摘  要:中國制造業(yè)的多樣性是創(chuàng)新質變的前提條件，智能制造成為人工智能賦能制造業(yè)的創(chuàng)新范式。制造業(yè)涌現(xiàn)性創(chuàng)新的本質，在于人工智能系統(tǒng)與制造系統(tǒng)之間形成具有內生能力的復雜適應性網(wǎng)絡，是制造業(yè)系統(tǒng)在數(shù)字智能注入下發(fā)生的相變躍遷。創(chuàng)新涌現(xiàn)的實現(xiàn)機制在于人工智能的核心要素——數(shù)據(jù)、算法、算力在制造業(yè)中的技術共振。人工智能賦能制造業(yè)的關鍵路徑是構建“錨定關鍵核心技術”的技術梯度攻堅體系、“鏈主+專精特新”的產業(yè)鏈融合共生體系，以及適應“非線性涌現(xiàn)”的靶向化敏捷治理體系。

關鍵詞:制造業(yè)  智能制造  人工智能  智造強國       

【中圖分類號】F421                    【文獻標識碼】A

當前，世界經濟形勢復雜嚴峻，制造業(yè)日益成為大國戰(zhàn)略博弈的重要領域。主要發(fā)達國家紛紛布局智能制造產業(yè)，以工業(yè)機器人、人工智能、工業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術為關鍵支撐，推動制造業(yè)轉型升級。這一競爭態(tài)勢已突破傳統(tǒng)貿易領域，正逐步演變?yōu)樵趪覒?zhàn)略和產業(yè)政策支持下，旨在重塑全球產業(yè)格局的深層次系統(tǒng)性競爭。

2015年5月19日，國務院印發(fā)《中國制造2025》，這是我國實施制造強國戰(zhàn)略第一個十年的行動綱領。十年來，這一戰(zhàn)略的核心原則不斷調整優(yōu)化，逐步與構建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局、實現(xiàn)關鍵領域自主可控、推動科技自立自強等國家戰(zhàn)略重點深度契合。站在2025年這一關鍵節(jié)點，智能制造已成為制造強國建設的主攻方向，其發(fā)展水平直接關乎我國制造業(yè)質量提升和競爭力重塑[1]。

從制造大國邁向智造強國，不僅是一場技術突圍與產業(yè)升級的深刻變革，更是支撐中國經濟長期穩(wěn)定發(fā)展、保障國家安全和提升戰(zhàn)略能力的重要基石。

制造業(yè)創(chuàng)新質變的前提條件

我國制造業(yè)發(fā)展取得歷史性突破，實現(xiàn)規(guī)模與質量的雙重躍升。經過多年發(fā)展，我國用幾十年時間走完發(fā)達國家?guī)装倌甑墓I(yè)化歷程，工業(yè)增加值從1952年的120億元增加到2023年的39.9萬億元，總體規(guī)模連續(xù)14年居全球第一位，全球產業(yè)門類最齊全，產業(yè)體系最完整，產業(yè)鏈、供應鏈韌性和競爭力持續(xù)提升；在500種主要工業(yè)產品中，有四成以上產品產量居全球第一位。2023年，我國制造業(yè)增加值占國內生產總值比重26.2%，占全球比重約30%，成為全球工業(yè)經濟增長的重要驅動力。[2]2024年新質生產力穩(wěn)步發(fā)展，規(guī)模以上工業(yè)中，裝備制造業(yè)增加值比上年增長7.7%，占規(guī)模以上工業(yè)增加值比重為34.6%；高技術制造業(yè)增加值增長8.9%，占規(guī)模以上工業(yè)增加值比重為16.3%。[3]

我國制造業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出顯著的多樣性特征，為創(chuàng)新質變提供重要基礎。與高質量發(fā)展的要求相比，我國制造業(yè)發(fā)展仍存在供給適配性不高、創(chuàng)新能力不強、應用深度廣度不夠、專業(yè)人才缺乏等問題，同時作為制造大國，必須高度重視當前我國制造業(yè)的多樣性，這是創(chuàng)新質變的前提條件。

