據(jù)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(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢和經(jīng)濟(jì)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(shù)賦能中國傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，未來前景可期。那么，就當(dāng)前情況而言，創(chuàng)新鏈和產(chǎn)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(fù)責(zé)人、機(jī)械行業(yè)首席分析師呂娟，國聯(lián)民生證券首席策略分析師包承超，國金證券機(jī)械行業(yè)首席分析師滿在朋展開對話。

　　● 本報記者 林倩 周璐璐 葛瑤

　　AI應(yīng)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(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)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(xué)等領(lǐng)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(yīng)用前景，其中第一類大模型的落地較快，已經(jīng)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(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)中的應(yīng)用正逐漸深入，特別是在汽車制造、電子制造等行業(yè)應(yīng)用較為成熟，AI技術(shù)正通過信息共享與預(yù)測優(yōu)化促進(jìn)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(jìn)行質(zhì)量檢測，能高精度識別缺陷；電子制造領(lǐng)域，AI助力電路板檢測，提升檢測效率和準(zhǔn)確性，實現(xiàn)自動化生產(chǎn)流程優(yōu)化。

　　滿在朋：AI技術(shù)在制造業(yè)的多個領(lǐng)域已經(jīng)形成了成熟應(yīng)用，顯著提升了生產(chǎn)效率、質(zhì)量和智能化水平。例如在AI視覺檢測、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、智能焊接機(jī)器人領(lǐng)域有相對成熟的應(yīng)用，但在更加通用的場景，例如在工業(yè)母機(jī)中加入AI技術(shù)來實現(xiàn)更優(yōu)的人機(jī)交互和自動化生產(chǎn)還處于起步階段。

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

　　包承超：AI技術(shù)為制造業(yè)帶來智能化生產(chǎn)、產(chǎn)品創(chuàng)新和市場拓展機(jī)遇。生產(chǎn)方面，AI技術(shù)可提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量，降低人力成本；產(chǎn)品創(chuàng)新方面，通過AI技術(shù)可優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、功能；市場拓展方面，可借助AI技術(shù)分析消費(fèi)者需求，開拓新市場。

　　呂娟：AI技術(shù)可以讓制造業(yè)的運(yùn)營和研發(fā)更高效、產(chǎn)品更加智能化，未來制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的附加值會更加體現(xiàn)在研發(fā)創(chuàng)新和高效運(yùn)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(lǐng)域，掌握了先進(jìn)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(shù)的出現(xiàn)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(xiàn)全流程自動化、縮短產(chǎn)品研發(fā)周期、實現(xiàn)智能資源調(diào)度等。此外，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，以制造為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)鏈預(yù)計會逐步轉(zhuǎn)向以研發(fā)（產(chǎn)品創(chuàng)新）、服務(wù)（用戶數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)-算法-場景”的三位一體能力。

　　找準(zhǔn)需求痛點

　　實現(xiàn)創(chuàng)新鏈和產(chǎn)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(yīng)如何更好地引入和應(yīng)用AI技術(shù)以實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級？企業(yè)如何確保AI技術(shù)與自身業(yè)務(wù)的深度融合，而非簡單的技術(shù)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(yīng)的AI技術(shù)逐步融合進(jìn)生產(chǎn)的流程中，最好能建立一套以痛點為導(dǎo)向的價值錨定體系，來確保AI技術(shù)能和自己業(yè)務(wù)深度融合并帶來較好的經(jīng)濟(jì)效益。

　　包承超：企業(yè)應(yīng)從戰(zhàn)略規(guī)劃、人才培養(yǎng)和技術(shù)選型入手引入AI技術(shù)。實現(xiàn)深度融合需將AI技術(shù)融入業(yè)務(wù)流程，從生產(chǎn)、管理到銷售全環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化，如利用AI優(yōu)化生產(chǎn)排程、進(jìn)行質(zhì)量控制，通過數(shù)據(jù)分析驅(qū)動決策，而不是簡單地將AI技術(shù)附加在現(xiàn)有業(yè)務(wù)上。

