上海市工业互联网协会： 《2025年上海市“AI+制造”发展白皮书》 （完整版.pdf ） 以下仅展示部分内容 下载方式见文末
智能制造不是选择题，而是必答题。
随着2025年8月《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》的正式发布，上海再次站在了产业变革的最前沿。这份被称为“模塑申城·AI+制造”行动方案的出台，标志着上海正加速推进人工智能技术与制造业的深度融合，力图在全球产业竞争中抢占制高点。
一、时代的转折点：AI进入“行动智能”新纪元
当我们还在惊叹于ChatGPT能够写诗作画时，全球AI大模型技术已经悄然完成了一次质的跃迁。根据白皮书披露，AI大模型正从处理数字符号的“认知智能”，向能够理解并模拟真实物理世界的“行动智能”进行范式迁移。
大语言模型的创新已更多聚焦到“塑身”、“降耗”、“安全”等工程技术上，通用大模型的语言理解与生成能力已趋于成熟。 单纯依靠扩大模型规模以获取显著能力增量的边际效应正在减弱。
与此同时，多模态理解、复杂推理、工具调用和任务规划等能力加速发展，使大模型从“能对话、能生成”逐步迈向“可协作、可执行”的新形态。技术重心正从关注“模型本体能做什么”，转向强调“模型如何更可靠、更经济、更安全地参与真实任务执行”。
中美两国在AI发展路径上呈现出差异化特征。美国阵营在通用模型的基础能力与原始创新上保持领先，OpenAI的GPT-4系列持续设置标杆，Meta通过开源Llama系列构建了强大的全球开发者生态。而中国阵营则展现出惊人的工程迭代速度与产业融合深度，DeepSeek凭借混合专家系统架构在性能与成本效率上取得显著突破，阿里巴巴的通义千问通过全面开源策略已成为国内垂直行业应用的重要基座。
二、“AI+制造”的全球图景：从工具到操作系统
在国际上，人工智能与制造业的融合已逐渐步入“深水区”。经过早期的概念验证与试点示范，不少龙头企业已进入了以重构工具链、打造新基础设施为特征的规模化落地阶段。
PTC、Autodesk、西门子、达索等工业软件巨头正推行“嵌入式升级”战略，将AI深度植入现有工业知识体系与工具链。 工程师通过自然语言交互即可调用生成式设计、拓扑优化、智能仿真等高级功能，无需掌握专业的数据科学技能。
在高端装备与航空航天领域，生成式设计功能已开始批量应用，实现轻量化与性能的自动平衡。在半导体行业，Synopsys的DSO.ai和Cadence的Cerebrus等AI驱动EDA工具，已成为2纳米及更先进工艺芯片设计中不可或缺的环节。
制造业正在从传统的“经验驱动”和局部的“数据驱动”，迈向系统性、可预测的“物理智能驱动”新阶段。 宝马集团采用英伟达Omniverse平台，在实体工厂动工前两年便完成完整数字工厂构建；空客搭建Skywise开放数据平台，借助AI精准预测飞机零部件故障与供应链风险；特斯拉则将FSD技术背后的端到端神经网络复用于超级工厂的物流机器人与Optimus人形机器人。
三、上海优势：扎实底座+AI高地
上海之所以能够在“AI+制造”融合发展中走在前列，离不开其独特的基础优势。
上海具备完整的产业链条与扎实的产业底座。 2025年前三季度，全市规模以上工业总产值同比增长5.7%，三大先导产业制造业产值同比增长8.5%，其中人工智能制造业增长12.8%。这些数据背后，是“AI+制造”丰富的应用场景与产业基础。
人工智能“上海高地”加速崛起。 2025年前三季度，规模以上人工智能企业394家，产业规模4354.92亿元，同比增长39.6%。截至2025年12月24日，上海已有139款大模型完成备案，人工智能专业人才近30万，约占全国总数的三分之一。
更值得一提的是，上海已实施了两轮“工赋上海”行动，已成功培育40多家“工赋链主”企业，形成34个具有行业影响力的工业互联网平台，覆盖航空航天、汽车、船舶、钢铁、新材料等重点行业。扎实的数字化基础是上海成功推进“AI+制造”融合发展的关键底气。
