人工智能正加速向生產制造環節應用，需政府、企業和社會各界共同努力，實現科技創新與產業帶動良性循環。

前不久，工業和信息化部印發人工智能賦能新型工業化典型應用案例名單，公布了151項典型應用案例，旨在推動人工智能在新型工業化的應用推廣，加快形成新質生產力。

作為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，人工智能正加速向生產制造環節應用，有力推動制造業數字化、網絡化、智能化發展，全方位、深層次賦能新型工業化。

在傳統產業領域，利用人工智能技術優化工藝流程、改善加工方式，在實現智能制造的同時，大幅降低能耗和碳排放;在新興產業方面，人工智能創造了大量商業機會和發展空間，催生出自動駕駛、智慧物流等新產業、新模式，不斷形成新的經濟增長點。

與此同時，作為人工智能領域重要分支，生成式人工智能近年來發展迅猛，通過深度分析數據，加快產品研發和創新步伐，提升工業企業生產效率。第55次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2024年12月底，共302款生成式人工智能服務在國家網信辦完成備案，其中2024年新增238款備案。

但也要看到，人工智能全面賦能新型工業化仍存在算力供給不足、缺乏高質量數據集、專業人才稀缺等一系列發展瓶頸，需政府、企業和社會各界共同努力，實現科技創新與產業帶動良性循環。

頂層設計與政策作支撐。要盡快制定實施人工智能與實體經濟深度融合發展戰略與推進路徑，深入開展“人工智能+”行動。在財政、金融、人才培養、產業方面形成政策合力，構建以技術研發、場景應用和產業升級為核心的產業生態，為推進制造業智能化改造、數字化轉型提供有力支持。

科技創新為引領。關鍵核心技術是驅動人工智能與制造業深度融合的根本力量。要構建以市場為導向的創新體系，調動技術研發人員、投資者、市場運營等各方主體創新積極性，推動大模型算法、框架等基礎性原創性技術突破，加快提升智能芯片算力水平，確保產業鏈供應鏈自主可控。支持具有自主核心技術的開源社區、開源平臺、開源項目發展，促進開放式創新、平臺化創新，實現創新資源共建共享。

高效開放的數據要素市場數據作保障。數據作為人工智能的“養料”，在推動人工智能賦能新型工業化方面扮演至關重要的角色。工業企業在用數方面最為擔心的是安全問題，因此要完善數據隱私相關的法規制度，探索隱私計算等新興技術應用前景，確保數據資源在訓練人工智能產品過程中能夠保護企業和個人隱私，增強數據收集和使用的合法性和可靠性。

企業是實現人工智能與制造業深度融合、加快推進新型工業化的微觀主體。要發揮我國制造業場景豐富優勢，對設計生產、管理服務、物流運輸等各環節進行智能化改造，逐步實現從智能產線到數字化車間再到智慧工廠的升級迭代，打造一批數字化轉型標桿企業，充分釋放示范效應。注重“鏈主”企業在集群中的引領作用，鼓勵中小企業融入人工智能產業集群，以協同創新筑牢競爭優勢。 (本文來源：經濟日報 作者：李芃達)