工信部加码“AI+制造”！联合7部门发力，聚焦训练芯片与异构算力突破

发布时间：昨天 14:19

类别：行业动态

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【科创板日报 记者 李然 2026年1月21日】制造业智能化转型迎来重磅政策加持，AI与制造的深度融合进入加速期。1月21日，工信部联合中央网信办、国家发展改革委等7部门正式印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《意见》），出台多项针对性举措加码“AI+制造”布局，核心聚焦训练芯片、异构算力等关键领域突破，明确提出2027年核心发展目标，同步推进全国算力网调度平台建设，释放强烈政策信号，推动政策红利加速落地，助力AI芯片在制造业研发、生产、运营等全场景实现规模化应用，为制造强国建设注入强劲动能。

专项行动明确目标：2027年推出千个工业智能体，培育全球生态企业

此次7部门联合出台的专项行动，立足制造业智能化、绿色化、融合化发展需求，明确了2027年的核心发展目标，构建起“技术突破-场景应用-生态培育”的完整发展体系。《意见》明确提出，到2027年，我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列，重点达成三大核心目标。

其一，场景应用规模化，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，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景，实现AI技术在原材料、装备制造、消费品等重点制造业领域的全覆盖。这些工业智能体将聚焦生产优化、故障诊断、工艺升级等具体场景，比如石油化工领域的故障诊断智能体、家电领域的注塑工艺智能体，切实解决制造业实际痛点，提升生产效率与产品质量。

其二，生态主体多元化，培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业，打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商，选树1000家标杆企业，培育一批专精特新中小企业，形成“龙头引领、中小企业协同”的良好生态格局，推动“AI+制造”产业集群化发展。

其三，技术底座坚实化，推动训练芯片、异构算力等关键技术实现突破性进展，建成全国一体化算力网监测调度平台，实现算力资源高效利用，打造全球领先的开源开放生态，全面提升AI+制造的安全治理能力，为产业发展筑牢技术与安全根基。

核心发力点：聚焦训练芯片与异构算力，破解产业核心瓶颈

此次专项行动的核心抓手的是突破算力瓶颈，重点聚焦训练芯片与异构算力两大领域，针对性解决当前“AI+制造”发展中算力供给不足、适配性不强等突出问题，推动算力技术与制造业深度协同。

在训练芯片领域，《意见》明确提出支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片等关键技术，推动智能芯片软硬协同发展，提升国产训练芯片的性能与可靠性，降低制造业对进口芯片的依赖。当前，我国AI芯片自给率已升至80%，寒武纪、阿里平头哥、华为昇腾等企业的芯片产品已实现关键性能对标，部分产品推理性能达到国际同类产品水平，此次政策将进一步加大研发扶持力度，推动训练芯片在工业大模型训练、复杂场景模拟等领域的规模化应用，解决工业大模型训练周期长、算力成本高的痛点。

在异构算力领域，专项行动重点推动“云-边-端”协同的异构算力体系建设，支持AI服务器、高速互联等关键设备研发，鼓励企业探索“积木式”芯片设计思路，通过先进封装技术将不同工艺、不同功能的芯片模块拼接，形成定制化算力解决方案，适配制造业不同场景的算力需求。例如，工业生产现场的边缘设备需要轻量化算力支撑实时监测，而研发环节的工业大模型训练则需要大规模集群算力，异构算力体系可实现不同场景算力的精准匹配，提升算力利用效率，降低企业算力成本。

与此同时，《意见》明确提出加快建设全国一体化算力网监测调度平台，促进算力资源高效利用，开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，实现全国算力资源的统筹调度、协同共享，破解当前算力分布不均、闲置浪费等问题，让算力资源更好地赋能制造业各环节。

政策红利落地：AI芯片加速渗透，制造业全场景赋能提速

此次7部门联合出台的专项行动，不仅明确了发展目标与核心任务，还细化了21项具体措施，涵盖创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育等7大重点任务，全方位推动政策红利加速落地，带动AI芯片在制造业研发、生产、运营等全场景的规模化应用。

在研发环节，AI芯片的突破将助力工业大模型快速迭代，推动智能辅助设计、软件代码辅助编写、虚拟仿真等技术普及，例如，借助高端训练芯片，企业可快速训练适配自身行业的专用大模型，优化产品研发流程，缩短研发周期、降低研发成本，破解制造业研发创新“堰塞湖”问题。

在生产制造环节，AI芯片与工业设备的深度融合，将推动生产过程的智能化升级，例如，搭载端侧推理芯片的机器视觉设备可实现产品缺陷的实时检测，效率远超人工；基于异构算力的生产调度系统可实现生产线的动态优化，提升生产效率与产品合格率。目前，卡奥斯等企业已依托工业大模型孵化出多个工业智能体，应用于石油化工、家电等领域，使企业平均效率提升20%以上。

在运营管理环节，AI芯片赋能的智能调度、库存预警等系统，可帮助企业优化供应链管理、降低运营成本，例如，基于AI芯片的库存预警模型可实时监测原材料库存动态，提前预判库存短缺风险，保障生产连续性。同时，政策鼓励龙头企业、央国企先行先试，提供规模化应用场景，带动中小企业加快AI应用落地，推动中小企业数字化、智能化改造。

行业展望：国产算力崛起，制造强国建设再添动力

业内专家表示，工信部联合7部门加码“AI+制造”，聚焦训练芯片与异构算力突破，既是顺应全球人工智能与制造业融合发展趋势的重要举措，也是推动我国制造业高质量发展、建设制造强国的关键抓手。当前，我国制造业智能化转型已进入深水区，算力作为核心支撑，其技术突破与场景渗透直接决定转型成效。

随着专项行动的推进，训练芯片、异构算力等关键领域的研发投入将持续加大，国产AI芯片的性能与竞争力将进一步提升，逐步打破国外企业在高端算力领域的垄断，推动算力自主可控进程加速。同时，政策的引导将带动更多企业参与“AI+制造”领域布局，形成“企业主导、政策支持、产学研协同”的良好发展格局。

预计未来两年，随着1000个高水平工业智能体的逐步落地，以及2-3家全球生态企业的培育，我国“AI+制造”产业规模将持续扩大，AI芯片在制造业的渗透率将大幅提升，推动制造业从“数字化”向“智能化”加速跨越。业内预测，到2027年，我国“AI+制造”市场规模将突破万亿元，国产训练芯片与异构算力将成为产业发展的核心支撑，为制造强国、网络强国和数字中国建设提供有力保障。