一、政策背景与政策目标：三年打造“AI 制造”新高地
2024年8月19日，上海市经济和信息化委员会等多部门联合发布《上海市加快推动“AI 制造”发展的实施方案》（以下简称《实施方案》），标志着上海在推动人工智能与制造业深度融合方面迈出了关键一步。《实施方案》明确提出，未来三年将重点实施“模塑申城·AI 制造”行动，目标是通过技术赋能，实现制造业的高端化、智能化、绿色化与融合化发展。
具体目标包括：
推动3000家制造业企业实现智能化应用；
打造10个行业标杆模型，形成100个标杆智能产品；
推广100个示范应用场景，建设10个左右“AI 制造”示范工厂；
发展5家左右综合集成服务商，培育一批具有竞争力的专业服务商。
这一系列目标不仅体现了上海在制造业智能化升级上的战略高度，也预示着未来制造业将进入“AI驱动、数据赋能”的新阶段。
二、政策亮点：从技术研发到金融支持，构建全链条生态体系
1. 技术突破：构建多层次工业模型体系
《实施方案》强调要在基础和前沿技术上实现突破，包括多模态算法创新、物理仿真能力提升、视觉处理能力增强、智能决策能力优化等。这些技术将为制造业提供更强大的AI底层支撑，尤其在集成电路、汽车、高端装备等重点行业，构建起“大模型 小模型”协同发展的多层次工业模型体系。
例如，在汽车制造中，AI可以通过视觉识别快速识别零部件缺陷；在钢铁行业中，时序数据分析可提升工艺流程的智能化控制水平。
2. 金融赋能：打通“AI 制造”资金链
围绕产融对接，《实施方案》提出多项金融支持措施：
将接入工业互联网的企业生产数据作为银行贷款增信项；
支持企业通过知识产权、专利技术进行质押融资；
市政策性融资担保基金为符合条件的企业提供担保服务；
鼓励产业基金、社会资本精准投向语料建设、模型开发等关键领域。
这一系列金融政策的出台，意在缓解制造企业在智能化升级过程中面临的融资难题，为“AI 制造”生态提供可持续的资金保障。
3. 政策导向：分类施策，精准赋能
《实施方案》明确提出“一业一策”分类推进原则，针对不同行业制定差异化“AI ”实施路径。例如：
传统制造业：推进生产流程智能化改造；
新兴制造业：重点布局智能终端、AI原生赛道；
轻量化趋势：推动工业级智能体开发，实现“小切口”精准赋能。
这种分类施策的思路，体现了政策的系统性与务实性，有助于不同行业在AI赋能下找准发展方向，避免“一刀切”。
三、实践路径：从人形机器人进厂到智能消费终端升级
1. AI 机器人：智能制造的新生产力
《实施方案》明确提出，要加快人形机器人进厂，建设“AI 制造”示范工厂。这不仅是机器人技术在制造业的深度应用，也是智能制造向“具身智能”演进的重要标志。
在汽车、电子信息、装备制造等重点行业，人形机器人将在装配、焊接、喷涂、物料搬运等环节实现规模化部署，提升生产效率与安全性。同时，钢铁、船舶等重工业也将推动人机协同智能制造作业单元，实现复杂工序的无人化操作。
此外，政策还提出制定工业场景人形机器人安全性、可靠性检验检测方法，推动产品“持证上岗”，为AI 机器人应用保驾护航。
2. AI 消费终端：从云端到终端的智能跃迁
在终端智能化方面，《实施方案》鼓励消费终端企业与人工智能企业合作开发端侧模型，推动云端模型向终端部署，提升终端设备的模型应用能力。这将直接推动AI计算机、AI眼镜、AI手机等新型智能终端产品的迭代升级。
例如，AI眼镜将实现更智能的AR导航与信息提示功能；AI手机将具备更强的本地化推理能力，实现更高效的语音识别、图像处理等应用。这些变化不仅提升用户体验，也为智能制造产业链上下游企业提供了新的增长点。
四、产业影响：AI 制造将重构制造业价值链
1. 制造业价值链的重构
AI技术的深度融入将对制造业的全链条进行重塑：
研发端：AI辅助设计、仿真建模，提升产品开发效率；
生产端：智能机器人、工业视觉、智能决策系统提升生产效率与质量；
供应链：AI优化库存管理、物流调度，降低运营成本；
销售端：AI客户分析、个性化推荐，提高转化率。
这种全链条的智能化升级，使得制造业从“制造”向“智造”转型，形成新质生产力。
2. 新兴服务商崛起，产业生态加速成型
