▶ 本报记者 罗晓燕

　　今年政府工作报告明确提出要“深化拓展人工智能+”。至此“人工智能+”已连续3年写入政府工作报告。今年全国两会期间，“人工智能（AI）+制造”成为不少代表委员关注的焦点之一。

　　制造业加速拥抱人工智能

　　“‘人工智能+制造’是一道必答题，不是一道选择题。”在3月5日举行的十四届全国人大四次会议首场“部长通道”集中采访活动中，工业和信息化部部长李乐成提出，2026年将大力推动“人工智能+制造”，制造业的各行各业都要拥抱人工智能，深度挖掘高价值的应用场景，培育一批高水平的典型应用，打造一批特色智能体。

　　当前，我国已建成全球最完整的制造业体系，实现41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类全覆盖，这为人工智能技术落地应用提供了得天独厚的场景和市场空间。

　　深耕电气装备行业近20年的全国人大代表、中国电气装备集团副总经理张帆表示，以大模型、具身智能为代表的新技术正以前所未有的速度向制造业渗透。大模型自动生成设计方案、AI算法实时分析扭矩等10多项关键参数、AI动态感知生产进度……在中国电气装备集团有限公司，人工智能已融入研发、排产、配送、供应链等多个环节。

　　“推动人工智能与制造业深度融合，是发展新质生产力的核心路径。”在张帆看来，人工智能为制造业提供算法、数据驱动的智能化能力，制造业则为人工智能提供丰富的应用场景、海量工业数据，二者形成双向赋能、互促共进的良性循环，有利于加快传统产业转型升级、壮大新兴产业、提升国家核心竞争力。

　　“AI科技革命浪潮已至，唯有产业端与科技端深度融合，制造企业与AI企业‘双向奔赴’，才能真正赋能千行百业。”全国人大代表、传化集团董事长徐冠巨介绍说，传化集团深耕产业40年，当前正对标国家“人工智能+”战略部署，围绕化工制造、物流服务、生物技术等产业基础全面推进智能化转型升级。截至目前，传化集团开发了自研大模型“传化小智”，并正在制造、物流、化工、农业等12个领域的58个场景中全面推进AI系统建设。

　　两者不是简单叠加

　　“尽管当前我国人工智能应用呈现蓬勃发展的态势，消费端迎来全面爆发，但产业智能化进程仍处于起步阶段。”徐冠巨表示，产业智能化的顶层架构存在结构性缺位，拥有产业场景的实体企业不懂如何架构整合AI技术，拥有AI技术的科技企业不懂产业场景；缺乏“人工智能+制造业”标杆引领，行业缺乏示范效应标杆项目和评价标准；此外，行业级智能产业生态基建薄弱，懂产业、懂AI的复合型人才匮乏。

　　针对上述问题，徐冠巨建议，系统性研究定义“人工智能+制造业”顶层架构；加速培育“人工智能+制造业”标杆并研究其制造标准与评价标准，引领产业智能化升级。

　　“人工智能与制造业的融合，不是技术与产业的简单叠加，而是对生产逻辑的全流程重构。”张帆认为，我国“人工智能+制造”虽取得积极进展，但在商业化规模化应用推进过程中，仍面临工业数据集匮乏、生态支撑不足等问题。

　　对此，张帆建议，构建多方协同的工业数据集共建机制，夯实高质量数据供给基础；研究出台加强工业数据集建设的财税支持政策，引导企业加大资源投入，切实提高企业对工业数据集建设的主动性和积极性，支持行业龙头企业牵头组建行业数据共享联盟，大力培育数据服务商、数据标注机构等数商生态，形成政府引导、市场主导、多方协同的工业数据集共建机制；推动建设一批行业级、领域级高质量工业数据集，为“人工智能+制造”提供核心数据支撑。

　　全国人大代表、SK海力士半导体（中国）有限公司生产部经理孙华芹关注到人工智能在中小企业中的落地难问题。她表示，人工智能应用热度持续升温，但不少中小企业面临使用成本高、技术门槛高、配套资源不足等难题。为此，孙华芹建议政府出台更加普惠的支持政策，从降低使用成本、强化金融支持、搭建公共服务平台、拓展应用场景、优化发展环境以及推动数据要素合规利用等方面完善支撑体系，推动人工智能产业实现均衡、可持续发展。

　　全国人大代表、天能控股集团董事长张天任在调研中注意到，近年来，我国在智能制造领域取得显著成效，建成一批智能工厂和数字化车间。然而，在推进过程中也暴露出一些突出问题，如，转型路径“一刀切”、中小企业“不敢转、不会转”问题依然突出，产业链上下游协同不足，单个企业尤其是中小企业难以独立承担人工智能技术应用成本等问题。

　　为深入推动制造业智能化转型，张天任建议由国家层面组织开展“细分行业智能制造转型路径”专项研究；加快构建国家智能制造标准体系，优先突破关键细分领域的数据互通标准；实施“智能制造人才雁阵”计划，打造多层次人才队伍；强化金融创新，设立“智能制造转型专项信贷”和风险补偿基金；出台专项政策，支持建设产业集群级人工智能赋能平台，降低技术应用成本。