9月20日，2026世界制造业大会在合肥开幕，工业和信息化部副部长辛国斌在致辞中表示，工信部将以新一代智能制造为主攻方向，大力发展开源基座模型和垂类模型，深入推进“AI+制造”。对普通工厂和制造业从业者来说，这意味着AI能力正从互联网走向生产线，中小企业未来有望以更低门槛用上工业智能工具。
辛国斌在致辞中强调，智能制造是制造强国建设的主攻方向，而大模型等人工智能技术正在重塑研发、生产、质检与供应链各环节。“垂类模型”指在制造、质检、工艺优化等具体行业场景中训练的专业模型，开源基座模型则把底层通用能力以开放方式提供，降低企业与开发者重复造轮子的成本。两者结合，被认为能加快AI在实体经济中的落地速度。
近年来，国内大模型竞赛多集中在通用对话与文生内容，工业场景的渗透相对滞后。制造业的痛点在于数据分散、工艺know-how封闭、单厂样本量有限，通用模型往往“听不懂车间语言”。开源基座模型的出现，让装备、汽车、电子等行业可以在同一底模上做微调，把行业知识与现场数据喂进去，形成能直接服务于排产、缺陷检测的专用能力。
从产业层面看，“AI+制造”的政策推进与多地已落地的智能制造试点形成呼应。安徽合肥依托中国科大、合工大等高校与一批装备企业，正在构建从算力到应用的人工智能产业带；本次大会亦集中展示了工业大模型、人形机器人与智能产线等方向的最新进展。政策定调有助于引导算力、数据与场景资源向制造业倾斜。
对中小企业而言，最现实的变化可能是“用AI的门槛”在下降。过去一套工业视觉质检系统动辄需要自建算法团队与昂贵标注，开源底模加行业微调的模式有望把这类能力做成可订阅的标准化服务，让中小工厂以更低投入接入智能质检与预测性维护。当然，数据治理、工艺沉淀与复合型人才，仍是落地绕不开的前提。
工信部此次表态延续了近年“人工智能+”行动的政策脉络，将落点从消费互联网进一步推向实体经济主战场。相关支持如何转化为具体项目、资金与标准，仍有待后续配套政策明确。
信息来源：工业和信息化部（据2026世界制造业大会报道）
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