夜雨聆风2026年7月17日，伴随世界人工智能大会（WAIC 2026）在上海启幕，上海市经信委正式印发《上海市进一步推动"AI+制造"发展的若干措施》，以13条新政为2025年8月发布的《上海市加快推动"AI+制造"发展的实施方案》按下加速键。从顶层蓝图到真金白银的落地细则，上海正在用行动证明：AI赋能制造业，不是口号，而是施工图。
一、政策背景：为什么是上海，为什么是此刻
1.1 产业基础：AI与制造的"双高地"
上海是中国为数不多的同时具备人工智能与制造业"双高地"优势的城市。截至目前，上海拥有394家规上人工智能企业，产业规模超6370亿元，同比增长39.5%；智能算力规模突破17万P，位居全国前列。与此同时，上海在集成电路、汽车、高端装备、船舶海工等先进制造业领域拥有深厚的产业积淀。
这种"双高地"禀赋，使得上海在推动AI与制造业深度融合时，既有技术供给的底气，也有场景需求的土壤。正如上海工业数字化研究院院长陈廷炯所言："上海人工智能产业的核心优势之一就是场景应用落地，上海是全国AI应用最活跃、资源聚集度最高的城市。"
1.2 国家战略：从顶层设计到地方落地
2025年12月，工信部等八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施方案（2025-2027）》，确立了"AI+制造"的国家战略框架。方案明确提出：到2027年，实现通用大模型深度赋能制造业，落地千级智能体、百个高质量数据集与五百个标杆应用场景。
在这一国家框架下，上海率先响应。2025年8月，上海印发《上海市加快推动"AI+制造"发展的实施方案》，提出"模塑申城·AI+制造"行动，设定了清晰的三年量化目标。2026年7月，13条新政接力出台，将方案从"路线图"细化为"施工图"，用真金白银打通从技术供给到场景落地的"最后一公里"。
1.3 现实痛点：制造业转型的"三不"困境
政策的紧迫性，来自制造业企业普遍面临的"不敢转、不会转、转不好"困境：
不敢转：工业AI存在"三高"难题——高准入门槛、高运营成本、高安全风险。算力、语料、模型部署的投入让许多中小企业望而却步。
不会转：制造企业有需求却找不到方案，服务商有技术却缺少真实产线场景，供需之间存在巨大鸿沟。
转不好：企业不知道自己处于什么阶段，也不知道下一步该往哪走，缺乏科学的评估标准和路径指引。
上海的政策设计，正是围绕破解这"三不"困境展开的。
二、方案核心内容拆解：从蓝图到施工图
2.1 2025年实施方案：五大任务构建顶层框架
2025年8月印发的《实施方案》，以"模塑申城·AI+制造"为总抓手，围绕五大任务展开：
任务一：强化智能要素供给。 建设工业智算云、工业语料公共服务平台，构建高质量数据集，发展工业垂类大模型和工业智能体。上海率先成立宝信软件宝联登工业平台、上海联通工业智算云公共服务平台、库帕思工业语料公共服务平台三大公共服务平台，将算力、语料、数据治理等"水电煤"式的基础要素整合为公共设施。
任务二：推动重点行业应用。 聚焦集成电路、电子信息、汽车、高端装备、船舶海工、航空航天、先进材料、钢铁、时尚消费品、医药制造10个重点行业，一业一策，打造细分领域行业模型。
任务三：打造"AI+"智能产品。 发展AI+工业软件工具（自动调优、低代码开发）、AI+工业产品与装备（工业母机、机器人、仪器仪表智能化升级）、AI+智能终端（智能计算机、陪伴机器人、智能眼镜等）。
任务四：建设"AI+制造"示范工厂。 推动建设以智能体高密度分布、多场景集成为特征的示范工厂，综合应用空间计算、多智能体协同等技术，推进人形机器人等具身智能实用化部署。
任务五：优化产业生态。 培育综合集成服务商和专业服务商，编制成熟度评估指引和场景建设指南，常态化组织供需对接。
