摘要:在新一轮科技革命背景下，人工智能成为推动制造业转型升级的重要驱动力。从理论机理角度看，人工智能有助于推动技术转型，促进制造业提升核心竞争力；加速数据赋能，助推供应链实现现代化；促进技术生态创新，推动现代化产业体系建设。当前重庆市制造业转型升级面临数字基建根基薄弱，核心技术创新不足，高端复合人才匮乏，企业转型动能不足等挑战。为此，应强化数字基础设施建设，聚焦技术创新突破，构建智能制造人才高地，强化企业主体作用。

关键词:人工智能；制造业转型升级；新质生产力

基金:2025年度重庆市社会科学规划追加重大项目“传统产业赋能新动能培育的内在逻辑与路径研究”(编号：2025ZDZJ06);西南大学研究阐释党的二十届三中全会精神专项项目“产业链供应链韧性和安全水平的提升机制与路径研究”(编号：SWU2509310)

在全球科技竞争加剧的背景下，我国正处于培育新质生产力与推进产业体系深度转型的重要时期。人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，被视为新一代信息技术发展的核心，是推动制造业转型和社会经济发展的关键力量。2025年4月25日，习近平总书记在主持二十届中共中央政治局第二十次集体学习时强调：“面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。”重庆市作为我国重要的工业基地，肩负着推动区域经济转型升级的重要使命，迫切需要依托人工智能促进制造业转型升级，助力制造业高质量发展。

一、人工智能促进重庆市制造业转型升级的理论机理

制造业是重庆市实体经济的支柱与根基，在推动区域经济高质量发展、建设国家重要先进制造业中心中承担着重要使命，但当前正面临传统生产模式落后、资源配置效率低下、产业链韧性与协同水平不高等转型挑战[1]。人工智能凭借学习能力突出、决策能力强大等特征，正成为驱动制造业转型升级的重要力量。具体而言，人工智能能够通过推动技术转型、加速数据赋能、促进生态协同发展，为重庆市制造业转型升级注入强大创新活力[2]，是打造具有全国乃至全球影响力的世界级新能源汽车、电子信息等先进制造业集群的重要战略性驱动力与核心支撑[3]。

(一)人工智能推动技术转型，促进制造业提升核心竞争力

在新一轮科技革命推动下，人工智能技术正深刻改变制造业的技术体系与发展路径，成为推动制造业智能化升级与提升生产效率的关键力量[4]。

一是人工智能引领制造技术流程朝智能化方向转型。传统制造依赖人工经验和静态控制系统，难以应对复杂多变的生产需求，而人工智能通过深度学习、图像识别与自然语言处理等技术，实现从设备状态感知、自动识别、智能调度到质量预测的全过程优化，推动生产模式从“大批量、低柔性”向“高效率、强响应”转型升级。

二是人工智能引领制造技术向绿色化方向转型。部署工业机器人、智能传感器等设备，实时采集生产数据并优化流程，可显著提升生产效率、降低能耗成本，筑牢制造技术绿色化转型的基础。借助数字孪生与仿真技术，企业能够在虚拟环境中模拟不同工艺方案的资源利用与排放情况，提前筛选出最佳方案，从源头减少环境成本负担。

(二)人工智能加速数据赋能，助推制造业供应链实现现代化

人工智能以数据要素为基础，可实现生产经营的全链条优化和科学决策，打破部门壁垒，实现采购、生产、物流、销售各环节的智能协同。

一是人工智能赋能数智供应链发展。制造企业可以通过大数据平台动态优化库存和生产计划，有效降低生产成本和库存占用费用。基于人工智能的供应链协同网络，利用机器学习模型进行需求预测，优化资源配置，从而提高供应链的柔性和抗风险能力。以数据为纽带的产业互联网平台能整合产业链上下游资源，建立智能产业生态圈，赋能传统制造业向现代供应链体系转型。