四、顶层设计：三年计划定乾坤
2025年8月发布的《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》为上海“AI+制造”发展按下“加速键”。
计划用三年时间，推动3000家制造业企业实现智能化应用；打造10个行业标杆模型，形成100个标杆智能产品；推广100个示范应用场景，建设10个左右“AI+制造”示范工厂；发展5家左右综合集成服务商，培育一批具有竞争力的专业服务商。
在攻关基础和前沿技术方面，《方案》提出提升工业模型在工业场景中的物理仿真、视觉处理和智能决策能力；强化基础模型工业推理能力；突破工业智能前沿技术；发展工业数据治理和合成技术。
行业应用方面，《方案》聚焦集成电路、电子信息、汽车、高端装备等十大重点行业，“一业一策”分类推进，根据不同行业的特点和需求制定差异化“AI+”实施路径。
在资金支持上，上海拿出真金白银：支持开展关键技术创新，按照核定项目总投资给予最高30%、最高5000万元支持。对标杆示范场景建设项目，按照核定总投资给予最高20%、最高1000万元支持。2025年已对30个“AI+制造”项目进行扶持，专项支持资金已达2亿元，带动社会总投资近7亿元。
工商银行、农业银行等八大银行更联合发布了总额高达4000亿元人民币的专项授信额度，助力企业解决发展过程中的资金难题。
五、突破与示范：工业模型基础能力正在破局
在政策的积极引导下，宝武、智己、中国海工、中国商飞等行业巨头正以密集的资本和智力投入，努力突破工业模型基础能力瓶颈。
宝武集团：钢铁行业大模型
钢铁行业长期面临生产全流程协同效率低下、高炉冶炼等关键工序质量管控高度依赖人工经验、跨环节数据割裂严重等痛点。
宝信软件依托宝武集团全量工业数据与海量应用场景优势，发布“宝联登工业智算云平台”。平台打造“训练中心+推理网络”的异构算力架构，整合2.5TB tokens多模态数据形成高质量语料库，构建“通用基座模型+行业大模型+场景小模型”三层架构。
2024年10月首发钢铁行业大模型，梳理241个高价值应用场景。2025年底算力将达300P，2027年预计提升至1000P。已上线91个智能体，关键工序智能化覆盖率突破85%，视觉检测平均准确率提升至92.2%。高炉炉热预测工具链迁移训练周期缩短至2周，决策优化求解速率提升90%、求解质量提升10%。
中国商飞：通识能力商飞大模型
在大飞机制造这一复杂体系中，工艺装配、适航检查等核心场景面临知识传承低效、数据价值未释放、人工依赖度高等多重制约。
中国商飞联合科技伙伴，构建分层解耦、自主可控、数据驱动的一体化数智底座，遵循 “国芯国算、国数国模” 核心原则。整合超10B tokens优质航空语料库，采用“优选基座+深度领域化”路径，选取参数量在30B-300B之间的国内领先大模型为基座。
工艺装配、合规审查环节效率提升约70%，翻模设计等试点场景设计效率提升50%，相关人工成本可降低20%-30%。 成功构建国内大飞机领域首个全栈自主可控企业级大模型平台。
外高桥造船：智能辅助研发设计
大型船舶设计中，设计标准散落在数百份PDF中，单次信息查询平均超30分钟。外高桥造船打造统一入口的“AI研发助手”，形成“查、译、比、记、用”全链条知识服务。
信息检索时间从30分钟缩至5分钟内，效率提升超80%；规格书比对由2人天压缩至10分钟；因规范或版本问题的设计返工率下降70%。
智己汽车：汽车智能设计仿真优化模型
汽车空气动力学设计传统CFD仿真单次需数小时至数十小时。智己汽车构建覆盖“几何生成—CFD求解—AI训练—AI推理—几何优化”的一体化智能仿真模型系统，对800万节点以上的精细汽车外形进行秒级预测，使汽车外形设计从“基于少量方案的试验式探索”迈向“基于海量方案的智能优化”。
六、关键基础设施：平台支撑能力稳步提升
工业语料公共服务平台