多樣性一般被定義為構成經濟復雜體系所必需的參與者、活動和對象的數(shù)量，關于多樣性在經濟發(fā)展中的作用，可以從兩個方面來進行探討，一是多樣性增加是長期經濟發(fā)展的必要條件，二是多樣性增長（帶來新行業(yè)）以及現(xiàn)有行業(yè)中的生產率增長，是經濟發(fā)展中的互補而非獨立的方面。[4]經濟多樣性既體現(xiàn)在產品群的大小和內部差異程度上，也體現(xiàn)在產品群的多少和產品群的相鄰程度上。按照復雜性涌現(xiàn)的思維，經濟復雜度取決于產品之間的技術鄰近性，多樣性個體之間的互動是新奇創(chuàng)生的基礎，跨產業(yè)知識溢出比專業(yè)化更易激發(fā)創(chuàng)新。因此，產品群的大小、多少就成為判斷創(chuàng)新質變發(fā)生的主要依據(jù)。一個部門內部產品群的集合，定義該部門的創(chuàng)新性程度，內部產品群越大，意味著技術外溢性越強、產品復雜程度越高和產業(yè)鏈越長。對一個經濟體而言，如果經濟結構復雜、部門具有多樣性且內部產品群集合多，不僅意味著創(chuàng)新質變程度高，而且意味著進一步發(fā)生質變的潛在概率大。[5] 

我國制造業(yè)正在經歷體系化重構，推動產業(yè)生態(tài)發(fā)生深刻變革。相互作用的多樣化集合會產生結構性變遷，在規(guī)?；A方面，組件單元數(shù)量增加形成“可能性空間”的指數(shù)級擴張。制造體系包含從原材料、零部件到技術服務的全產業(yè)鏈要素，相當于構建了海量技術組合的排列矩陣，遠超離散工廠的創(chuàng)新能力。在交互網(wǎng)絡方面，組件間的非線性交互創(chuàng)造“連接價值”。一般來說，簡單交互僅傳遞動能，復雜交互將催生系統(tǒng)智能，制造業(yè)中產學研用的協(xié)同網(wǎng)絡，會使技術、人才、資本產生化學反應。在質變躍遷方面，當制造業(yè)各個行業(yè)的關鍵參數(shù)突破臨界閾值，會發(fā)生單個企業(yè)無法實現(xiàn)的質變，系統(tǒng)性質發(fā)生非連續(xù)性躍遷，如同水在100℃時從液態(tài)突變?yōu)闅鈶B(tài)，創(chuàng)新系統(tǒng)在特定條件下會涌現(xiàn)出超越組分簡單疊加的新能力。制造業(yè)的質變本質上是通過體系建構打破創(chuàng)新守恒定律，當組件數(shù)量與交互復雜度突破臨界值時，系統(tǒng)將自發(fā)產生超越設計者預見的變革能量。中國的“鏈長制”、德國的“工業(yè)公地”戰(zhàn)略，都是通過體系重構逼近這個質變奇點。未來十年，全球制造業(yè)競爭的本質，將是體系完備度的競賽。

人工智能賦能制造業(yè)的創(chuàng)新范式

黨的十八大以來，面對日益復雜的國際環(huán)境，我國始終把發(fā)展的著力點放在實體經濟上，以實體經濟為底座重構現(xiàn)代化治理思路，堅持以科技創(chuàng)新引領現(xiàn)代化產業(yè)體系建設，大力發(fā)展數(shù)字經濟，推動人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等高新科技與我國互聯(lián)網(wǎng)相關產業(yè)加速結合，助力各行各業(yè)實現(xiàn)實數(shù)融合。大國制造向高端化、智能化、綠色化快速推進，工業(yè)經濟增長質量進一步提升。截至2025年3月，共346款生成式人工智能服務在國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室完成備案，人工智能產業(yè)規(guī)模突破7000億元，連續(xù)多年保持20%以上的增長率。[6]

