工信部、国家数据局共同发布的《关于联合实施2026年“模数共振”行动的通知》，提出以数据—模型—场景全链条深度协同，推动人工智能高水平赋能新型工业化。当前，我国人工智能与制造业融合步伐不断加快，关键工序数控化率稳步提升，但仍面临数据壁垒、模型适配不足等挑战，亟待政策与应用双向发力，激活新质生产力。
近年来，我国人工智能赋能制造业从试点探索到规模化推广，再到全链条深度融合，新质生产力效能加速释放。特别是“人工智能+”上升为国家战略行动后，在一系列政策的引导激励下，AI与制造业融合实现了质的跃升。当前，我国规上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%，人工智能渗透领航工厂业务场景超70%，工业机器人装机量连续5年位列全球第一，智能制造的“中国样板”取得阶段性新进展。各地推动制造业智能化同样亮点纷呈。例如，江苏雪浪工业大模型、朗坤运维大模型等案例入选工信部2025年智能制造典型案例；浙江在纺织业投入AI验布，其准确率比人工高25个百分点，效率提升2倍。
人工智能与制造业融合成效显著，但仍存在不少问题。一是数据壁垒明显，数据多、互通弱、利用率低较为普遍；二是核心技术供给不足，高端工业软件对外依赖度高，高水平自主研发输出能力亟待提升；三是规模化产出难，中小企业在技术支撑、资金投入上难以持久维持研发；四是复合型人才紧缺，特别是既懂工业机理，又懂AI算法的人才面临较大缺口。
破解当前发展痛点，要从产业统筹、企业实践、市场需求等维度精准施策，稳步推动人工智能全面助力制造业高端化、智能化、绿色化转型。
统筹布局产业政策，夯实数智融合发展根基。相关部门应摒弃粗放式扶持思路，在顶层设计上加快统一工业数据规范与行业应用标准，统筹推进细分领域工业数据集建设，打通跨行业、跨厂区的数据流通堵点，破除长期存在的数据孤岛问题。优化科创资源配置，整合优质校企研发力量，以协同团队定向攻坚高端工业软件、专用工业大模型、工业核心算力硬件等领域。推行梯度化转型扶持机制，避免“一刀切”，重点面向中小制造企业发放算力服务、数字化转型服务券，降低中小企业智能化改造初期投入压力。
引导企业转型，以数智焕新激发企业动力。大型龙头制造企业要发挥行业引领作用，依托自身完整生产链条与海量应用场景，深耕生产工艺优化、设备智能运维、全流程质量管控等深度应用场景，自主参与行业垂类人工智能模型打磨优化，依托自身产业资源，搭建行业共享数智服务平台，带动上下游中小配套企业协同转型。广大中小制造企业要根据自身情况，优先选取质检分拣、智能巡检、仓储调度等轻量化、低成本、见效快的成熟应用场景先行试点，以尽可能小的成本完成数字化基础搭建，切勿盲目跟风。
激活终端活力，以市场导向倒逼产业提质。持续做好智能工业制成品市场普及引导，依托线下实体体验、宣传等多元形式，让市场充分知晓智能化制造产品的优势，培育良好稳定的产品消费氛围。还要依托市场消费导向，优化产品供给结构，畅通终端消费者与制造企业的意见反馈渠道，推动企业精准把握市场消费偏好。依据大众实际使用需求，优化智能产品设计、精简冗余智能功能，兼顾产品实用性与亲民定价，打造贴合民生需求的优质智造产品。倡导绿色低碳、务实理性的消费导向，引导市场优先选购绿色智能、节能高效的国产优质制造产品，反向推动技术革新、产业升级、消费提质步入良性循环。（本文来源：经济日报 作者：张世昌 梁大卓）
(责任编辑：苗苏)