当前工业大模型应用普遍面临高质量语料匮乏、多模态数据分散、治理成本高昂及行业标准缺失的核心痛点。上海依托库帕思语料科技公司构建工业语料公共服务平台。
平台联合50余家行业龙头与服务机构，已形成63个总量达290TB的工业基础语料库、43万条工业思维链数据，并已发布高端装备语料建设导则等标准规范。已在船舶、航空、汽车等重点行业推进智能体场景落地，盘活大量沉睡工业数据资源。
普惠工业智算云公共服务平台
中小企业普遍面临“缺算力、缺语料、缺模型”的三重瓶颈。联通、宝信软件等企业打造普惠工业智算云公共服务平台，以“智算服务包”为核心构建全链条公共服务体系。
平台集成通用基座模型与80余个工业垂类预训练模型，支持“拖拉拽”式应用开发。目前已与西门子、新迪数字等生态服务伙伴对接，上架超20款核心智能体产品，帮助中小制造企业开辟“低门槛、快启动、高弹性”的转型路径。
七、生态构建：创新社区加速集聚
2025年4月，习近平总书记走进“模速空间”大模型创新生态社区调研，指出“上海要总结好以大模型产业生态体系孵化人工智能产业等成功经验，加大探索力度”。
模速空间是全国首个大模型创新生态社区，已推出近5万方载体，集聚200余家企业，全区集聚超700家大模型企业，基本建成涵盖上游要素层、中游模型层、下游垂类应用的闭环式产业生态。
2025年9月，张江人工智能创新小镇正式揭幕，以模力双塔、模力社区、模力岛等70余万平方米产业空间为核心，已汇聚600余家人工智能企业，涵盖模型、算力、数据及具身智能等领域，拥有3万余名从业者。
北杨人工智能创新小镇以上海创智学院为核心，打造“创智学院+大厂+资本+孵化+高校+中小企业”的完整生态架构，米哈游、奇瑞等头部企业已成功入驻。
八、服务商体系：五大群体协同发展
经系统培育，上海“AI+制造”服务商已形成语料数据、智算云、模型平台、智能体和应用、具身智能等五大发展群体，初步形成 “骨干引领、中小协同” 的发展格局。
在语料数据与智算云领域，库帕思、联通、宝信等企业协同构建“数据－算力”双支撑体系。
在智能体应用领域，品见智能由中科院院士领衔，依托物理机理预训练与因果推理技术，为工业场景提供决策基座支撑，已与首钢集团、国家管网等龙头企业达成深度合作。羚数智能基于大模型技术开发制造协同服务方案，荣获世界人工智能大会SAIL之星奖项。
在具身智能领域，智元机器人聚焦工业物流柔性化需求，单班高效完成800余个周转箱搬运任务，已实现小批量商用部署。飒智智能凭借自研技术为汽车零部件、3C电子等行业提供毫米级精密装配与检测服务，已服务理想汽车、强生、三菱等头部客户，成功切入全球供应商体系。
九、智能产品：三路并进创新突破
上海在工业软件、智能装备、智能终端三大产品领域进行布局，通过AI技术与原有产品技术双向深度融合。
在工业软件领域，上海天骜科技的蛋白质智能设计智能体，将候选蛋白质分子开发周期缩短40%以上；华院计算的AI表面缺陷检测系统检测精度达99.5%，效率提升3倍；新迪天工CAD软件使产品设计效率提升30%。
在智能装备领域，上海识渊科技的3D PCBA AOI质检设备识别精度较传统2D检测设备提升40%，检测效率提高1.5倍；上海拓璞数控的AI-CNC系统将零件加工效率提升20%以上，加工精度稳定性提高30%。
在智能终端领域，XREAL的AI增强现实眼镜已与上海多家智能制造企业达成合作，在工业巡检、远程协作等场景中为工作人员实时叠加虚拟信息；智己IMAIOS生态座舱深度集成业界顶级大模型，形成多场景插拔式AI矩阵平台。
十、直面瓶颈：四大挑战亟待破解
尽管成果斐然，白皮书也坦诚指出了当前制造业AI应用面临的四大问题与瓶颈：
其一，行业和场景高质量数据与语料供给不足。 制造企业积累的大量业务数据，其结构、颗粒度和语义表达方式往往并非围绕模型训练进行设计，难以直接转化为AI可利用的有效输入。某些高价值需求场景因缺少数据语料而“忍痛割爱”。
