金思宇（中国智库高级研究员、远望智库产业顾问、经济学家）

引言：范式迁移，从“规模红利”到“智能基因”

当人工智能不再只是实验室里的技术变量，而是深度嵌入生产线、供应链和价值链的底层操作系统时，一场静默而深刻的产业范式迁移正在中国制造业内部加速展开。过去数十年，电子信息制造业的增长节奏很大程度上锚定于消费电子的景气周期——智能手机的换机潮、个人电脑的更新换代，构成了行业起伏的主旋律。而今天，这条增长曲线的底层逻辑正在被改写：以算力为核心、以智能为引擎的新动力系统正全面接管产业方向盘，AI从“可选配置”变为“必选底座”，推动整条产业链完成一次结构性的动力切换。

诚如笔者此前所论述的，制造业的底层逻辑正从“规模红利”转向“智能基因”——这不是锦上添花的效率改良，而是关乎生存权的“产业基因重写”。当我们置身于这场全球产业史的“活火山口”，数字技术与智能革命的交汇熔岩正以前所未有的烈度重塑世界制造业的版图。对于中国而言，这既是百年变局中必须抓住的“时间窗口”，也是跨越“中等技术陷阱”、重塑全球竞争位势的关键一跃。

这一切换的涟漪效应远超制造业本身。“人工智能+”正以电子信息制造业为原点，向商务办公、智慧家庭、医疗健康、现代农业等千行百业持续扩散，AI电脑、AI电视、AI终端等载体成为智能能力向全社会渗透的“毛细血管”。电子信息制造业由此不再只是自身增长的赛道，更成为撬动全社会数字化转型的基础设施和关键枢纽——其外溢效应的强度和广度，正在重新定义这个行业在国民经济版图中的坐标。

与此同时，全球供应链的版图正在被AI技术重新绘制，竞争格局与产业生态面临深度重构。在这一轮变革中，中国制造业凭借完整的产业体系、海量的工业数据和丰富的应用场景，正在将AI赋能转化为实实在在的生产力跃迁。依托技术红利与制度优势的多重叠加，产业链上多个成熟板块有望实现弯道提速，电子信息制造业将保持充沛的增长势能，在相当长的时期内继续领跑各大工业门类。

一、AI赋能制造业：从单点试点到全链落地的标杆实践

当前AI赋能制造业已经摆脱了“套大模型做问答助手”的浅层应用，开始深入生产核心环节，形成了一批可复制、可量化的标杆案例，覆盖重工业、装备制造、消费品等多个领域。

在重工业领域，AI正在突破高温、高危场景的决策瓶颈。鞍钢集团在炼钢精炼环节开发的“精炼温控智算”智能体，采用“小模型精准计算+大模型推理”的双驱动体系，将中包温度合格率稳定提升的同时优化冶炼成本，把过去需要数天的生产决策周期缩短到分钟级。河北新金钢铁将AI大模型接入工业循环水系统，实现全域水系统的数字孪生管控，年节水超2200万吨，节省运营成本超2200万元；临沂钢铁特钢公司引入数字孪生技术给原料场做1:1三维建模，堆取料机实现全流程无人自动操作，作业效率提升30%以上，盘库精度稳定在99%，每年直接节约人力成本约500万元，还规避了人员进入高危区域作业的安全风险。在南京梅山钢铁的连铸车间，无人行车在高温环境中精准吊运熔融金属，工人从粉尘弥漫的操作台转移到空调房——这是全国首个5G远程操控液态金属场景，也是传统工厂“去危化”的缩影。

在装备制造领域，AI正在重构生产模式。徐工集团打造的“七星领航”智能工厂模式，通过端到端生成式研发、敏捷交付体系，实现运营成本降低31.08%，生产周期缩短53.3%，一次交验不合格率降低29.4%，成为全国首批15家领航级智能工厂之一，其标准体系已经带动十余家产业链上下游企业完成智能化升级。中联重科全球首创跨品类协同共享制造模式，实现挖掘机、起重机、泵车等4大工程机械品类的混流生产，结构件在制库存降低70%，挖掘机单台生产周期仅需6.5天，是全球最短的生产周期，钢板材料利用率超90%，该模式已经复制至全球20余个工厂。

在消费品与零部件领域，AI正在解决行业核心痛点。冷冻烘焙企业立高食品借助AI销售预测系统，基于历史数据、市场趋势动态预测各区域品类需求，自动生成排产与采购建议，将供应链从“爆了再补”的被动响应转变为“未爆先备”的主动引领，彻底解决了短保食品的库存积压和断货难题。中信戴卡在行业内首次将AI技术应用于工业X光检测，经过1000万张以上样本训练打造的AI大脑，将缺陷识别效率提升40%，判定准确率远超人工水平。芯昇科技借助AI实现模拟芯片自动工艺迁移，中小电路迁移时间从几小时缩短为分钟级，大电路从几天缩短为几个小时，突破了传统手工设计的产能瓶颈。

