工信部“人工智能+”行動將制造置于首位，其核心目標已從單點的機器視覺質檢，轉向利用 “工業(yè)大模型” 實現(xiàn)研發(fā)設計、生產調度、供應鏈管理、能耗優(yōu)化、市場預測的全鏈條智能化協(xié)同。

當前，在汽車、電子、鋼鐵等行業(yè)，AI已用于預測性維護（減少非計劃停機）、工藝參數(shù)優(yōu)化（提升良品率）、生成式設計（縮短研發(fā)周期） 等核心環(huán)節(jié)。真正的挑戰(zhàn)在于打通“數(shù)據(jù)孤島”，將AI能力嵌入工業(yè)核心系統(tǒng)（如OT系統(tǒng)），這要求服務商不僅懂算法，更要深刻理解工業(yè)知識與具體場景的工藝訣竅。

天眼查專業(yè)版數(shù)據(jù)顯示，截至目前我國現(xiàn)存在業(yè)、存續(xù)狀態(tài)的人工智能相關企業(yè)超500萬家。其中，2025年新增注冊相關企業(yè)超120.2萬余家，從企業(yè)注冊數(shù)量趨勢來看，近五年間，人工智能相關企業(yè)的注冊數(shù)量呈現(xiàn)出逐年增長的態(tài)勢，并在2025年達到頂峰。

從區(qū)域分布來看，廣東省人工智能相關企業(yè)數(shù)量位居首位，以超77.2萬余家相關企業(yè)數(shù)量占全國總數(shù)的15.45%。排在其后的是北京市、江蘇省、山東省和浙江省，相關企業(yè)數(shù)量分別為超40.1萬余家、38.5萬余家、32.8萬余家和30.6萬余家。

制造企業(yè)在選擇AI伙伴時，面臨“技術神話”與“落地實效”之間的信息差。決策者可通過天眼查深入分析目標公司的股東信息，若其股東名單中包含相關行業(yè)的龍頭制造企業(yè)或知名產業(yè)基金，往往意味著其解決方案已通過實際場景驗證。同時，務必使用天眼風險檢查其是否存在技術侵權或與客戶間的項目交付糾紛。查看其主要人員團隊中是否擁有來自工業(yè)企業(yè)的資深專家，是判斷其能否解決“真問題”而非僅提供“技術演示”的重要依據(jù)。