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當(dāng)前，AI已成為驅(qū)動(dòng)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(jià)值在于通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和智能決策，打通產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)資源的高效配置與生態(tài)協(xié)同。

“在實(shí)際應(yīng)用中，AI最先規(guī)模化落地的場(chǎng)景主要集中在智能質(zhì)檢與預(yù)測(cè)性維護(hù)。”中國人民大學(xué)CIO研究中心研究員、上海市海外經(jīng)濟(jì)技術(shù)促進(jìn)會(huì)會(huì)長張禮立表示。通過機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)，AI能夠自動(dòng)識(shí)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(yù)測(cè)，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)關(guān)鍵設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障預(yù)警，顯著降低運(yùn)維成本和停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。此外，AI驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈優(yōu)化已逐步實(shí)現(xiàn)訂單、庫存、物流的動(dòng)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(tái)通過AI與IoT融合，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模定制、供應(yīng)鏈敏捷響應(yīng)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(dòng)下生產(chǎn)、研發(fā)、物流一體化的智能生態(tài)。可以預(yù)見，未來AI在工業(yè)領(lǐng)域的價(jià)值不再局限于單點(diǎn)效率提升，而是成為平臺(tái)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(guān)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(shè)計(jì)、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(jià)值不僅取決于其對(duì)海量工業(yè)數(shù)據(jù)的整合能力，更關(guān)鍵在于其深層次的邏輯推理與復(fù)雜決策能力的成長。當(dāng)前階段，只有解決數(shù)據(jù)壁壘問題，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的自由流動(dòng)，并推動(dòng)模型能力從“識(shí)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(dòng)力。這一進(jìn)階，標(biāo)志著產(chǎn)業(yè)智能化從信息化走向認(rèn)知化的本質(zhì)飛躍。

第二，基礎(chǔ)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(fù)雜、高壁壘的應(yīng)用難題。必須將底層AI能力與行業(yè)知識(shí)、專家經(jīng)驗(yàn)有機(jī)融合，才能打通“技術(shù)—場(chǎng)景—價(jià)值”的全鏈路，使AI真正走向生產(chǎn)一線，為產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供精準(zhǔn)、可靠的智能支撐。這是鏈主企業(yè)與平臺(tái)型公司應(yīng)共同擔(dān)當(dāng)?shù)膭?chuàng)新責(zé)任。

第三，AI基礎(chǔ)設(shè)施的開放與下游應(yīng)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(tái)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(dǎo)向”向“服務(wù)生態(tài)導(dǎo)向”的根本轉(zhuǎn)型。這一趨勢(shì)將重塑產(chǎn)業(yè)組織模式，推動(dòng)頭部企業(yè)主動(dòng)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(jī)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(yīng)該如何解決數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)安全問題？張禮立認(rèn)為，工業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與安全治理不是一道“技術(shù)題”，而是一場(chǎng)“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(jī)會(huì)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(fù)雜性。設(shè)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(biāo)準(zhǔn)化與清洗成為系統(tǒng)性難題。更不用說，很多核心設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機(jī)密和生產(chǎn)安全，其擁有者對(duì)其開放和共享自然心存顧慮。

“破解這一困局，關(guān)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(shí)+政府引導(dǎo)”為基礎(chǔ)，推動(dòng)跨行業(yè)、跨企業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。頭部鏈主企業(yè)要勇于牽頭，聯(lián)合上下游、科研機(jī)構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)組織，共同制定數(shù)據(jù)采集、傳輸、接口和安全的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。在此基礎(chǔ)上，推動(dòng)數(shù)據(jù)治理從“企業(yè)自掃門前雪”走向“全鏈協(xié)同、標(biāo)準(zhǔn)共建”，讓每一份數(shù)據(jù)都能安全流動(dòng)、可控增值。其次，數(shù)據(jù)安全絕不能靠“堵”或“禁”來實(shí)現(xiàn)，而是要通過技術(shù)與機(jī)制“雙保險(xiǎn)”。一方面，強(qiáng)化數(shù)據(jù)脫敏、加密和分級(jí)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(jìn)工廠”的新范式，既滿足數(shù)據(jù)安全保護(hù)，也讓AI能力深入一線場(chǎng)景。結(jié)合區(qū)塊鏈、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等創(chuàng)新技術(shù)，可在不犧牲安全的前提下實(shí)現(xiàn)模型協(xié)同訓(xùn)練，最大化釋放工業(yè)數(shù)據(jù)紅利。

制造產(chǎn)業(yè)競(jìng)逐的關(guān)鍵

張禮立表示，中國制造業(yè)亟須從規(guī)模和成本競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向高附加值競(jìng)爭(zhēng)，研發(fā)出智能終端、高端醫(yī)療設(shè)備等具備全球引領(lǐng)力的標(biāo)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(yàn)與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，推動(dòng)‘中國制造’向‘智能制造+高端服務(wù)”融合的全新生態(tài)躍遷’。

“共建‘制造+服務(wù)’的新型價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，是未來中國智能制造騰飛的關(guān)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(wù)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(yīng)鏈、價(jià)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(tái)服務(wù)+產(chǎn)業(yè)生態(tài)’的三位一體。”張禮立預(yù)測(cè)，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(dǎo)權(quán)。這是中國制造業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與價(jià)值躍遷的關(guān)鍵所在。