二是人工智能赋能市场决策分析。传统市场存在信息不对称和决策时滞带来的风险。人工智能可以整合历史交易数据、市场趋势、政策法规变动、供应链上下游动态等多维度信息，通过深度学习构建精准模型，既能够预测市场需求短期波动情况，也能够有针对性地优化市场策略，为营销决策提供数据支撑，帮助企业科学制定生产计划，平衡供需关系，提升整体运营效率。

(三)人工智能促进技术生态创新，推动制造业现代化产业体系建设

人工智能促进跨界融合，通过构建开放的技术生态重塑产业价值，从而推动制造业协同创新。依托开源平台、产学研合作与产业链协同，全球技术力量得以汇聚，共同开发和优化制造业智能化解决方案，为制造业转型升级注入强劲动力。

一是人工智能赋能产学研协同创新平台。企业、高校和科研机构可利用协同创新平台，围绕共同的技术难题开展联合攻关，形成开放创新生态圈。例如，政府通过建设人工智能产业园和联合研发机构，采用“政产学研用”协作模式，加速科研成果向产业应用转化。

二是人工智能可促进制造业价值链重塑。人工智能技术驱动智能网联汽车、智能装备、智慧能源等新应用场景涌现，推动原有价值链优化重组，促进制造业实现延链强链稳链。通过资源共享与信息互通，价值链上下游企业得以形成新的分工模式与协作关系，实现规模效应，促进制造企业向价值链高端跃迁。

二、人工智能助推重庆市制造业转型升级的现实短板

(一)数字基建薄弱，制约制造业转型升级

一是数字基础设施建设不足。根据《重庆市推动工业领域大规模设备更新和技术改造实施方案》，截至2025年3月，全市累计建成183个智能工厂和1096个数字化车间。尽管重庆市近年来大力推进制造业的转型升级，但仍有大量中小企业尚未完成设备升级，面临设备联网率低、数据采集与共享能力薄弱等问题。例如，部分企业因缺乏支持5G-A技术的设备，难以实现生产数据的实时回传与分析。当前，重庆市制造业转型升级需进一步提升中小企业在多设备协同运行状态下的数据采集、数据融合能力，解决企业研发设计、生产制造等环节存在的信息孤岛问题。

二是网络算力分布不均。当前，重庆市制造业在专用网络和边缘计算部署方面仍存在结构性短板，突出表现为生产一线车间的5G专网渗透率偏低。例如，重庆移动为部分企业打造的“5G双域专网”虽实现了厂区精细化权限管控，却尚未在其他相关企业大规模普及。另外，边缘计算节点主要集中于两江新区、西部科学城等核心区域，部分区县工业园区的中小企业尚未接入工业互联网平台，仍依赖传统云计算模式，导致数据响应滞后，进一步削弱了数字化基础设施的支撑能力。基础设施与算力资源的不均衡分布，抬高了人工智能驱动制造业转型升级的成本。

(二)核心技术创新能力不足，数实融合有待深化

一是人工智能技术创新引领能力不足。重庆市在推进智能工厂和数字化车间建设过程中，面临核心技术对外依存度高、自主创新成果不足等问题，直接限制了人工智能在制造业转型中的应用深度。例如，当前智能网联新能源汽车的关键芯片仍高度依赖进口，导致其智能驾驶系统的实时决策能力受限，难以实现全场景自动驾驶突破。智能工厂即使引入了国产人工智能视觉检测系统，也常因传感器精度不足而需要人工复检，削弱了智能化转型的效率优势。另外，重庆市半导体设备、材料产业发展相对滞后，全市尚未形成专业的晶圆代工能力，造成芯片等核心部件的本地供应基础薄弱。

二是数实深度融合应用程度需加强。中小企业因存在技术认知不足、数字化服务供给不匹配等短板，难以有效融入人工智能技术。根据《重庆市中小企业数字化转型工作方案(2024—2027年)》，截至2024年，重庆市近百万家中小企业中，其中制定了明确的数字化转型战略规划的企业占比较低。大部分的数字化服务提供商仅能提供通用解决方案，其服务能力低于全国标杆城市水平，且无法满足企业的个性化需求。多数企业仍主要依赖人工排产，其生产协同效率较标杆企业仍有较大差距，仍需在核心技术突破与制造业数智化转型等方面持续投入。