在浙江丽水的精久轴承工厂里，166台设备通过5G专网实时传输数据，中控大屏上的参数跳动如同工厂的“数字心电图”——这套系统使产品不良率直降50%，研发周期缩短14%，0.01mm的误差控制精度甚至超越了国际标准。这印证了笔者反复强调的一个判断：数据替代经验，算法定义精度，网络重构流程。

截至2026年上半年，全国已累计建成5.6万余家基础级、9000余家先进级、500余家卓越级智能工厂，培育15家领航级智能工厂。智能制造装备、工业软件与系统解决方案的产业总规模突破4.5万亿元，AI赋能制造业已经从“点上突破”走向“面上开花”。

正如笔者在《工业智能化困局何解？》一文中所指出的，工业智能化的本质是一场由数据驱动的系统性变革。遍布产线的传感器、轰鸣的物联网设备每秒都在生成海量数据，它们构成了智能决策的“燃料”与“基石”。只有当数据要素从沉睡的“静态资源”转化为流通的“流动资产”，工业智能化才能真正落地生根，重塑中国制造的核心竞争力。

二、机械工业出口：量级跨越与结构升级的双重突破

2025年中国机械工业出口交出了一份亮眼的成绩单，不仅总量实现跨越式增长，出口结构、市场格局也发生了根本性变化，高端制造、新能源装备成为出口核心引擎。

整体规模跃上新台阶。 2025年我国工程机械产品（含主机和零部件）出口额达602.3亿美元，同比增长13.9%，2023年和2024年出口金额分别约为486亿美元和529亿美元，“十四五”期间实现从300亿到600亿的跨越式增长。2026年上半年机械工业出口增长动能进一步增强，完成货物贸易出口额5593.3亿美元，同比增长20%，贸易顺差4258.9亿美元，同比增长27.4%，出口额占全国货物贸易的26.3%，支柱作用进一步凸显。

全球竞争地位显著提升。 据KHL集团发布的2026年度全球工程机械制造商50强榜单（以2025财年销售额为基准），中国共有13家企业上榜，上榜数量超越美国、日本、德国等传统制造强国居全球首位，合计市场份额达20.4%，较上年提升1.7个百分点。其中徐工集团以142.07亿美元的年销售额跃升至全球第三位，成为史上首家跻身全球前三的中国工程机械品牌；三一重工排名第六位，年销售额125.82亿美元；中联重科排名第十一位，年销售额68.12亿美元，头部企业的国际竞争力持续强化。

产品结构向高端化升级。 高附加值产品出口增长强劲，2025年挖掘机重回出口第一大品类，全年出口额107.2亿美元，同比增长30.4%，占出口总额约17.8%；起重机械出口56.9亿美元，同比增长16.7%；零部件全年出口163.4亿美元，同比增长12.3%。一般贸易出口占比达71.3%，对外承包工程出口货物同比增长51.4%，租赁贸易出口同比增长62.6%，折射出中国企业从“卖产品”向“卖解决方案”的转型趋势。2026年1—5月，我国工程机械累计出口279.02亿美元，同比增长20.8%，增速较2025年同期提升12.8个百分点，其中5月单月挖掘机出口额同比增长31.6%，高端产品出口占比持续提升。

市场多元化格局基本形成。 出口市场摆脱了对单一市场的依赖，2025年对亚洲市场出口251.6亿美元，同比增长16.5%，占出口总额的41.8%，其中印度尼西亚为亚洲最大单一市场，出口29.5亿美元，同比增长15.2%；非洲市场增势迅猛，全年出口88.9亿美元，同比增长50.5%，成为增速最快的洲别市场；拉丁美洲全年出口66.2亿美元，同比增长17.1%。2026年上半年，我国机械工业对“一带一路”国家、RCEP国家、欧盟、东盟出口分别增长22%、21.6%、33.1%和19.5%，对印度出口增长26.5%，对俄罗斯出口由降转增，增速20.8%，新兴市场的增量有效对冲了传统市场的波动，出口韧性显著增强。2026年上半年，智能制造与人工智能相关设备生产活跃，智能设备制造行业增加值同比增长16.7%，3D打印设备、工业机器人、工业自动调节仪表与控制系统产量同比分别增长48.5%、28.0%、25.1%。