人工智能技術發(fā)展，正推動制造業(yè)迎來智能化轉型的關鍵時期。隨著生成式人工智能、量子計算、腦機接口等技術的逐漸滲透和加速迭代，人工智能逐漸迎來產業(yè)化的臨界點，智能制造成為人工智能賦能制造業(yè)的創(chuàng)新范式，是觀察21世紀產業(yè)革命的核心窗口。所謂“智能制造”，是信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準控制自執(zhí)行等功能的先進制造過程、系統(tǒng)和模式的總稱，本質上是數(shù)據(jù)驅動的制造業(yè)范式革命，其經濟價值不僅體現(xiàn)為效率提升，更在于重構價值創(chuàng)造邏輯，即從規(guī)模報酬遞減的物理世界躍遷至數(shù)據(jù)報酬遞增的數(shù)字空間。

智能制造之所以成為人工智能賦能制造業(yè)的創(chuàng)新范式，關鍵在于它通過數(shù)據(jù)、算法、算力三大核心要素的深度融合，重構制造業(yè)的生產邏輯、決策機制和價值創(chuàng)造模式。這種重構不僅打破傳統(tǒng)制造業(yè)依賴經驗與固定流程的局限性，更催生出一種具有自感知、自決策、自優(yōu)化能力的生產系統(tǒng)，推動制造業(yè)從“自動化”向“智能化”的轉變。

數(shù)據(jù)要素在智能制造中發(fā)揮著基礎性作用。傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)據(jù)使用停留在統(tǒng)計報表等事后分析層面，而智能制造通過數(shù)據(jù)要素化，實現(xiàn)采集密度、處理深度、流通廣度三個層面的躍升。數(shù)據(jù)要素作為全新生產要素，具有共享性、非排他性、可復制性、邊際效益遞增性等特征，是推動制造業(yè)智能化的動力源和關鍵支撐。在算法方面，傳統(tǒng)制造系統(tǒng)依賴中央控制，而群體智能算法支持設備自主協(xié)商，形成“去中心化”的彈性生產網(wǎng)絡，邊緣計算與實時算法使控制周期從分鐘級壓縮至毫秒級，實現(xiàn)“感知—決策—執(zhí)行”的瞬時閉環(huán)。在算力方面，傳統(tǒng)工業(yè)計算依賴本地服務器或工控機，而智能制造的算力架構呈現(xiàn)邊緣化、異構化、網(wǎng)絡化趨向，算力從“集中式計算”發(fā)展到“云邊端協(xié)同”的泛在化。當工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備每毫秒都在產生海量數(shù)據(jù)，當深度學習算法開始自主優(yōu)化生產參數(shù)，當邊緣計算將實時決策能力部署到車間終端，一個全新的制造范式已然形成。智能制造不再停留在概念階段，而是通過數(shù)據(jù)要素的資產化、算法能力的工程化、算力體系的分布式演進，構建起具有自感知、自決策、自執(zhí)行能力的智能生產系統(tǒng)。

人工智能賦能制造業(yè)的實現(xiàn)機制

在智能制造領域，創(chuàng)新的發(fā)生和發(fā)展并不總是線性漸進的，往往會在特定時間段內集中爆發(fā)，人類歷史上幾次著名的“科技浪潮”或“科技革命”，正是這種爆發(fā)性的集中呈現(xiàn)，創(chuàng)造性破壞“并不是偶發(fā)性的破壞，而是持續(xù)性的、一浪催生一浪的破壞大潮”[7]。作為第四次技術革命的標志，人工智能的非線性創(chuàng)新模式在智能制造領域將尤為顯著。當數(shù)據(jù)、算法、算力構成的“技術三角”突破臨界點后，制造業(yè)的創(chuàng)新不再遵循“發(fā)現(xiàn)問題—解決問題”的線性路徑，而是通過創(chuàng)新涌現(xiàn)，形成指數(shù)級創(chuàng)新浪潮，是重大技術創(chuàng)新飛躍的驟升狀態(tài)。

