云南护角专用胶厂 钟新龙：动人工智能度赋能制造业 加快构建现代化产业体系

　　当前，全球人工智能技术正处于从“感知”向“认知”“生成”跃迁的关键窗口期，刻把握人工智能赋能制造业的内在逻辑，以“模数共振”夯实底座、以“智能体”重塑生产关系、以“全流程”拓展应用场景，对于占未来发展制点、保障国产业安全、实现质量发展具有重大战略意义。

　　■钟新龙

　　人工智能度赋能制造业是动科技创新和产业创新度融的重要驱动力，也是构建现代化产业体系的战略制点。党的二十届四中全会明确提出“坚持智能化、绿化、融化向，加快建设制造强国，构建以制造业为骨干的现代化产业体系”，并强调“引发展新质生产力”。近期，工信部等部门发布的《“人工智能+制造”项行动实施意见》正是贯彻落实四中全会精、动实体经济与智能经济度融的“施工图”。当前，全球人工智能技术正处于从“感知”向“认知”“生成”跃迁的关键窗口期，刻把握人工智能赋能制造业的内在逻辑，以“模数共振”夯实底座、以“智能体”重塑生产关系、以“全流程”拓展应用场景，对于占未来发展制点、保障国产业安全、实现质量发展具有重大战略意义。

　　刻认识人工智能赋能制造业、培育新质生产力的要

　　人工智能是培育新质生产力、实现制造业提质升的关键变量。全会强调要“抓住新轮科技革命和产业变革历史机遇，不断催生新质生产力”。与传统信息化手段不同云南护角专用胶厂，新代人工智能特别是大模型技术，具备强的泛化能力、生成能力和逻辑理能力，正在动制造业从“数字化辅助”向“智能化代工”转变。这种转变不是简单的率提升，而是生产函数的根本重构。它通过将数据这新型生产要素注入生产全流程，替代低端劳动，增强端决策，从而大幅提升全要素生产率，为制造业质量发展提供内生动力。

　　“人工智能＋制造”是重塑全球经济版图、占未来产业竞争主权的核心引擎。当前，全球主要经济体均将“AI＋制造”作为再工业化的核心战略。据数据公司（IDC）发布的《全球人工智能支出指南》预测，到2027年全球人工智能在制造业的支出将翻番，显示出该域巨大的增长潜力。我国作为全球唯拥有联国产业分类中全部工业门类的国，拥有海量数据（603138）资源和丰富应用场景。通过入实施相关战略，将庞大的工业数据资源转化为现实生产力，不仅能够巩固我国作为“世界工厂”的地位，能在智能制造的新赛道上形成特的竞争优势，实现从跟跑到跑的跨越。

　　强化人工智能与制造业融是提升产业链供应链韧、保障国产业安全的由之路。党的二十届四中全会提出要“进国安全体系和能力现代化”。在当前地缘政博弈日趋激烈的背景下，产业链供应链的安全稳定至关重要。人工智能技术不仅是产业升的工具，是大国博弈的焦点。顶层设计明确将“关键核心技术实现安全可靠供给”确立为重要目标，不仅关乎技术层面的自主可控，关乎整个工业体系的生存权和发展权。通过加快工业大模型、端芯片、智能工业软件的研发突破，能够有解决制造业“缺芯少魂”问题，减少对外部技术的依赖，筑牢现代化产业体系的安全底板。

　　夯实创新底座，以“模数共振”与自主力构建产业供给体系

　　“模数共振”是破解工业数据孤岛、释放数据要素价值的核心机制。现代化产业体系的构建离不开数据这关键生产要素的流通与价值转化。长期以来，制造业面临数据质量低、碎片化严重、模型泛化能力差的痼疾。我国数据资源产量虽大，但有利用率仍有较大提升空间。提出“模数共振”理念，本质是构建“以模引数”和“用数赋模”的双向正反馈循环。面，利用模型强大的泛化与生成能力，自动清洗、标注和增强存量工业数据，解决数据“脏乱差”难题；另面，将质量数据反哺模型训练，提升模型在特定工业场景下的业度与度。螺旋式上升的闭环机制，是破数据壁垒、激活沉睡资产的根本之策。

　　构建分层、全覆盖的工业模型体系是实现赋能的技术关键。面对制造业纷繁复杂的细分域，单的通用大模型难以“包天下”，应构建“基础大模型—行业大模型—场景小模型”协同发展的技术生态。战略重心应放在培育批“懂行业、通机理”的行业大模型上，使其掌握工业知识图谱和工艺机理；同时，鼓励发展面向边缘侧、端侧的轻量化小模型，以满足工业现场对实时、可靠和安全的严苛要求。通过“云—边—端”的模型部署体系云南护角专用胶厂，实现云端的大脑思考与端侧的敏捷执行有机结，从而形成覆盖制造业全链条的智能技术供给能力。

　　制度变革是保障数据与模型度融的软实力支撑。技术层面的“共振”离不开管理层面的制度护航。动建立企业席数据官制度，进数据管理能力成熟度国标准贯标，是将数据要素真正转化为企业核心资产的要制度安排。规范数据的采集、清洗、标注流程等环节，是从组织架构上确立了数据资产的战略地位。通过探索建立“数据协同、模型训练、应用开发、安全保障”的体化机制，可以通数据从产生到应用的全链条，为行业大模型的持续迭代提供源头“活水”，契全会关于“完善要素市场化配置体制机制”的战略要求。

