一、政策要闻

八部门联合发布《"人工智能+制造"专项行动实施意见》

核心目标：

• 到2027年，推动3-5个通用大模型在制造业深度应用
• 推出1000个高水平工业智能体
• 打造100个工业领域高质量数据集
• 推广500个典型应用场景
• 培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业

电力装备领域重点：
基于人工智能技术，智能优化发电机等核心部件结构参数，推进大型发电装备数字孪生设计和试验仿真。利用人工智能算法加强电力装备可制造性分析，构建人工智能驱动的健康评估与寿命预测平台，提升发电、输电设备智能监控与调度优化水平。

石化化工领域重点：
综合利用大模型、数字孪生技术突破油气勘探开发、化工新材料研发范式。深度融合油气生产作业、管网储运、化工工艺等工艺机理，打造石化化工行业大模型，实现油田作业区及化工安全生产监测预警、设备预测性维护。

原文链接：工业和信息化部等八部门通知

二、行业动态

1. 徐工机械智能工厂数智化升级

在江苏徐州徐工机械领航级智能工厂，5大环节38个场景中有25个运用了AI技术，涉及35个智能模型。研发人员利用数字孪生远程监控生产进度，融合数字孪生、3D视觉、AI逆向建模等技术的全新焊接模型将在2027年投用。

目前，我国已培育15家领航级智能工厂，覆盖钢铁、炼化、汽车、电子信息等领域，带动上下游1300多家工厂协同升级。"十五五"期间还将再打造数十家领航级智能工厂。

人才数据：

• 全国开设人工智能专业的本科高校 超过620所
• 开设智能制造工程专业的本科高校 超过360所
• 人工智能相关人才缺口约 400万人
• 智能制造领域人才需求 超过千万人

原文链接：北京日报客户端

2. 智能工厂探索制造新模式

智能工厂核心价值在于重构生产逻辑、激活产业动能：

• 从汽车工厂实现多车型柔性混流生产
• 到石化工厂依托数字孪生自主运行
• 再到光缆工厂攻克超大尺寸预制

智能工厂正在从"自动化"走向"智能化"跃迁，核心是通过数据驱动实现生产优化。

原文链接：人民网

三、教育与实训

1. 工业4.0仿真平台与数字孪生技术助力高技能人才培养

随着全球制造业向智能化、网络化、数字化方向加速演进，智能制造对高技能人才培养提出了更高要求。工业4.0仿真平台结合数字孪生技术，可以构建虚实结合的实训环境，让学生在虚拟环境中练习智能制造全流程，培养解决实际问题的能力。

目前很多职业院校已经开始围绕数字孪生、工业物联网、工业机器人等新兴技术更新课程体系，跟上产业发展步伐。

原文链接：搜狐

2. 虚实结合的智能工厂实训平台

《实验科学与技术》最新论文探讨了高速列车多维感知与数字孪生虚拟仿真实验设计与教学实践，推进了实践教学创新。

原文链接：电子科技大学

四、技术应用

数字孪生在智能制造中的典型应用

数字孪生通过融合实时数据、精细建模和多维反馈机制，在动态仿真与预测优化方面表现出明显优势。其核心在于通过持续获取物理系统运行数据，对虚拟模型进行不断更新和优化，从而实现：

• 产品设计阶段的虚拟验证
• 生产过程的仿真优化
• 设备运行的预测性维护
• 全生命周期管理

数字孪生已经成为智能制造的核心使能技术之一。

原文链接：新工业网

智能制造的核心重构：从"传统制造"到"智能驱动"

典型案例对比：

国家电网案例： 推进"智能电网+智能制造"，变压器生产周期缩短40%，能耗降低25%，新能源消纳率从85%提升至96%。

原文链接：新浪新闻

五、行业报告

第二届智能制造科技50报告要点

报告预测：

• 到2030年，数字孪生将覆盖90%以上制造场景
• 工厂将形成感知-决策-执行-学习的全流程体系
• AI渗透率每提升1%，可带来3000亿美元经济增量
• 2030年中国AI终端市场销售收入将达1.48万亿元
• 2024-2030年复合增长率达到 37.33%

中国已经形成三重优势：

• 工业互联网平台连接超8000万设备，拥有全球最大应用场景
• "十四五"规划明确构建自主技术体系
• 政策+市场+技术三重优势推动产业发展

来源：第二届智能制造科技50报告，毕马威，2025年12月

整理于 2026-04-10