随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，人工智能与制造业的融合发展已成为产业升级的重要方向。人工智能技术在制造业的应用，不再是可选项，而是关乎企业竞争力和产业发展质量的必选项。但在实践推进过程中，既取得了显著成效，也面临诸多挑战。如何让人工智能真正在制造业扎根落地、发挥实效，需要从实际出发，理清思路、找对路径。
一、人工智能赋能制造业的成效已初步显现
如今，人工智能在制造业的应用已不是新鲜话题，相关技术与制造业多个环节的深度融合，催生了一批可复制、可推广的典型应用场景，让产业界看到了技术赋能的巨大潜力。在质量管控环节，智能质检系统借助图像识别、数据分析等技术，能精准识别产品细微瑕疵，大幅提升产品合格率，减少因人工检测疏漏带来的损失；在设备运维领域，预测性维护技术通过对设备运行数据的实时监测和分析，提前预判故障风险并发出预警，有效降低设备停机时间，保障生产过程的连续性；在绿色发展方面，人工智能技术与绿色能源利用相结合，通过优化能耗参数、调配能源资源，助力制造业实现节能降碳，推动产业绿色化转型。这些应用场景的落地，不仅提升了单个企业的生产效率，也为整个制造业的智能化升级积累了实践经验。
二、人工智能落地制造业面临的现实困境
尽管人工智能在制造业的应用前景广阔，但实际推进过程中，“投入产出不匹配”和“泡沫化风险”的问题日益凸显。不少技术服务商反映市场回报周期长，价值实现不及预期；制造业企业也普遍感觉人工智能技术的实际应用效果与期望存在较大差距。这些问题的出现，源于多方面的深层原因。
（一）AI时代的“索洛悖论”再度凸显
早年间，信息技术革命推进过程中曾出现过“索洛悖论”，即“到处都看得见计算机时代的痕迹，唯独在生产率统计数据中看不到”，核心是信息技术投资的实际收益与期望收益存在差距。如今，这一悖论在人工智能时代以更复杂的形式重演。相关研究数据显示，全球企业在生成式人工智能领域的累计投入规模庞大，但绝大多数企业尚未获得实质性回报。这一现象表明，人工智能技术虽然在制造业的渗透率不断提高，但尚未充分转化为实实在在的生产力提升，技术优势向经济优势的转化存在明显梗阻。
（二）人工智能领域存在泡沫化倾向风险
在人工智能产业热潮下，部分企业出现了重融资、轻应用的倾向，通过循环融资扩大规模，过度投入基础设施建设却忽视了与实体经济需求的对接。这种脱离实际需求的发展模式，掩盖了真实的商业逻辑，容易形成局部泡沫。如果不能及时引导人工智能发展与制造业实际需求紧密结合，不仅会造成资源浪费，还可能延缓产业智能化升级的进程。
（三）全要素生产率增长乏力的制约
全要素生产率是衡量经济体综合竞争力的重要指标，反映了除资本、劳动之外，制度、技术、管理、资源配置等因素对经济增长的贡献。相关数据显示，过去较长一段时期内，我国全要素生产率年均增长率相对偏低，说明技术、管理等要素对经济增长的支撑作用尚未充分发挥。人工智能作为关键赋能技术，其最终价值必须体现在全要素生产率的持续提升上，而当前全要素生产率增长乏力的现状，也反映出人工智能技术落地转化的不足。
三、制造业是人工智能赋能的核心载体
破解人工智能落地制造业的困境，提升全要素生产率，关键在于明确赋能重点，牢牢把握制造业这一现代化产业体系的根基。相关政策明确提出，要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推动制造业高质量发展，这为人工智能与制造业的深度融合指明了方向。
（一）制造业的基础作用不可替代
制造业是国民经济的支柱产业，没有现代化的制造业，农业、服务业、数字经济等产业都将失去赖以发展的物质基础和技术支撑。同时，制造业也是人工智能等新兴技术的重要应用场景和创新载体，为技术迭代升级提供了丰富的实践土壤。人工智能技术只有与制造业深度融合，才能找到持续发展的动力源泉，真正发挥赋能价值。
（二）制造业智能化演进有其内在规律
从历史演进来看，制造业的发展经历了机械化、电气化、自动化、数字化、信息化等多个阶段，如今正向智能化迈进。这一演进过程具有明显的阶段性和连续性，每个阶段都为下一阶段的发展奠定了基础。推进制造业智能化升级，必须遵循产业发展规律，扎实做好各阶段的基础工作，补齐自动化、数字化短板，不能急于求成、盲目跨越，否则只会适得其反。
（三）政策为制造强国建设提供明确指引
