人工智能技术代表着新一代信息技术的前沿方向,与大数据、云计算、宽带移动通信等形成了互为支撑、协同演进的技术体系,将为中国制造业的发展提供更为有力的支撑。就业是民生之本,事关人民群众的切身利益,随着人工智能技术逐步在制造业内推广,将会给制造业内劳动者就业质量带来怎样的影响,如何在智能制造背景下探究制造业劳动者就业质量的提升路径,都是值得探讨的问题。通过对以往相关文献进行的梳理和分析,本文首先分析了我国人工智能的发展现状以及制造业就业质量现状,并依托2018年中国劳动力动态调查数据（CLDS）对制造业的就业质量进行研究,确定了就业质量的七个分项指标测算并赋予权重得出就业质量指数综合指标,构建了OLS、分位数回归两种不同的回归模型,分别从整体就业质量和分指标两个层面进行展开。此外,为了更深层次地研究人工智能的应用对制造业劳动者就业质量的影响,本文基于性别和年龄维度进行了异质性效果研究。最后,本文应用代理变量法和工具变量法解决内生性问题,验证了模型具有较好的稳健性;最后根据实证分析结果,得到研究结论和对策建议。实证结果表明:（1）引入人工智能有利于提高制造业劳动者的综合就业质量,包括减少劳动时间,增加劳动收入,增加培训机会,增加主观满意度等方面。在控制变量方面,技能水平和工作经验越丰富、受教育程度越高、男性、未婚的劳动者,人工智能对其提高效应越强。（2）在分位数回归结果中,在控制了个人特征、企业性质等控制变量后,在10、25、50、75、90五个分位点上,制造业劳动者就业质量的提升程度分别为0.297、0.217、0.303、0.208、0.264,即人工智能的应用能提高拥有不同就业质量的制造业员工的就业质量。在分指标回归中,以劳动报酬为因变量,人工智能应用对低就业质量劳动者的就业质量提升效果更加显著,这说明对于就业质量较低的制造业劳动者来说,比起闲暇、职业发展等其他因素,更加追求劳动报酬的增加。以劳动时间为因变量,人工智能的应用在对于高分位点的劳动者负向影响更大。以职业培训作为因变量,不同分位点上的系数值之间差异较小,说明职业培训对不同质量劳动者的就业质量提升效果均比较明显。以主观满意度作为因变量,人工智能应用的回归系数在10分位点上最高,在10分位点之后回归系数呈波动下降趋势。（3）在性别差异方面,人工智能的应用对于男性劳动者的正向影响更为明显,可能会进一步扩大制造业内的两性就业差距。在年龄差异方面,人工智能的应用对于25-35年龄段制造业劳动者的就业质量提升效果最好,随着年龄的增大影响系数逐步降低。根据理论分析和实证分析结果,本文从支持人工智能在制造业领域的应用、加强高等教育和职业培训、完善内部劳动力市场、缩小制造业的两性差距等方面总结了相关政策启示。建议政府部门多措并举,不断促进我国制造业劳动者就业质量的提升。