5月30日，由中国机械工业联合会、工业和信息化部装备工业发展中心联合主办的首届装备强国论坛召开，本次论坛聚焦“扎实推进新型工业化（886057）加快建设装备强国”主题。中国证券报记者从论坛上获悉，当前我国装备工业高质量发展成效显著，创新能力显著增强、高端产品显著增多、智能化水平显著提升，有力地推动了实体经济的发展。
与会专家表示，在新一代人工智能（885728）与先进制造（883433）技术深度融合趋势下，智能装备发展已成为加快推进新型工业化（886057）、塑造产业核心竞争力的关键。同时，也面临不少挑战，“在智能制造方面，有些技术概念虽热，但车间应用深度不足；有些应用场景虽能开展试点，却难以复制与推广”。
● 本报记者李嫒嫒
量质齐升
我国装备制造业“压舱石”作用显著，产业规模连续多年稳居全球第一。同时，重点领域实现跨越式发展、高端装备（885427）数智化加速推进、优质企业深度参与全球竞争。
工信部数据显示，今年一季度，我国装备工业开局良好，呈现“生产稳、投资升、出口强”三大特点。一季度，装备工业增加值同比增长6.2%，对工业增长的贡献率达到19.4%。
量的增长之外，质的提升同样显著。
具体来看：创新能力持续增强，例如全球首款侵入式脑机接口（886047）医疗器械（881144）获批上市，填补世界临床空白；高端产品持续增多，例如第二艘国产大型邮轮“爱达.花城号”顺利出坞；智能化水平持续提升，装备工业已建成197家卓越级智能工厂，推动产品不良率平均下降48.4%。
尤其是重大技术装备整体水平实现跨越式提升。工信部装备工业发展中心主任瞿国春介绍，经过十年发展，我国高端装备（885427）产业“跟跑在提速、并跑逐步增多、领跑加速涌现”，其产业规模占装备制造业总体规模超过六成，同时国际竞争力显著提升。
其中，智能网联新能源汽车（885431）、轨道交通装备、电力装备、信息通信设备（881129）、新能源（850101）装备、航天装备（884180）、高技术船舶已处于世界领先水平；工业母机（885930）、农机装备、航空装备（884181）、机器人、医疗装备、仪器仪表（884192）、半导体设备（884229）等领域仍存在差距。
新一代智能制造加速发展
人工智能（885728）与制造业的深度融合催化智能制造升级，它既是支撑上述发展成效的重要驱动力，也是推进新型工业化（886057）、培育新质生产力、抢占新一轮工业革命制高点的核心引擎。
国家制造强国建设战略咨询委员会副主任、国家智能制造专家委员会主任苏波在论坛上表示，当前，“新一代”人工智能（885728）加速突破，智能制造正在进入由自动化向自主化跃升的新阶段。
在苏波看来，所谓“新一代”的“新”关键在于自主化，新一代人工智能（885728）正从通用大模型走向行业大模型、工业智能体、具身智能，其与先进制造（883433）技术的深度融合，形成新一代智能制造技术。
未来，产品研发将更多依托虚拟仿真、生成式设计和数字孪生（885820），缩短研制周期（883436），降低试错成本；生产制造将加快形成“感知-决策-执行-反馈”闭环，推动装备和生产线由刚性自动化走向柔性重构、协同优化；工厂运营将依托工厂操作系统、工业软件、工业互联网（885783）和算力设施实现全流程贯通，带动质量管控、供应链协同、能耗管理和资源配置整体提升。
有专家表示，过去十年，我国推进智能制造发展重点在于生产环节；未来十年，发展新一代智能制造就是要培育研发新一代智能装备和产品，加强软硬件适配，着力补齐工业智能底层技术短板，分类推进重点行业数智化转型，形成一批新模式、新业态，促进产业体系实现整体跃升。
在推进新一代智能制造的主要目标方面，苏波表示，力争到2030年，规模以上制造业企业基本普及数字化、网络化制造，新一代智能制造创新攻关取得阶段性进展；力争到2035年，规模以上制造业企业基本普及数字化、网络化、智能化制造，新一代智能制造技术应用走在世界前列。
中国机械工业联合会副会长罗俊杰表示，面对新形势、新要求，中国机械工业联合会正组织行业力量编制机械工业“十五五”规划，目前该规划处于修改完善阶段，后续将正式发布。
仍面临现实堵点
在产业稳步向好、智能制造加速落地的同时，行业发展仍存在不少现实堵点。
在苏波看来，“有些技术概念虽热，但车间应用深度不足；有些应用场景虽能开展试点，却难以复制与推广；有些企业虽有转型意愿，却不会转、转不起、不敢转。”苏波认为，其深层原因在于工业知识积累不够系统，工业数据仍较为分散，软件、模型与装备之间尚未真正打通，关键核心技术和高端供给依然存在短板。
与会专家认为，通用大模型进入装备领域，将推动装备智能实现颠覆性发展。
中国电子科技集团有限公司电子科学研究院集团专家毕严先表示，当前通用大模型泛化能力，主要是依赖互联网已有的海量数据（603138）的训练。未来，若要把大模型的能力移植到装备领域，将高度依赖于具体场景下的高质量数据集，而具体场景的数据质量，是当下面临的关键瓶颈。
“模型泛化能力不足的根本原因在于缺乏细分领域多场景高质量数据的训练，这将是未来需要重点突破的问题。”毕严先说。
北京唯迈医疗科技股份有限公司首席技术官解菁表示，当前手术机器人泛化面临的最迫切问题，在于训练场景下的数据严重不足，医疗场景对数据质量要求极高，专家数据须由专业医生在真实手术中产生，其获取难度远大于工业或消费（883434）机器人场景。而现有模型多为数据驱动型，缺乏高质量数据，模型效果难以保证。
此外，医疗机器人场景下也缺乏较为完善的仿真训练平台。解菁表示，希望构建一个更具泛化能力的具身智能场景，使手术机器人具备深度思考能力。
专家认为，智能装备将迎来跨越发展的历史性机遇，“十五五”期间必须抢抓机遇，推进新一代人工智能（885728）赋能装备制造业发展，实现中国装备从“数字一代”向“智能一代”的跃升。