(三)高端复合人才匮乏，人力资本升级受阻

一是高端科技人才不足。根据《重庆新质生产力发展报告(2024年)》，虽然目前重庆市拥有634.7万人才，但真正掌握人工智能、数据分析、自动控制等多学科交叉技能的高端人才严重匮乏。以人工智能领域为例，本地企业的规模与其他城市的企业相比仍有较大差距，并且面临如何突破核心技术的瓶颈。在支柱产业汽车领域，随着新能源智能网联技术的快速发展，对高端复合人才的需求持续攀升，人才供需矛盾日益突出。重庆市作为全国汽车产量前三的城市，新能源汽车和智能装备企业在实施数智化升级时，面临严重的高端复合人才短缺问题，直接制约了相关产业转型升级。

二是人才培养体系滞后。目前，重庆市企业与院校协同育人的体制机制尚不完善，职业教育与产业需求错位的问题依然突出。人工智能相关专业的教学内容跟不上新兴产业发展形势，尤其是具有与数字经济相关的交叉学科背景的师资严重短缺，大部分传统教学团队不熟悉现代制造企业的实际业务场景。尽管部分龙头企业开始与高职院校合作培养“数智制造”人才，但广大中小企业普遍缺乏针对性的培训资源，难以获得相关转型升级所需人才。复合型技能人才供给难以跟上产业加速的需求转型，进而制约了人工智能技术在生产一线的应用。

(四)企业转型动能不足，绿色产品供给滞后

一是绿色制造动力不足。重庆市制造业以钢铁、汽车、化工、建材等高耗能传统产业为主，企业绿色转型面临“投入大、回报慢”的困境。根据工信部2024年公布的国家级绿色制造名单，重庆市国家级绿色工厂虽增至170家，但人工智能技术在节能减排中的应用依然缺乏深度。此外，重庆市算力网络尚未实现跨企业互联互通，且工业数据中心服务器上架率偏低，导致人工智能算法难以获取实时生产数据进行能耗优化。“数据孤岛”问题增加了制造业的工业能耗，导致绿色转型进展滞后。

二是绿色产品创新供给滞后。设计能力为制造业注入“绿色”设计理念[5]，重庆市当前绿色产品设计的培育规模尚未达到预期目标，与规划要求相比仍存在明显差距。人工智能技术在绿色产品研发中的应用较少，部分企业在关键技术研发中仍依赖传统方法，导致产品迭代速度落后于行业先进水平。例如，在相关制造领域，部分关键技术依赖外部供给，自主研发能力有待提升。对外技术依赖现象的存在，导致智能节能设备、低碳新材料等高端领域难以形成规模化供给能力。绿色产品创新滞后制约了产业向价值链高端延伸，难以满足市场对智能化、高质量绿色产品的需求。

三、人工智能助推重庆市制造业转型升级的对策建议

为抢抓人工智能发展重大战略机遇，加速驱动重庆市制造业向高端化、智能化、绿色化跃升，亟需构建系统性、前瞻性的转型路径。可以围绕以下核心环节精准发力，通过多措并举与协同推进，让人工智能技术成为推动重庆市制造业转型升级的强劲动力[6]。

(一)夯实数字基建根基，打造智能工厂标杆

一是夯实数字基础，强化支撑能力。聚焦重庆市制造业高质量发展需求，加快构建“云-边-端”一体化数字基础设施体系。重点推进工业互联网建设，深化5G与工业场景的融合应用，打造汽车、电子、装备制造等重点行业的标杆工厂。同步布局边缘计算节点，并与超算中心协同构建算力网络，为人工智能在质量检测、工艺优化等场景的大规模应用提供高效算力支撑。同时，推动开放数据平台建设，建立跨企业、跨产业链的数据共享机制，打通研发设计、生产制造、仓储物流等全流程环节数据壁垒，通过实时采集设备运行参数、物料流转信息等关键数据，构建覆盖生产全流程的动态数据库，为企业提供基于数据的精准决策支持。

