研报速递 
预计到2026年，中国的发展战略将更加聚焦于通过科技自立自强来塑造新质生产力，突破外部围堵，保障产业链安全。其核心将是通过深度推进人工智能与智能制造的融合，实现产业体系的全面升级。
三大重点方向主要涵盖：
1. 智能制造：从“示范应用”走向“全面深度赋能”
· “灯塔工厂”普及化： 国家将鼓励和支持更多行业龙头建设智能工厂，并推动其经验向产业链上下游的中小企业溢出，解决“大企业建、小企业看”的问题。
· 工业互联网平台深化： 平台将从设备连接、数据可视化的初级阶段，迈向基于AI的工艺优化、预测性维护、能耗管理和柔性生产调度，实现真正的“数据驱动制造”。
· “工业母机”与核心工业软件攻坚： 针对高端数控机床、精密仪器等“制造机器的机器”，以及CAD/CAE/EDA等工业设计软件，集中力量突破“卡脖子”环节，确保智能制造根基的自主可控。
2. 人工智能：从“通用模型”走向“行业深度垂类应用”
· 行业大模型成为主战场： 在通用大模型的基础上，重点发展面向特定工业场景的垂类AI模型，如钢铁行业的配矿优化模型、半导体行业的缺陷检测模型、汽车行业的仿真设计模型等。
· AI for Science（科学智能）: 将AI广泛应用于新材料发现、新药研发、流体力学模拟等前沿科研领域，缩短研发周期，从源头上驱动创新。
· 端侧AI与边缘计算： 推动AI算法下沉到工厂车间、设备终端，实现实时、低延迟的智能决策，减少对云端算力的绝对依赖，提升生产安全与效率。
3. 支撑体系：构建安全韧性的现代化产业链供应链
· “数字孪生”赋能供应链： 利用AI和物联网技术，为整个供应链创建虚拟映射，实现对物流、库存、产能的实时模拟与优化，大幅提升供应链的预测能力和抗风险韧性。
· “绿智融合”成为硬指标： “智能制造”必须与“绿色制造”紧密结合。AI将用于优化能源消耗、降低碳排放，实现精准减排。智能制造工厂将是高效、绿色、低碳的典范。
· 供应链安全与国产替代： 在芯片、关键原材料、核心零部件等领域，通过智能制造提升国产产品的质量、一致性和成本竞争力，加速完成在高附加值领域的国产化替代。
#产业发展趋势 #工业数字化 #创新解决方案
#智能化技术 #人工智能未来 #高校研发科技
三大重点方向主要涵盖：
1. 智能制造：从“示范应用”走向“全面深度赋能”
· “灯塔工厂”普及化： 国家将鼓励和支持更多行业龙头建设智能工厂，并推动其经验向产业链上下游的中小企业溢出，解决“大企业建、小企业看”的问题。
· 工业互联网平台深化： 平台将从设备连接、数据可视化的初级阶段，迈向基于AI的工艺优化、预测性维护、能耗管理和柔性生产调度，实现真正的“数据驱动制造”。
· “工业母机”与核心工业软件攻坚： 针对高端数控机床、精密仪器等“制造机器的机器”，以及CAD/CAE/EDA等工业设计软件，集中力量突破“卡脖子”环节，确保智能制造根基的自主可控。
2. 人工智能：从“通用模型”走向“行业深度垂类应用”
· 行业大模型成为主战场： 在通用大模型的基础上，重点发展面向特定工业场景的垂类AI模型，如钢铁行业的配矿优化模型、半导体行业的缺陷检测模型、汽车行业的仿真设计模型等。
· AI for Science（科学智能）: 将AI广泛应用于新材料发现、新药研发、流体力学模拟等前沿科研领域，缩短研发周期，从源头上驱动创新。
· 端侧AI与边缘计算： 推动AI算法下沉到工厂车间、设备终端，实现实时、低延迟的智能决策，减少对云端算力的绝对依赖，提升生产安全与效率。
3. 支撑体系：构建安全韧性的现代化产业链供应链
· “数字孪生”赋能供应链： 利用AI和物联网技术，为整个供应链创建虚拟映射，实现对物流、库存、产能的实时模拟与优化，大幅提升供应链的预测能力和抗风险韧性。
· “绿智融合”成为硬指标： “智能制造”必须与“绿色制造”紧密结合。AI将用于优化能源消耗、降低碳排放，实现精准减排。智能制造工厂将是高效、绿色、低碳的典范。
· 供应链安全与国产替代： 在芯片、关键原材料、核心零部件等领域，通过智能制造提升国产产品的质量、一致性和成本竞争力，加速完成在高附加值领域的国产化替代。
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