黄靖：人工智能赋能制造业的国际经验及对中国的启示

人工智能赋能制造业的国际经验及对中国的启示

黄靖

上海全球治理与区域国别研究院特聘教授

习近平总书记指出，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，深刻改变人类生产生活方式。人工智能作为新一代信息技术的核心，已成为全球技术革命和产业变革的重要战略高地。近年来，人工智能技术快速突破，并加速与制造、能源、交通、医疗等产业深度融合，重塑全球产业分工格局。尤其在“工业4.0”和智能制造的发展背景下，人工智能对制造业的赋能效应尤为突出。传统生产模式难以满足现代企业对高效率、灵活性和高质量产品的需求，而融合人工智能、自动化及数据分析的先进技术，可提升生产效率和资源利用率，增强企业应对市场波动的能力，从而在全球竞争中获得战略优势。

人工智能的广泛应用推动全球制造中心由劳动密集型地区向技术密集型和消费市场靠近，由成本驱动向创新驱动转变。本文选取德国、美国、日本等代表性经济体，分析其政策布局、产业模式与治理经验，并结合中国产业实际与国际战略环境提出可借鉴的路径和政策建议，对于中国把握新一轮产业升级机遇具有重要现实意义。

一方面，全球主要经济体在产业政策、技术标准、应用场景和治理模式方面积累了丰富的实践经验，为中国提供可借鉴的路径；另一方面，随着人工智能在国际产业链和价值链中的地位提升，围绕技术标准、数据安全、知识产权和治理规则的竞争日益激烈，中国必须在理解国际分歧与共识的基础上，主动谋划全球规则体系中的定位，增强产业竞争与制度设计的话语权。同时，大模型和生成式人工智能的快速发展，使人工智能加速渗透经济社会，其潜在风险与挑战已成为全球关注焦点。研究国际发展与治理经验，有助于提升中国在全球产业链中的韧性与竞争力，并应对外部技术壁垒和规则重构。

一、典型国家和地区的经验模式

现阶段，制造业正处于技术变革的关键时期，人工智能通过自动化、智能化和数据分析，在预测性维护、智能质检、供应链优化和工业机器人等应用场景中发挥作用，不仅显著提升了生产效率和产品质量，也重塑了传统制造模式。

这一趋势表明，人工智能当前已经成为推动第四次工业革命的核心动能，在未来全球产业竞争中的战略地位将持续上升。随着人工智能技术在工业领域的持续渗透，未来全球制造业的竞争优势将越来越依赖于技术创新、智能化升级和数据驱动的生产能力，而非传统的成本或劳动密集型优势。这也意味着，我们必须提前布局人工智能应用与智能制造体系，才能在未来全球产业链与价值链中占据主动地位。全球主要经济体在政策导向、技术路线和产业生态等方面各具特色，为中国智能制造战略的完善与创新提供了启示。

（一）德国：注重技术创新，强调标准化和规范化

德国作为全球制造业竞争力强国，强调信息技术与制造技术融合，推动制造业智能化转型。德国“工业4.0”战略由政府与产业界共同推动，涵盖智能工厂、智能生产和智能物流等多个领域。德国“工业4.0”战略不仅注重技术创新，同时强调标准化和规范化，从而降低综合制造成本、优化生产组织效率，并增强企业在全球价值链中的竞争力。在技术应用方面，德国企业积极引入工业互联网、大数据分析、物联网传感器和工业机器人等先进技术，实现生产流程自动化、预测性维护和实时质量监控。这些应用不仅提高了生产效率和资源利用率，还增强了企业应对市场波动和定制化需求的能力。例如，汽车制造业通过智能化生产线和数据驱动的工艺优化，实现了高精度零件装配和快速迭代，显著提升了产品质量和生产灵活性。根据德国数字协会Bitkom统计数据，德国有71%的工业企业使用“工业4.0”相关技术和解决方案，主要集中在汽车、机械及工厂工程，以及电子和高科技领域。