2.2 2026年13条新政：五条主线加速落地
2026年7月的13条新政，可以看作《实施方案》的"加码版"，核心思路是将AI从辅助工具推到制造业核心环节。13条措施围绕五条主线展开：
主线一：工业智能化要素发展（第1-5条）
表格
措施 核心内容 最高支持
关键核心技术攻关 工业垂类大模型、物理AI、工业智能体、文生三维零部件设计等 2000万元/项
工业数据治理 工业高质量数据集平台、"老师傅"经验数据治理方法论 2000万元
"模数共振"行动 高端装备、航天、船舶等重点行业开发行业模型 —
工业智能体深入核心环节 复杂任务规划、精准工具调用、工业系统交互适配 —
工业互联网平台升级 场景模型、语料加工工具、智能体商店、"小快轻准"方案 2000万元
主线二：高价值场景建设（第6-7条）
第6条鼓励前沿创新验证与标杆场景建设，支持建设制造业AI应用中试基地（最高2000万元），推动具身智能机器人打造实景应用场景（最高1000万元）。第7条建设推广"一图四清单"——绘制行业数智化转型场景图谱，梳理数据要素、知识模型、工具软件、人才技能"四清单"。
主线三：降低智能要素使用成本（第8条）
这是13条新政中力度最大、最具突破性的一条。具体包括：
算力补贴：租用非关联方智能算力资源，最高补贴4000万元——这是全文件的"天花板"。
模型调用补贴：调用或私有化部署第三方大模型，最高补贴500万元。
语料购买补贴：购买高质量语料用于研发应用，最高补贴500万元。
体验举措：发放Token体验券，推出算力惠企方案，鼓励工业智算云平台提供免费试用。
这一条直击中小企业"用不起AI"的核心痛点。
主线四：创新主体智能化转型与智能产品供给（第9-10条）
第9条打造"AI+制造"样板企业，支持全流程数智化转型示范（最高2000万元），实施新一轮智能工厂领航计划。第10条加强智能产品供给，覆盖AI原生工业软件（最高1000万元）、工业母机与机器人首台套突破（最高2000万元）、AI终端产品（最高2000万元）。
主线五：产业生态优化（第11-13条）
第11条培育高水平工业AI服务商，围绕语料数据、智算云、模型平台、智能体、具身智能、AI安全6个方向构建服务商体系。第12条加强复合型人才培育，建设"AI+制造"人才培养平台，组织前沿部署工程师培训。第13条持续优化产业生态，常态化供需对接、编制评估指引、金融信贷支持。
2.3 资金力度一览
13条新政中，明确标注最高支持金额的措施如下：
💡 可以看到，算力补贴以4000万元位居所有措施之首，凸显了上海降低企业AI使用门槛的决心。核心技术攻关、数据治理、平台升级等"硬投入"措施普遍达到2000万元级别。
三、三年目标解读：六个数字背后的雄心
《实施方案》设定了六个核心量化目标，力争通过三年努力实现：
3.1 3000家制造企业智能化应用：规模化的底座
3000家企业的目标，意味着上海要在三年内推动相当比例的制造业企业完成AI应用的实质性落地。这不是简单地上系统、装软件，而是要求企业在研发设计、生产制造、供应链管理、经营管理与服务等核心环节实现智能化升级。
值得注意的是，自2025年8月方案印发以来，上海已完成三轮资金支持，落地示范场景60余个，市经信委制造业智能专项资金支持已达2亿元，申请企业数十家，其中近半数为民营企业。这一数据表明，政策的撬动效应已经开始显现。
3.2 10个行业标杆模型：一业一策的深度
10个行业标杆模型，对应的是方案首批聚焦的10个重点行业：集成电路、电子信息、汽车、高端装备、船舶海工、航空航天、先进材料、钢铁、时尚消费品、医药制造。每个行业都需要构建细分领域的行业模型，发展面向特定场景的专用小模型，形成多层次工业模型体系。