涌現(xiàn)現(xiàn)象是復雜系統(tǒng)演化過程中的重要特征。所謂“涌現(xiàn)”，“是高度創(chuàng)造性科學網(wǎng)絡中的一個循環(huán)過程，它在特定的時間范圍內展示了定性的新穎性、定性的協(xié)同作用、趨勢的不規(guī)則性、高功能性和連續(xù)性等方面。”[8]非線性相關的參與者數(shù)量越多，涌現(xiàn)的可能性就越大，增加組件單元的數(shù)量可能會增加出現(xiàn)更高級別屬性的可能性。即使系統(tǒng)元素的結構、性質、行為規(guī)則等都很簡單，也可能產生極為復雜的整體結構、性質和行為。[9]交互是尋找涌現(xiàn)的核心問題，復雜系統(tǒng)中個體的交互產生了更高級別的屬性，而組件之間交互的復雜性可能是導致創(chuàng)新涌現(xiàn)的另一個變量。[10]因此，如果從復雜適應性系統(tǒng)的視角出發(fā)，涌現(xiàn)現(xiàn)象的出現(xiàn)本身就是非線性系統(tǒng)邏輯的結果，“是從許多參與者的交互行為中產生的整個系統(tǒng)的行為，它不能從系統(tǒng)元素的獨立行為知識中預測到”[11]。

制造業(yè)涌現(xiàn)性創(chuàng)新，源于人工智能與制造系統(tǒng)的深度融合。制造業(yè)涌現(xiàn)性創(chuàng)新的本質，在于人工智能系統(tǒng)與制造系統(tǒng)之間形成具有內生能力的復雜適應性網(wǎng)絡，是制造業(yè)系統(tǒng)在數(shù)字智能注入下發(fā)生的相變躍遷。人工智能技術的滲透，使制造業(yè)創(chuàng)新從“企業(yè)單點突破”轉向“生態(tài)協(xié)同進化”，形成具有自組織、自適應、自增強特征的創(chuàng)新網(wǎng)絡。網(wǎng)絡是由大量組分組成的，網(wǎng)絡的節(jié)點之間相互勾連、相互影響、相互制衡，并通過學習和進化產生適應性。網(wǎng)絡的價值來源于其所有部分之間的交互，網(wǎng)絡的整體行為從這些交互中產生。

技術共振是實現(xiàn)創(chuàng)新涌現(xiàn)的關鍵機制，這一機制體現(xiàn)在人工智能核心要素——數(shù)據(jù)、算法、算力在制造業(yè)中的協(xié)同作用。技術共振包括“數(shù)據(jù)-算法”的閉環(huán)、“算法-算力”的耦合，以及“數(shù)據(jù)-算力”的共生。在人工智能的賦能過程中，工藝優(yōu)化產生新數(shù)據(jù)，促使訓練產生更優(yōu)算法，算法的提升進一步優(yōu)化工藝，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)-算法”的閉環(huán)，不斷觸發(fā)知識爆炸。算法與算力也通過邊際成本重構、生產可能性邊界擴展、市場結構演化，實現(xiàn)“算法-算力”的耦合，不斷突破物理極限。當海量數(shù)據(jù)規(guī)模突破澤字節(jié)（ZB）級時，算力不再是簡單的基礎設施，而是演化為數(shù)據(jù)價值的時間機器——通過壓縮決策時滯、解鎖隱藏關聯(lián)、預判價值衰減曲線，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)-算力”的共生，將數(shù)據(jù)要素的時空價值貼現(xiàn)率推向爆發(fā)式增長。通過數(shù)據(jù)、算法、算力之間的技術共振，涌現(xiàn)出新功能、新模式、新業(yè)態(tài)、新利基，獲得新的價值升值與競爭活力。技術共振的協(xié)同效應突破傳統(tǒng)生產函數(shù)的線性約束，這種涌現(xiàn)性創(chuàng)新不僅改變經濟增長軌跡，更重塑人類對制造本質的理解——從“精確執(zhí)行預設程序”到“自主探索未知可能”。

