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人工智能驱动河南制造业价值链攀升的内在逻辑与实现路径 2026-06-18大河网 当前，新一轮科技革命和产业变革深度交织，人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力量，正向制造业进行全链条渗透。“十五五”规划提出“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，坚持智能化、绿色化、融合化方向，加快建设制造强国”，河南作为全国重要的制造业大省，2025年制造业增加值占全省生产总值比重超过30%，在装备制造、食品加工、新型材料等领域已形成较大规模的产业基础。同时也要看到，当前我省制造业总体仍处于全球价值链中低端，利润空间有限、附加值不高的问题尚未得到根本扭转。在此背景下，如何以人工智能为重要抓手，推动制造业向价值链中高端攀升，不仅是河南加快建设制造强省的现实需要，也是服务中部地区崛起战略的重要课题。一、理论逻辑与现实意义：人工智能何以成为价值链攀升的核心引擎从理论视角审视，人工智能驱动制造业价值链攀升具有坚实的经济学逻辑。基于通用目的技术理论，人工智能具备渗透性、互补性与创新性三重特征。不同于一般专用技术仅作用于特定环节，AI作为GPT能够渗透至研发设计、生产制造、质量检测、供应链管理等制造业全流程，并与既有资本、劳动等要素形成强互补效应，由此产生的协同创新效应远超单一技术改进。这意味着AI不是简单替代劳动，而是重构制造业的生产函数，从根本上改变要素组合方式与价值创造模式。基于全球价值链（GVC）理论，制造业竞争力的本质在于价值链位置的高低。微笑曲线表明，制造业的高附加值集中于研发设计与品牌服务两端，而中间制造环节附加值最低。河南制造业长期偏重于中低端加工制造，根源在于缺乏向“微笑曲线”两端攀升的技术能力。人工智能恰恰为破解这一困局提供了可能：在研发端，AI大模型可加速新材料配方优化与工艺参数搜索，大幅缩短研发周期；在制造端，智能质检、预测性维护等应用可显著降低良品率损失与非计划停机；在服务端，智能客服与需求预测可帮助企业从“卖产品”转向“卖服务”，向价值链高端延伸。从新结构经济学视角看，河南作为后发地区，具有“有效市场”与“有为政府”协同发力的后发优势。河南拥有超1亿人口的超大规模市场、完备的工业门类与丰富的应用场景，这为AI技术的落地提供了天然土壤。同时，政府可通过产业政策引导资源向关键领域集中，降低AI与制造业融合的制度性交易成本，实现“弯道超车”。就现实而言，河南推动人工智能与制造业融合具有三重紧迫性：一是落实新型工业化战略的需要，中央明确要求“以智能制造为主攻方向”。二是促进内部结构优化升级的需要，通过AI赋能实现从“规模扩张”向“质量跃升”的转型，提高制造业利润率。三是应对外部竞争的需要，长三角、珠三角已率先布局“AI+制造”，河南若不积极跟进，可能进一步拉大发展差距，面临产业升级中的“锁定效应”风险。二、现实挑战：河南人工智能与制造业融合的结构性矛盾尽管河南在人工智能与制造业融合方面已取得一定进展，如郑州宇通的智能驾驶、洛阳中信重工的智能矿山装备等标杆案例不断涌现，但依然存在现实性挑战。第一，技术供给与产业需求之间存在错位。当前AI技术供给主要集中在通用大模型与消费互联网领域，而河南制造业的核心需求在于工业机理模型、工艺优化算法、设备故障诊断等垂直场景。换言之，市场上“能聊天的AI”很多，但“能解决产线问题的AI”较少。第二，工业数据要素的采集、流通与价值化面临多重 挑战。数据是人工智能的“燃料”，但河南制造业企业普遍存在数据采集率低、数据标准不统一、数据安全顾虑重等问题。据调研数据，数据确权、定价、交易等制度尚未健全，企业间数据共享意愿低，“数据孤岛”现象严重，制约了AI模型的训练与迭代。第三，中小企业“不敢转、不会转、不能转”问题依然存在。河南制造业企业中，中小企业占比超过95%，是产业底座，但人工智能转型的高投入、长周期、不确定回报特征，使中小企业面临着资源约束。据本调研数据，缺乏低成本、快部署、轻量化的人工智能解决方案，是制约中小企业转型的关键瓶颈。第四，复合型人才供给存在短板。