今年6月，国务院常务会议明确提出“要以发展新一代智能制造为主攻方向”。作为人工智能与先进制造业深度融合的新型生产方式，智能制造正以加速突破之势，赋能制造业具备自主感知、自主决策、自主执行和自主学习的能力，这不仅在重塑全球制造业的竞争范式，更成为主要发达经济体抢占科技竞争和未来发展制高点的重要抓手。

主要发达经济体推动智能制造的战略动向

美国以国家战略为牵引，通过发挥企业主体作用和创新力量协同，推动人工智能与制造业融合应用。一是强化国家战略牵引，为智能制造发展营造良好制度环境。2025年7月，美国发布《赢得人工智能竞争：美国人工智能行动计划》，确立“加速创新”“建设美国人工智能基础设施”“引领国际外交与安全”三大支柱，通过向全球输出涵盖硬件、模型、软件、应用程序和标准的全栈式人工智能解决方案，加快数据中心、半导体晶圆厂等基础设施建设，减少阻碍人工智能开发和部署的监管限制，巩固美国在全球人工智能领域的主导地位。二是发挥科技企业引领作用，推动人工智能从数字空间向制造场景加速渗透。2025年9月，特斯拉发布“宏图计划第四篇章”，通过大规模地将人工智能融入物理世界，实现一个“可持续丰裕”的宏伟愿景，覆盖电动车、能源、机器人、自动驾驶等多个领域。2026年1月，英伟达与西门子达成合作，通过将英伟达的人工智能计算平台与西门子的工业软硬件相结合，共同构建“工业AI操作系统”，赋能客户以更全面的数字孪生技术更快地开发产品，实现实时调整生产，并加速从芯片到人工智能工厂的各项技术发展。三是整合政府、科研机构和企业创新力量，构建人工智能赋能产业发展的技术支撑体系。2025年11月，美国启动被称为人工智能时代曼哈顿计划的“创世纪计划”，旨在构建新的经济体科研平台与机制，引导资本和人才涌向人工智能与科研结合的前沿。2025年12月，美国能源部宣布与24家科技企业和机构签署合作备忘录，涵盖人工智能产业链的关键环节，包括英伟达、AMD、英特尔等芯片企业，亚马逊、微软、谷歌、甲骨文等云计算企业，以及OpenAI、Anthropic等大模型企业，同时涵盖戴尔、惠普等硬件企业和相关专业机构。未来，还将吸引更多企业、高校、非营利组织和联邦机构参与“创世纪计划”。

欧盟强化监管规则，通过技术自主和绿色转型，打造安全可靠可控的人工智能应用体系。一是强化人工智能监管规则，确定人工智能在产业领域安全应用的边界和方向。2026年5月，欧盟委员会正式通过《人工智能法案》，将用于关键基础设施、教育、就业、基本公共服务、执法、移民管理等领域的人工智能应用视为高风险类别，这类模型在进入欧洲市场前必须完成强制性安全认证，包括证明其人工智能系统具备完善的风险管理机制、数据质量保障、透明度说明以及人工监督能力，并接受持续性的合规审查。欧盟在推动人工智能应用的同时，强化安全、透明和可信要求，为制造业等关键领域人工智能应用划定制度边界。二是谋求人工智能技术主权，增强人工智能支撑产业发展的自主可控能力。2026年6月，欧盟委员会发布《欧洲技术主权一揽子计划》，该计划涵盖了从底层算力硬件到顶层软件生态的全面布局。其中，《芯片法案2.0》通过加快项目审批流程，将强化半导体自主能力；《云与人工智能发展法案》通过简化数据中心的部署条件，在未来5~7年内将欧洲数据中心容量扩大两倍；《开源战略》打造基于欧洲价值观的本土化数字解决方案；《能源领域数字化与人工智能战略路线图》通过建立一个由人工智能支撑的数字化能源体系，保障欧洲能源供应的安全、清洁和可负担。三是探索人工智能赋能绿色转型路径，推动智能化与绿色化协同发展。2026年6月，欧盟委员会发布《能源领域数字化与人工智能战略路线图》，围绕“数据中心在能源系统中的可持续整合”“在能源系统中部署数字化和人工智能解决方案”“实现智能能源服务和大规模人工智能所需的数据治理框架”三大核心支柱展开，以解决数字基础设施快速扩张引发的能耗激增问题，巩固欧洲在“人工智能+能源”领域的技术主导地位。