二是强化标准引领，打造企业标杆。以标准规范为引领，支持制造业园区构建智慧园区体系，明确能源管理、智能安防、绿色低碳等核心建设指标，培育国家级和市级智慧园区示范样板。聚焦数字化车间与智能化工厂建设，在重点行业大力实施智能化改造工程。一方面，引导制造业头部企业率先应用数字孪生、工业机器人集群控制等前沿技术，打造标杆智能工厂，达到国际先进制造水平。另一方面，在中小型制造企业推广模块化、低成本的智能化改造方案，建设数字化车间。由此形成“龙头引领、中小跟随”的转型格局，以点带面，加速推动重庆市制造业智能化转型进程并提升整体效益。

三是深化数字赋能，提高智造水平。在研发设计环节，搭建数字化设计平台，深度融合国际主流仿真工具，实现对产品性能的虚拟验证与迭代优化。在生产制造环节，构建数字孪生系统，模拟设备与物料运动状态，实时集成生产质量、设备状态、能耗数据及异常报警等关键信息，通过数据分析和可视化技术，集中呈现在综合管控与生产看板上，从而推动生产过程管理的可视化、透明化和高效化。

(二)聚焦技术创新突破，加速数实融合进程

一是构建全链条创新体系，推动关键环节实现新突破。以国家战略需求为导向，构建全链条创新体系，大力支持企业、高校与科研院所联合设立“AI+制造”创新中心，集中力量在智能感知、智能执行、智能决策三大领域实现技术突破。在智能感知领域，重点研发高精度、多模态工业视觉与声学传感器，破解复杂环境下缺陷识别与质量检测难题。在智能执行领域，加速国产协作机器人创新迭代，支撑多品种、小批量柔性生产落地。在智能决策领域，攻克基于人工智能的调度算法与实时优化技术，全面提升全流程动态排产与协同调度效能，为制造业智能化转型筑牢技术根基。

二是加速数实融合进程，促进企业数智化转型。在全市范围内推广“产业大脑+数字孪生”平台，整合园区、企业、供应链上下游的生产、质量与物流等关键数据，依托云边协同实现高效数据汇聚与实时分析，为企业提供从预测性维护到个性化排产、再到供应链协同的全链条智能应用服务[7]。完善面向中小微企业的政策和服务体系，降低其接入门槛。对中小企业在接入公共算法服务平台、开展智能化改造过程中的软硬件投资给予补贴。推广“云端算法+本地部署”灵活模式，确保中小企业无需大规模前期投入即可调用质量检测、能耗优化、订单排程等通用算法模块。

三是强化技术创新体系，抢占核心技术制高点。组建“AI+制造”创新联合体，推行“研发代工”新模式，集中攻关高端传感器、智能控制、工业芯片等基础软硬件。前瞻布局工业多模态大模型、智能体交互决策等前沿方向。搭建制造业开源平台，加速创新技术迭代与应用转化。强化知识产权布局与标准引领，推动自主创新技术融入全球产业链。

(三)构建智能制造人才高地，释放人力资本效能

一是深化产教融合协同育人改革，提升人才培养与岗位需求契合度。联合高校、科研院所和行业龙头企业，设立示范性产教融合基地，围绕人工智能、数据科学、工业工程等重点专业，开展协同育人项目[8]。将企业真实案例融入课程体系，打造集理论教学、实训操作和项目实践于一体的复合型人才培养模式。鼓励职业院校和技术培训机构与企业合作，设立智能制造工程师、数据分析师等岗位培训班，将最新AI算法应用、智能装备操作和数据化管理技能快速传授给在岗人员，不断提升现有人才的数字化应用能力与创新实践水平。

