近期召開的國務院常務會議審議通過《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，提出當前人工智能技術加速迭代演進，要深入實施“人工智能+”行動，大力推進人工智能規模化商業化應用。這表明，人工智能已成為國家發展戰略的核心
，被視為驅動經濟社會發展、重塑國家競爭力的關鍵力量。

為什麼是“人工智能+”？因為它是引領科技革命和產業變革的戰略性技術。人工智能具備自主學習能力並不斷進化
，能提升效率、催化創新
、zhonggouziyuan，chuangzaoxindechanyexingtai，qiejuyoupuhuixing，zhexietedianshiyibanchuantongjishunanyiqijide。gengguanjiandeshi
，rengongzhinengyouqiangdadeshentouxingheronghexing
，tongguoshujuchuli、自主學習與場景適配的深度融合
，可對傳統產業進行全方位、深(shen)層(ceng)次(ci)的(de)改(gai)造(zao)升(sheng)級(ji)，同(tong)時(shi)催(cui)生(sheng)新(xin)興(xing)產(chan)業(ye)，開(kai)辟(pi)未(wei)來(lai)產(chan)業(ye)發(fa)展(zhan)新(xin)賽(sai)道(dao)。人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)正(zheng)重(zhong)塑(su)國(guo)際(ji)競(jing)爭(zheng)格(ge)局(ju)

，我(wo)國(guo)將(jiang)其(qi)置(zhi)於(yu)戰(zhan)略(lve)核(he)心(xin)，就(jiu)是(shi)要(yao)抓(zhua)住(zhu)機(ji)遇(yu)
，搶(qiang)占(zhan)先(xian)機(ji)。

人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)可(ke)以(yi)彌(mi)補(bu)製(zhi)造(zao)業(ye)傳(chuan)統(tong)短(duan)板(ban)

，鍛(duan)造(zao)新(xin)優(you)勢(shi)。傳(chuan)統(tong)製(zhi)造(zao)業(ye)依(yi)賴(lai)人(ren)工(gong)調(tiao)度(du)和(he)經(jing)驗(yan)判(pan)斷(duan)
，主(zhu)觀(guan)性(xing)強(qiang)且(qie)效(xiao)率(lv)低(di)下(xia)，供(gong)應(ying)鏈(lian)響(xiang)應(ying)慢(man)，風(feng)險(xian)預(yu)見(jian)性(xing)差(cha)，傳(chuan)統(tong)大(da)規(gui)模(mo)生(sheng)產(chan)線(xian)難(nan)以(yi)適(shi)應(ying)日(ri)益(yi)增(zeng)多(duo)的(de)小(xiao)批(pi)量(liang)、多品種定製需求。人工智能通過挖掘數據、智能算法等，從生產端到供應鏈
，從質量控製到研發設計
，實現製造業全鏈條智能化。這不僅解決了傳統製造效率低
、成本高、響應慢等痛點，還催生了柔性生產
、個性化定製等新形態，推動製造業從經驗驅動轉向數據驅動，從粗放式增長邁向高質量發展。

製造業為人工智能提供了豐沃土壤。我國連續15年穩坐全球製造業“頭把交椅”，產業體係完備


、市場規模大、應用場景豐富。其中
，從芯片製造到終端應用的完備產業體係，為技術落地提供堅實支撐與協同網絡
；超大規模市場蘊藏海量需求
，牽引技術迭代方向，並能快速消化技術成果
；豐富應用場景是技術迭代的“試驗田”，推動算法不斷優化、模型持續完善。正是立足這些優勢，我國人工智能技術才得以加速演進升級，形成了以創新帶應用
、以應用促創新的良性循環。

人工智能賦能製造業從技術可行到規模應用還存在巨大鴻溝。人工智能的內部決策過程不可見、不(bu)可(ke)解(jie)釋(shi)，就(jiu)像(xiang)一(yi)個(ge)黑(hei)箱(xiang)子(zi)，一(yi)旦(dan)出(chu)現(xian)異(yi)常(chang)很(hen)難(nan)排(pai)查(zha)溯(su)源(yuan)
，而(er)工(gong)業(ye)領(ling)域(yu)要(yao)求(qiu)極(ji)高(gao)的(de)穩(wen)定(ding)性(xing)和(he)可(ke)靠(kao)性(xing)


，這(zhe)之(zhi)間(jian)存(cun)在(zai)一(yi)定(ding)的(de)矛(mao)盾(dun)。此(ci)外(wai)，許(xu)多(duo)傳(chuan)統(tong)工(gong)業(ye)設(she)備(bei)因(yin)為(wei)老(lao)舊(jiu)
、接口不統一等原因
，產生大量數據孤島
；人工智能綜合應用成本較高
，不僅包括軟件和算法，還涉及對現有硬件設備進行智能化改造、打造算力基礎設施等
，讓不少中小製造業企業望而卻步。

以應用為導向，是彌合技術可行與規模應用鴻溝的關鍵。任何人工智能技術的有效性都必須在真實場景中接受檢驗，滿足降本、增效、提質等硬指標，這也將驅動技術迭代優化。從典型場景
、核心環節、明(ming)確(que)痛(tong)點(dian)入(ru)手(shou)，在(zai)小(xiao)切(qie)口(kou)中(zhong)實(shi)現(xian)快(kuai)速(su)檢(jian)驗(yan)
，既(ji)能(neng)降(jiang)低(di)改(gai)造(zao)難(nan)度(du)

，又(you)能(neng)積(ji)累(lei)高(gao)質(zhi)量(liang)場(chang)景(jing)數(shu)據(ju)
，由(you)點(dian)及(ji)麵(mian)逐(zhu)步(bu)擴(kuo)展(zhan)深(shen)化(hua)應(ying)用(yong)。從(cong)降(jiang)低(di)應(ying)用(yong)門(men)檻(kan)來(lai)看(kan)

，龍(long)頭(tou)企(qi)業(ye)開(kai)放(fang)場(chang)景(jing)不(bu)僅(jin)能(neng)共(gong)享(xiang)數(shu)據(ju)
、技術方案等，還能帶動產業鏈協同轉型，攤薄成本。此外，“AI即服務”模式也是個好辦法，中小企業可按需租用
，減少前期投入。

“人工智能+”要(yao)發(fa)揮(hui)的(de)是(shi)乘(cheng)數(shu)效(xiao)應(ying)。打(da)通(tong)數(shu)據(ju)孤(gu)島(dao)，降(jiang)低(di)應(ying)用(yong)門(men)檻(kan)，破(po)解(jie)技(ji)術(shu)難(nan)題(ti)
，這(zhe)場(chang)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)與(yu)製(zhi)造(zao)業(ye)的(de)雙(shuang)向(xiang)奔(ben)赴(fu)，將(jiang)推(tui)動(dong)中(zhong)國(guo)製(zhi)造(zao)在(zai)全(quan)球(qiu)價(jia)值(zhi)鏈(lian)中(zhong)攀(pan)升(sheng)
，鑄(zhu)就(jiu)更(geng)堅(jian)實(shi)的(de)競(jing)爭(zheng)新(xin)優(you)勢(shi)，為(wei)製(zhi)造(zao)強(qiang)國(guo)建(jian)設(she)注(zhu)入(ru)澎(peng)湃(pai)動(dong)能(neng)。