文 | 宿程晴

數據顯示，今年上半年，規模以上數字產品制造業增加值同比增長9.9%，智能設備制造、電子元器件及設備制造等行業實現兩位數增長，增速分別為14.9%、11.7%。當前，人工智能技術正在推動制造業生產方式和發展模式深刻變革，在工業高質量發展中的作用日益凸顯，成為我國從制造大國向制造強國邁進的關鍵引擎。

多年來，伴隨對人工智能技術的持續探索，我國工業智能化建設取得重大成就，正在加快我國工業高質量發展的步伐。2024年，我國在新型儲能、人形機器人、具身智能機器人等領域突破關鍵共性技術672項，實現技術成果轉化690項，孵化企業182家。在“科技產業金融一體化”專項推動下，有效期內的高新技術企業總數已達46.3萬家，規模以上工業高新技術企業達到16.9萬家。一些地方的工業智能化探索效果顯著。例如，江蘇省通過“智改數轉網聯”三年行動，為全省6萬余家企業提供免費分析，推動728個智改數轉網聯重點項目建設；廣東省以新質生產力重塑傳統產業，實施消費品工業“數字三品”行動，推動30多個細分傳統行業加快數字化改造。

多年來，一系列國家戰略規劃與政策文件為工業智能化發展提供方向指引與根本遵循。2021年工信部印發的《“十四五”智能制造發展規劃》提出，到2025年，規模以上制造業企業大部分實現數字化網絡化，重點行業骨干企業初步應用智能化。工業和信息化部、國家發展改革委等6部門聯合啟動的2025年度智能工廠梯度培育行動，將智能工廠的培育劃分為基礎級、先進級、卓越級和領航級4個梯度，通過分層培育推動智能制造普及深化。

在發展過程中，也暴露出一些問題：工業智能化轉型的產業基礎還不夠扎實；產業生態仍需提升，部分中小企業面臨“不敢轉”“不會轉”的困境；工業智能化轉型標準和安全意識仍需進一步加強，這些都制約了工業智能化的全面普及，亟待系統性施策。

夯實產業基礎。加速基礎設施建設和升級，拓寬工業智能化轉型的廣度和多元融合的深度，使設施能夠適應更復雜的工業場景，為工業轉型提供強勁動力。推動專用大模型構建，在普遍、廣泛使用通用大模型的基礎上，要針對不同行業的特點和需求，開發行業專用大模型，以便更精準地解決生產實踐中的具體問題，應對工業發展的復雜挑戰。建立高質量行業數據集，更好、更快整合行業信息，為行業基礎設施和大模型構建提供更豐富的素材，提升大模型在實踐應用中的準確性，推動產業基礎不斷完善。

壯大產業生態。依據當前企業智能化發展程度，著力培養智能化轉型優勢企業，對中小企業專精特新發展提供支持。健全人工智能開源機制，打造開放共享的平臺，打破中小企業在數據搜集、技術研發等層面存在的壁壘，為企業智能化轉型提供更堅實可靠的數據、技術和平臺支撐，降低中小企業轉型門檻。加大財稅政策支持，引導社會資本加大投入，降低中小企業轉型成本，為合作鏈條中的中小企業提供政策咨詢、技術指導等服務，協同做好企業智能化轉型普及工作。

強化標準引領和安全保護。分級分類推進標準制定，有效發揮標準的基礎性、引領性和支撐性作用，為工業智能化發展提供堅實保障。加強知識產權和安全保護意識，強化風險研判與應對能力，培育企業對商業機密、用戶信息和供應鏈數據等內容的安全防護能力和知識產權保護意識。完善相關法律法規，為技術創新提供良好的法律環境，保障企業在智能化轉型過程中能夠增強應對風險的能力，引導產業健康有序發展。