人工智能，这颗第四次工业革命的璀璨明珠，正以其无与伦比的通用性，加速与制造业的深度融合，为新型工业化的全面升级注入澎湃动力。对于我国而言，这不仅是新质生产力的孕育，更是现代化产业体系构建与高质量发展征程上的关键一步。工业化的浪潮，自工业革命起便成为国家现代化的基石与前奏。历史与理论的双重视角下，工业革命的节点，总伴随着新技术的井喷与快速转化，其中的通用性技术，以其广泛的链接力、核心的影响力与强劲的驱动力，引领工业化进程的加速。
在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等前沿技术的催化下，人工智能正展现出深度学习、跨界融合、人机协作、群体智慧、自主控制的新风貌，其对经济、社会乃至全球格局的深远影响，正在逐步显现。
如今，第四次工业革命与我国新型工业化的交汇，为人工智能赋予了新的历史使命。作为主导性的通用技术，它将对我国新型工业化进程产生深远影响，其渗透力、替代力、协同力、创新力、赋能力与自生力，正通过与制造业的深度融合，加速新型工业化的步伐。
从渗透角度看，人工智能作为通用技术，深度嵌入制造业的每一个环节与上下游产业链，为产业发展赋能、赋智、赋值，推动产业升级。从替代角度看，它不仅直接替代劳动力，更在高强度、高难度的劳动过程中发挥间接作用，甚至逐渐替代脑力劳动，实现自动化与智能化，优化投入结构，提升生产效率。从协同角度看，人工智能将消费、生产、流通与分配领域无缝衔接，提升社会再生产过程的协同与高效。从创新角度看，深度学习与快速迭代能力，使技术自我进化与升级，引领行业优化升级。从赋能角度看，人工智能使各生产要素多元化、高级化、复杂化，实现要素价值的“乘数效应”，显著增值。
我国新型工业化的加速推进，正得益于人工智能与制造业的深度交织，以创新的步伐，为高质量发展之路奠定稳固基石。智能制造，其核心即新一代信息技术与制造业的紧密结合。这一进程中，信息技术与制造业的融合，从数字与网络技术的主导，逐步过渡到人工智能技术的引领，融合的广度与深度持续拓展，智能制造水平随之跃升。
以ChatGPT、Sora等为先锋的生成式AI的迅猛发展，象征着从弱人工智能向强人工智能的快速转型，预示着高度智能化时代的来临。数字经济应用实践专家骆仁童博士表示，以生成式人工智能驱动的智能经济活动正蓬勃发展，行业大模型如雨后春笋般涌现，针对特定场景，它们正成为制造业智能化升级与数字化转型的强劲动力，推动新型工业化进程，为新质生产力的培育与壮大注入新活力。
我国工业巨擘虽在规模上傲视全球，却在生产效率、产品品质、能耗控制与安全标准，以及盈利能力与人均贡献等核心指标上，与国际顶尖企业存在鸿沟。在资本与知识密集的工业领域，单纯的投资扩张仅能提升产能，却无力触及效率、良率、能耗降低与风险控制，更难在日常管理中催生效益。如何与世界接轨，乃至超越？这是工业领航者们正深思的问题。
工业智能化，构建智能工厂，以提升效能、优化品质、减少损耗，从而增强运营效益与利润空间，成为共识。但众多企业虽已启动智能工厂项目，但多聚焦于MES、APS、EMS、AGV及机器视觉等环节，仅实现数字化，离智能化尚远。需明确，智能化非自动化，如机器人、AGV、AOI等自动化行为，虽智能驱动，却仅实现机器替人；数字化亦非智能化，其核心在于将生产流程中的人为行为、机器状态、物料调度、排程分配等信息，通过IT系统固化，减少人为失误，提升标准化，打破信息壁垒，加速决策，最终优化运营与生产效率。
在人工智能的黎明时期，无论是图像解析、语音辨识，随着OpenAI GPT的横空出世，AI领域迎来了翻天覆地的变革，向通用智能迈出了坚实步伐。GPT及同类AI，依托深度学习的巨量模型，通过海量数据训练，展现出非凡的表达与学习能力。自监督学习的引入，大幅提升了模型的泛用性，无需大量标注，仅靠文本数据即可训练。而Transformer架构的运用，增强了并行计算与长程依赖处理，相较于传统RNN，优势显著。这种进化速度已非年度可衡量，而是月度甚至更短周期内，惊喜连连。
以2024年初亮相的Figure01为例，这款融合GPT4o技术的机器人，根据人类口头指令，完成了抓取与放置的系列动作，如递送苹果、整理塑料袋、归置杯盘，与人类的互动流畅自然，尽管反应速度仍有待提升，但进步显著。Figure01实现了全面感知、精确理解、自主决策与自动执行，能识别物体、判断归属、执行指令，科幻电影中的未来世界正逐渐成真。
以人工智能（AI）全面赋能新型工业化，深化“人工智能+”行动，提升制造业数转网联智改。数字经济应用实践专家骆仁童博士表示，企业作为深度融合主体，可以重点建设智能车间、工厂与生产线等进行AI+模式的探索。
目前比较常见的的构建AI赋能新路径有：路径一：产业基础再造，提升制造。AI分析与预测，智能监控生产参数，预警质量问题，图像识别与机器学习检测产品，提高良率与生产灵活性。路径二：产品技术攻关，数字化转型。AI模拟产品性能，减少实际试验，提升开发效率。知识图谱整合技术文档，智能推荐系统优化知识管理。路径三：上下游管理，优化供应链。AI预测需求，优化采购，实时监控供应商，智能定价，提升供应链效率与响应速度。路径四：创新生产服务模式。AI支持柔性生产，机器视觉与传感器实现智能质量控制，机器人与自动化设备智慧决策，快速适应产品需求，优化资源配置，提升系统效率，拓展工业创新空间。
AI赋能新型工业化，优化生产、管理与服务，激发制造业创新活力。
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