二是加大人才扶持力度，强化智能制造转型的人才支撑。设立人才专项扶持资金，对在制造业数字化转型项目中攻克关键技术、取得显著成效的创新团队和核心人员给予研发经费、住房补贴和特殊津贴支持。简化海内外人才引进流程，优化高层次人才落户、子女入学和医疗保障等配套服务，降低人才生活与事业发展成本。通过政策支持与环境优化，全力打造具有国际竞争力的人才高地，吸引更多海内外人工智能专家、工程技术人才和创业团队落地投资，充分释放人力资本在制造业转型中的关键作用。

三是创新人才评价与流动机制，激发人才创新活力。建立以能力贡献为导向的多维评价体系，引导人才重点解决制造业核心技术、关键零部件、基础原材料和重要元器件短板问题。支持企业设立人才合理流动机制，面向全球发布技术需求与人才招募信息，吸引全球顶尖人才带技术、带团队开展联合攻关。搭建智能制造高端人才共享平台，促进高校、科研院所与企业间人才双向流动，通过项目合作等方式最大化释放人才效能，为智能制造持续注入创新动力。

(四)强化企业主体作用，丰富绿色产品供给

一是强化企业主体作用，驱动制造业绿色转型。企业应将绿色研发确立为转型的核心战略，并充分运用大数据、机器学习等人工智能工具，对产品设计、材料选型及工艺流程进行全方位模拟优化。在产品设计阶段，企业可利用人工智能进行仿真分析，实现零部件轻量化设计。借助数智化平台评估不同材料的耐用性与环保性，达成“少用量、低能耗、高性能”的绿色设计目标。在生产制造环节，通过人工智能驱动的能源管理系统、智能调度算法与设备预测性维护，对能耗、物耗和排放指标进行实时监控与闭环反馈，动态优化生产效率和资源配置，从源头降低碳排放与废弃物产生率。在回收与再制造阶段，依托人工智能图像识别与智能分拣系统，实现废旧部件的精准拆解与分选，为循环利用和再制造提供高效的数据支持，最终构建绿色产品的循环经济闭环。

二是推动绿色创新产品研发，打造绿色供应链。企业作为制造业转型升级的微观主体，可依托人工智能技术深度挖掘市场与技术需求，通过数实融合与技术创新，打造具有核心竞争力的绿色创新产品。例如，传统燃油汽车制造商借助智能算法优化新能源汽车的造型设计与工艺流程，在有效降低产品能耗与制造排放的同时，提升产品性能与用户体验，增强市场竞争力。鼓励企业发挥主体作用，积极运用人工智能技术推动数实融合，协同构建绿色供应链体系，促进全产业链可持续发展，减少供应链中的能源消耗和资源浪费。

三是创新绿色服务模式，拓展全生命周期管理。鼓励企业利用人工智能与物联网技术，构建覆盖产品全生命周期的绿色服务体系。通过开发智能监测与远程运维平台，实时追踪产品能效、排放及损耗数据，提供能效优化方案，减少资源浪费。支持企业由生产型制造向服务型制造转型，提供定制化绿色解决方案，增强用户粘性与市场差异化竞争力，推动制造业实现从单一产品输出向“产品+服务+循环”综合价值提升转变。

参考文献

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[2]宋丹，徐政，郑霖豪.DeepSeek驱动制造业转型升级：内在机理与路径选择[J].新疆社会科学，2025，(3)：34-43.

[3]黄庆华.西部地区产业转型升级趋势及主攻方向[J].人民论坛，2025，(2)：62-67.

[4]惠宁，杨金璇，许潇丹.论人工智能对制造业新质生产力影响的逻辑机理[J].北京工业大学学报(社会科学版)，2025，25(3)：50-62.

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[6]潘珊，李剑培，顾乃华.人工智能、产业融合与产业结构转型升级[J].中国工业经济，2025，(2)：23-41.

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[8]王浩力，向静，黄庆华.成渝地区双城经济圈数字技术应用业时空演化特征及驱动因素[J].世界地理研究，2024，33(3)：131-146.