據新華社報道，中共中央政治局4月25日召開會議，分析研究當前經濟形勢和經濟工作。其中，會議提出加快實施“人工智能+”行動。

作為全球制造業(yè)大國，人工智能(AI)技術賦能中國傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級，未來前景可期。那么，就當前情況而言，創(chuàng)新鏈和產業(yè)鏈如何無縫對接?政策支持與市場實踐之間存在哪些協(xié)同與挑戰(zhàn)，又該如何克服這些困難?圍繞這些問題，中信建投證券研究所高端制造研究負責人、機械行業(yè)首席分析師呂娟，國聯民生證券首席策略分析師包承超，國金證券機械行業(yè)首席分析師滿在朋展開對話。

AI應用逐漸深入

有望重塑制造業(yè)競爭格局

中國證券報：DeepSeek的創(chuàng)新帶來成本極致優(yōu)化，目前AI技術在傳統(tǒng)制造業(yè)中的應用現狀如何?

呂娟：目前AI大模型可以分為三類：第一類是用于各種類型文本處理的大語言模型，第二類是用于生物醫(yī)藥、化學等領域的科研大模型，第三類是用于與物理世界交互的具身大模型。第一和第三類大模型在制造業(yè)都有廣闊的應用前景，其中第一類大模型的落地較快，已經有很多制造業(yè)企業(yè)開始部署，有利于提高信息的處理速度;第三類大模型在中國還處于起步階段。

包承超：AI技術在傳統(tǒng)制造業(yè)中的應用正逐漸深入，特別是在汽車制造、電子制造等行業(yè)應用較為成熟，AI技術正通過信息共享與預測優(yōu)化促進上下游協(xié)同。在汽車制造中，利用AI視覺檢測系統(tǒng)對汽車零部件和整車進行質量檢測，能高精度識別缺陷;電子制造領域，AI助力電路板檢測，提升檢測效率和準確性，實現自動化生產流程優(yōu)化。

滿在朋：AI技術在制造業(yè)的多個領域已經形成了成熟應用，顯著提升了生產效率、質量和智能化水平。例如在AI視覺檢測、設備預測性維護、智能焊接機器人領域有相對成熟的應用，但在更加通用的場景，例如在工業(yè)母機中加入AI技術來實現更優(yōu)的人機交互和自動化生產還處于起步階段。

中國證券報：AI技術將給制造業(yè)帶來哪些歷史發(fā)展機遇?AI是否正加速推進“兩鏈”融合?

包承超：AI技術為制造業(yè)帶來智能化生產、產品創(chuàng)新和市場拓展機遇。生產方面，AI技術可提高生產效率和質量，降低人力成本;產品創(chuàng)新方面，通過AI技術可優(yōu)化產品設計、功能;市場拓展方面，可借助AI技術分析消費者需求，開拓新市場。

呂娟：AI技術可以讓制造業(yè)的運營和研發(fā)更高效、產品更加智能化，未來制造業(yè)產業(yè)鏈的附加值會更加體現在研發(fā)創(chuàng)新和高效運營。AI大模型用得好的制造業(yè)企業(yè)，未來有望在競爭中更占優(yōu)勢，甚至可能會重塑行業(yè)競爭格局，比如在具身智能領域，掌握了先進的具身大模型的企業(yè)可以獲得更高的市場份額或者后來居上，改變原有的競爭格局。

滿在朋：AI技術的出現一方面有望帶來一些全新的商業(yè)模式，另一方面有望助力制造業(yè)實現全流程自動化、縮短產品研發(fā)周期、實現智能資源調度等。此外，隨著AI技術的發(fā)展，以制造為主導的產業(yè)鏈預計會逐步轉向以研發(fā)(產品創(chuàng)新)、服務(用戶數據價值挖掘)作為新增長極，制造業(yè)的競爭不再僅限于成本，而是比拼“數據-算法-場景”的三位一體能力。

找準需求痛點

實現創(chuàng)新鏈和產業(yè)鏈有效對接

中國證券報：對于傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)來說，應如何更好地引入和應用AI技術以實現轉型升級?企業(yè)如何確保AI技術與自身業(yè)務的深度融合，而非簡單的技術疊加?

滿在朋：傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)需要找到具體的痛點，再將對應的AI技術逐步融合進生產的流程中，最好能建立一套以痛點為導向的價值錨定體系，來確保AI技術能和自己業(yè)務深度融合并帶來較好的經濟效益。

包承超：企業(yè)應從戰(zhàn)略規(guī)劃、人才培養(yǎng)和技術選型入手引入AI技術。實現深度融合需將AI技術融入業(yè)務流程，從生產、管理到銷售全環(huán)節(jié)進行優(yōu)化，如利用AI優(yōu)化生產排程、進行質量控制，通過數據分析驅動決策，而不是簡單地將AI技術附加在現有業(yè)務上。

呂娟：目前泛化能力比較強的AI大模型主要是大語言模型，而制造業(yè)需要的AI大模型不只是大語言模型，還需要科研大模型和具身大模型，尤其是具身大模型，如果想實現與制造業(yè)的深度融合，就離不開各種垂類模型的發(fā)展。目前，我們看到有些企業(yè)在開發(fā)通用底座，吸引各垂直領域開發(fā)者在通用底座上添磚加瓦，希望借此推動在越來越多的垂類場景落地，這是一條值得實踐的思路。

中國證券報：在創(chuàng)新鏈和產業(yè)鏈“兩鏈”有效融合過程中，如何實現成本效益的平衡?要從哪些維度來提升制造業(yè)企業(yè)的升級意愿?