日本以机器人产业优势为基础，通过企业融通创新和场景应用，把人工智能转化为现实生产力。一是发挥机器人产业优势，推动人工智能与机器人深度融合。2026年7月，日本政府确定《AI基本计划》修改草案，明确将战略重点放在植入人工智能的机器人以及针对各种特定行业的垂直人工智能。并将人工智能机器人的研发和量产上升至经济体支持层面。同时，英伟达宣布，将与富士通、发那科、川崎重工业和安川电机等4家日本企业合作，扩大机器人领域的开发合作。日本正依托其在机器人本体、精密制造和自动化装备领域的长期积累，推动机器人由传统自动执行设备向具备感知、学习和自主决策能力的智能制造装备转变。二是组建企业联盟，打造日本的人工智能基础模型。2026年7月，日本国产人工智能平台企业联盟成立，软银、索尼集团、NEC、本田等44家企业参与，新公司Noetra负责核心研发。根据规划，Noetra将从2026财年起分阶段构建具备高级日语理解、逻辑推理及指令执行等核心能力的推理基础模型，作为人工智能代理与语言处理的关键组件；到2028财年，将开发出可统一处理语言、图像、视频和音频的“全模态”基础模型，以实现对多种数据类型的跨域理解与应用；至2030财年，将进一步推进能够理解空间感知等物理特性的“实世界原生AI”，聚焦其在现实环境中的实际部署。三是发展垂直人工智能机器人，推动人工智能面向具体行业场景规模化应用。2026年6月，日本经济产业省公布《人工智能机器人战略》修订版，提出2040年在18个领域部署1000万台人工智能机器人，以应对人口老龄化、出生率持续下降带来的劳动力短缺问题。其中，所选行业从早期设想的制造业、物流、零售扩展到农业、医疗、教育、建筑、旅游等18个领域。并且，日本经济产业省将在未来5年内提供1万亿日元的公共资金用于研发补贴、示范项目以及劳动力转型培训。同时，政府计划修改相关法规，允许机器人在更多公共场所自主运行，并建立新的安全认证体系。

韩国依托半导体制造优势，通过政企协同与跨国合作，加快向智能制造强国转型。一是凝聚政企力量，建立韩国的人工智能生态系统。2026年6月，韩国总统李在明在主持“韩国大跨越三大超级项目国民报告会”时提出，将半导体、具身智能和人工智能数据中心确立为韩国产业升级的“三大支柱”。同时，韩国政府发布《通向韩国制造业转型之路：制造AI2030战略》，计划到2030年政企共同投资135亿美元，创造680亿美元以上经济附加值，推动人工智能、机器人和制造业深度结合。该战略旨在将韩国制造业优势与人工智能技术融合，实现从“制造大国”向“智能制造强国”的转型。二是深化与美国科技巨头合作，迅速确立在全球人工智能供应链中的竞争优势。韩国充分发挥三星、SK等企业在半导体和电子制造领域优势，通过与美国科技巨头合作，加快布局人工智能基础设施和关键技术环节。2026年7月，SK集团与英伟达达成一项价值5000亿美元的战略合作，涵盖人工智能工厂建设和下一代存储芯片供应。三星电子与博通签署业务合作谅解备忘录，计划未来5年围绕2000亿美元规模的先进存储半导体供应及人工智能芯片制造开展晶圆代工合作。三是打造具有吸引力的投资和创业环境，吸引全球创新资源。韩国在依托大型企业推进人工智能产业化的同时，也注重吸引国际资本、企业和人才，提升本国人工智能产业活力。2026年7月，韩国总统李在明在旧金山举办的“硅谷风险投资交流会”上，承诺将采取多项措施，包括改善签证制度、促进国内外企业与科研及投资机构的对接、推动养老基金与民间资本的有机联动等，打造具吸引力的投资和创业环境。

主要发达经济体推动智能制造呈现四方面趋势

人工智能加快向具身智能等物理实体延伸

主要发达经济体加快推动人工智能与机器人、智能装备、自动驾驶、工业控制系统等物理实体深度结合，使人工智能具备感知环境、自主决策和执行任务的能力。美国依托特斯拉、英伟达等科技企业，推动人工智能进入自动驾驶、机器人、数字孪生和工业人工智能操作系统等领域。日本发挥机器人本体、精密制造和自动化装备优势，重点发展具备感知、学习和自主决策能力的人工智能机器人，并向制造、物流、医疗、农业等行业拓展。