以钢铁行业为例，华院计算自研的钢铁行业大模型，凭借小样本学习算法，仅需400至2000条样本即可实现高精度配煤配方优化，而传统模型需要5万到10万条样本。在某钢铁企业的落地项目中，每年节约成本3000万至6000万元。
3.3 100个标杆智能产品与100个示范应用场景：从点到面的辐射
100个标杆智能产品覆盖AI原生工业软件、智能装备和AI终端三大方向。100个示范应用场景则围绕制造业全流程展开：研发设计（智慧实验室、虚拟仿真设计）、中试验证（智能虚拟中试）、生产制造（智能柔性装配、无损智能缺陷检测）、供应链管理（动态排产、弹性供应链）、经营管理与服务（智能体决策分析、智能碳排放管理）。
目前，上海已围绕"链主"企业及服务商提炼50项场景需求并对外发布，形成两批共30篇场景建设指南，覆盖制造全环节和十大重点制造领域。
3.4 10个示范工厂与5家综合集成服务商：标杆引领与生态支撑
10个"AI+制造"示范工厂，以智能体高密度分布、多场景集成为特征，是AI深度融入制造业的"终极样板"。目前，上海已培育首批10家"AI+制造"样板企业，分别聚焦标志性全流程智能转型、标志性智能产线和标志性智能产品进行突破。
5家综合集成服务商的目标，则指向生态构建。目前上海已围绕工业模型、语料、具身智能、智算平台等领域遴选44家专业服务商，构建了较为完善的服务供给体系。
3.5 L1-L4四级评估体系：让企业"看清自己，看清方向"
除了六个量化目标，上海还在编制《上海市制造企业人工智能应用成熟度评估指引》，围绕研发设计、生产制造、供应链管理、经营管理与服务四大环节，提炼45个应用场景清单及其建设成效要求，最终将企业映射至L1-L4四级评估体系：
L1 辅助感知级：AI作为辅助工具，提供感知和提醒能力
L2 辅助决策级：AI参与决策建议，人类保留最终决定权
L3 自主执行级：AI在限定场景内自主执行任务
L4 自主优化级：AI具备跨场景自主学习与持续优化能力
这一评估体系的意义在于，它填补了制造业应用AI专项能力的评估标准空白，让企业既能看清自己所处阶段，也能看到下一步该往哪走。
3.6 "十五五"远景：更宏大的图景
三年目标只是起点。根据上海"十五五"规划远景，到"十五五"末，上海将实现5000家以上制造企业智能化升级，建成500个以上智能工厂，推动10万台人形机器人进工厂，规上工业企业智能体普及率超80%。13条新政正是连接三年目标与"十五五"远景的关键桥梁。
四、标杆案例：车间里的AI变革
政策的生命力在于落地。自《实施方案》发布以来，上海制造业的车间里已经涌现出一批令人瞩目的AI应用案例。
4.1 振华重工：焊接缺陷识别准确率达98%以上
在高端装备制造领域，重型钢结构核心构件的焊接质量直接关系到重大工程的本质安全。传统质检长期依赖事后无损检测，反馈滞后、返修成本高昂。振华重工在钢桥项目板单元气体保护焊焊接中采集海量多模态数据，建设焊接缺陷分析高质量数据集，打造焊接缺陷智能识别能力。经过大小模型通专结合的反复调校，气孔、咬边、未焊透缺陷的识别准确率已达98%以上。
4.2 外高桥造船：仓库管理从30人到3人
在外高桥造船厂，建造一艘大型邮轮涉及超2500万个零部件。在一座6000平方米的立体仓库里，工作人员扫描货品后，AGV搬运车自动驶来装上物资，交给码垛机器人堆放入库，全程不到4分钟。原本管理这个仓库需要30多人，如今只需3人，出入库效率提升50%。此外，外高桥造船还研发出"AI研发设计助手"，推动船东船检意见分析从"被动应答"走向"智能辅助"。
4.3 上海汽轮机厂：设计周期从30天缩短至14天
在上海电气旗下的上海汽轮机厂，试点叶片工艺生成智能体，通过三维模型特征提取和工艺语料学习，自动生成零部件的工序、动作序列和关键参数，将设计周期由30天缩短至14天，效率提升超过50%。
4.4 松应科技：物理AI仿真，50条数据训练出90%成功率
