人工智能赋能工业高质量发展的作用机制及实践路径研究

Research on Action Mechanism and Practical Path of Artificial Intelligence Empowering High-quality Development of Industry

摘要

推动工业高质量发展是实现经济提质增效与中国式现代化的关键，而人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，在这一进程中发挥重要作用。当前，我国人工智能快速发展为其赋能工业高质量发展奠定现实基础，具体表现在人工智能技术的逐步成熟、数据与算力资源的不断累积以及政策支持力度的持续提升。从作用机制来看，人工智能通过生产效率提升机制、产业结构升级机制和绿色低碳发展机制为工业高质量发展注入新动能。因此，需要通过深化人工智能在工业领域的场景应用、强化人工智能核心技术的自主创新、构建人工智能与工业融合的人才培养体系、打造人工智能赋能工业的产业生态等实践路径，以此发挥人工智能对工业高质量发展的驱动作用。

Abstract

Promoting high-quality industrial development is the key to achieving economic quality and efficiency improvement and Chinese-style modernization. As the core driving force of a new round of scientific and technological revolution and industrial transformation, artificial intelligence plays an important role in this process. At present, the rapid development of artificial intelligence in China has laid a solid foundation for the high-quality development of its enabling industry, which is reflected in the gradual maturity of artificial intelligence technology, the continuous accumulation of data and computing resources, and the continuous improvement of policy support. From the perspective of its action mechanism, artificial intelligence injects new momentum into the high-quality development of industry through mechanisms for improving production efficiency, upgrading industrial structure, and promoting green and low-carbon development. To this end, it is necessary to deepen the application of artificial intelligence in the industrial field, strengthen the independent innovation of core artificial intelligence technologies, build a talent training system that integrates artificial intelligence with industry, and create an industrial ecosystem that empowers industry with artificial intelligence, in order to leverage the driving role of artificial intelligence in the high-quality development of industry.

Graphical abstract

关键词

人工智能 / 工业高质量发展 / 制造业 / 数据要素

Key words

Artificial intelligence / High-quality development of industry / Manufacturing / Data elements

工业化是现代化进程中不可或缺的核心环节，而推动工业高质量发展对我国实现经济提质增效、加快实现中华民族伟大复兴具有重要的现实意义^[1]。2025年政府工作报告中明确指出，要“稳定工业经济运行”“大力推进新型工业化”^[2]。工业高质量发展是推动中国式现代化的核心引擎，也是当前经济转型升级的关键抓手^[3]。2025年第二届中国数字化与先进装备制造业博览会上公布的数据显示，2025年上半年，机械工业规模以上企业增加值同比增长9.0%，企业数量达13.6万家，占全国工业比重26.2%^[4]。这展现出我国工业“量质齐升”的良好态势，为实现工业高质量发展奠定基础。在此背景下，进一步推动工业高质量发展需要发挥人工智能的技术驱动作用。人工智能(AI)作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正在深刻改变工业生产的模式与结构。具体来看，人工智能通过优化设计研发流程、智能调度生产资源和提升运营管理水平构建起工业全链条的数字化生态体系，促进生产要素重构与创新能力增强^[5]，为工业经济注入持续增长的新动力。同时，人工智能与实体经济深度融合，催生大量新兴产业形态与商业模式^[6]，加速制造业与信息技术的协同发展，进一步夯实中国制造业迈向全球价值链中高端的基础。因此，深入探讨人工智能促进工业高质量发展的作用机制及实践路径对于推动制造强国建设、加快实现中国式现代化具有重要意义。

