当前，AI已成为驱动中国制造业高质量转型的核心引擎。与传统“造产品”模式不同，AI的最大价值在于通过数据驱动和智能决策，打通产业链各环节，实现资源的高效配置与生态协同。

“在实际应用中，AI最先规模化落地的场景主要集中在智能质检与预测性维护。”中国人民大学CIO研究中心研究员、上海市海外经济技术促进会会长张礼立表示。通过机器视觉和深度学习，AI能够自动识别产品缺陷，极大提升良品率；而基于工业大数据的建模与预测，企业能够实现对关键设备的状态监测和故障预警，显著降低运维成本和停机风险。此外，AI驱动的供应链优化已逐步实现订单、库存、物流的动态协同，为产业链上下游提供智能决策支持。张礼立举例，海尔卡奥斯工业互联网平台通过AI与IoT融合，实现了大规模定制、供应链敏捷响应和全流程数据闭环，成为中国制造业“链主+生态”的典型样板。特斯拉智能工厂则展现了AI驱动下生产、研发、物流一体化的智能生态。可以预见，未来AI在工业领域的价值不再局限于单点效率提升，而是成为平台型、生态型智能中枢，全面赋能中国制造向“智造文明”转型。

深度融合的关键

张礼立表示，大模型与制造业的深度融合正处于战略跃迁期，虽然已在研发设计、生产制造等环节取得显著成效，但还要迎接如下三方面挑战。

第一，大模型的价值不仅取决于其对海量工业数据的整合能力，更关键在于其深层次的逻辑推理与复杂决策能力的成长。当前阶段，只有解决数据壁垒问题，实现数据要素的自由流动，并推动模型能力从“识别归纳”迈向“推理创造”，才能为制造业注入持续的创新动力。这一进阶，标志着产业智能化从信息化走向认知化的本质飞跃。

第二，基础通用模型与垂直行业模型的高效衔接正成为产业智能化落地的核心。仅依赖底层大模型，难以攻克制造业多变、复杂、高壁垒的应用难题。必须将底层AI能力与行业知识、专家经验有机融合，才能打通“技术—场景—价值”的全链路，使AI真正走向生产一线，为产业升级提供精准、可靠的智能支撑。这是链主企业与平台型公司应共同担当的创新责任。

第三，AI基础设施的开放与下游应用生态的协同共振，决定了大模型创新的持续生命力。只有打通平台资源、算力与数据接口，激发行业企业广泛参与，制造业才能完成从“产品导向”向“服务生态导向”的根本转型。这一趋势将重塑产业组织模式，推动头部企业主动构建开放生态，中小企业则在多元协作中获得创新机遇和成长空间。

最大化释放工业数据红利

高质量数据是工业大模型发展的重要基石。工业数据收集和清洗面临多重难题，应该如何解决数据标准和数据安全问题？张礼立认为，工业数据标准化与安全治理不是一道“技术题”，而是一场“产业协同”的深刻变革。谁能够率先完成从“数据壁垒”到“数据生态”的跨越，谁就有机会定义中国智能制造的未来格局。工业数据的特殊性决定了其治理的复杂性。设备类型多样、协议各异、数据格式和语义不统一，使得数据采集、标准化与清洗成为系统性难题。更不用说，很多核心设备的实时数据涉及商业机密和生产安全，其拥有者对其开放和共享自然心存顾虑。

“破解这一困局，关键在于用系统化、生态化的视角重构数据治理路径。”张礼立总结说。首先，必须以“行业共识+政府引导”为基础，推动跨行业、跨企业的数据标准化。头部链主企业要勇于牵头，联合上下游、科研机构和标准组织，共同制定数据采集、传输、接口和安全的统一标准。在此基础上，推动数据治理从“企业自扫门前雪”走向“全链协同、标准共建”，让每一份数据都能安全流动、可控增值。其次，数据安全绝不能靠“堵”或“禁”来实现，而是要通过技术与机制“双保险”。一方面，强化数据脱敏、加密和分级管理，确保敏感数据流转有迹可循、可控可查。另一方面，要构建分布式数据治理和“数据不出厂、模型进工厂”的新范式，既满足数据安全保护，也让AI能力深入一线场景。结合区块链、联邦学习等创新技术，可在不牺牲安全的前提下实现模型协同训练，最大化释放工业数据红利。

制造产业竞逐的关键

张礼立表示，中国制造业亟须从规模和成本竞争转向高附加值竞争，研发出智能终端、高端医疗设备等具备全球引领力的标志性产品。“这意味着，我们要用数字科技和工业大模型赋能产品研发、用户体验与产业链协同，推动‘中国制造’向‘智能制造+高端服务”融合的全新生态跃迁’。

“共建‘制造+服务’的新型价值网络，是未来中国智能制造腾飞的关键路径。”张礼立总结。通过新质生产力的持续释放，制造企业不再仅仅是物理产品的生产者，更是数字服务和产业生态的组织者。数字科技与产业互联网正成为打通和重塑供应链、价值链的核心力量。“智能制造的终极演化形态，将是‘高端智造+平台服务+产业生态’的三位一体。”张礼立预测，谁能率先完成从“制造产品”到“制造生态”的跃迁，谁就能在全球产业新格局中赢得主导权。这是中国制造业实现高质量发展、推动产业升级与价值跃迁的关键所在。