松应科技的物理AI仿真系统可精准模拟重力、摩擦力、碰撞等真实物理规律，让机器人在虚拟环境中大规模并行试错。仅用50条基础数据、30分钟仿真训练，机械臂作业成功率就能突破九成，部署到真实产线的成功率高达95%至99%。
4.5 华院计算：小样本学习破解钢铁行业数据难题
钢铁行业训练样本普遍不足，传统模型需要5万到10万条样本才能起效。华院计算自研的小样本算法只需400至2000条样本即可实现高精度配煤配方优化，在某钢铁企业每年节约3000万至6000万元成本。其表面缺陷检测系统的分类准确率达到85%以上，已应用于钢铁、能源等重工业领域。
这些案例并非孤立生长，其背后是一整套系统性的政策设计在托底。正如上海市工业互联网协会秘书长王旭琴所说："当下企业转型的核心变化，是从'为系统架构买单'转向'为实际效果买单'。"
五、对制造业数字化转型的深远影响
5.1 降低门槛：让中小企业"用得起"AI
13条新政中最具突破性的，是第8条"降低智能要素使用成本"。算力补贴最高4000万元、模型调用补贴最高500万元、语料购买补贴最高500万元，再叠加Token体验券和免费试用政策，这套"组合拳"直击中小企业"用不起AI"的核心痛点。
库帕思打造的工业语料公共服务平台采用"三层同心圆"逻辑：最外层是全行业通用的通识数据，由平台统一供给；中间层是占比约八成的行业共性数据，避免企业重复投入；最内层是企业专属的核心工艺数据，通过本地化部署确保安全。截至目前，该平台已汇聚百TB级通专语料，服务电气、华力等十余家重点制造企业。
5.2 标准化指引：让企业"知道怎么转"
上海编制的"一场景一指引"体系，是破解"不会转"困境的关键工具。首批12篇场景建设指南已于2026年1月发布，覆盖汽车、钢铁、高端装备等行业；第二批18篇也于近期亮相，形成覆盖制造全环节和十大重点制造领域的完整指引体系。
同时，上海还在推动"一图四清单"——由制造企业、数字化服务商、研究院所、行业协会等组建场景图谱联合体，绘制行业数智化转型场景图谱，梳理数据要素、知识模型、工具软件、人才技能"四清单"。这一举措让每一家想转型的制造企业，都不必从零开始试错。
5.3 生态构建：从"单打独斗"到"协同作战"
上海的生态构建策略，可以概括为"点-链-面"三层递进：
点的突破：培育10家样板企业，让龙头企业蹚出可复制的经验。
链的贯通：遴选44家专业服务商，围绕语料数据、智算云、模型平台、智能体、具身智能、AI安全5个方向构建服务供给体系。
面的生态：常态化组织供需对接，编制评估指引和场景指南，推动银行信贷和产业基金加大支持。
以下是方案发布以来的生态建设进展：
💡 从数据可以看出，自2025年8月方案印发不到一年时间，上海已在样板企业培育、服务商遴选、场景需求发布、建设指南编制等方面取得实质性进展，生态体系初具规模。
六、与全国政策共振：地方标杆的示范效应
6.1 全国"AI+制造"政策浪潮
截至2026年6月，全国已有超过20个省市发布本地的"AI+制造"实施方案或配套政策。这些政策不再是宽泛的方向性文件，而是包含具体的补贴金额、申报条件、考核指标的行动方案。
据新工业网统计，31个省区市均已出台AI扶持政策，各地不再盲目跟风发展通用大模型，而是依托自身产业基础、资源禀赋找准差异化赛道。以下是主要省市的政策要点对比：
表格
省市 核心政策 核心量化目标 特色定位
上海 《加快推动"AI+制造"发展的实施方案》+13条新政 3年3000家企业、10个行业模型、100个产品、100个场景、10个示范工厂 规模化应用+标杆引领+生态构建
北京 《人工智能赋能工业互联网高质量发展实施方案》 100个数据集、50家方案商、100个智能体 AI技术源头创新与高端场景适配
江苏 《"人工智能+制造"实施方案》 规上企业诊断全覆盖、1万家基础级智能工厂自测 全域诊断、分层赋能、三级梯度培育