相关政策多次强调“构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系”，明确提出“坚持智能化、绿色化、融合化方向”，为人工智能在制造业的应用划定了重点、明确了路径。在政策引导下，各地、各行业正逐步形成推进制造业智能化升级的合力，为人工智能技术的落地创造了良好的政策环境和发展氛围。
四、人工智能落地制造业的关键路径
推动人工智能在制造业真正落地见效，必须坚持“因地制宜、场景驱动、系统推进”的原则，立足实际、精准施策，避免盲目跟风、粗放发展。
（一）立足实际推进新质生产力发展
新质生产力是由技术革命性突破、要素创新性配置、产业深度转型升级催生的新型生产力形态。发展新质生产力，推进制造业智能化升级，必须立足各地产业禀赋和企业实际情况，科学规划、理性推进。要坚决防止一哄而上、脱离实际的盲目投入，根据不同地区、不同行业的发展基础，制定差异化的推进策略。
（二）坚持“一把钥匙开一把锁”的精准施策
制造业涵盖众多行业，不同行业、不同企业、甚至同一企业的不同车间、不同工序，其面临的问题属性、数据基础、工艺特征都存在差异。推进人工智能应用，不能搞“一刀切”，必须深入具体生产场景，摸清实际需求，厘清“需要什么数据、选用什么算法、构建什么模型”的核心问题，实现技术与场景的精准匹配，才能真正解决生产中的实际问题。
（三）重视内源性数据积累与自主模型构建
数据是人工智能技术应用的核心要素，制造业90%以上的数据来源于企业内部的生产、管理与运营过程。实践证明，只有长期积累工艺数据和行业知识，构建自主可控、持续优化的模型能力，才能实现真正意义上的智能制造。企业要加强数据基础设施建设，完善数据采集、清洗、存储、应用的全流程管理，激活内源性数据的价值，为人工智能技术应用提供坚实支撑。
（四）借鉴典型实践经验推进全面提升
在人工智能与制造业融合发展的过程中，各地、各行业涌现出一批成功实践案例。有的企业通过构建行业大模型，贯穿生产、管理、服务全链条，实现了数据驱动的业务增值；有的企业长期坚持工艺数据化、模型化，实现了从技术引进消化到自主创新的跨越；有的企业在重大装备制造领域，构建起智能研发、生产、服务体系，引领了行业发展。这些典型案例的经验做法，为其他企业推进人工智能落地提供了有益借鉴，要加强总结推广，推动形成可复制、可推广的发展模式。
五、把握人工智能落地制造业的核心要义
让人工智能在制造业真正扎根、结果，关键要把握价值导向和科学方法，围绕四个核心问题理清思路、找准方向，确保技术应用不跑偏、见实效。
（一）明确数据来源：筑牢内部数据根基
对于制造业而言，有效数据主要来源于内部，包括设备运行日志、工艺参数记录、质量检测数据、供应链流转信息等。外部数据可以作为补充，但不能替代内部数据的核心作用。内部数据是智能系统的“血脉”，只有把内部数据的采集、治理工作做好，才能为人工智能算法的应用提供可靠支撑。
（二）科学选择算法：匹配需求优于追求复杂
推进人工智能应用，不必盲目追求“大模型”“复杂算法”。在很多生产场景中，一个简单的回归分析、一个精准的图像识别小模型、一个贴合工艺的优化算法，就能有效解决实际问题。算法选择的核心是匹配度，要根据具体场景的需求、数据基础的条件，选择最适合的算法模型，避免为了技术而技术的“炫技式”应用。
（三）算清价值账：聚焦财务绩效与生产率提升
人工智能投入的价值，最终要体现在企业的财务报表上，表现为成本下降、效率提升、质量改进、收入增长等具体成效。脱离了实际经济效益的人工智能应用，难以持续发展。只有让人工智能技术真正进入企业财务系统，切实推动全要素生产率提升，才能称之为真正的“生产力”。
（四）保障可持续：构建迭代优化能力
制造业的生产工艺、产品类型、市场需求都在不断变化，人工智能系统必须具备持续迭代的能力，才能适应这种变化。要避免“项目制”交付后就形成“信息孤岛”的现象，建立常态化的系统优化机制，根据工艺改进、产品升级、市场变化等情况，及时更新数据、优化算法，确保人工智能系统始终与企业生产经营需求相匹配。
人工智能与制造业的融合发展是大势所趋，也是推动制造业高质量发展的重要路径。既要看到技术赋能的巨大潜力，也要正视落地过程中的现实挑战。只有坚持实事求是、场景驱动、系统推进的原则，找准技术与产业的结合点，理清数据、算法、价值、可持续性的核心逻辑，才能让人工智能真正在制造业扎根结果，为制造强国建设注入强劲动力。