人工智能赋能制造业注重全栈能力建设

人工智能与制造业融合需要算力、芯片、基础模型、工业软件、智能装备和应用场景等多方面能力共同支撑。目前主要发达经济体正围绕人工智能赋能制造业的关键环节开展系统布局。美国正加快数据中心、半导体晶圆厂等基础设施建设，并推动形成涵盖硬件、模型、软件、应用和标准的全栈式能力。欧盟围绕芯片、云计算、开源软件、数据中心和能源保障等领域加强自主布局。韩国发挥半导体制造优势，深化与全球科技巨头在人工智能工厂、算力设施和芯片制造等领域合作。

国家力量介入人工智能与制造业融合进程

人工智能与制造业融合涉及基础设施建设，投入大、技术链条长、应用场景复杂，仅依靠单个企业分散探索难以实现快速突破。主要发达经济体普遍强化政府组织和战略统筹，通过经济体计划、创新联合体、产业联盟和跨国合作等方式集聚创新资源。美国通过“创世纪计划”将联邦机构、科研平台、科技企业和非营利组织纳入人工智能研发合作框架。日本成立国产人工智能平台企业联盟，软银、索尼集团、NEC、本田等44家企业联合开发本土基础模型。韩国通过政府与大型企业共同投入，并积极引入国际资本、技术和人才资源，加强在人工智能工厂、算力设施和芯片制造等领域合作。

安全可靠可控和绿色低碳成为智能制造发展要求

人工智能进入制造、能源、基础设施等关键领域后，其风险影响已不再局限于虚拟空间，而可能直接作用于生产运行、设备安全和公共服务。同时，大模型训练、数据中心建设和智能装备规模化部署也带来较大的能源需求。欧盟通过《人工智能法案》提出风险分类、安全认证、透明度说明和人工监督等制度要求，为人工智能产业应用划定边界。同时，通过《能源领域数字化与人工智能战略路线图》，推动人工智能与能源系统深度融合，提升能源供给、调度和管理智能化水平，应对数据中心快速扩张带来的能源消耗压力。

对我国推动新一代智能制造启示

强化全栈式人工智能产业链，筑牢新一代智能制造发展根基。围绕人工智能赋能制造的完整链条，系统布局从底层支撑、核心技术到应用生态的全栈能力体系。在基础支撑层，加快高端工业芯片、智算基础设施和工业数据资源等建设，提升算力供给和数据支撑能力。在核心技术层，突破工业大模型、工业软件等关键技术，提升面向制造场景的智能化工具供给能力。在装备应用层，推动人工智能与工业机器人、智能装备、生产系统深度融合，提升智能制造技术落地能力。在生态建设层，培育平台型企业和解决方案服务商，推动形成覆盖技术研发、产品供给、场景应用和生态服务的完整体系，增强新一代智能制造自主发展能力。

聚焦垂直领域人工智能应用，提升新一代智能制造场景赋能水平。面向汽车、电子、装备、能源等重点行业，结合行业工艺流程、生产经验和业务数据，培育面向特定行业和专业场景的工业大模型及智能化解决方案。推动人工智能与工业机器人、智能装备、工业软件等融合应用，加快在研发设计、生产制造、质量管控、设备运维等环节落地，提升人工智能对制造全过程的赋能能力。

打造高能级产业创新联合体，强化新一代智能制造协同攻关能力。支持龙头制造企业联合人工智能企业、高校院所和工业软件企业，围绕关键技术、共性平台和行业应用需求开展协同攻关，推动技术研发、测试、验证、落地一体化衔接。建设面向制造业的人工智能创新平台和公共服务载体，促进算力、数据、模型、设备和应用资源开放共享，提升产业链上下游协同创新能力，形成具有持续迭代能力的智能制造创新生态。

完善人工智能治理体系，确保新一代智能制造安全可靠可控。围绕工业数据安全、算法应用规范、人机协同安全、智能装备认证等领域，加快完善标准、认证和评价机制，引导企业规范有序推进人工智能应用。加强人工智能赋能制造过程的持续监测和效果评价，及时发现模型应用、系统运行和人机协同过程中的异常问题，优化人工智能应用方案和部署方式，提升人工智能与制造流程的适配水平。

推动人工智能赋能绿色低碳转型，塑造新一代智能制造绿色竞争优势。利用人工智能对生产设备、工艺流程、能源消耗和资源利用情况进行实时感知和智能分析，精准识别生产过程中的能耗浪费、资源损耗等问题，并通过动态优化生产参数、调整运行策略，提高能源利用效率和资源利用水平，降低单位产品能耗和碳排放，实现智能化与绿色化协同发展。

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