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當前，AI已成為驅(qū)動中國制造業(yè)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型的核心引擎。與傳統(tǒng)“造產(chǎn)品”模式不同，AI的最大價值在于通過數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能決策，打通產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)，實現(xiàn)資源的高效配置與生態(tài)協(xié)同。

“在實際應用中，AI最先規(guī)?；涞氐膱鼍爸饕性谥悄苜|(zhì)檢與預測性維護。”中國人民大學CIO研究中心研究員、上海市海外經(jīng)濟技術促進會會長張禮立表示。通過機器視覺和深度學習，AI能夠自動識別產(chǎn)品缺陷，極大提升良品率；而基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的建模與預測，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對關鍵設備的狀態(tài)監(jiān)測和故障預警，顯著降低運維成本和停機風險。此外，AI驅(qū)動的供應鏈優(yōu)化已逐步實現(xiàn)訂單、庫存、物流的動態(tài)協(xié)同，為產(chǎn)業(yè)鏈上下游提供智能決策支持。張禮立舉例，海爾卡奧斯工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過AI與IoT融合，實現(xiàn)了大規(guī)模定制、供應鏈敏捷響應和全流程數(shù)據(jù)閉環(huán)，成為中國制造業(yè)“鏈主+生態(tài)”的典型樣板。特斯拉智能工廠則展現(xiàn)了AI驅(qū)動下生產(chǎn)、研發(fā)、物流一體化的智能生態(tài)?？梢灶A見，未來AI在工業(yè)領域的價值不再局限于單點效率提升，而是成為平臺型、生態(tài)型智能中樞，全面賦能中國制造向“智造文明”轉(zhuǎn)型。

深度融合的關鍵

張禮立表示，大模型與制造業(yè)的深度融合正處于戰(zhàn)略躍遷期，雖然已在研發(fā)設計、生產(chǎn)制造等環(huán)節(jié)取得顯著成效，但還要迎接如下三方面挑戰(zhàn)。

第一，大模型的價值不僅取決于其對海量工業(yè)數(shù)據(jù)的整合能力，更關鍵在于其深層次的邏輯推理與復雜決策能力的成長。當前階段，只有解決數(shù)據(jù)壁壘問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的自由流動，并推動模型能力從“識別歸納”邁向“推理創(chuàng)造”，才能為制造業(yè)注入持續(xù)的創(chuàng)新動力。這一進階，標志著產(chǎn)業(yè)智能化從信息化走向認知化的本質(zhì)飛躍。

第二，基礎通用模型與垂直行業(yè)模型的高效銜接正成為產(chǎn)業(yè)智能化落地的核心。僅依賴底層大模型，難以攻克制造業(yè)多變、復雜、高壁壘的應用難題。必須將底層AI能力與行業(yè)知識、專家經(jīng)驗有機融合，才能打通“技術—場景—價值”的全鏈路，使AI真正走向生產(chǎn)一線，為產(chǎn)業(yè)升級提供精準、可靠的智能支撐。這是鏈主企業(yè)與平臺型公司應共同擔當?shù)膭?chuàng)新責任。

第三，AI基礎設施的開放與下游應用生態(tài)的協(xié)同共振，決定了大模型創(chuàng)新的持續(xù)生命力。只有打通平臺資源、算力與數(shù)據(jù)接口，激發(fā)行業(yè)企業(yè)廣泛參與，制造業(yè)才能完成從“產(chǎn)品導向”向“服務生態(tài)導向”的根本轉(zhuǎn)型。這一趨勢將重塑產(chǎn)業(yè)組織模式，推動頭部企業(yè)主動構(gòu)建開放生態(tài)，中小企業(yè)則在多元協(xié)作中獲得創(chuàng)新機遇和成長空間。

最大化釋放工業(yè)數(shù)據(jù)紅利

高質(zhì)量數(shù)據(jù)是工業(yè)大模型發(fā)展的重要基石。工業(yè)數(shù)據(jù)收集和清洗面臨多重難題，應該如何解決數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)安全問題？張禮立認為，工業(yè)數(shù)據(jù)標準化與安全治理不是一道“技術題”，而是一場“產(chǎn)業(yè)協(xié)同”的深刻變革。誰能夠率先完成從“數(shù)據(jù)壁壘”到“數(shù)據(jù)生態(tài)”的跨越，誰就有機會定義中國智能制造的未來格局。工業(yè)數(shù)據(jù)的特殊性決定了其治理的復雜性。設備類型多樣、協(xié)議各異、數(shù)據(jù)格式和語義不統(tǒng)一，使得數(shù)據(jù)采集、標準化與清洗成為系統(tǒng)性難題。更不用說，很多核心設備的實時數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機密和生產(chǎn)安全，其擁有者對其開放和共享自然心存顧慮。

“破解這一困局，關鍵在于用系統(tǒng)化、生態(tài)化的視角重構(gòu)數(shù)據(jù)治理路徑。”張禮立總結(jié)說。首先，必須以“行業(yè)共識+政府引導”為基礎，推動跨行業(yè)、跨企業(yè)的數(shù)據(jù)標準化。頭部鏈主企業(yè)要勇于牽頭，聯(lián)合上下游、科研機構(gòu)和標準組織，共同制定數(shù)據(jù)采集、傳輸、接口和安全的統(tǒng)一標準。在此基礎上，推動數(shù)據(jù)治理從“企業(yè)自掃門前雪”走向“全鏈協(xié)同、標準共建”，讓每一份數(shù)據(jù)都能安全流動、可控增值。其次，數(shù)據(jù)安全絕不能靠“堵”或“禁”來實現(xiàn)，而是要通過技術與機制“雙保險”。一方面，強化數(shù)據(jù)脫敏、加密和分級管理，確保敏感數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)有跡可循、可控可查。另一方面，要構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)治理和“數(shù)據(jù)不出廠、模型進工廠”的新范式，既滿足數(shù)據(jù)安全保護，也讓AI能力深入一線場景。結(jié)合區(qū)塊鏈、聯(lián)邦學習等創(chuàng)新技術，可在不犧牲安全的前提下實現(xiàn)模型協(xié)同訓練，最大化釋放工業(yè)數(shù)據(jù)紅利。

制造產(chǎn)業(yè)競逐的關鍵

張禮立表示，中國制造業(yè)亟須從規(guī)模和成本競爭轉(zhuǎn)向高附加值競爭，研發(fā)出智能終端、高端醫(yī)療設備等具備全球引領力的標志性產(chǎn)品。“這意味著，我們要用數(shù)字科技和工業(yè)大模型賦能產(chǎn)品研發(fā)、用戶體驗與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，推動‘中國制造’向‘智能制造+高端服務”融合的全新生態(tài)躍遷’。

“共建‘制造+服務’的新型價值網(wǎng)絡，是未來中國智能制造騰飛的關鍵路徑。”張禮立總結(jié)。通過新質(zhì)生產(chǎn)力的持續(xù)釋放，制造企業(yè)不再僅僅是物理產(chǎn)品的生產(chǎn)者，更是數(shù)字服務和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的組織者。數(shù)字科技與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正成為打通和重塑供應鏈、價值鏈的核心力量。“智能制造的終極演化形態(tài)，將是‘高端智造+平臺服務+產(chǎn)業(yè)生態(tài)’的三位一體。”張禮立預測，誰能率先完成從“制造產(chǎn)品”到“制造生態(tài)”的躍遷，誰就能在全球產(chǎn)業(yè)新格局中贏得主導權(quán)。這是中國制造業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展、推動產(chǎn)業(yè)升級與價值躍遷的關鍵所在。