传统制造业是我国工业体系的重要支撑，也是推进新型工业化的关键领域。工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委等八部门联合印发的《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，表明了国家对这个战略转型的重视。随着人工智能制造业加快落地应用，我国正加速从制造大国迈向“智造”强国。 近年来，传统制造业数智化转型取得明显进展。截至目前，我国已建成三万余家基础级智能工厂、一千二百余家先进级智能工厂、二百三十余家卓越级智能工厂。在钢铁冶金、装备制造、消费品等领域，一批智能制造标杆企业不断涌现。放眼全球，我国以八十五家“灯塔工厂”的数量位居世界首位，显示出制造业智能化、数字化发展的加速度。这表明，传统制造业数智化转型正从探索走向规模化实践。 然而，在成绩之外，仍需正视当前的突出问题。在基础设施层面，高端芯片、智能装备、工业软件等关键技术仍主要由欧美主导，我国对进口依赖度较高。支撑人工智能应用的数据、算法、算力等基础能力也存在不足，“卡脖子”问题制约了转型的深度与广度。 在企业应用层面，不少传统企业对先进技术关注度高，但缺少系统性的智能制造整体规划。“数据孤岛”问题依然存在，技术与运营的合力推进不顺畅。同时，精益管理基础相对薄弱，数智技术的效能难以充分释放，反映出理念更新与管理体系优化仍需加快。 在产业生态层面，企业间智能制造水平差距较大，中小企业数智化转型能力有待提升。部分企业仍存在“不愿转、不敢转、不会转”的情况，影响产业整体升级进程。此外，复合型人才短缺也制约了智能制造生态的完善。 传统制造业的数智化转型不同于新兴产业的“从零到一”，更多是“从有到优”的存量升级，因此更复杂、周期更长。要继续提速增效，需要多上协同发力。 首先要完善产业生态。应分产业、分等级、分阶段推进转型，形成“先进企业引领创新、中小企业共享生态”的产业链协同格局。支持先进企业加快工业互联网、智能体工厂、工业大模型等系统建设，打造行业可复制的标杆范式，带动上下游协同创新。面向中小企业，推动其开展技术对标与制造理念更新，增强转型主动性。通过分级分类布局缓解“不愿转”，以政策支持与创新金融缓解“不敢转”，依托示范引领与标准建设解决“不会转”，形成多梯度企业协同发展的智能产业集群。 其次要深化融合应用。坚持系统推进，促进技术、管理与战略的协同融合。强化全流程技术集成，以工业互联网为平台打通数据链条，构建覆盖生产全流程、管理全层次、产品全生命周期的智能制造体系。推动技术与管理深度结合，将数据智能、先进制造与精益管理融入运营决策全过程，带动业务模式、管理模式和商业模式的优化升级。同时，加强智能化与绿色化协同，以数智化支撑绿色制造、服务型制造和产业链协同制造。 第三要突破关键技术。在高端芯片、智能装备、工业软件等领域加大研发投入，逐步降低对进口的依赖。同时加强数据、算法、算力等基础要素建设，为人工智能在制造业的应用提供稳定支撑。
推进传统制造业数智化转型，既是补短板的攻坚任务，也是塑优势的长期工程。抓住专项行动带来的政策机遇，以更系统的规划、更扎实的基础、更开放的生态推动转型走深走实，才能让传统产业焕发新动能，夯实新型工业化基础，为高质量发展持续注入动力。