为什么是“人工智能+”？因为它是引领科技革命和产业变革的战略性技术。人工智能具备自主学习能力并不断进化 ，能提升效率、催化创新 、重构资源
，创造新的产业形态，且具有普惠性 ，这些特点是一般传统技术难以企及的
。更关键的是，人工智能有强大的渗透性和融合性
，通过数据处理、自主学习与场景适配的深度融合，可对传统产业进行全方位
、深层次的改造升级 ，同时催生新兴产业
，开辟未来产业发展新赛道。人工智能正重塑国际竞争格局，我国将其置于战略核心 ，就是要抓住机遇
，抢占先机 。

人工智能可以弥补制造业传统短板，锻造新优势
。传统制造业依赖人工调度和经验判断 ，主观性强且效率低下
，供应链响应慢，风险预见性差 ，传统大规模生产线难以适应日益增多的小批量、多品种定制需求。人工智能通过挖掘数据 、智能算法等
，从生产端到供应链，从质量控制到研发设计 ，实现制造业全链条智能化 。这不仅解决了传统制造效率低
、成本高、响应慢等痛点，还催生了柔性生产 、个性化定制等新形态
，推动制造业从经验驱动转向数据驱动，从粗放式增长迈向高质量发展
。

制造业为人工智能提供了丰沃土壤。我国连续15年稳坐全球制造业“头把交椅 ” ，产业体系完备
、市场规模大、应用场景丰富 。其中
，从芯片制造到终端应用的完备产业体系，为技术落地提供坚实支撑与协同网络；超大规模市场蕴藏海量需求 ，牵引技术迭代方向
，并能快速消化技术成果；丰富应用场景是技术迭代的“试验田
”，推动算法不断优化 、模型持续完善
。正是立足这些优势 ，我国人工智能技术才得以加速演进升级
，形成了以创新带应用
、以应用促创新的良性循环。

人工智能赋能制造业从技术可行到规模应用还存在巨大鸿沟 。人工智能的内部决策过程不可见、不可解释，就像一个黑箱子 ，一旦出现异常很难排查溯源
，而工业领域要求极高的稳定性和可靠性，这之间存在一定的矛盾
。此外 ，许多传统工业设备因为老旧 、接口不统一等原因，产生大量数据孤岛；人工智能综合应用成本较高
，不仅包括软件和算法，还涉及对现有硬件设备进行智能化改造
、打造算力基础设施等 ，让不少中小制造业企业望而却步。

以应用为导向
，是弥合技术可行与规模应用鸿沟的关键 。任何人工智能技术的有效性都必须在真实场景中接受检验，满足降本、增效 、提质等硬指标 ，这也将驱动技术迭代优化。从典型场景、核心环节
、明确痛点入手
，在小切口中实现快速检验，既能降低改造难度 ，又能积累高质量场景数据
，由点及面逐步扩展深化应用
。从降低应用门槛来看，龙头企业开放场景不仅能共享数据、技术方案等 ，还能带动产业链协同转型
，摊薄成本。此外，“AI即服务”模式也是个好办法 ，中小企业可按需租用，减少前期投入 。