1 人工智能赋能工业高质量发展的现实基础

1.1 人工智能技术逐步成熟

2025年7月，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，指出“当前人工智能技术加速迭代演进，要深入实施‘人工智能+’行动，大力推进人工智能规模化商业化应用”^[7]。近年来，我国人工智能基础技术不断突破，尤其是机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著进展。中国政府网数据显示，2024年中国人工智能产业规模突破7 000亿元，已连续多年保持20%以上的增长率^[8]。这说明人工智能技术在工业领域的应用日益广泛和成熟，为实现工业高质量发展提供了技术支撑。一方面，我国人工智能领域科研投入持续增加。随着人工智能时代的到来，国家高度重视科技创新，持续加大对人工智能及相关前沿技术的资金支持与政策扶持，不断完善创新体系建设。国家统计局数据显示，我国科研和开发机构研究与试验发展经费支出从2020年的3 408.82亿元增长至2023年的3 856.30亿元^[9]。图1为2020—2023年中国科研和开发机构研究与试验发展经费。在此情形下，科研投入提升能够有效促进人工智能技术的突破和应用转化，加速新技术向工业生产实践的渗透，增强工业领域的创新活力和竞争力。另一方面，我国人工智能技术与全球领先水平差距不断缩小。我国人工智能技术持续追赶全球领先水平，模型性能与国际顶尖水平的差距快速缩小，有效增强了工业领域的创新活力和国际竞争力，为实现工业高质量发展提供助力。

1.2 数据与算力资源不断累积

2024年1月，国家数据局等17部门近日联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》，旨在充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展^[10]。随着工业物联网设备和传感器的广泛部署，制造设备、生产线、供应链各环节产生的海量数据被实时采集和存储，为人工智能模型训练提供了丰富的样本资源，提升人工智能算法对复杂工业场景的适应能力和预测精度。同时，算力的显著提升也是推动人工智能在工业应用落地的关键因素。云计算平台的大规模算力资源和弹性调度能力，使工业企业能够快速处理和分析大规模数据，实现复杂算法的在线运行。2023年10月，工业和信息化部等六部门印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》中将“到2025年，计算力方面，算力规模超过300 EFLOPS，智能算力占比达到35%，东西部算力平衡协调发展”作为算力基础设施高质量发展的主要目标^[11]。此外，据首都经济贸易大学研究团队发布的《中国数据要素市场化配置研究报告(2025)》显示，近十年来，我国数据企业从11万家增长到超过100万家，成为数据产业的重要组成部分，在盘活数据资源中发挥关键作用^[12]。由此可见，我国数据与算力资源不断累积。这不仅满足工业智能监控、智能调度等应用的实时性需求，还为工业生产的动态优化、资源配置等提供技术保障，使人工智能推动工业高质量发展成为可能。

1.3 政策支持力度持续提升

2024年政府工作报告强调，要“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动”，这是“人工智能+”首次出现在我国政府工作报告中^[13]。为深入贯彻落实“人工智能+”行动，我国有关人工智能领域的政策支持力度持续提升，为人工智能推动工业高质量发展夯实根基。从国家顶层设计来看，《新一代人工智能发展规划》《人工智能标准化白皮书》等一系列纲领性文件相继出台，为行业发展明确了技术突破、产业落地、安全规范的全链条路径；在资金扶持方面，各级政府通过设立人工智能产业基金、提供研发补贴、支持重大项目攻关等方式加大投入。《2024年中国AI产业投资蓝皮书》数据显示，2024年中国AI产业领域共有1 156起投资案例，披露总投资金额近850亿元^[14]。同时，政策红利还延伸至场景落地与生态构建，各地纷纷推出“人工智能+”应用示范工程，在制造业、医疗、教育、城市治理等领域打造了数百个标杆项目。例如，2025年，河南省人民政府印发《河南省支持人工智能产业生态发展若干政策措施》中指出，“对人工智能领域国家级专精特新“小巨人”企业，在有效期内，以支持项目建设方式，按照不超过设备、软件实际投资额的20%给予补助，最高不超过500万元”^[15]。这有助于形成“政策引导—资金支持—场景落地”的政策支持良性循环，有力推动我国人工智能产业从技术研发向规模化应用加速迈进，为工业高质量发展奠定基础。