　　呂娟：目前泛化能力比較強(qiáng)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(xiàn)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(lǐng)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(chǎn)業(yè)鏈“兩鏈”有效融合過程中，如何實現(xiàn)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(xiàn)在企業(yè)之所以會擔(dān)心應(yīng)用AI技術(shù)的成本效益，是因為AI技術(shù)應(yīng)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(shù)、AI應(yīng)用實例。同時，政府部門要給企業(yè)更多方向性的引導(dǎo)，行業(yè)協(xié)會可以組織相關(guān)的研討會，邀請AI企業(yè)參加，供需雙方加強(qiáng)對話。

　　包承超：企業(yè)可通過選擇合適的AI技術(shù)方案、逐步推進(jìn)應(yīng)用和加強(qiáng)成本管理來解決成本效益問題。在創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈對接中，政府可以提供資金補(bǔ)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(jìn)企業(yè)間技術(shù)交流和資源共享；企業(yè)自身要加強(qiáng)成本效益評估，根據(jù)實際情況調(diào)整AI應(yīng)用策略，實現(xiàn)成本效益平衡。

　　滿在朋：在場景選擇上應(yīng)該優(yōu)選高價值密度的場景，通過單點突破的方式建立標(biāo)桿案例，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行平臺化的復(fù)用，實現(xiàn)實際生產(chǎn)成本的顯著下降。關(guān)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(xué)習(xí)”減少對數(shù)據(jù)標(biāo)注、算力的依賴。搭建行業(yè)數(shù)據(jù)共享平臺是非常必要的，只有鼓勵企業(yè)互相合作，構(gòu)筑風(fēng)險共擔(dān)、收益共享的產(chǎn)業(yè)共同體，AI技術(shù)才能有更快的應(yīng)用，而不是形成一個個“數(shù)據(jù)孤島”。

　　釋放政策紅利

　　推動產(chǎn)業(yè)鏈智能化革命

　　中國證券報：當(dāng)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(dāng)前政策對“AI+制造”支持力度較大，出臺了一系列政策鼓勵A(yù)I技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用和創(chuàng)新，包括設(shè)立專項科研基金，支持AI與制造業(yè)融合的關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，鼓勵企業(yè)開展AI應(yīng)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(guān)項目。

　　滿在朋：目前，政策已經(jīng)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(jī)器人產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、各地推出的“AI+”行動、加強(qiáng)AI學(xué)科建設(shè)等均有利于創(chuàng)新鏈和產(chǎn)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(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同創(chuàng)新中，如何突破技術(shù)瓶頸、更好實現(xiàn)“兩鏈”融合？未來3年至5年，AI技術(shù)在重塑產(chǎn)業(yè)鏈中將呈現(xiàn)哪些新趨勢？

　　滿在朋：在創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同創(chuàng)新中，突破技術(shù)瓶頸要以需求為牽引，構(gòu)建“技術(shù)攻關(guān)-成果轉(zhuǎn)化-產(chǎn)業(yè)升級”的全鏈條生態(tài)，推動產(chǎn)學(xué)研深度融合，強(qiáng)化基礎(chǔ)研究，推動場景創(chuàng)新。

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

　　呂娟：AI技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)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(shù)等。這些技術(shù)瓶頸的突破依賴算法的發(fā)展、傳感器技術(shù)的發(fā)展、運(yùn)動控制技術(shù)的發(fā)展等。

　　包承超：當(dāng)前存在的技術(shù)瓶頸包括AI大模型的可解釋性、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和邊緣計算能力，這需要產(chǎn)學(xué)研協(xié)同攻關(guān)。未來3年-5年，AI技術(shù)將呈現(xiàn)智能化升級加速、產(chǎn)業(yè)融合深化和綠色制造賦能等趨勢，將促使企業(yè)加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新和合作，創(chuàng)新鏈圍繞產(chǎn)業(yè)鏈需求開展研發(fā)，產(chǎn)業(yè)鏈為創(chuàng)新鏈提供應(yīng)用場景和實踐反饋，進(jìn)一步推動創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈深度融合，提升產(chǎn)業(yè)整體競爭力。