工业智能创新发展报告（2026年）

(2026年) 中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 前言 当前，制造业正处于加速转型升级、迈向高质量发展的关键阶段，这既是战略发展要求，也是未来发展的必然趋势。新一轮人工智能技术创新演进，驱动制造业从“判别分析智能”向“自主决策智能”跃升，为制造业转型升级带来深刻的变革动力与重大历史机遇。 人工智能的深度融合发展勾勒出未来制造图景，呈现三个核心方向：一是主动高效与持续增值的创新，快速识别市场需求、创造新的产品方案，无缝连接研发与生产，实现创新效率、成本风险与价值链条的极限提升。二是高度自主化和敏捷柔性的生产，广泛形成几乎无需人工干预的黑灯自适应工厂，实现“换产不换线、改规格不停机、接单即投产”的敏捷制造。三是强韧性、开放化的资源组织，在面对市场波动、环境变化等极端情况下仍能保持连续、高效的交付运行。 未来图景对制造系统提出了全面感知理解、精准建模分析、深度智能决策和自主协同执行的新要求，驱动其面临一场体系“进化”：未来3-5年，有望构建形成“智能模型+数字孪生+智能体”的工业智能化系统。其中，智能模型具备强大的知识管理与综合推理能力，用于复杂决策支持与方案生成；数字孪生将提供可解释、高准确的分析能力，解决工业场景中低容错、高可靠问题；智能体是具备感知、决策、执行一体化能力的软硬融合系统，实现复杂决策的自主化执行。三者深度协同，共同构建需求到执行的智能闭环。 新的能力要求与体系带动呈现出技术应用演进的新趋势。技术创 新方面，一是智能模型实现多类型工业信息更广泛的理解与领域知识更深程度的认知；二是孪生与智能技术的融合实现更高效的建模、更精准的描述和更动态的进化；三是工业智能体向更自主与更协同的规划执行演进。模式演进方面，人工智能逐步与研发设计全流程、生产制造全过程以及供应链全环节融合，驱动形成全生命周期一体化优化、零缺陷精益制造、可重构柔性生产等未来制造模式。 我们希望本报告能够为政府决策部门和行业企业提供有益参考，助力各方精准把握工业智能发展方向和机遇，共同应对未来图景实现过程中可能面临的多重挑战，系统推进制造业智能化变革，共同为制造强国建设作出更大贡献。 目录 一、愿景篇：智能主导的制造新体系......................................................................1 （一）新机遇：制造业转型升级与人工智能颠覆性变革迎来历史交汇，带来全新发展机遇.........................................................................................................1（二）新图景：形成主动创新、柔性自主、韧性开放的未来工业图景.........3（三）新要求：未来图景对制造系统提出全面理解、精准映射、深度决策和自主规划的新能力要求.........................................................................................4（四）新体系：智能模型、数字孪生与智能体构筑未来系统架构.................6 二、技术篇：工业机理与数据智能深度融合........................................................10 （一）智能模型实现多类型工业信息更广泛的理解与领域知识更深程度的认知...........................................................................................................................13（二）孪生与智能技术的融合实现更高效的建模、更精准的描述和更动态的进化.......................................................................................................................15（三）工业智能体向更自主与更协同的规划执行演进...................................18 三、应用篇：制造模式演进与重塑........................................................................20 （一）研发设计：从效率优先走向高确定性自主性的流程变革...................20（二）生产制造：走向效率与柔性多目标平衡兼顾，拓展制造边界...........24（三）供应链：走向开放韧性的供应网络.......................................................29四、展望篇：迈向未来图景的挑战与建议............................................................34（一）挑战：未来工业图景的实现是一个需要长期探索和坚持的过程.......34（二）建议：做好未来准备，迎接智能化的“必答题” ...................................35 图目录 