2 人工智能赋能工业高质量发展的作用机制

2.1 生产效率提升机制

人工智能作为新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力，正在深刻改变工业生产的组织方式和效率水平，为工业高质量发展注入新动能^[16]。人工智能在工业领域的应用通过优化生产流程、提升设备智能化水平、改善决策质量等途径，推动生产效率的显著提升。一方面，人工智能可在生产环节实现高度自动化与智能化，直接提高工业生产效率。借助机器学习、深度学习、计算机视觉等技术，人工智能可对设备运行数据进行实时分析，自动识别潜在故障并实施预测性维护，减少停机时间，提高设备利用率，从而促进生产效率提升，赋能工业高质量发展^[17]。中商产业研究院数据显示，2022年我国智能制造产值规模破3万亿元，同比增长14.9%。由此看出，人工智能应用渗透率持续攀升，有效促进了制造业生产效率的跃升^[18]。另一方面，人工智能可提升产业链各环节的协同效率，降低资源浪费与运营成本。人工智能可通过构建工业互联网平台打通原材料采购、生产制造、物流配送等环节的数据壁垒，实现供应链的精准匹配与动态调度^[19]，显著缩短交货周期，减少库存积压。同时，人工智能可在柔性生产模式下，根据市场需求变化快速调整生产计划与产品规格，实现按需制造，满足多样化、定制化市场需求^[20]，从而以更高效的资源利用推动工业高质量发展。

2.2 产业结构升级机制

人工智能不仅是提高工业生产效率的技术工具，更是推动产业结构优化升级的重要引擎^[21]。新一代人工智能技术与工业深度融合，不仅能够提升传统制造业的技术含量和附加值，也能够加速新兴产业的发展壮大，推动工业体系向高端化、智能化和服务化转型。一方面，人工智能推动传统制造业向高端化升级。通过引入智能检测、质量控制与工艺优化系统，人工智能能够显著提升产品精度与一致性，降低次品率，从而使传统产业摆脱低端加工的路径依赖，向技术密集型和知识密集型转变^[22]，推动工业高质量发展。工业和信息化部数据显示，云计算、大数据等技术创新能力位于第一梯队，工业机器人、工业软件等数字产品的服务能力不断提升，人工智能企业数量超过4 400家，已经初步形成全链条数字技术和产业体系，为推动制造业数字化转型热度持续攀升提供助力^[23]。另一方面，人工智能推动新兴产业和产业链新环节的涌现，加快形成现代化产业体系。人工智能的产业化应用催生智能装备制造、工业软件开发、工业数据服务等新业态新模式，并通过与5G、区块链等技术协同作用，延伸产业链高附加值环节，提升产业整体抗风险能力与国际竞争力^[24]。与此同时，人工智能赋能下的工业服务化趋势不断增强，企业通过提供预测性维护、远程监控、全生命周期管理等智能化服务，不仅拓展利润空间，还形成以技术和数据为核心的新型商业模式^[25]，为工业高质量发展提供坚实支撑。

