配、主动响应模糊的个性化定制需求，实现制造被动价值和主动价值的双向奔赴。
从发展趋势看，未来制造将在物理世界与数字世界深度融合的背景下，真正实现制造资源跨企业、跨行业、跨地域的动态配置和协同优化。正如埃隆·马斯克介绍超级工厂时所说，“软件定义功能，数据驱动执行”，制造单元可以像乐高积木一样根据需求快速组合；西门子公司强调，AI加速融入物理世界时，软件依然重要，但硬件比过去更重要，软硬件融合将释放无限潜能与价值。IEC《未来工厂》白皮书描绘了从孤立、碎片化的制造系统向灵活、无缝、完全集成的系统转变的制造范式。当前，协同化与平台化制造、以产品为核心组织单元的产品中心制造，以及制造过程与人工智能深度融合等所催生的各类新形态新模式，已初见端倪、各具特色。
中经社：主要工业国家在推动智能制造方面有哪些新动向？对我国有何启示？
欧阳劲松：当前，世界主要工业国家围绕智能制造持续加紧布局。欧洲方面，德国工业4.0提出基于 物联网 与信息物理系统（CPS）的全价值链集成，实现产品、订单管理、资产、供应链全生命周期的智能互联与自组织，推动从产品销售向“产品即服务”转型；欧盟工业5.0进一步提出韧性、以人为本、可持续发展三大转型方向，强调技术服务于人、推动循环经济。特别值得注意的是，欧洲正在推进“国际制造-X”，强调建立联合数据空间保障数据自主可控，重组价值网络以快速应对突发事件，其本质是以制造数据为基础，加快打造跨企业、跨行业、跨地域的制造资源平台。日本方面，工业价值链参考架构基于持续改善理念，强调从需求快速实现出发，从生产活动（计划、执行、检验、改善等）、组织管理（环境、交付、成本、质量等）、资产投入（人员、过程、产品、设备等）等方面定义智能制造单元，通过“计划—执行—检验—改善”的生产活动循环，持续提升成本、质量、效益等指标，用信息化手段表达解决客户需求所需的制造资源，在更大范围内构建跨行业、跨企业的制造资源平台。美国方面，构建了由产品、资产、订单三个生命周期和“企业层—车间层—监控层—现场层”制造金字塔组成的智能制造生态系统。需要关注的是，美国“国家先进制造战略计划”（Strategic Plan）强调开发和实施先进制造技术、构建供应链与生态系统韧性。2026年7月，美国白宫科技政策办公室向美国总统特朗普提交《科学：一个新的 黄金 时代》报告，要求将科学发现与制造重新统一，推动联邦实验室向产业界全面开放，建立“预竞争联盟”，实施重大挑战项目，确保从科学发现、技术开发到产业制造的整个链条牢牢锁定在美国本土。
这些动向带来深刻启示：一是各国不约而同地把制造本体技术作为根本，智能制造不能脱离制造实体空谈数字化、智能化；二是跨企业、跨行业、跨地域的制造资源数据平台建立成为共同方向；三是未来全球科技竞争将更多与制造场景和制造体系紧密结合，并且更加强调系统性的组织能力。因此，我们推进新一代智能制造，也必须发挥新型举国体制优势，系统谋划、整体推进。
中经社：经过多年推进，我国智能制造发展取得了哪些成效？还存在哪些短板和不足？
欧阳劲松：近年来，我国深入实施智能制造工程，形成了以智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案、标准体系构建为抓手，以评估评价为支撑的推进体系，取得显著成效。一是科技创新布局持续深化。相继部署了智能 传感器 与工业测量、智能 机器人 、工业软件、高性能制造技术与重大装备、增材制造与激光制造等重点研发计划专项，智能制造技术体系加快构建。二是应用推广形成中国特色。开展智能工厂梯度培育，截至今年上半年，我国累计建成3.5万家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级智能工厂，培育15家领航级智能工厂。截至2026年6月，全球238座灯塔工厂中有109座位于中国，占比超45%。三是供给能力稳步提升。推进智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”，聚焦具体行业典型场景开展集成攻关与应用验证，推动智能制造装备、工业软件等成组连线。四是基础设施日益坚实。工业设备连接数突破1亿台套，工业智算基础设施加快建设。五是新模式新业态不断涌现。宝钢高端绿色硅钢预测式制造智能工厂对全流程复杂工艺参数进行预测优化，实现从“经验驱动”到“数据+模型驱动”转变；湖南乐章工业样机平台探索“共享研发+协同制造”模式，整合200家优质外协制造商，打通从图纸到样机的快速高质试制链路，大幅压缩创新研发周期。
