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。

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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