在机械臂的精准舞动与数据流的无声奔涌中，中国制造业正经历着一场由人工智能（AI）驱动的数智化蜕变。
3月2日，科技日报记者走进太重智能高端液压挖掘机产业园区时，1216台机器人正合力演奏全自动化生产的进行曲。在这里，只需8.8分钟，一块钢板便可以跑过5公里长的生产线，变身成为工程挖掘机的一部分。
“机器人协同作业，让我们实现了‘钢板进、整机出’的全流程自动化生产。”在全国两会召开之际，太重集团技术中心高级工程师朱少辉代表告诉记者，“数智化转型，为企业带来了前所未有的变化。”
然而，技术瓶颈、产业链协同不足以及人才短缺等问题，仍制约着行业的进一步发展。在此背景下，如何突破底层技术、实现全产业链智能化，成为代表委员们关注的核心议题。
数智化驱动制造业升级
工业和信息化部数据显示，截至2024年12月20日，我国已建成1200余家先进级智能工厂和230余家卓越级智能工厂，智能制造取得了长足发展。
朱少辉表示，从全国来看，技术瓶颈仍是智能制造发展的一大挑战。尽管AI在智能制造中发挥了重要作用，但仍有诸多底层技术亟待突破，这需要相关主体的持续努力。
此外，朱少辉认为，我国大中小企业在数智化转型中的协同水平也有待提升，尤其需要强化产业链龙头企业的支撑带动作用。
江西省萍乡萍钢安源钢铁有限公司（以下简称“萍安钢铁”）已有70年的发展历史。近年来，通过装备的不断升级，萍安钢铁的自动化水平稳步提升，生产也迈上了新台阶。
不过，萍安钢铁安源炼铁厂技术员温菲代表发现，在这个老牌钢铁企业中，仍有部分生产一线岗位采用效率较低的手动操作模式。如何降低工人的劳动强度，提高生产效率？温菲认为，关键要深入挖掘拓宽AI应用场景，为AI与制造业的深度融合牵线搭桥，进而实现精准对接。
温菲告诉记者，传统行业仅在单个工序点推进智能化是远远不够的，而是要通过智能制造的系统化、集控化等更高目标的实现，最终推动智能制造“全链贯通”。
跨学科攻坚与人才培育并重
作为国家智能制造标杆企业，海尔集团近年来正以AI技术重塑产业和经济形态。
“对制造业而言，AI最大的价值在于全场景的穿透力。”海尔集团董事局主席、首席执行官周云杰代表认为，AI通过海量工业数据的训练和多模态能力的融合，能够实现跨设备、跨产线、跨产业链的全局优化，推动产业体系的数智化发展。
“企业要么与AI同进化，要么被AI边缘化。”周云杰认为，企业在AI应用上应根据自身特点制定战略。一方面，企业应以场景为牵引，加快AI应用落地。
例如，将原本依赖人工且易出错的产品检测工序，通过AI视觉检测技术实现自动化。另一方面，企业要以应用为牵引，推动AI创新。以天智工业大模型为例，这一模型沉淀了4700个行业机理模型和200个专家算法，通过在15个行业的16万家企业的应用，推动着整个工业大模型在研发设计、生产制造、经营管理等环节的深度应用。
周云杰提醒，AI作为前沿技术，在打破行业壁垒的同时，也让不少一线产业工人面临着挑战。对此，朱少辉表示赞同。他认为，智能制造需要具备跨学科的综合能力，包括工程技术、数据分析、软件开发等多个领域的知识和技能。然而，目前智能制造产业缺乏高素质的人才，人才供需矛盾突出。
朱少辉建议，我国应健全技能人才政策体系，通过实施高技能人才振兴计划等举措，培养创新型、复合型人才，并引导企业建立技能价值激励导向的薪酬分配制度。此外，政府应发挥职业院校人才培育的基础作用，推行产教融合发展培养模式，让人才培育和产业同步发展。