呂娟：現在企業(yè)之所以會擔心應用AI技術的成本效益，是因為AI技術應用落地在全球還處于初期，大部分企業(yè)還沒有實實在在地看到身邊或者同行的成功案例，但后續(xù)隨著成功案例越來越多，企業(yè)的顧慮會逐步打消。

提升制造業(yè)企業(yè)升級意愿的最好辦法是市場上推出更好的AI技術、AI應用實例。同時，政府部門要給企業(yè)更多方向性的引導，行業(yè)協(xié)會可以組織相關的研討會，邀請AI企業(yè)參加，供需雙方加強對話。

包承超：企業(yè)可通過選擇合適的AI技術方案、逐步推進應用和加強成本管理來解決成本效益問題。在創(chuàng)新鏈和產業(yè)鏈對接中，政府可以提供資金補貼、稅收優(yōu)惠等政策支持;行業(yè)協(xié)會可以搭建共享平臺，促進企業(yè)間技術交流和資源共享;企業(yè)自身要加強成本效益評估，根據實際情況調整AI應用策略，實現成本效益平衡。

滿在朋：在場景選擇上應該優(yōu)選高價值密度的場景，通過單點突破的方式建立標桿案例，在此基礎上進行平臺化的復用，實現實際生產成本的顯著下降。關于成本效益的平衡，可以優(yōu)先開發(fā)輕量化的解決方案，用“小樣本+遷移學習”減少對數據標注、算力的依賴。搭建行業(yè)數據共享平臺是非常必要的，只有鼓勵企業(yè)互相合作，構筑風險共擔、收益共享的產業(yè)共同體，AI技術才能有更快的應用，而不是形成一個個“數據孤島”。

釋放政策紅利

推動產業(yè)鏈智能化革命

中國證券報：當前政策在“AI+制造”方面的支持力度如何?從市場反饋來看，政策支持是否有效激發(fā)了企業(yè)的創(chuàng)新活力和投資熱情?

包承超：當前政策對“AI+制造”支持力度較大，出臺了一系列政策鼓勵AI技術在制造業(yè)的應用和創(chuàng)新，包括設立專項科研基金，支持AI與制造業(yè)融合的關鍵技術研發(fā)，鼓勵企業(yè)開展AI應用試點示范項目等。政策支持在一定程度上激發(fā)了企業(yè)的創(chuàng)新活力和投資熱情，許多企業(yè)積極開展AI相關項目。

滿在朋：目前，政策已經給予了“AI+制造”方面很大的支持力度，如廣東的人工智能與機器人產業(yè)創(chuàng)新聯盟、各地推出的“AI+”行動、加強AI學科建設等均有利于創(chuàng)新鏈和產業(yè)鏈對接。隨著政策持續(xù)落地，企業(yè)的創(chuàng)新活力和投資熱情得到有效激發(fā)，更多的資金在加快向科技企業(yè)集聚。

中國證券報：在創(chuàng)新鏈和產業(yè)鏈的協(xié)同創(chuàng)新中，如何突破技術瓶頸、更好實現“兩鏈”融合?未來3年至5年，AI技術在重塑產業(yè)鏈中將呈現哪些新趨勢?

滿在朋：在創(chuàng)新鏈與產業(yè)鏈的協(xié)同創(chuàng)新中，突破技術瓶頸要以需求為牽引，構建“技術攻關-成果轉化-產業(yè)升級”的全鏈條生態(tài)，推動產學研深度融合，強化基礎研究，推動場景創(chuàng)新。

未來3年至5年AI技術的新趨勢主要包括訓練成本大幅下降、具身智能快速發(fā)展、數實深度融合等，創(chuàng)新鏈與產業(yè)鏈有望形成“需求感知-技術攻關-場景驗證-價值反哺”的閉環(huán)生態(tài)，中國憑借場景、數據和政策優(yōu)勢，正引領這場全球產業(yè)鏈的智能化革命，為新質生產力發(fā)展開辟“中國路徑”。

呂娟：AI技術在制造業(yè)的應用還處于起步階段，要突破的地方還很多，以具身大模型為例，需要突破與物理世界交互的技術等。這些技術瓶頸的突破依賴算法的發(fā)展、傳感器技術的發(fā)展、運動控制技術的發(fā)展等。

包承超：當前存在的技術瓶頸包括AI大模型的可解釋性、數據隱私保護和邊緣計算能力，這需要產學研協(xié)同攻關。未來3年-5年，AI技術將呈現智能化升級加速、產業(yè)融合深化和綠色制造賦能等趨勢，將促使企業(yè)加強技術創(chuàng)新和合作，創(chuàng)新鏈圍繞產業(yè)鏈需求開展研發(fā)，產業(yè)鏈為創(chuàng)新鏈提供應用場景和實踐反饋，進一步推動創(chuàng)新鏈和產業(yè)鏈深度融合，提升產業(yè)整體競爭力。