图1工业人工智能体系架构...............................................................................7图2针对石化领域某具体问题的工业智能系统运行示例.............................10图3工业智能技术体系与核心趋势.................................................................12图4全生命周期一体化研发流程图..................................................................21图5空客代理模型工厂端到端流程..................................................................24图6生产制造流程与变革趋势.........................................................................25图7全面质量管理系统.....................................................................................27图8智能岛柔性生产方式.................................................................................29图9未来供应链体系图......................................................................................30图10供应链智能控制塔...................................................................................33 一、愿景篇：智能主导的制造新体系 （一）新机遇：制造业转型升级与人工智能颠覆性变革迎来历史交汇，带来全新发展机遇 1.制造业正处于产业全面升级的关键时期 从工业化起步、初期、中期、后期到全面实现工业化的全过程视角看，当前工业尤其是我国制造业，正逐步告别粗放式增长、单点式改造的传统阶段，步入产业全面升级的新纪元。一是需求快速变化驱动的生产制造模式深度重塑。个性化多样化定制需求爆发式增长，迫使企业将效率提升的重心从“局部工序提速”转向以敏捷和柔性为核心的“全要素生产率提升”，实现快速需求响应与资源动态配置。同时要求企业加速新产品、新材料、新工艺的迭代速度，构筑长期竞争优势。二是传统产业焕新与新兴产业壮大的结构化转型。钢铁、化工、纺织、轻工等传统支柱产业有望通过新技术新手段升级生产工艺、优化产品结构，实现“老树发新芽”，从低端同质化竞争转向高端制造，附加值与竞争力大幅提升；航空航天、储能装备、人形机器人等新兴领域快速发展，成为拉动制造业增长的新引擎。三是制造强国战略目标冲刺，我国步入关键的攻坚阶段。我国明确提出到2035年要基本实现新型工业化，制造强国建设实现“第二步走”战略目标，达到世界制造强国阵营中等水平，必须加快推动产业全面转型升级，通过智能化生产经营模式提质增效，确保实体经济的稳固。大力推进产业自主创新能力提升，在提升产业链供应链韧性与安全水平的同时，持续向 产业链价值链高端环节攀升，实现从“制造大国”向“工业强国”的本质跨越。 2.新一轮AI创新演进为产业升级带来强劲动能 ChatGPT诞生以来，人工智能发展进入爆发期，GPT-4o、V-JEPA2、OpenClaw等多模态模型、智能体和具身智能前沿领域快速迭代，AI技术从“序列预测”走向世界模型、从智能对话到智能体协同、从虚拟智能走向物理AI，并展现巨大的社会经济变革潜力，驱动制造业智能化从以判别分析为主的“自动化智能”向具备自主决策与生成能力的“自主化智能”演进，这一过程中实现了三个关键转变。一是从单一场景的感知级应用走向更复杂的认知级决策。传统的智能模型通常局限于视觉检测和参数预测等具体、规则明确的单一任务，生成式AI和大模型技术不仅具备了对复杂工业信息的深刻理解能力，还能够进行逻辑推理与知识生成。二是从静态分析预测走向动态自主优化。传统智能分析多依赖于历史数据进行离线或静态预测，在面对极端异常工况或快速变化的市场环境时表现出明显的滞后性。借助强化学习和在线学习等技术，工业智能系统能够实时适应环境和工况的变化，持续优化决策并在运行中实时进化。三是从局部工具应用转向系统级跨流程协同。以往智能技术工具通常作为“外挂”叠加至现有生产体系，并未改变既有运行模式，智能体等技术使AI演变为驱动整个工业系统运行的技术架构，实时感知厂内外各流程的运行状态，主动调整生产调度、库存管理等各环节。未来的智能工厂可能由一个中央智能系 统统筹管理，通过无缝协作和自主决策，推动工业系统的智能化升级，实现全流程协同优化。 （二）新图景：形成主动创新、柔性自主、韧性开放的未来工业图景 1.产品全生命周期：主动高效与持续增值的创新 一是自主挖掘市场潜在需求，极快速度抢占市场。快速识别潜在的创新方向与市场需求，匹配技术可行性，高效完成新产品新材料的创新设计、多场景仿真验证与结构性能优化，全程无需人工主导反复迭代，企业能在极短的时间内推出更加符合市场需求、具有竞争力的产品。二是研发成果高效落地，创新成本与风险实现最小化。打通研发与后续生产、运维等各环节，提前规避生产端工艺瓶颈与使用端性能缺陷，实现对产品研发的质量、成本和风险的精确控制。三是产品内涵和功能快速迭代，延长价值链条。产品在运行中实时学习，智能水平、可靠性与适配能力越来越强大。产品的运行数据、健康预测模型、运维经验与优化逻辑等可随产品一同交付，形成“硬件、软件、模型、知识”的一体化交付方式，提升产品附加价值。 2.生产制造全过程：高度自主化和敏捷柔性的生产 一是形成几乎无需人工干预的“黑灯”自适应生产。制造系统具备强大的预测性与实时纠偏能力，能够在线监测质量波动、设备非计划停机风险并自动补偿，人从重复性劳动中解放，转变为拥有AI加持的“增强型员工”、生产意图的定义者与最