人工智能賦能制造業(yè)的關鍵路徑

作為全球制造業(yè)領域第四次工業(yè)革命的頂尖實踐者，“燈塔工廠”（Lighthouse Factory）目前代表全球智能制造的最高水平，其核心特征是大規(guī)模應用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生等前沿技術，并在生產效率、可持續(xù)性、敏捷性等方面取得突破性成果。燈塔工廠既側重于單個工廠或車間內部技術、工藝和管理等流程的先進性，也強調端到端價值鏈打通的先進性，還關注綠色可持續(xù)領域的先進性，呈現(xiàn)出多維細分的特點。截至2025年1月，全球“燈塔工廠”已連續(xù)發(fā)布8年共計13批次，累計數(shù)量達到189家，我國有79家，占比約42%，總量位居世界首位,充分展示了中國制造業(yè)的強勁實力，彰顯出“中國制造”向“中國智造”的升級躍遷。[12]

盡管中國燈塔工廠在數(shù)量上領先，折射出數(shù)字經濟時代“市場規(guī)模×技術迭代×制度創(chuàng)新”的新型競爭優(yōu)勢，但真正的較量在于能否將工廠級創(chuàng)新轉化為產業(yè)生態(tài)級進化。目前，我國在人工智能賦能制造業(yè)過程中，還存在一些結構性矛盾。例如，一些高端工業(yè)軟件國產化率并不高，存在隨時斷供風險；頭部燈塔工廠具有虹吸效應，獲得的政府專項補貼占絕大多數(shù)，而中小企業(yè)的數(shù)字化普及率則存在斷層；在區(qū)域分布上，燈塔工廠主要集聚在東部和南部地區(qū)，長三角、珠三角地區(qū)尤其集中，其他地區(qū)則相對較弱。因此，如何放棄“政策輸血—短期達標”的舊邏輯，緊緊抓住布局新質生產力的戰(zhàn)略窗口期，構建成熟、完整的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，實現(xiàn)制造強國，具有重要意義。

構建“錨定關鍵核心技術”的技術梯度攻堅體系。關鍵核心技術是在技術系統(tǒng)中占據(jù)核心地位的戰(zhàn)略性高端技術，對維護國家科技安全及塑造全球競爭優(yōu)勢產生戰(zhàn)略性影響。當前，我國關鍵核心技術的占有率還不高，如寧德時代雖為全球最大動力電池生產商，但電池管理系統(tǒng)核心算法仍依賴美國矩陣實驗室（MathWorks）仿真工具鏈，外部斷供風險會引致企業(yè)的重大價值損失。關鍵核心技術具有顯著的正外部性和知識溢出效應，資金投入非常大，私人投資往往低于社會最優(yōu)水平，因此，通過科技金融支持技術產業(yè)化的多為政府工信、國資等部門，實施工業(yè)軟件“揭榜掛帥”專項，國家實驗室主導，增強自主人工智能生態(tài)系統(tǒng)的適配度。同時，以國內巨大的市場需求為牽引，啟動備份替代計劃，將上游關鍵核心技術突破與下游市場需求進行捆綁，擴大政策補貼范圍，促進重點技術產品在工業(yè)領域的普及應用，精準引導技術和市場的高效動態(tài)匹配，進而推進國產化替代，加快完善梯度攻堅體系，實現(xiàn)關鍵核心技術供給從“木桶短板”到“長板引領”的戰(zhàn)略轉型，為智造強國建設提供核心支撐。

