当前，制造业正处在从规模扩张向质量效益提升的关键阶段，生产要素成本上行、全球产业竞争加剧、需求结构加速迭代，使传统依靠经验和单点技改的方式难以满足效率、质量与绿色低碳的多重目标。
如何把数据、算法能力与工业知识深度嵌入研发设计、生产制造、供应链管理和运维服务，成为提升产业韧性和竞争力的重要命题。
在这一背景下，上海以“工赋链主”培育为抓手，集中推动“智能+制造”系统化落地，探索以龙头企业带动产业链整体转型的路径。
从进展看，上海“工赋链主”培育计划启动以来，围绕汽车、高端装备、航空航天等重点行业推进，截至目前累计培育42家链主企业，覆盖链上企业超过36万家，带动并赋能上下游核心企业7000多家，连接工业设备230多万台/套，开发工业软件1800多个，构建工业机理模型700余个。
应用成效方面，相关举措带动设备运维成本平均下降约21%，能耗平均下降10%，在降本增效与绿色转型上形成可量化的结果。
与此同时，发布的《2025上海市“AI+制造”发展白皮书》指出，在政策引导与企业探索的共同推动下，上海“智能+制造”已呈现全面启动、重点突破的格局，赋能效应逐步显现。
这一阶段性成果的形成，既有产业基础的支撑，也有制度供给与技术供给的协同发力。
一方面，制造业门类较全、链条较长，为“链主牵引、链上协同”的组织方式提供了现实土壤；龙头企业在资金、场景、工程化能力和标准体系方面更具优势，能够将分散的需求整合为可复用的平台能力，降低中小企业数字化改造的试错成本。
另一方面，政策端通过明确方向、优化服务与资源配置，推动更多应用从试点走向规模化推广，形成“模型—软件—设备—场景”的闭环，促进工业数据沉淀、工艺知识结构化和生产过程可视化。
更值得关注的是，“智能+制造”的价值并不局限于单一工厂或单一环节，而在于对产业链运行方式的重塑。
链主企业通过平台化能力链接设备、供应商与服务商，有助于提升供应链透明度和响应速度，推动质量管理从事后抽检向过程控制转变，推动运维从被动抢修向预测性维护升级，从而增强产业链韧性。
同时，工业软件、机理模型等成果的积累，意味着“工业知识资产”正在以可复用、可迁移的方式沉淀，为跨工厂、跨行业的推广奠定基础。
产业生态方面，上海人工智能产业保持较快增长。
数据显示，2025年前三季度，上海规模以上相关企业达394家，产业规模4354.92亿元，同比增长39.6%，利润总额407.81亿元，同比增长11.4%。
截至2025年12月24日，上海有139款大模型完成备案，人工智能专业人才近30万人。
这些数字背后反映出两点趋势：其一，产业供给侧持续扩容，算法、算力、数据与工程化服务能力不断增强；其二，人才集聚为“智能+制造”落地提供了必要条件，有利于形成从研究到应用的快速迭代机制。
但也应看到，制造场景对安全可靠、稳定可控、可解释性和工程适配提出更高要求，产业发展仍需在标准体系、数据治理、复合型人才培养以及中小企业“用得起、用得好”的服务模式上持续攻关。
面向下一步，推动“智能+制造”走深走实，需要在“问题—原因—影响—对策—前景”的链条上系统发力：在问题端，突出制造业场景多样、数据分散、改造投入与回报周期不匹配等痛点；在原因端，既要看到技术迭代带来的窗口期，也要正视工业数据质量、工艺机理沉淀不足等基础性短板；在影响端，聚焦降本、提质、增效、降碳与供应链韧性提升的综合效益；在对策端，建议以链主为牵引推进标准化接口与数据治理，促进工业软件与机理模型共建共享，强化面向中小企业的“轻量化、模块化、可复制”解决方案供给，同时完善安全合规与可靠性验证体系，提升工业应用的可控性与可持续性；在前景端，随着更多高价值场景打通、跨行业模型能力增强，以及人才与生态持续集聚，上海“智能+制造”有望从多点突破走向体系化跃升，进一步巩固先进制造与数字经济融合发展的城市竞争力。
当前，全球制造业正处于新一轮技术革命的浪潮中。
上海通过系统性推进"AI+制造"，不仅提升了自身产业竞争力，也为国家制造业转型升级探索了可行路径。
从42家链主企业到36万家链上企业，从230多万台套设备到1800多个工业软件，每一组数字都反映了人工智能赋能制造业的深度和广度。
面向未来，上海需要进一步深化AI技术在制造全流程中的应用，加强产学研结合，培育更多具有国际竞争力的链主企业，为建设制造强国贡献更多力量。