（二）美国：推动高端制造业回流本土

随着劳动密集型和部分中低端制造环节向成本较低的国家转移，美国长期面临制造业空心化的挑战。为应对这一趋势，美国推出了“再工业化”战略，旨在推动高端制造业回流本土，并以先进制造技术为核心，重塑国内产业结构和全球竞争力。在政策支持方面，美国通过税收优惠、研发补贴等多种激励措施，鼓励企业加大在智能制造、工业自动化、人工智能技术上的投资力度。同时，美国通过国家制造业创新网络设立创新中心，为企业提供技术咨询、培训与资源共享服务，形成政府、企业和科研机构协同创新的生态体系。这些中心涵盖智能制造、工业机器人、物联网和人工智能技术应用，为企业提供从研发到生产落地的完整技术支持链。此外，美国致力于构建一个从硬件到软件完全依赖本土技术的人工智能生态体系，涵盖高性能计算、工业软件、自动化控制及大数据分析等关键环节。在芯片设计和人工智能平台技术方面，美国通过战略性出口与国际合作扩大技术影响力，从而提升在全球智能制造与人工智能产业中的战略主动权和技术话语权。例如，美国允许大量高性能半导体芯片对中东出口，同时Open AI等美国企业计划在海外开发超大规模数据中心，将人工智能技术和应用延伸至国际市场。

（三）日本：积极探索人工智能技术应用场景

日本长期致力于智能制造的发展，其制造业转型策略以工业互联网和物联网为核心。早在20世纪，日本就开展了柔性制造和智能制造系统研究，积累了丰富的技术储备和应用经验。近年来，日本在人工智能技术应用场景等方面积极探索，尤其在汽车制造业表现突出。日本汽车企业运用搭载深度学习技术的外观与图像检测系统的人工智能技术，通过颜色深浅将差异可视化，使质检误差率显著降低，过度检测率从35%降至8%。借助这一技术，企业可将检验人员数量减半，不仅降低了成本，也显著提升了运营效率。通过长期技术积累与人工智能创新应用，日本制造业在提高生产效率、降低成本和优化质量管理方面形成了可复制的经验。

（四）欧盟：强化技术自主性，对人工智能系统进行风险分级管理

欧盟采取了多维度的战略举措，旨在强化人工智能技术自主性、确保安全合规，并促进产业创新。为此，欧盟不仅在政策层面制定全面的法规框架，还通过资金投入和产业引导推动人工智能技术在关键行业的落地应用。在监管方面，欧盟于2024年通过了全球首部《人工智能法案》，对人工智能系统进行风险分级管理，并对高风险系统提出严格的安全、透明、可追溯和伦理要求。在产业支持方面，2025年10月，欧盟宣布计划投资10亿欧元，重点支持汽车、制药、能源等关键行业的人工智能应用。这些投资将用于支持研发、示范应用、技术标准制定以及跨国合作项目，旨在促进企业在人工智能技术开发和应用中的自主能力，增强欧盟在全球人工智能产业链中的竞争力。同时，欧盟还强调推动可解释性和可信人工智能的发展，确保技术创新在社会、环境和经济层面可持续。

二、人工智能国际治理启发

不同国家和地区在推动人工智能赋能产业方面展现出多元化的发展路径，这种多样性主要体现在政策导向、技术路线和产业生态三个层面。

首先，在政策导向上，美国倾向于通过税收优惠、研发资助和创新基金等手段激励企业加大对人工智能的投资和技术研发，强调创新驱动和市场活力；欧盟则更注重通过法律法规引导人工智能发展，特别是制定人工智能伦理规范、数据保护政策和安全标准，确保技术在应用过程中的公平性、透明性与安全性。这种政策差异体现了两种不同的战略取向：一种是，美国强调效率和创新优先，试图通过激励市场主体来推动技术发展；另一种是，欧盟强调规范和风险防控，通过制度约束来保障技术的可靠应用。

其次，在技术路径上，不同国家和地区各有所长。美国在生成式人工智能、大型语言模型、高性能计算平台等前沿领域保持全球领先，强调突破性技术的研发和产业化应用；欧盟强调人工智能的可解释性、透明性和可信性，注重开发符合伦理和法规要求的安全人工智能系统；日本和德国则侧重智能制造、工业互联网和“工业4.0”技术，将人工智能技术与传统制造深度融合，推动生产自动化和供应链优化。这些技术路径的选择既反映了各自的产业基础，也体现了各自的战略重点和国际竞争策略。

