近日，工业和信息化部专题研究部署推动人工智能产业发展和赋能新型工业化，为中国制造业转型升级注入强劲动能。从“制造大国”到“智造强国”的跨越中，人工智能正成为破解工业发展瓶颈、培育新质生产力的核心引擎。

技术突破与场景落地：AI为工业装上“最强大脑”

人工智能与制造业的深度融合，正在重构工业生产的底层逻辑。以华为云为例，其盘古大模型在宝钢1880热轧生产线的应用，使钢板成材率提升0.5%，每年多产钢板2万余吨，创造经济效益9000余万元。这种“AI+工业”的化学反应，本质是通过算法优化生产流程、降低能耗、提升质量，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的深刻转变。在长三角，上海徐汇区的“模速空间”集聚了100余家大模型企业，通过算力调度、数据开放等全要素平台，推动芯片与算法的高效协同，打破了国内算力供需瓶颈。苏州则通过“智改数转网联”项目，推动3万余家企业智能化升级，数字化研发工具普及率达91.2%，关键工序数控化率突破70%。这些实践表明，AI不仅是技术工具，更是通过“大平台+小场景”的模式，重塑传统工业的竞争力，破解技术普惠难题。

政策护航与生态构建：编织工业AI发展的“安全网”

政策支持与生态构建是AI赋能工业化的双轮驱动。工信部此次会议明确提出，要系统推进战略、规划、政策、标准协同落地，培育人工智能优势企业，健全开源机制。这将与地方法规形成“政策矩阵”，从顶层设计到地方实践，构建起全链条支持体系。数据生态是AI发展的“血液”。当前，工业数据碎片化、孤岛化问题突出，高质量数据集稀缺成为瓶颈。为此，工信部提出加快构建统一的AI数据格式规范和行业标准，扩大工业数据集建设。开源生态则是技术创新的“孵化器”。无论是吸引超600万开发者参与华为云通过昇腾AI开源社区，还是涵盖3.8万个工业模型的百度开物工业互联网平台，都在努力形成“通用模型+行业微调”的开源模式。这种开放协作的生态，正在加速技术迭代与产业协同。

人才培育与国际合作：打造工业AI创新的“生力军”

人才是AI赋能工业化的核心要素。据统计，当前我国AI人才缺口达500万，尤其缺乏既懂技术又懂行业的复合型人才。全国多所高校新增人工智能专业，聚焦“AI+制造”交叉学科建设，通过校企联合培养工程硕博士，为产业输送“即战力”。华为携手多家制造业伙伴成立“制造业人工智能创新联盟”，赋能制造业智能化转型。国际合作则是技术跃迁的“加速器”。中国早在2023年便发布了《全球人工智能治理倡议》，围绕AI发展、安全、治理三方面系统阐述了AI治理中国方案。今年5月，中国又邀请上合组织成员国共建合作中心，聚焦开源开放服务、产业合作与技术基础强化，推动区域AI技术落地。这种跨区域协作，正在构建“技术互补、市场共享”的全球AI工业新生态。

当前，人工智能正以“润物细无声”的方式重塑中国工业版图。这场变革不仅是技术的升级，更是产业生态的全面重构。唯有系统谋划、协同推进，才能让AI真正成为新型工业化的“数字基石”。当算法与机械共舞，中国工业必将在AI浪潮中，智绘新型工业化的壮美画卷。（吕桢亚）