AI与制造业融合需要既懂算法又懂工艺的“π型人才”，一方面，省内高校AI相关学科建设起步较晚，产教融合深度不够；另一方面，郑州、洛阳等城市对高端人才的吸引力与一线城市相比仍有差距。第五，产业协同生态尚未形成。人工智能与制造业的深度融合不是单个企业的事，而是需要芯片、算法、平台、应用、服务等多主体协同的系统工程。当前河南在人工智能领域尚未形成“技术—平台—应用—服务”闭环的产业生态。三、路径优化：以“需求牵引、分层推进、生态共建”为核心推进人工智能与制造业深度融合，河南可坚持“需求牵引、分层推进、生态共建”的总体思路，走出一条具有本地特色的融合路径。第一，以优势产业需求为牵引，构建“场景定义技术”的供给模式。不同于东部沿海地区追求AI技术的“全面领先”，河南可采取务实策略，围绕装备制造、食品加工、新型材料、铝加工等优势产业，梳理人工智能应用的关键场景清单，以场景需求反向定义技术攻关方向。联合行业龙头企业发布“AI+制造”场景需求目录，以“揭榜挂帅”方式引导省内高校、科研院所与人工智能企业联合攻关。例如，针对食品加工行业的质量检测环节，重点攻关基于机器视觉的在线检测算法；针对装备制造行业的工艺优化环节，重点开发基于数字孪生的工艺仿真系统。以场景驱动供给，破解技术与需求错配难题。第二，以数据要素市场化为突破，激活人工智能融合的“底层燃料”。数据流通是人工智能赋能制造业的前提条件。可加快建设省级工业数据空间，探索“数据可用不可见”的隐私计算技术应用，在保障数据安全的前提下促进企业间数据共享。同时，选择装备制造、食品加工等数据基础较好的行业开展数据确权与定价试点，培育一批工业数据服务商。对于中小企业数据采集难题，可推广“轻量级数据采集盒+云端AI分析”的低成本方案，降低数据获取门槛，让中小企业“用得起数据、用得好AI”。第三，以“链主带动+平台赋能”为抓手，分层推进企业智能化转型。对于大型龙头企业，鼓励其建设企业级AI中台，打造“灯塔工厂”，发挥示范引领作用。对于量大面广的中小企业，关键在于降低转型门槛。建议依托河南现有的工业互联网平台，开发模块化、低代码、即插即用的人工智能应用套件，让中小企业以“订阅制”方式低成本使用智能质检、智能排产、能耗优化等AI服务。同时，实施“AI+专精特新”专项行动，对入选国家级专精特新“小巨人”的制造业企业给予AI转型专项补贴，以点带面推动中小企业群体转型。第四，以产教深度融合为支撑，培养复合型人才。人才是融合的第一资源。建议省内高校与宇通、中信重工、洛阳钼业等龙头企业共建“AI+制造”产业学院，采用“双导师制”培养既懂算法又懂工艺的复合型人才。同时，设立“智能制造工程师”专项职称评审通道，打通技术人才的职业发展路径。在引才方面，可依托郑州国家中心城市建设，出台针对人工智能与制造业交叉领域高端人才的专项引进政策，在住房、子女教育、科研启动资金等方面给予倾斜，增强对顶尖人才的吸引力。第五，以产业集群为载体，构建“技术—平台—应用—服务”协同生态。人工智能与制造业融合的最优载体不是单个企业，而是产业集群。可围绕装备制造、食品加工、新型材料等优势产业集群，打造“AI赋能中心”，整合算力资源、算法模型、应用方案等要素，为集群内企业提供一站式AI赋能服务。同时，积极引进国内头部AI企业在豫设立区域总部或研发中心，补齐产业链上游短板。支持本地系统集成商与AI企业组建联合体，提升本土化服务能力。通过集群化推进，降低单个企业的融合成本，形成“大企业建平台、中小企业用平台”的协同格局。人工智能与制造业的深度融合，不是简单的技术叠加，而是一场涉及生产方式、组织形态、价值分配的系统性变革。对于河南而言，这既是挑战，更是实现制造业从“大”到“强”跃升的历史性机遇。唯有坚持需求导向、问题导向，以务实的路径推进AI与制造业在重点领域、关键环节的深度耦合，河南才能在新一轮产业变革中占据主动，为中部地区崛起与制造强国建设贡献力量。【作者：孟佳昕 单位：中共河南省委党校经济学教研部 本文系2026年省科协科技决策咨询研究青年项目《河南省人工智能与制造业深度融合的内在逻辑与路径优化研究》（项目编号：SKXJCZX-2026-10C）】  编辑:付婷　　审核 ：姜秋霞

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