同时也要清醒认识到，我国制造业不同行业、企业的智能水平仍然参差不齐。多数智能制造案例仍以解决测控自动化、管控自动化等“本域”问题为主，以提质、增效、降本为目标的内生动力有待进一步释放。当前智能制造发展的核心症结仍在于互联互通，这既包括制造本域内的互联互通，也涵盖跨行业、跨企业、跨地域生产资源的互联互通。此外，工业软件、高端 传感器 、智能检测装备、基础零部件和基础工艺等短板依然突出，亟待加快补齐。
中经社：面向“十五五”，加快发展新一代智能制造应从哪些方面着力？有哪些对策建议？
欧阳劲松：近期召开的全国先进制造业大会提出，“以新一代智能制造为主攻方向，发展策略上更加注重数智赋能，技术路线上更加注重高端自主，生产方式上更加注重绿色低碳，场景业态上更加注重跨界融合”，“纵深开展‘人工智能+制造’行动，加大对企业数智化转型引导支持力度，夯实智能软硬件基础”。发展新一代智能制造是一项系统工程，需要统筹谋划、整体推进。要认识到，新一代智能制造是“中国智造”的重要组成部分，其最终目标是依托智能制造系统制造智能产品，服务并促进智能经济和智能社会发展。要坚持目标导向和问题导向相结合，发挥新型举国体制优势，推动创新体系、应用体系、供给体系、支撑体系协同优化布局，以提升企业效能为核心目标，助推我国制造业实现质量变革、效率变革、动力变革。建议重点抓好以下五个方面：
第一，紧抓“制造知识、制造载体、制造手段”三要素。制造知识方面，要以智能工业软件为重要抓手，推动软件定位从“人创意、机辅助”向“人需求、AI创意、人机协作”转变，软件形态向一体化、AI原生智能体演进，知识沉淀从传统专家经验积累模式走向数据驱动的自学习、自进化，实现智能工业软件对传统工业软件的体系化重塑。制造载体方面，要以智能工厂梯度培育为核心，用智能制造新模式引领生产方式变革和新技术应用，着力破解互联互通这一核心症结。制造手段方面，要深入推进装备数字化升级与研发，发展具备状态感知、泛在互联、决策优化、自主执行、虚实融合等能力的智能装备，沿着产品孪生化、研制数字化、数据资产化、服务智能化四大方向，构建“物理装备+数据资产”的新型价值体系。
第二，夯实数据底座，构建制造资源CPS。着力打造工业数据空间：以公共数据字典为数据基石，统一数据语义，解决“数据说什么”；以 资产管理 壳为核心载体，实现资产全生命周期信息的标准化封装，解决“数据如何组织”；以数字铭牌、标识链接搭建虚实桥梁，打通物理资产与数字档案的可信传输通路，解决“数据怎么找到”；以 电子 设备描述语言、现场设备工具、现场设备集成、自动化标识语言、模块类型封装、开放平台 通信 统一架构等信息模型与集成技术为接口支撑，实现跨系统数据互联互通，解决“数据如何交互”；以数字产品护照落地合规应用，实现数据追溯与合规流转，解决“数据怎么用”。最终形成制造资源数据平台，构建可信、可互操作的云端工业基础设施。
第三，坚守先进制造工艺这一核心基石。制造的本质是对原材料加工或再加工形成成品的过程，无论是车、铣、刨、磨、铸、锻、焊等离散型工艺，还是反应合成、分离提纯、混合与均质、热工与连续成型等流程型工艺，都是制造能力的根基。要推动制造工艺向“极大、极小、极交叉、极端环境”四极方向拓展，发展大型一体化压铸、微纳光刻、原子级制造、生物制造、太空制造等新型工艺；高度关注拆箱式制造、纳米压印、近净成形等变革性、颠覆性工艺，依托工艺创新打造超级工厂标杆，实现生产效率量级突破。
第四，推动人工智能与工业核心环节和场景的深度融合，是实现不对称制造的重要手段。要围绕需求快速响应、生产过程柔性与自主化、智能排产与快速交付等环节，加快自动化需求分析、方案自主生成、具身智能、模块化设备、计划实时调度、工艺快速优化等应用落地。我国拥有完整的制造业体系、丰富的工业场景及海量的工业数据，提供了破解物理AI核心难题的最佳土壤，应高度重视AI技术体系与制造场景的深度适配，依托工业场景验证AI能力，促进AI技术的熟化、迭代发展和安全深度应用，以此构建实现不对称制造的关键支撑。
第五，构建以效能指数牵引的效能测评服务体系。智能制造的最终目标是实现“质量—成本、效率—效益”综合最优，应构建涵盖产品级、工厂级、产线级、设备级指标的“智能制造效能指数”，对效能测评指标进行归一化处理和加权计算，实现智能制造分级评估，以效能测评激发调动企业内生动力，驱动智能制造新模式新业态持续发展。
（文章来源：新华财经）