政策明确提出要发展5家左右综合集成服务商，培育一批专业服务商。这意味着在“AI 制造”浪潮下，将催生出一批专注于AI模型开发、场景应用、平台服务的新兴科技企业。
这些企业将成为制造业智能化转型的重要推动者与赋能者，形成“技术 平台 服务”的新型产业生态。未来，制造业企业将不再只是设备的制造商，而是智能制造解决方案的提供者。
五、财经视角：AI 制造带来的投资机会与挑战
1. 投资机会：从硬件到软件，从制造到服务
从投资角度看，《实施方案》明确指向的投资方向包括：
AI模型与算法公司：如工业级智能体开发、垂直行业模型构建；
工业机器人与人形机器人企业：如核心零部件、系统集成商；
AI消费终端产业链：AI芯片、传感器、终端应用软件；
工业互联网平台与服务商：数据采集、边缘计算、云平台等；
智能制造综合服务商：提供从设计到落地的全流程解决方案。
对于投资者而言，关注这些细分领域的龙头公司，将有望在未来“AI 制造”浪潮中占据先机。
2. 风险与挑战：技术转化、人才瓶颈与政策执行
尽管前景广阔，但AI 制造的发展也面临多重挑战：
技术转化难度大：AI在工业场景中的落地仍需大量实验与优化；
复合型人才短缺：既懂AI又懂制造的专业人才稀缺；
政策执行与资金匹配：需避免“政策热、执行冷”现象；
企业接受度与成本压力：中小企业智能化升级动力不足。
因此，投资者在关注机会的同时，也需理性评估风险，选择具备技术积累与落地能力的标的。
六、上海“智造”新范式，或将引领中国制造业未来十年
上海市此次发布的《实施方案》，不仅体现了上海打造全球智能制造高地的战略布局，也为全国制造业转型升级提供了可复制、可推广的“上海样本”。通过“模塑申城·AI 制造”行动的深入推进，上海有望在智能制造领域实现从“制造大市”向“智造强市”的跨越。
作为一个财经博主，我认为“AI 制造”不仅是下一个风口，更是中国经济转型升级的关键抓手。未来的制造业，将是AI驱动的新质生产力的主战场，而上海，正站在这个风口的最前沿。
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2024年8月19日，上海市经济和信息化委员会等多部门联合发布《上海市加快推动“AI 制造”发展的实施方案》（以下简称《实施方案》），标志着上海在推动人工智能与制造业深度融合方面迈出了关键一步。《实施方案》明确提出，未来三年将重点实施“模塑申城·AI 制造”行动，目标是通过技术赋能，实现制造业的高端化、智能化、绿色化与融合化发展。
具体目标包括：
推动3000家制造业企业实现智能化应用；
打造10个行业标杆模型，形成100个标杆智能产品；
推广100个示范应用场景，建设10个左右“AI 制造”示范工厂；
发展5家左右综合集成服务商，培育一批具有竞争力的专业服务商。
这一系列目标不仅体现了上海在制造业智能化升级上的战略高度，也预示着未来制造业将进入“AI驱动、数据赋能”的新阶段。
二、政策亮点：从技术研发到金融支持，构建全链条生态体系
1. 技术突破：构建多层次工业模型体系
《实施方案》强调要在基础和前沿技术上实现突破，包括多模态算法创新、物理仿真能力提升、视觉处理能力增强、智能决策能力优化等。这些技术将为制造业提供更强大的AI底层支撑，尤其在集成电路、汽车、高端装备等重点行业，构建起“大模型 小模型”协同发展的多层次工业模型体系。
例如，在汽车制造中，AI可以通过视觉识别快速识别零部件缺陷；在钢铁行业中，时序数据分析可提升工艺流程的智能化控制水平。
2. 金融赋能：打通“AI 制造”资金链
围绕产融对接，《实施方案》提出多项金融支持措施：
将接入工业互联网的企业生产数据作为银行贷款增信项；
支持企业通过知识产权、专利技术进行质押融资；
市政策性融资担保基金为符合条件的企业提供担保服务；
鼓励产业基金、社会资本精准投向语料建设、模型开发等关键领域。
这一系列金融政策的出台，意在缓解制造企业在智能化升级过程中面临的融资难题，为“AI 制造”生态提供可持续的资金保障。
3. 政策导向：分类施策，精准赋能
《实施方案》明确提出“一业一策”分类推进原则，针对不同行业制定差异化“AI ”实施路径。例如：
传统制造业：推进生产流程智能化改造；
新兴制造业：重点布局智能终端、AI原生赛道；