其二，可复用的成熟场景AI解决方案不多。 制造业场景具有高度差异化的特征，几乎每个场景都是一次定制化的工程项目，难以形成“可泛化”的成熟解决方案。对服务商来说，每个项目投入的人力都得单独计算，成本转嫁到企业身上，让企业愈发感觉AI“建不起”。
其三，跨业务和技术的复合型人才较为缺乏。 既懂制造机理又掌握AI技能的复合型人才培养难度极高，政府政策引导、市场需求倒逼、教育培训发力和供需双方共同成长缺一不可。
其四，企业认知和组织准备尚有欠缺。 企业对数据安全的担忧正随着AI逐步向核心业务环节渗透而过度放大；大模型的“幻觉”问题让企业过分关注风险而忽略长期价值；企业往往更多把AI当做解决具体问题的技术工具，而忽视了AI全面落地后将带来的全方面提升。
十一、企业AI能力晋升三阶段
白皮书基于对上海企业的调研与典型案例梳理，总结提炼了制造企业AI应用晋升的三个阶段：
阶段一：生产运营数据化+场景AI助手。 以提升效率为主要目标，将AI作为增强型工具嵌入现有业务流程，主要应用于文档生成、知识问答、图纸解析等任务。这一阶段的价值体现为解放重复性脑力劳动，同时为企业后续更深层次的AI应用积累初始语料与数据资产。
阶段二：基础技能和业务流程AI化。 AI不再仅仅作为“场景助手”存在，而是开始融入业务流程的关键环节，承担具有部分自主性的执行任务，成为“数字/AI员工”。企业必须开始构建企业级智能体平台，实现智能体统一调度、权限控制、语料资产管理等核心能力。
阶段三：AI赋能全业务链。 AI能力贯穿研发、设计、生产、供应链、运营、服务等全流程，实现跨部门、跨系统、跨数据源的整体协同。企业开始具备构建自身领域垂类大模型、复杂工况知识库的基础。
达成第一阶段的最大瓶颈在于基于片面认知的决策延误；达成第二阶段的最大瓶颈在于应用场景的选择错误和平台建设过晚；达成第三阶段的最大瓶颈在于复合型人才不足。
十二、未来展望：五方面政策建议
针对瓶颈问题，白皮书提出了五方面宏观政策性建议：
强化政策统筹，构建协同推进机制。 将“AI+制造”纳入上海“十五五”规划重点任务，建立专班与跨部门协调机制，以“揭榜挂帅”形式遴选“AI+制造”先锋企业和重点项目。
聚焦重点领域，持续打造示范场景。 每年以高标准严要求筛选具有案例基础、技术方案成熟、场景成效显著的典型场景，形成指南并通过多渠道广泛发布。鼓励国资国企、大型制造业链主基于场景指南开放业务场景。
深化创新融合，建立联合创新基地。 依托企业技术中心、联合实验室、制造业创新中心等创新机构，探索以AI场景或产品、领域/垂类模型、数据语料、智能企业等为研究对象的项目尝试。
培育产业生态，夯实工业AI标准底座。 率先沉淀一批国内领先、国际先进的“AI+制造”上海标准。建立健全上海工业数据分级分类制度，制定工业AI应用安全规范。
培育招引并重，补足短中长期人才缺口。 建立上海“AI+制造”领域人才需求目录，定向招引国际国内工业智能化高端人才。鼓励各方开展“AI+制造”专业技能培训，发放职业技能等级证书。
结语
正如白皮书所言：对制造企业来说，真正有价值的并非AI技术本身，而是利用AI解决具体的场景问题。
上海正站在“AI+制造”这场深刻变革的最前沿。这里既有全球最完整的制造业体系之一，也有国内最活跃的人工智能创新生态。当“上海制造”遇上“上海AI”，一场化学反应正在悄然发生。
对于制造业企业而言，智能制造不是选择题，而是必答题。那些能够清醒认知自身所处阶段、科学规划AI赋能路径、统筹解决人才和数据瓶颈的企业，将在这场变革中赢得先机。正如白皮书所建议的：从战略上认清AI建设是一项系统工程，从战略、组织、资金、技术、人才、场景多维度统筹规划，建立基础能力和运营管理体系，有序投入资源，选择适合自身的技术路径，小步快走，短期内就能得到超乎预期的回报。
这也许正是上海“AI+制造”实践给予我们最宝贵的启示。
本文根据《2025上海市“AI+制造”发展白皮书》内容整理分析，旨在传播行业前沿信息，不构成任何投资建议。
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