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。

作為全球制造業大國，人工智能(AI)技術賦能中國傳統產業轉型升級，未來前景可期。那么，就當前情況而言，創新鏈和產業鏈如何無縫對接?政策支持與市場實踐之間存在哪些協同與挑戰，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

有望重塑制造業競爭格局

中國證券報：DeepSeek的創新帶來成本極致優化，目前AI技術在傳統制造業中的應用現狀如何?

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，已經有很多制造業企業開始部署，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技術在傳統制造業中的應用正逐漸深入，特別是在汽車制造、電子制造等行業應用較為成熟，AI技術正通過信息共享與預測優化促進上下游協同。在汽車制造中，利用AI視覺檢測系統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化。

滿在朋：AI技術在制造業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，例如在工業母機中加入AI技術來實現更優的人機交互和自動化生產還處于起步階段。

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

包承超：AI技術為制造業帶來智能化生產、產品創新和市場拓展機遇。生產方面，AI技術可提高生產效率和質量，降低人力成本;產品創新方面，通過AI技術可優化產品設計、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技術可以讓制造業的運營和研發更高效、產品更加智能化，未來制造業產業鏈的附加值會更加體現在研發創新和高效運營。AI大模型用得好的制造業企業，未來有望在競爭中更占優勢，甚至可能會重塑行業競爭格局，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模式，另一方面有望助力制造業實現全流程自動化、縮短產品研發周期、實現智能資源調度等。此外，隨著AI技術的發展，以制造為主導的產業鏈預計會逐步轉向以研發(產品創新)、服務(用戶數據價值挖掘)作為新增長極，制造業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

實現創新鏈和產業鏈有效對接

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

滿在朋：傳統制造業企業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技術能和自己業務深度融合并帶來較好的經濟效益。

包承超：企業應從戰略規劃、人才培養和技術選型入手引入AI技術。實現深度融合需將AI技術融入業務流程，從生產、管理到銷售全環節進行優化，如利用AI優化生產排程、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的深度融合，就離不開各種垂類模型的發展。目前，我們看到有些企業在開發通用底座，吸引各垂直領域開發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：在創新鏈和產業鏈“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企業的升級意愿?

呂娟：現在企業之所以會擔心應用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，大部分企業還沒有實實在在地看到身邊或者同行的成功案例，但后續隨著成功案例越來越多，企業的顧慮會逐步打消。

提升制造業企業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，政府部門要給企業更多方向性的引導，行業協會可以組織相關的研討會，邀請AI企業參加，供需雙方加強對話。

包承超：企業可通過選擇合適的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。在創新鏈和產業鏈對接中，政府可以提供資金補貼、稅收優惠等政策支持;行業協會可以搭建共享平臺，促進企業間技術交流和資源共享;企業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，可以優先開發輕量化的解決方案，用“小樣本+遷移學習”減少對數據標注、算力的依賴。搭建行業數據共享平臺是非常必要的，只有鼓勵企業互相合作，構筑風險共擔、收益共享的產業共同體，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了企業的創新活力和投資熱情?

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技術在制造業的應用和創新，包括設立專項科研基金，支持AI與制造業融合的關鍵技術研發，鼓勵企業開展AI應用試點示范項目等。政策支持在一定程度上激發了企業的創新活力和投資熱情，許多企業積極開展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創新聯盟、各地推出的“AI+”行動、加強AI學科建設等均有利于創新鏈和產業鏈對接。隨著政策持續落地，企業的創新活力和投資熱情得到有效激發，更多的資金在加快向科技企業集聚。

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

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

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、具身智能快速發展、數實深度融合等，創新鏈與產業鏈有望形成“需求感知-技術攻關-場景驗證-價值反哺”的閉環生態，中國憑借場景、數據和政策優勢，正引領這場全球產業鏈的智能化革命，為新質生產力發展開辟“中國路徑”。

呂娟：AI技術在制造業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展、傳感器技術的發展、運動控制技術的發展等。

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，這需要產學研協同攻關。未來3年-5年，AI技術將呈現智能化升級加速、產業融合深化和綠色制造賦能等趨勢，將促使企業加強技術創新和合作，創新鏈圍繞產業鏈需求開展研發，產業鏈為創新鏈提供應用場景和實踐反饋，進一步推動創新鏈和產業鏈深度融合，提升產業整體競爭力。