轻量化趋势：推动工业级智能体开发，实现“小切口”精准赋能。
这种分类施策的思路，体现了政策的系统性与务实性，有助于不同行业在AI赋能下找准发展方向，避免“一刀切”。
三、实践路径：从人形机器人进厂到智能消费终端升级
1. AI 机器人：智能制造的新生产力
《实施方案》明确提出，要加快人形机器人进厂，建设“AI 制造”示范工厂。这不仅是机器人技术在制造业的深度应用，也是智能制造向“具身智能”演进的重要标志。
在汽车、电子信息、装备制造等重点行业，人形机器人将在装配、焊接、喷涂、物料搬运等环节实现规模化部署，提升生产效率与安全性。同时，钢铁、船舶等重工业也将推动人机协同智能制造作业单元，实现复杂工序的无人化操作。
此外，政策还提出制定工业场景人形机器人安全性、可靠性检验检测方法，推动产品“持证上岗”，为AI 机器人应用保驾护航。
2. AI 消费终端：从云端到终端的智能跃迁
在终端智能化方面，《实施方案》鼓励消费终端企业与人工智能企业合作开发端侧模型，推动云端模型向终端部署，提升终端设备的模型应用能力。这将直接推动AI计算机、AI眼镜、AI手机等新型智能终端产品的迭代升级。
例如，AI眼镜将实现更智能的AR导航与信息提示功能；AI手机将具备更强的本地化推理能力，实现更高效的语音识别、图像处理等应用。这些变化不仅提升用户体验，也为智能制造产业链上下游企业提供了新的增长点。
四、产业影响：AI 制造将重构制造业价值链
1. 制造业价值链的重构
AI技术的深度融入将对制造业的全链条进行重塑：
研发端：AI辅助设计、仿真建模，提升产品开发效率；
生产端：智能机器人、工业视觉、智能决策系统提升生产效率与质量；
供应链：AI优化库存管理、物流调度，降低运营成本；
销售端：AI客户分析、个性化推荐，提高转化率。
这种全链条的智能化升级，使得制造业从“制造”向“智造”转型，形成新质生产力。
2. 新兴服务商崛起，产业生态加速成型
政策明确提出要发展5家左右综合集成服务商，培育一批专业服务商。这意味着在“AI 制造”浪潮下，将催生出一批专注于AI模型开发、场景应用、平台服务的新兴科技企业。
这些企业将成为制造业智能化转型的重要推动者与赋能者，形成“技术 平台 服务”的新型产业生态。未来，制造业企业将不再只是设备的制造商，而是智能制造解决方案的提供者。
五、财经视角：AI 制造带来的投资机会与挑战
1. 投资机会：从硬件到软件，从制造到服务
从投资角度看，《实施方案》明确指向的投资方向包括：
AI模型与算法公司：如工业级智能体开发、垂直行业模型构建；
工业机器人与人形机器人企业：如核心零部件、系统集成商；
AI消费终端产业链：AI芯片、传感器、终端应用软件；
工业互联网平台与服务商：数据采集、边缘计算、云平台等；
智能制造综合服务商：提供从设计到落地的全流程解决方案。
对于投资者而言，关注这些细分领域的龙头公司，将有望在未来“AI 制造”浪潮中占据先机。
2. 风险与挑战：技术转化、人才瓶颈与政策执行
尽管前景广阔，但AI 制造的发展也面临多重挑战：
技术转化难度大：AI在工业场景中的落地仍需大量实验与优化；
复合型人才短缺：既懂AI又懂制造的专业人才稀缺；
政策执行与资金匹配：需避免“政策热、执行冷”现象；
企业接受度与成本压力：中小企业智能化升级动力不足。
因此，投资者在关注机会的同时，也需理性评估风险，选择具备技术积累与落地能力的标的。
六、上海“智造”新范式，或将引领中国制造业未来十年
上海市此次发布的《实施方案》，不仅体现了上海打造全球智能制造高地的战略布局，也为全国制造业转型升级提供了可复制、可推广的“上海样本”。通过“模塑申城·AI 制造”行动的深入推进，上海有望在智能制造领域实现从“制造大市”向“智造强市”的跨越。
作为一个财经博主，我认为“AI 制造”不仅是下一个风口，更是中国经济转型升级的关键抓手。未来的制造业，将是AI驱动的新质生产力的主战场，而上海，正站在这个风口的最前沿。
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你认为“AI 制造”会带来哪些新的就业机会？你所在行业是否已经开始尝试智能化升级？
欢迎分享你的观点，点赞 关注，带你了解更多AI 产业投资趋势！