最后，在产业生态方面，各个国家和地区普遍推动政府、企业和科研机构协同创新，形成了技术研发、应用落地和产业孵化相结合的完整生态体系。例如，美国通过国家制造业创新网络和私营资本合作建立创新中心，为企业提供技术咨询、培训和资源共享；德国通过“工业4.0”标准与企业联合推进智能工厂和工业机器人应用；欧盟则通过投资基金和跨国合作项目，支持人工智能技术在关键行业的推广和应用。

值得注意的是，全球在人工智能治理理念上存在显著分歧。各个国家和地区根据自身发展阶段、社会制度与产业结构形成了不同的治理模式：欧盟以“强监管”著称，但近年来在技术应用推动上有所灵活调整；美国则秉持“弱监管”和创新优先的理念，通过技术标准和出口策略扩展全球影响力。当前，人工智能治理的分歧主要体现在两种思路之间：一方面，传统治理理念强调风险防控，主张以监管和规则为先，确保人工智能在安全、可控的前提下稳步发展，认为只有在有效约束潜在风险的基础上，技术的社会价值与产业潜力才能充分释放；另一方面，以美国硅谷部分科技企业为代表的“加速主义”阵营则强调效率和技术突破，主张弱化监管，让创新能够快速迭代和扩散，担忧过度强调风险会抑制技术进步，削弱全球竞争优势。

总体而言，人工智能的发展不仅依赖技术创新，还需要在稳定性、可靠性和可预测性方面建立制度保障，实现科学约束与合理引导。从全球视角来看，人工智能治理已超越单纯的技术与产业政策范畴，成为全球公共治理的重要议题。不同国家和地区在监管理念、政策取向和技术标准上的差异，可能导致“碎片化治理”带来的制度摩擦，增加跨境技术合作与贸易的不确定性。因此，加强跨国沟通、推动规则协调、建立多边合作机制，已成为避免人工智能发展陷入无序竞争和“治理真空”的关键，同时也是保障全球智能经济健康发展和产业可持续竞争力的重要举措。

三、对策建议

人工智能正深刻重塑全球制造业格局，为各国的产业结构、生产模式和竞争策略带来了深远影响，也为中国的产业升级和政策制定提供了重要启示。作为全球制造业第一大国，中国必须从传统的成本优势驱动模式转向以科技创新和智能化升级为核心的高质量发展模式，提前布局未来产业体系，以巩固并提升在全球产业链中的地位与话语权。

首先，要以自主创新为引擎，打造人工智能驱动的制造体系。这意味着要加大基础研究和关键技术攻关力度，重点突破智能装备、工业互联网、人工智能算法和工业大数据分析等核心技术瓶颈。同时，要鼓励企业、高校和科研机构形成创新联盟，实现科研成果向产业应用的高效转化，推动中国制造业在全球价值链中从中低端环节向高端环节升级。

其次，要加快制造业转型与智能升级。根据行业特点和地区发展差异制定分行业、分区域的智能化改造路线图，重点推广机器人、工业互联网、智能质检等技术应用。通过建设智能制造示范区、搭建开放式技术服务平台、完善金融和政策支持体系，可有效降低企业转型成本，提升中小企业技术吸收能力。同时，这种智能化改造将提升生产效率、产品质量和资源利用率，增强企业应对市场波动和定制化需求的能力。

再次，要以制度创新优化营商环境。这主要包括以下几个方面：提高外资和民营企业的便利度与透明度；完善税收优惠、知识产权保护和技术成果转化政策，保障创新企业合法权益；强化国际化人才引进和培养机制，吸引并留住人工智能与制造业复合型人才。

最后，要在多领域加强国际合作。在全球供应链重组和地缘政治不确定性因素增加等复杂形势下，中国还需加强国际合作与市场多元化策略，加强产业协同，在高端制造、绿色制造和数字经济等领域深化国际合作。

总体而言，人工智能赋能制造业不仅是一场技术革命，更是一场涉及产业结构、政策体系和发展理念的系统性变革。中国作为全球制造业大国，正处于向以科技创新和智能化升级为核心的高质量发展转型关键时期，应以创新驱动发展为核心动力，以国际化、开放合作为战略支撑，打造具有全球竞争力的智能制造强国。这不仅有助于提升中国在全球产业链中的地位，也为全球制造业的转型升级提供了中国视角。