2.3 绿色低碳发展机制

绿色低碳发展是工业高质量发展的重要方向，而人工智能在推动工业绿色转型中具有独特优势。表1为2021—2023年中国废水和废物中主要污染物排放情况^[9]。从表1可以看出，近年来，我国大部分污染物排放量呈现逐年上升的趋势^[9]。在此情形下，推动人工智能广泛应用可为工业实现绿色化改造提供重要技术支撑，加速工业迈向低碳、高效、可持续发展的新阶段，对赋能工业高质量发展具有重要意义。2024年，国家发展改革委等部门印发的《绿色低碳转型产业指导目录(2024年版)》中明确指出，要“培育壮大绿色发展新动能，加快发展方式绿色转型”^[26]。人工智能可通过精准能耗管理、智能排放控制和绿色工艺优化有效降低工业生产的能源消耗与环境污染水平，助力实现“双碳”目标。一方面，人工智能能够实现工业能源利用的精细化与智能化管理，从源头上降低能耗与碳排放。企业建立基于人工智能的能源管理系统，可以实时监测各生产环节的能耗数据，利用算法模型分析能耗结构并优化用能策略，自动调节设备运行状态以实现能源利用效率最大化^[27]，从而推动工业绿色低碳转型，赋能工业高质量发展。2025年发布的《“AI+环保”数智环保产业智库报告》数据显示，在焚烧环节，AI通过实时监测温度/压力等参数实现精准调控，优化燃料配比降低10%~20%运营成本，自动化运行减少30%~40%人工投入；同时，人工智能可有效提升设备维护效率。全应科技ADMC平台通过数字孪生预测设备故障，使维护效率提升50%以上，推动危废行业向高效、安全、低碳方向转型^[28]。另一方面，人工智能能够助力绿色工业产业体系构建，推动全产业链低碳化转型。人工智能可持续促进生物技术、高端装备、新能源等新增长点发展^[29]，并在生产阶段应用智能排放监测与治理系统，实现污染源的快速识别与精准治理^[30]。同时，人工智能可在供应链环节推动绿色物流与循环利用，逐步化解落后产能与过剩产能，实现全流程的绿色低碳生产^[31]，进一步赋能工业绿色转型升级，推动工业高质量发展。

3 人工智能赋能工业高质量发展的实践路径

3.1 深化人工智能在工业领域的场景应用，为工业高质量发展筑牢根基​

以人工智能推动工业高质量发展需要从具体场景切入，深化人工智能在工业领域的场景应用，实现技术价值向产业效能的转化，为工业高质量发展筑牢根基。一方面，工业企业应聚焦生产全流程智能化升级，在设备运维环节推广基于人工智能的预测性维护系统，通过传感器实时采集设备振动、温度等数据，结合机器学习算法精准预判故障风险，降低停机损失；同时，在质量检测环节部署计算机视觉质检方案，工业企业可利用深度学习模型识别产品微小瑕疵，大幅提升检测效率，从而为企业提升全要素生产率提供助益，促进工业高质量发展。另一方面，企业可依托人工智能算法分析历史销售数据、市场趋势等多维度信息，推动供应链管理智能化转型，构建动态需求预测模型，提高库存周转率；同时，企业可借助人工智能搭建智能物流调度平台，通过路径优化算法降低运输成本，提升供应链响应速度，助力企业抢占市场先机，从而推动工业高质量发展。

3.2 强化人工智能核心技术的自主创新，为工业高质量发展提供引擎​

核心技术自主可控是人工智能赋能工业的关键保障，以人工智能推动工业高质量发展应当强化人工智能核心技术的自主创新，为工业高质量发展提供引擎^[32]。其一，加大对工业级人工智能算法的研发投入，重点突破联邦学习、迁移学习等适应工业数据分散性、异构性特点的技术，解决跨厂区数据共享难题，开发钢铁行业的高炉优化算法、汽车行业的焊接质量预测算法等面向特定工业场景的专用算法，赋能工业高质量发展。其二，攻坚智能传感器、边缘计算芯片等硬件瓶颈，提升工业数据采集的精度与实时性，推动人工智能模型在生产现场的边缘端部署，减少数据传输延迟，加快推进工业高质量发展。其三，构建工业数据治理体系，制定数据标注、清洗、脱敏的行业标准，建立高质量工业数据集，为人工智能模型训练提供优质“燃料”，加强研发工业数据安全防护技术，保障生产数据在采集、传输、应用全流程的安全，为实现工业高质量发展提供强力引擎。

