智能制造是当今制造业发展的必然趋势，而人工智能与大数据、云计算、物联网等技术的深度融合，则被认为是推动智能制造转型的关键力量。然而，尽管AIGC技术日益成熟，但在推动智能制造转型的过程中，仍然面临着一系列制约因素。
首先，在基础层面，基础设施建设的不完善是制约AIGC推动制造业智能化转型的首要因素。我国在数据资源集成和算力规模方面取得了一定进展，但是，数据基础建设的不完备导致了数据质量和量的控制成为了一个挑战。同时，算力基础建设的发展不均衡也限制了AIGC产业的进一步发展。在这个层面上，亟需政府和企业的更多投入，加强基础设施建设，提高数据基础建设的完备性和算力水平，为智能制造的发展提供坚实的基础支撑。
其次，在操作层面，算法模型的适配不具体成为制约AIGC推动智能制造转型的核心问题。通用算法模型与实际应用场景不适配、算法模型开发与经济转换能力不适配成为主要问题，制约了制造业智能化转型的步伐。这也意味着，需要更加精细化地研究和开发算法模型，将其与具体的生产制造场景相结合，提高算法模型的适配性和实用性，才能更好地推动智能制造的发展。
最后，在应用层面，产业运转衔接不充分是制约AIGC推动智能制造转型的重要因素。缺乏系统化的AIGC管理与应用的配套框架、企业内部AIGC人力资源匮乏等问题制约了制造业的智能化转型。为此，需要建立完善的产业链条，加强各个环节之间的衔接与协同，提升AIGC技术在制造业中的应用水平。同时，也要注重人才培养，加强对AIGC技术人才的培训与引进，为智能制造的推动提供人力支持。
