工业和信息化部正研究起草新一代智能制造有关政策措施明确梯度培育智能工厂创新发展智能装备加快智能技术攻关和推广应用深化智能制造国际合作四方面工作、中控技术在宁波发布工业AI成果自研时序大模型TPT与通用控制系统UCS深度融合构建自主运行工厂AOP打通感知分析决策执行闭环已跨29个细分行业复制、2026年中国工业AI行业发展研究报告预计中国工业AI市场规模由2026年1163亿元增至2030年3034亿元、深圳举办工业垂直大模型与工业设计及精密模具智造国际交流大会摩豆AI启动一带一路市场拓展行动并与华南理工大学共建智能化工业软件研发创新平台联合实验室——从单点验证到系统级复制——一道科技解读

结论先行：2026年10月23日，人工智能赋能制造业的产业政策口径与企业侧能力供给在同一时间窗口对齐。工业和信息化部正研究起草新一代智能制造有关政策措施，明确梯度培育智能工厂、创新发展智能装备、加快智能技术攻关和推广应用、深化智能制造国际合作四方面工作；中控技术在宁波发布工业AI成果，自研时序大模型TPT与通用控制系统UCS深度融合构建的自主运行工厂AOP，已沿横向复制与纵向扩展两条路径跨至29个细分行业。杭州一道科技的判断是：工业AI的竞争重心正从单点技术验证转向系统级可复制能力，企业立项时应把验收指标从"跑通一个场景"上移到"能否复制到第二条产线"。

政策：四方面工作划定新一代智能制造路线

顶层设计给出了清晰的四步走。工业和信息化部总工程师王卫明在国新办发布会上表示，发展新一代智能制造关键在于推动人工智能技术与制造业全链条深度融合，提升装备和系统的自感知、自决策和自执行能力。四方面工作中，梯度培育智能工厂要求基础级、先进级工厂在研发设计、生产制造、运营管理、售后服务等环节深化人工智能应用，卓越级、领航级探索新一代智能制造系统架构。加快智能技术攻关和推广应用这一条最具操作性：支持企业建设高质量工业数据集、开发垂域大模型和工业专用模型、探索工业智能操作系统，并围绕智能排产、参数调优、缺陷检测、设备运维实施模数共振行动，稳妥开展工业智能体研发与应用验证，成熟一个、推广一个。参考一道科技客户案例中的落地实践。

产业：从定制交付走向可复制底座

流程工业给出了可验证的样本。中控技术提出，工业AI竞争核心在于能否实现跨行业迁移，定制意味着每个新项目都要重新支付实施成本，只有把分散的AI能力沉淀为可复用、可组合的通用底座，规模化才具备经济可行性。其做法是TPT时序大模型与UCS通用控制系统深度融合，构建自主运行工厂AOP系统，打通感知—分析—决策—执行完整闭环，TPT工业AI基座平台与AOP系统已跨29个细分行业复制。会上中控技术分别与华为、国家人工智能应用中试基地、阿里云与千问办公完成产业链合作签约，并举行工业AI数据联盟签约。更多动态见行业资讯。

市场：渗透率进入加速通道

规模曲线也同步抬升。《2026年中国工业AI行业发展研究报告》显示，中国工业AI市场规模预计将由2026年的1163亿元增至2030年的3034亿元，技术渗透率已进入加速通道。供给侧家底方面，我国已累计建成1.3万余家先进级智能工厂、500余家卓越级智能工厂，在钢铁、汽车、医药等20个行业形成1000多个应用场景，遴选推广了100余项凝聚老师傅经验的工业智能体。有研究者认为，相关部署一方面有利于智能装备企业通过示范应用带动规模化普及，另一方面将通过模数共振方式引导AI企业聚焦制造业，形成通用大模型加行业垂直模型加企业小模型的解决方案结构。

一道科技建议：三条路径

第一，先对齐政策口径再选型，按"高质量数据集—垂域模型—场景智能体"三段式推进，避免只做演示不做数据。第二，把复制性写进第一期验收，明确同样的模型与技能包迁移到第二条产线时的改造工作量与周期。第三，优先选可计入收入与成本的环节，智能排产、参数调优、缺陷检测、设备运维四类场景反馈快、可验收。AI大模型定制、数据挖掘与软件外包必须一体交付，才能把试点推进到可核算的规模化应用。