近日，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（下称《实施意见》）申捷策略，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。《实施意见》旨在加快推进人工智能技术在制造业融合应用,打造新质生产力，全方位、深层次、高水平赋能新型工业化。
新年伊始，多部门就联合印发人工智能相关文件，这也进一步向外界传递出一个清晰信号：人工智能正加速走出实验室和屏幕的限制，走进工厂车间、走进我们的生活场景，成为重塑真实物理世界的核心驱动力。
当前，能够明显看到的趋势是，我们正处于一个由“数字AI”向“物理AI”跃迁的关键节点。过去几年里，大众对人工智能的认知申捷策略，大多还是停留在大语言模型、创意生成等纯数字化的软件领域，但随着技术的深度演进，AI的触角已经深刻延伸至制造业的肌理。
近日，英伟达首席执行官黄仁勋在2026国际消费电子展（CES）上的演讲，同样也谈到了这一技术趋势。他认为，“物理AI”将成为下一波人工智能浪潮的中心。所谓物理AI，即是能够理解、感知并作用于物理世界的智能系统，它不再仅仅是处理信息的算法，而是能够与工厂设备、机器人和复杂生产线深度耦合的“工业大脑”。这一趋势预示着，2026年将成为软硬件协同发展的大年，人工智能对实体经济的影响力将迎来指数级跃升。
软硬件协同发展之所以成为2026年的大趋势，源于制造业复杂环境对AI提出的严苛要求。在工厂车间，AI需要的不仅是逻辑推理能力申捷策略，更需要极高的实时性、精确性和稳定性。这就要求底层芯片、传感器等硬件必须与上层算法模型进行“深度对齐”。我们看到，高性能算力不再仅仅堆叠在云端，而是通过边缘计算模块下沉到每一个机械臂、每一台机床上。
这种“硬科技”与“软智能”的无缝整合，使得AI能够实时解析物理规律，预测毫秒级的运动轨迹，从而让柔性制造、极高精度组装等过去难以想象的场景成为可能。软硬件的边界正在模糊，取而代之的是一种相互赋能、迭代升级的新型工业生态。
通过“人工智能+制造”的深度赋能，传统产业正在经历一场真正意义上的“降本增效”。从原材料的智能配比到生产过程的自动排程，从产品质量的视觉检测到供应链的精准预测，AI正在全方位优化资源的配置效率。更重要的是，它催生了大量新业态。例如，基于物理AI驱动的具身智能机器人开始大规模进入组装线，它们不仅能从事重复性劳动，更能通过自主学习处理复杂的工艺难题。这种生产力的变革，正成为支撑经济高质量增长的新引擎。
但必须看到的是，AI技术供给的安全可靠与产业应用的深度融合仍需持续攻坚。八部门印发的《实施意见》特别强调了关键核心技术的安全可靠供给，这正是针对当前复杂国际环境下，确保产业链供应链韧性的深远考量。
接下来，我们需要更加关注算法的透明度、硬件的自主化以及数据的安全流动。只有当AI技术在制造业的应用既具备“智慧”又拥有“铠甲”，它才能真正成为赋能新型工业化的定海神针。
今天的人工智能，已经不再仅是数据，也不是简单用来“闲聊”的数字玩具，而是一种生产工具。展望未来，AI对经济的影响，有望出现从“局部盆景”到“全面森林”的跨越。在这个进程中，中国制造有先发优势申捷策略，也应当加速起跑。
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