浙江 《"人工智能+制造业"深度融合行动方案》 30个行业模型、200个典型场景、中小企业普及率80% 中小企业普惠赋能、产业集群升级
山东 《"人工智能+制造"行动方案（2026-2028）》 AI产业营收2500亿、100个场景、100+国家级智能工厂 "一业一市"揭榜挂帅、传统重工转型
广东 制造业数字化转型AI赋能计划 聚焦电子信息、汽车、家电等"一链一策" 软硬协同、具身智能、AI芯片国产替代
6.2 上海的差异化优势
在各地纷纷布局"AI+制造"的背景下，上海的差异化优势体现在三个方面：
一是"双高地"禀赋。 上海同时拥有强大的AI产业基础（394家规上企业、6370亿产业规模）和深厚的制造业积淀（集成电路、汽车、高端装备等），这种"供需两端"的双重优势在全国并不多见。
二是公共平台先行。 上海率先建设工业智算云、工业语料平台、工业互联网平台三大公共服务平台，将算力、语料、数据治理等基础要素整合为公共设施，避免了企业各自摸索、重复造轮子。这一范式在全国具有开创性。
三是标准化体系引领。 上海率先编制"AI+制造"成熟度评估指引（L1-L4四级体系）和"一场景一指引"场景建设指南（30篇），为企业提供科学的评估标准和转型路径。这些标准不仅服务上海本地，更具有全国推广价值。
6.3 从地方实践到全国示范
上海市经信工作党委副书记、市经济信息化委主任汤文侃表示，依托世界人工智能大会这一开放合作平台，上海将持续推动技术供给、场景需求、产业资本和专业服务高效协同，加快形成更多可复制、可推广、可规模化的"AI+制造"示范应用和样板企业，推动人工智能赋能新型工业化。
上海的实践，正在为全国"AI+制造"行动提供一个可参考的"上海样本"：从顶层设计到落地细则，从技术攻关到成本降低，从样板企业到生态构建，形成了一个完整的政策闭环。
七、结语：从"有想法"到"能实现"
上海"AI+制造"实施方案及13条新政的出台，标志着中国制造业数字化转型进入了一个新阶段——从概念探索走向规模化落地，从单点应用走向全链条贯通，从企业自建走向生态共建。
六个三年目标——3000家企业、10个行业模型、100个智能产品、100个示范场景、10个示范工厂、5家综合服务商——不是简单的数字堆砌，而是一个完整的转型生态的骨架。13条新政中的真金白银——从4000万元算力补贴到500万元语料补贴——不是撒胡椒面，而是精准滴灌，直击企业转型痛点。
"AI+制造"的竞速刚刚开始。上海正在用行动证明，不仅要参与这场变革，更希望成为新规则的书写者之一。而对于全国数以百万计的制造企业而言，上海的实践提供了一份弥足珍贵的"施工图"——从"有想法"迈向"能实现"，从"不敢转"走向"主动转"。
在这个AI重塑全球产业格局的时代，谁能率先打通AI与制造业深度融合的"最后一公里"，谁就能在新一轮产业变革中占据先机。上海，正在努力成为那个先行者。
参考资料：
上海市经信委，《上海市加快推动"AI+制造"发展的实施方案》，2025年8月
上海市经信委，《上海市进一步推动"AI+制造"发展的若干措施》，2026年7月17日
工信部等八部门，《"人工智能+制造"专项行动实施方案（2025-2027）》，2025年12月
据《AI产业跑出创新"加速度"——来自上海的调查》（经济日报，2026年7月20日）
据《实效为王 上海以AI赋能制造业全域升级》（上海市企业服务云，2026年7月16日）
据《上海发布的AI+制造13条扶持新政具体有哪些？》（新浪财经，2026年7月18日）
据《31省"AI+制造业"行动实施方案及量化目标解读》（新工业网，2026年7月13日）
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