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2026 年上半年, 我国制造业人工智能重点场景应用普及率达 34.2%
制造业的智能化进程正在提速。在安徽合肥举行的 2026 世界制造业大会上 , 国家工业信息安全发展研究中心发布了《制造业数智化转型能力水平(2026)》, 其中一组数据勾勒出当前转型的真实进度: 今年上半年, 我国制造业人工智能重点场景应用普及率达到 34.2%, 全国两化融合发展水平则升至 67.1。
📌 从数字化到智能化: 一条清晰的演进线
先看数字化底座。研发设计、生产制造、经营管理三个环节中, 实现数字化普及的企业比例分别为 86.3%、69.5% 和 81.4%。研发与经营管理两端走得更快, 生产制造环节相对滞后, 这符合制造业改造中“前端易、车间难”的一般规律。
再看网络化融通。全国已有近五成企业开展网络化协同, 数字孪生、链网协同、智能生产等新模式加速落地。从单点数字化到跨环节协同, 这一步意味着数据开始在企业内部乃至产业链上流动起来。
🔍 智能化应用:34.2% 背后的结构
最受关注的是智能化指标。人工智能技术重点场景应用普及率达 34.2%, 较上年增长 5.5 个百分点。这意味着过去一年间, 每 100 家制造企业里大约多出 5 家将 AI 引入到具体业务场景中。
更值得留意的是另一项数据:10.6% 的规模以上制造业企业已依托人工智能大模型赋能业务革新。大模型落地制造并非易事, 涉及数据治理、场景适配与成本核算, 这一比例说明探索已从概念验证进入小范围实践阶段。
💡 几个关键看点
- 增长节奏:AI 应用普及率一年提升 5.5 个百分点, 智能化正从示范项目走向规模化铺开。
- 环节差异: 数字化在研发、管理环节普及率均超八成, 生产制造环节仍有明显提升空间。
- 协同深化: 近半数企业开展网络化协同, 数字孪生等新业态不再只是展台概念。
- 大模型试水: 超过一成规上企业将大模型用于业务革新, 制造业 AI 应用开始向纵深发展。
📊 行业观察: 协同推进意味着什么
将上述数据放在一起看,可以读出一个阶段性特征: 数字化打底、网络化连接、智能化提效, 三者不再是先后接力的关系, 而是同时发生、相互支撑。研发设计环节的高数字化率为 AI 建模提供了数据基础, 网络化协同则为大模型在供应链、排产等场景的落地创造了条件。
对制造企业而言,这一阶段的挑战不再是“要不要做”, 而是如何在生产制造等薄弱环节补齐数字化短板, 同时避免 AI 应用停留在单点试验。对服务商而言, 能够打通数据链路、适配具体工艺场景的方案, 将比通用工具更具竞争力。
🚀 总结
围绕“2026 年上半年, 我国制造业人工智能重点场景应用普及率”，这一部分可从背景、现状与影响三个角度理解其关键信息。结合已公开内容来看，核心结论是趋势已较为明确，但细节仍需结合后续进展持续观察。