三、深度阐述：中国智能制造转型升级的三重驱动逻辑

中国智能制造业能够实现从“规模扩张”到“质量跃升”的转型，核心在于政策引导、产业基础、市场需求的三重驱动形成了正向循环。

政策端顶层设计持续加码。 从《“十四五”智能制造发展规划》到《机械工业数字化转型实施方案（2025—2030年）》，再到2025年12月工信部等八部门联合印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，政策体系从目标设定、路径规划到落地保障形成了完整闭环。《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确提出，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，推广500个典型应用场景，选树1000家标杆企业，为AI赋能制造业划定了清晰的时间表和路线图。笔者在解码这一政策时曾指出，它锚定一个核心逻辑——“智能产业化”与“产业智能化”的双向赋能、协同发展——既推动人工智能技术本身的产业化进程，也加速制造业的全面智能化升级。政策并未鼓励制造业“百模大战”，也未寄希望于单一模型包打天下，而是明确了一条正在被产业实践反复验证的技术路径——以少量通用底座模型为核心，通过行业数据、工艺知识与场景优化的持续叠加，构建面向制造业的专用智能能力体系。《机械工业数字化转型实施方案》则提出到2027年智能制造能力成熟度二级及以上企业占比达50%，建成不少于200家卓越级智能工厂，到2030年规上企业基本完成一轮数字化改造，为行业转型提供了具体抓手。

产业端全链条优势持续释放。 中国拥有全球最完整的工业门类体系，41个工业大类、207个中类、666个小类全覆盖，上下游配套能力全球领先，这为AI技术的落地提供了丰富的场景支撑。同时，我国拥有全球最大的工业数据资源池，截至2026年6月，全球238座灯塔工厂中中国独占109座，占比45.8%，几乎占据全球半壁江山，海量的生产数据为工业大模型的训练和迭代提供了充足养分。IDC数据显示，2025年中国已应用大模型及智能体的工业企业比例从2024年的9.6%快速提升至47.5%，在研发、制造、供应链等多个环节同时应用的企业比例也从1.7%跃升至35%，AI已经从“概念投入期”进入“可规模化扩展期”。

市场端国内外需求双向拉动。 国内来看，“两重”“两新”政策加力扩围，带动设备更新、技术改造需求持续释放，2025年机械工业规模以上企业实现营业收入33.2万亿元，同比增长6.0%，利润总额1.7万亿元，同比增长5.9%，营收和利润占全国工业的比重分别提升1.1和1.2个百分点。国际来看，全球基建补短板、能源转型、矿业周期回暖带来的装备需求持续增长，尤其是“一带一路”共建国家、RCEP成员国的工业化、城镇化进程远未结束，为中国机械产品出口提供了广阔的市场空间。

数据最能说明转型的深度与广度：2025年智能设备制造业销售收入同比增长28.1%，工业机器人制造飙升42.1%，数字技术采购额增速较上年加快3.5个百分点。这些跳动的数字不仅是冰冷的统计结果，更是一面透视未来的棱镜。

四、当前挑战：机遇背后仍需正视的现实堵点

尽管中国智能制造业转型升级态势良好，但仍面临多重挑战，需要引起重视。

行业“内卷式”竞争隐患突出。 我国机械工业优势产品种类集中，尤其是中小型企业出口产品类型高度重叠，且多集中于价值链中低端，仅靠价格维系竞争优势，导致国际市场竞争逐渐演变为国内企业间的价格战。2025年机械工业产品出厂价格同比下降1.5%，连续35个月同比下降，行业营业收入利润率为5.14%，较上年下滑0.04个百分点，低于同期全国工业0.17个百分点，“内卷”问题仍在持续侵蚀行业利润空间。

核心零部件“卡脖子”问题尚未完全解决。 在高精度减速器、高端工业控制芯片、高端传感器、工业软件等领域，对外依存度仍然较高，部分关键零部件进口占比超过70%，一旦外部供应链出现波动，将直接影响整机生产。笔者曾指出，技术版图仍存留空白：工业软件国产化率如“跛足而行”，高端芯片自主率似“悬丝之危”。破局之道，在于构建“产学研用”的协同矩阵——让实验室的算法在产线上淬炼，使企业的需求在学府中回响，最终铸就自主可控的“数智脊梁”。

海外市场服务体系仍存短板。 当前企业海外服务网络主要集中于亚洲及发达市场，非洲、拉美等新兴市场布局仍存在不足，本地化配套能力较弱，零部件售后主要依靠国内出口配件，拉长售后服务周期。同时，由于缺少本地技术人才支撑，高端设备故障时现场处理能力不足，影响客户体验和品牌形象。

贸易壁垒持续升级。 美国对我国工程机械综合关税税率约55%，对美出口自2023年起持续下滑；欧盟与英国相继对我国臂式升降机、高空作业平台、移动式起重机等多类产品发起反倾销反补贴调查，我国叉车、起重机等品类对欧出口大幅下降；俄罗斯、巴西等国持续提高进口认证要求，制约了相关产品的出口空间。2025年对欧洲出口同比下降1.4%，对北美洲出口同比下降7.7%，传统主力市场增量有限。