構建“鏈主+專精特新”的產業(yè)鏈融合共生體系。我國經濟持續(xù)回升向好除了依托領軍企業(yè)、核心企業(yè)進行關鍵核心技術攻關，還需要依托產業(yè)鏈上下游企業(yè)相互配合，尤其是專精特新企業(yè)的支撐。專精特新企業(yè)是指那些具備專業(yè)化、精細化、特色化、新穎化特征的中小企業(yè)，這些企業(yè)在細分市場長期深耕，超六成“小巨人”企業(yè)深耕工業(yè)基礎領域，近八成企業(yè)分布在重點產業(yè)鏈環(huán)節(jié)，九成企業(yè)至少為3家國內外知名大企業(yè)直接配套，積極參與關鍵核心技術攻關和重大工程，是創(chuàng)新的生力軍。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算和區(qū)塊鏈為代表的技術革命，為廣大中小企業(yè)發(fā)展帶來前所未有的歷史機遇。截至2025年4月，我國已累計培育400余家人工智能領域國家級專精特新“小巨人”企業(yè)。[13]在上下游產業(yè)鏈發(fā)展中，鏈主企業(yè)作為產業(yè)鏈治理核心，承擔技術標準制定、資源整合和風險緩沖職能，通過“非對稱性互補”與專精特新企業(yè)形成縱向控制與橫向協(xié)作關系，鏈主企業(yè)發(fā)展的架構創(chuàng)新能力，要將專精特新企業(yè)的組件創(chuàng)新整合為系統(tǒng)解決方案。專精特新企業(yè)則依托隱性知識壁壘，聚焦“深度專精”能力，在利基市場形成技術壟斷優(yōu)勢和不可替代性，通過模塊化嵌入鏈主生態(tài)，形成“強鏈主+強節(jié)點”雙強結構的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，實現(xiàn)產業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)的補鏈、固鏈和強鏈。

構建適應“非線性涌現(xiàn)”的靶向化敏捷治理體系。制造業(yè)高質量發(fā)展、自主可控、自我循環(huán)的愿景，對治理方式的革新提出更為嚴苛的要求。在不確定性日益增加的數(shù)智化時代，事先訂立完備的規(guī)則以及明確責任歸屬變得極為困難，需要在允許試錯和實驗的同時，更新大水漫灌式治理體系，建立適應“非線性涌現(xiàn)”的靶向化敏捷治理體系，以更精準、更適配的治理方式應對不斷變化的“創(chuàng)新涌現(xiàn)”。這種治理方式意味著要求治理主體具有較高的調整能力，能夠運用更靈活的政策制定和公共治理流程來提高系統(tǒng)的靈敏程度，而不被傳統(tǒng)的制度框架和路徑依賴所裹挾，本質是將制造業(yè)治理從“機械維修”模式升級為“生物進化”模式。在這種治理模式中，治理目標從“最優(yōu)控制”轉向“適應性演進”，賦予多元決策者“負責任的自由裁量權”，激發(fā)多元利益相關者的創(chuàng)新活力和積極性，推動多元治理主體持續(xù)學習，通過自上而下和自下而上的雙向有機參與，推進跨層級、跨組織、跨區(qū)域的創(chuàng)新融合與業(yè)務協(xié)同，完善新型舉國體制，充分體現(xiàn)“有為政府”“有效市場”的動態(tài)平衡，形成強大的治理合力，共同應對復雜多變的不確定性，推動治理體系朝著更加開放、民主、高效、創(chuàng)新的方向發(fā)展，使人工智能賦能制造業(yè)的進程突破結構性桎梏，在“創(chuàng)造性破壞”中實現(xiàn)制造強國的歷史性跨越。

【本文作者為北京理工大學國家治理研究院研究員，北京理工大學教授；本文系研究闡釋黨的二十屆三中全會精神國家社科基金重大專項：“構建高水平社會主義市場經濟體制的主要內涵、標準體系和實踐路徑研究”（項目編號：24ZDA007）；北京市社會科學基金重點項目“基于算法的數(shù)據(jù)資本壟斷及其規(guī)制研究”（項目編號：23KDA006）的階段性成果】

注釋略

責編：馮一帆／美編：石 玉