2026年国家智能制造标准化总体组和专家咨询组全体会议日前在北京召开，提出“十五五”时期要健全组织体系，完善标准顶层设计，加快凝练新一代智能制造系统架构和标准体系。我国工业企业长期以来普遍面临：数据孤岛林立、标准缺失、质量参差、安全风险凸显以及复合型人才匮乏等多重堵点难点，如何精准施策，值得业内思考。
产业生态完善，智能转型提速
我国智能制造已形成完整产业生态，基础设施与核心能力建设取得显著成效。截至2025年底，全国累计接入国家顶级节点的二级节点数已达396个，覆盖30余个省份和46个行业，接入企业节点数超过52万家，累计标识注册量突破7000亿个。
截至2025年4月，我国累计发布智能制造国家标准472项、国际标准50余项，支持建设135个标准应用试点项目，加速标准落地、引领产业应用、深化国际合作，为智能制造深入发展提供有力支撑。
智能工厂建设从“盆景”走向“风景”，成为产业转型的核心载体。截至2025年底，全国已累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级智能工厂，并培育出15家代表全球智能制造最高水平的“领航级”智能工厂。AI、数字孪生等新技术深度融入生产各环节，推动生产效率与产品质量稳步提升。
核心短板突出，转型面临瓶颈
尽管成就显著，但我国智能制造发展仍存在诸多深层次短板，制约着产业向更高水平迈进。
一是标准体系尚未完善，互联互通基础薄弱。设备协议不统一、数据孤岛现象普遍，成为制约智能化深度发展的首要障碍。
二是IT与OT融合难度较大，技术壁垒亟待突破。信息技术（IT）与运营技术（OT）的深度融合是智能制造的关键，但许多企业在推进IT/OT融合时，面临既懂工业工艺又懂信息技术的复合型人才严重短缺的困境。
三是转型成本偏高，智能制造转型需要大量的前期投入，中小企业“不敢转、不会转”问题依然突出。
四是跨领域数据融合不够深入，智能应用仍停留在表层。全国人大代表、华工科技董事长马新强指出，在人工智能与工业经济深度融合的过程中，数据治理的滞后与薄弱已成为制约工业AI价值释放的核心瓶颈。
这些问题的解决，已非单个企业能力所及，急需进行系统性、针对性的顶层设计与生态赋能。
产业精准施策，破解技术标准难题
针对上述瓶颈问题，“十五五”期间需精准发力、综合施策，以标准体系建设为核心抓手，推动智能制造向更高水平发展。
一是健全组织体系，完善标准顶层设计。2026年国家智能制造标准化总体组和专家咨询组全体会议明确要求，强化项目牵引，将标准制定与科技重大项目相结合，布局一批通用标准、突破一批关键技术标准、固化一批高水平实践标准。
二是强化核心技术自主研发，提升自主可控水平。必须集中力量突破工业软件、核心零部件等短板领域。同时，要推动人工智能、5G、边缘计算等新一代信息技术与制造技术的深度融合。
三是推动标准规模化应用，破除数据壁垒。标准的价值在于应用。要突出应用导向，支持龙头企业建设智能制造标准群，推动标准在产业链上下游、重点区域规模化推广。依托智能工厂梯度培育等工作，推动标准规模化应用。
此外。人才是智能制造发展的第一资源。要加强产学研合作，依托重大科技项目培养既懂工艺又懂技术的复合型领军人才。鼓励企业建立内部培训机制，提升现有员工的数字化技能。完善人才评价和激励机制，吸引全球高端人才投身中国智能制造事业。 