应收账款高企影响企业现金流。 2025年末机械工业应收账款总额达9.9万亿元，同比增长7.1%，占全国工业应收账款总额的36.0%，应收账款平均回收期为100.1天，同比延长2.4天，较全国工业平均水平长32.2天，重型矿山、工程机械行业的账款平均回收期超过150天，资金周转压力较大。

五、政策建议：精准施策破解发展瓶颈

针对当前行业面临的挑战，建议从以下几个方面精准施策，推动智能制造业高质量发展。

强化行业自律，遏制“内卷式”竞争。 充分发挥行业协会的引导作用，建立出口产品价格监测机制，对恶意低价抢单的企业进行行业通报，引导企业从“价格战”转向“价值战”，聚焦产品性能、服务质量、品牌建设等核心竞争力提升。同时，鼓励企业差异化布局，避免同质化竞争，支持中小企业深耕细分领域，培育一批“专精特新”小巨人企业。

加大核心零部件研发攻关力度。 设立专项研发基金，支持企业、高校、科研院所组建联合体，针对高精度减速器、高端工业控制芯片、高端传感器等“卡脖子”领域开展协同攻关，对实现进口替代的企业给予税收优惠、首台（套）补贴等政策支持，逐步降低核心零部件对外依存度。

加快海外市场本地化布局。 支持龙头企业在新兴市场建设生产基地、仓储中心、售后服务网点，培养本地技术人才，缩短售后服务周期，提升客户体验。同时，鼓励企业从“产品出海”向“产业出海”转型，参与当地基础设施建设、产业合作项目，深度融入当地产业链供应链，降低贸易壁垒带来的风险。

完善海外风险防控体系。 建立机械工业出口风险预警机制，及时发布各国贸易政策、认证要求、市场风险等信息，帮助企业提前做好应对准备。加大对出口企业的信贷、信保支持力度，降低企业出口风险。

加快应收账款回收，缓解企业资金压力。 引导企业建立应收账款全流程管理机制，加强客户信用评估，缩短回款周期。对重型矿山、工程机械等应收账款回收期较长的行业，给予专项融资支持，帮助企业缓解资金周转压力。

六、未来预测与结语：长期向好的发展态势不会改变

从当前态势来看，中国智能制造业长期向好的发展态势不会改变，未来3—5年将进入高质量发展的黄金期。

短期来看，2026年机械工业将保持平稳增长。中国机械工业联合会预计，2026年全年机械工业主要指标增速约为5.5%，其中出口增速有望保持在15%以上，智能制造、新能源装备等高端领域增速将超过20%，成为行业增长的核心引擎。

中期来看，AI赋能将进入规模化普及阶段。到2027年，我国将推出1000个高水平工业智能体，培育1000家标杆企业，智能制造能力成熟度二级及以上企业占比将达50%，AI将从单点应用走向全流程渗透，推动制造业从“自动化”迈向“自主化”。工信部2026年上半年数据显示，规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率已超30%，AI开源大模型全球累计下载量突破100亿次，技术扩散速度远超预期。

长期来看，中国将从“制造大国”迈向“制造强国”。预计到2030年，规模以上制造业企业基本普及数字化、网络化、智能化制造，智能制造能力成熟度二级及以上企业占比达60%，建成不少于500家卓越级智能工厂，中国工程机械全球市场份额有望突破25%，高端装备出口占比将超过70%，核心零部件自主可控率将大幅提升，中国制造业将真正站在全球价值链的中高端。

笔者预判，技术融合将驱动产业变革，人工智能与实体经济深度融合步伐将加快，预计到2030年，人工智能在制造业、农业、服务业的渗透率将分别达到70%、50%、80%，全面重构传统生产模式。新质生产力的本质，是劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合实现整体跃升的先进生产力——它并非简单叠加，而是“新”与“质”的深度融合，“新”体现在新技术、新模式、新产业、新赛道，“质”则落脚于高科技、高效能、高质量。

综上所述，中国智能制造业的转型升级已经走出“概念验证”阶段，进入规模化落地、全球化输出的新周期。AI赋能带来的效率提升、成本下降，叠加全球市场多元化布局带来的出口增长，正在形成双轮驱动的发展格局。尽管当前仍面临内卷竞争、贸易壁垒、核心技术短板等挑战，但在政策引导、产业基础、市场需求的多重支撑下，这些挑战都是发展中的问题，能够通过持续改革和创新逐步解决。未来，随着“人工智能+制造”专项行动的深入推进，随着企业全球化布局的不断完善，中国智能制造业必将实现从“跟跑”“并跑”到“领跑”的跨越，为制造强国建设提供坚实支撑。

（作者金思宇系中国智库高级研究员、远望智库产业顾问、经济学家）