　　以我为主的软硬协同力体系是支撑人工智能赋能制造业的物理基石。力已成为智能经济时代的战略资源，直接决定了人工智能发展的上限。面向制造业复杂多样的应用场景，单的通用力难以满足需求，应动智能芯片软硬协同发展。应突破端训练芯片、端侧理芯片等硬件瓶颈，要加强编译器、子库等基础软件的适配优化，构建自主可控的智生态。同时，加快建设全国体化力网监测调度平台，促进力资源利用，开展智云服务试点，动“云—边—端”协同的力供给体系建设。在有降低中小企业使用力门槛和成本的同时，确保在端环境下我国工业体系力“不断供”，万能胶厂家切实保障产业发展的连续和稳定。

　　强化场景牵引，以“工业智能体”与全流程赋能重塑制造业价值链

　　培育“工业智能体”是动制造业从自动化向自主化跃升的革命举措。人工智能在制造业的应用正从单纯的辅助工具向具备自主决策能力的“生产主体”演进。不同于传统的自动化脚本，工业智能体具备感知环境、自主决策、执行的闭环能力，能够处理非结构化环境下的复杂任务。由智能体驱动的新型生产模式，将大释放劳动者创造力，重构人机协同关系。层次的战略意义在于，通过研制开放协同的智能体协议和接口，实现智能体之间的“互联互通”与“群体协同”，将分散的设备与系统连接成有机的智能网络，是党的二十届四中全会提出的“引发展新质生产力”在工业微观层面的具体实践。

　　全流程场景赋能将破环节壁垒，实现制造业价值链的系统优化。巩固壮大实体经济根基云南护角专用胶厂，须依靠产业链全环节的系统升。战略部署强调要加速研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等全流程转型升。传统的数字化转型往往局限于单环节的率提升，而“人工智能＋”旨在通全链条数据流。据麦肯锡全球研究院发布的报告《生成式人工智能的经济潜力：下个生产力前沿》测，生成式人工智能预计每年可为制造业带来4000亿至6600亿美元的价值增长。全流程的度赋能，将动制造业从“串行链式”生产向“并行网络”协同转变，有力支撑全会提出的“构建以制造业为骨干的现代化产业体系”。

　　研发设计与中试验证的智能化突破是疏通产业创新源头的关键。在制造业价值链的顶端，人工智能正在引发科研范式的变革。在研发设计环节，智能体可以自主探索新材料、优化药物分子结构，破人类经验的局限。据《自然－生物技术》报道，某生物医药企业利用生成式人工智能技术，将款新药从靶点发现到进入临床二期的时间缩短至30个月以内，相比传统流程缩短了近50，大幅降低了试错成本。在中试验证环节，通过虚拟仿真和多模态融技术，可以构建保真的数字孪生体，大幅降低物理试验成本。价值场景的突破，将疏通科学发现与产业应用之间的“堰塞湖”，提升工程技术创新能力。

　　生产制造与绿运营的度智能化是实现降本增与可持续发展的根本保障。创新成果的落地终要体现在生产力的提升上。战略部署明确指出，要化人工智能在核心流程控制、预测维护等环节的应用，促进生产过程的智能化决策。例如，利用机器视觉技术进行工业质检，能够大幅提升缺陷识别的准确与率。同时，人工智能在绿制造域的应用潜力巨大，针对能源和碳排放管理，AI模型可以实时优化能源调度，降低单位产出的能耗与碳排放。“智能＋绿”的协同模式，正是全会提出的“加快经济社会发展绿转型”在工业域的生动实践。

　　普惠型赋能是解决中小企业转型痛点、夯实产业金字塔基座的战略抓手。现代化产业体系不仅需要顶天立地的龙头企业，需要铺天盖地的中小企业。针对中小企业面临的“不敢转、不会转”难题，战略部署特别强调要培育“懂智能、熟行业”的赋能服务商，发展MaaS（模型即服务）等新业态。通过提供标准化、低门槛的赋能解决案，降低中小企业开发应用的边际成本，不仅是消除“数字鸿沟”，提升产业链整体的协同率，是促进大中小企业融通发展、构建具有韧的产业生态的重要举措。

　　完善生态体系，以开源开放与安全理保障产业行稳致远

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　　构建全球先的开源开放生态是提升我国人工智能产业竞争力的战略选择。建设现代化产业体系不能闭门造车，要在水平对外开放中实现。全会提出“扩大水平对外开放”，要求我们在人工智能域构建开放共赢的生态。通过建设水平人工智能开源社区，部署优质开源项目，并举办“校源行”等活动繁荣开源文化，能够汇聚全球开发者智慧，加速技术迭代。同时，支持企业“出海”，开展技术验证和规认证，不仅有助于我国制造开拓市场，是积参与全球人工智能理、贡献我国案的重要体现，有助于塑造作竞争新优势。

　　统筹发展和安全，建立敏捷的理机制是人工智能产业健康发展的底线。安全是发展的前提，发展是安全的保障。面对人工智能可能带来的度伪造、法歧视和数据泄露等伦理风险，应建立分类分、评估评测、应急处置等安全政策标准。应度重视安全保障，明确提出攻关度成鉴伪、工业模型法安全护等关键技术。通过“知识库优化、训练语料纠错”等技术手段降低大模型“幻觉”风险，提升系统的透明度和可解释，确保人工智能技术在工业域的应用既充满活力又安全可控。

　　坚持投资于人和投资于物紧密结。建设智中心、数据平台等新型基础设施是“投资于物”，而培养驾驭设施的复型人才是“投资于人”，两者互为表里，缺不可。应破传统学科壁垒，依托卓越工程师学院等载体，化产教融，培养既懂法原理又精通制造工艺的“两栖”卓越工程师。通过“硬设施”与“软实力”的双重投入与紧密结，实现创新链、产业链、资金链、人才链的度融，为现代化产业体系提供源源不断的动力。

　　［作者系电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）未来产业研究中心人工智能研究室主任］云南护角专用胶厂

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