3.3 构建人工智能与工业融合的人才培养体系，为工业高质量发展注入活水

复合型人才是推动人工智能与工业深度融合的核心要素，因此以人工智能推动工业高质量发展应构建人工智能与工业融合的人才培养体系，为工业高质量发展注入活水。第一，高校应优化专业设置，开设“人工智能+工业工程”“智能制造”等交叉学科，设立涵盖机器学习、工业控制系统、数字孪生等内容的课程体系，培养既懂人工智能技术又熟悉工业流程的专业人才，从而为工业高质量发展注入活水。第二，企业应建立分层分类的人才培训机制，针对管理层开展人工智能和智能制造认知培训^[33]，使其掌握人工智能赋能工业的路径；对技术人员进行深度学习、工业大数据分析等技能培训，提升其应用人工智能技术解决实际问题的能力，进而打造工业高质量发展的人才梯队。第三，鼓励搭建产教融合实训基地，由企业提供真实工业场景与设备，高校派遣学生参与人工智能项目实践，实现人才培养与产业需求的无缝对接，加快复合型人才培养效率，实现以人工智能推动工业高质量发展。

3.4 打造人工智能赋能工业的产业生态，为工业高质量发展拓宽空间

良好的产业生态是人工智能推动工业高质量发展的重要支撑，因此以人工智能推动工业高质量发展应打造人工智能赋能工业的产业生态，为工业高质量发展拓宽空间。一方面，政府应出台针对性政策，鼓励行业龙头企业开放人工智能技术平台与数据资源，带动中小企业融入人工智能赋能工业的生态体系；同时设立人工智能产业发展基金，支持人工智能初创企业与传统工业企业开展合作，培育一批“人工智能+工业”解决方案提供商，加快工业高质量发展实现步伐。另一方面，政府应当推动行业协会、科研机构等搭建公共服务平台，提供人工智能技术咨询、测试认证、案例推广等服务，降低中小企业应用人工智能的门槛；此外，相关部门应当加快制定人工智能在工业领域的标准规范，涵盖技术接口、数据格式、安全认证等方面，引导产业有序发展，从而拓展工业高质量发展空间。

4 结论

人工智能与工业的深度融合不仅是顺应新一轮科技革命和产业变革的必然选择，更是推动工业高质量发展、夯实中国式现代化物质技术基础的核心路径。我国人工智能技术的持续成熟、数据与算力资源的不断累积以及政策支持力度的持续提升，为人工智能赋能工业发展提供了坚实支撑；人工智能通过提升生产效率、推动产业结构升级、促进绿色低碳发展，全方位重塑工业发展模式，助力工业高质量发展实现。为充分发挥人工智能对工业高质量发展的驱动作用，应当深化场景应用、强化核心技术自主创新、构建融合型人才体系与产业生态，为加快实现工业高质量发展注入强劲动能。

参考文献

[1] 施雄天, 余正勇, 肖懿,等.我国高技术产业高质量发展水平省域差异、障碍因子诊断及时空演变分析[J]. 创新科技, 2024, 24(2): 56-70.

[2] 中国政府网. 政府工作报告[EB/OL]. [2025-03-12].

[3] 徐靖越. 工业高质量发展促进中国式现代化: 理论逻辑与突破路径[J]. 塑料科技, 2024, 52(4): 157-160.

[4] 中国新闻网. 今年上半年机械工业规上企业增加值同比增长 9%[EB/OL]. [2025-08-07].

[5] 庞娟. 工业智能化转型对创新高地建设的影响研究: 基于劳动技能结构与数字技术扩散的中介效应考量[J]. 中国科技论坛, 2025(7): 17-26.

[6] 何青, 陈东尧, 刘尔卓. 工业机器人与新质生产力: 效率改善还是产品创新[J]. 学习与实践, 2025(5): 54-66.

[7] 中国政府网. 国务院常务会议解读| 我国部署深入实施“人工智能+”行动[EB/OL]. [2025-07-31].

[8] 中国政府网. 国务院新闻办就稳就业稳经济推动高质量发展政策措施有关情况举行发布会[EB/OL]. [2025-04-28].

[9] 国家统计局. 年度数据[EB/OL].

[10] 中国政府网. 《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》发布[EB/OL]. [2024-01-04].

[11] 中国政府网. 工业和信息化部等六部门关于印发《算力基础设施高质量发展行动计划》的通知[EB/OL]. [2023-10-08].

[12] 中华人民共和国商务部. 《中国数据要素市场化配置研究报告(2025)》: 数据要素有望成为经济增长的关键驱动力[EB/OL]. [2025-08-05].

[13] 中国政府网. 政府工作报告[EB/OL]. [2024-03-12].

[14] 东方财富网. 2024中国AI产业投资蓝皮书[EB/OL]. [2025-08-02].

[15] 河南省人民政府. 设30 亿产业基金! 河南要给人工智能建“社区”[EB/OL]. [2025-08-10].

[16] 米晋宏, 陈雨晨, 张聪志, 等. 数智技术创新推进现代化产业体系转型升级研究[J].上海经济研究,2025(7): 81-92.

[17] 陈凯鸣, 黄庆华, 时培豪. 人工智能应用驱动企业新质生产力涌现: 来自中国上市公司的微观证据[J]. 科研管理, 2025, 46(4): 34-43.

[18] 深圳市电子商会. 2023年中国智能制造行业市场前景及投资研究预测报告(简版)[EB/OL]. [2023-06-08].

[19] 黄晓凤, 朱潇玉, 王金红. 人工智能提升了中国制造业企业的全要素生产率吗?[J]. 财经科学, 2023(1): 138-148.

[20] 余江, 聂佳宇, 李婉晴, 等. AI大模型赋能的技术与需求双轨创新——机制与实践探索[J]. 技术经济, 2024(12): 10-22.

[21] 徐红丹, 王玖河. 人工智能与制造企业新质生产力: 基于双重机器学习模型[J]. 软科学, 2025, 39(5): 26-33.

[22] 何元浪, 袁健红. 人工智能发展与新质生产力提升: 理论机制与实证检验[J]. 科技进步与对策, 2025, 42(11): 1-11.

[23] 中华人民共和国工业和信息化部. 工业和信息化部: 2023年工业经济总体呈现回升向好态势 信息通信业加快发展[EB/OL]. [2024-01-19].

[24] 朴英爱, 张艺凡. 人工智能提升制造业产业链韧性的作用机理与中国路径[J]. 当代经济管理, 2025, 47(8):56-64.

[25] 孙新波, 孙世鑫, 张庆强, 等. 智能制造企业数字商业模式形成机制与演化过程[J]. 技术经济, 2025, 44(5): 70-83.

[26] 中国政府网. 国家发展改革委等部门关于印发《绿色低碳转型产业指导目录(2024年版)》的通知[EB/OL]. [2024-02-02].

[27] 周路路, 桂家欣, 赵曙明, 等. 人工智能技术使用如何影响企业ESG责任表现?——来自A股上市公司的证据[J]. 经济与管理研究, 2025, 46(7): 43-57.

[28] 中国节能协会. “AI+环保”赛道加速跑 宜兴福鼎探索数智化转型新实践[EB/OL].[2025-07-25].

[29] 高泉涌. 工业产业高质量发展赋能中国式现代化的作用机理与实施路径[J]. 塑料科技, 2023, 51(12): 125-128.

[30] 王薇, 梁超. 人工智能对企业污染排放的影响效应研究[J]. 改革, 2024(11): 72-83.

[31] 赵辉. 中国式现代化背景下加快高质量现代工业产业体系建设的研究[J]. 塑料科技, 2023, 51(12): 113-116.

[32] 陈元志, 卜玉敏. 关键核心技术研发和产业化的研究现状、热点和趋势——基于文献计量和质性分析的方法[J]. 创新科技, 2024, 24(1): 8-21.

[33] 周佳睿, 王娜, 邬雨航,等.智能制造企业的双元创新路径研究[J]. 创新科技, 2024, 24(6): 79-90.