在全球產(chǎn)業(yè)鏈智能化重構(gòu)的浪潮中，人工智能技術(shù)與制造業(yè)的深度融合已成為重塑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的核心驅(qū)動(dòng)力。當(dāng)前，制造業(yè)正處于從規(guī)模紅利向創(chuàng)新效能轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵窗口期，技術(shù)應(yīng)用的復(fù)雜性、生產(chǎn)系統(tǒng)的異構(gòu)性以及生態(tài)協(xié)同的滯后性，共同構(gòu)成了AI深度賦能的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。如何突破傳統(tǒng)制造模式的路徑依賴，構(gòu)建技術(shù)供給與產(chǎn)業(yè)需求精準(zhǔn)適配的創(chuàng)新體系，是實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈躍升的關(guān)鍵命題。本研究從技術(shù)演進(jìn)規(guī)律與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐需求的雙重視角出發(fā)，系統(tǒng)闡釋智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)制造范式躍遷的內(nèi)在機(jī)理，以期為構(gòu)建轉(zhuǎn)型升級(jí)路徑提供理論框架與實(shí)踐指引。
一、制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)面臨的背景
制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的根基，我國雖已構(gòu)建起全球最完整的工業(yè)體系，但仍面臨“大而不強(qiáng)”“全而不精”的結(jié)構(gòu)性矛盾，亟須通過技術(shù)革新突破資源約束與創(chuàng)新瓶頸。以人工智能為核心的新一代數(shù)字技術(shù)，在政策驅(qū)動(dòng)與場(chǎng)景賦能雙重作用下，正成為重構(gòu)制造范式、培育新質(zhì)生產(chǎn)力的戰(zhàn)略引擎。
（一）制造業(yè)在經(jīng)濟(jì)中的地位與重要性
我國工業(yè)具有顯著的“體系全”“產(chǎn)品多”“規(guī)模大”優(yōu)勢(shì)，擁有41個(gè)工業(yè)大類、207個(gè)中類、666個(gè)小類，是全世界唯一擁有聯(lián)合國產(chǎn)業(yè)分類中全部工業(yè)門類的國家；在500種主要工業(yè)產(chǎn)品中，四成以上產(chǎn)品產(chǎn)量位居全球第一。其中，制造業(yè)總體規(guī)模居世界首位，占全球比重超30%。我國制造業(yè)在經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長方面發(fā)揮重要作用，以石化化工、鋼鐵、有色、建材、機(jī)械、汽車、輕工、紡織等為代表的傳統(tǒng)制造業(yè)是我國制造業(yè)的主體，其增加值占全部制造業(yè)增加值的比重接近80%，是現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的基底，對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展作出重要貢獻(xiàn)。制造業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性的地位，但當(dāng)前存在“大而不強(qiáng)”“全而不精”等突出問題，創(chuàng)新能力需持續(xù)提升，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)也需進(jìn)一步夯實(shí)，資源約束和要素成本問題日趨嚴(yán)峻[1]。
（二）我國制造業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)
當(dāng)前，我國正加快推進(jìn)以人工智能為代表的新一代數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)的融合發(fā)展。黨的二十屆三中全會(huì)提出，要加快推進(jìn)新型工業(yè)化，培育壯大先進(jìn)制造業(yè)集群，推動(dòng)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。2025年政府工作報(bào)告提出，持續(xù)推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng)，將數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢(shì)、市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)更好結(jié)合起來，支持大模型廣泛應(yīng)用。人工智能作為未來發(fā)展的關(guān)鍵變量，對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有深遠(yuǎn)影響。對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)而言，人工智能的創(chuàng)新應(yīng)用將成為推動(dòng)變革的關(guān)鍵因素，將發(fā)揮日益重要的支撐作用[2]。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展的背景下，人工智能助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是必然選擇，這不僅關(guān)系到現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的建設(shè)進(jìn)程，更是增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性，提升安全水平的關(guān)鍵舉措，對(duì)推進(jìn)新型工業(yè)化和制造強(qiáng)國建設(shè)具有重要意義[3]。
（三）人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用前景
人工智能作為影響廣泛而深遠(yuǎn)的顛覆性技術(shù)，具有顯著的溢出和“頭雁”帶動(dòng)作用，能夠打造推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大新引擎。它重構(gòu)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的生產(chǎn)、分配、流通、消費(fèi)等各環(huán)節(jié)，深刻改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式和思維模式，推動(dòng)傳統(tǒng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)革命性升級(jí)和發(fā)展，催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式。作為第四次工業(yè)革命的重要標(biāo)志，人工智能與制造業(yè)的深度融合，可助力制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型：通過數(shù)字化車間和智能工廠建設(shè)實(shí)現(xiàn)智能制造，從產(chǎn)品供給水平、性能質(zhì)量等多維度增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈競(jìng)爭(zhēng)力；面向豐富的制造業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)化工業(yè)制造體系，引發(fā)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)重大變革，成為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要驅(qū)動(dòng)力，為新型工業(yè)化進(jìn)程賦能[4]。
二、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀
人工智能技術(shù)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與算法創(chuàng)新，正加速滲透至制造全流程，催生智能質(zhì)檢、預(yù)測(cè)性維護(hù)等高價(jià)值場(chǎng)景。工業(yè)大模型與小模型的協(xié)同演進(jìn)，推動(dòng)制造業(yè)從單點(diǎn)智能邁向全鏈路智能決策閉環(huán)，重塑生產(chǎn)體系與創(chuàng)新范式。
（一）人工智能技術(shù)概述
人工智能作為當(dāng)今科技領(lǐng)域中極具創(chuàng)新性與深遠(yuǎn)影響力的技術(shù)方向，其發(fā)展歷程凝聚了無數(shù)次的挑戰(zhàn)與突破。人工智能研究始于20世紀(jì)50年代，早期受限于計(jì)算能力和對(duì)智能理解的不足，進(jìn)展緩慢。20世紀(jì)80年代，專家系統(tǒng)的出現(xiàn)為人工智能發(fā)展帶來新希望，但面臨知識(shí)獲取困難和系統(tǒng)脆弱性等突出問題。21世紀(jì)初，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及、數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長和計(jì)算能力提升為人工智能發(fā)展帶來歷史性機(jī)遇，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的崛起，推動(dòng)其在多個(gè)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展[5]。近年來，人工智能發(fā)展呈現(xiàn)出多技術(shù)融合創(chuàng)新的趨勢(shì)。制造業(yè)加速與信息技術(shù)深度融合，催生出智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型制造模式。這些模式不僅提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，更推動(dòng)了制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和創(chuàng)新發(fā)展。
（二）制造業(yè)AI應(yīng)用現(xiàn)狀
我國制造業(yè)體系完整、產(chǎn)業(yè)規(guī)模龐大，具備豐富的應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入推進(jìn)的背景下，各類企業(yè)紛紛啟動(dòng)并加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，持續(xù)加大數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型的資金投入和支持力度，將豐富的應(yīng)用場(chǎng)景轉(zhuǎn)化為旺盛的智能化發(fā)展需求，牽引人工智能技術(shù)賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。根據(jù)第五次全國經(jīng)濟(jì)普查結(jié)果，2023年，47%的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)已應(yīng)用了人工智能、云計(jì)算和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)。當(dāng)前，我國人工智能技術(shù)在圖像語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域發(fā)展迅速，已在信息化基礎(chǔ)較好、數(shù)據(jù)資源較豐富以及容錯(cuò)率較高的部分應(yīng)用場(chǎng)景中率先落地。此前走在數(shù)字化轉(zhuǎn)型前列的行業(yè)，其人工智能技術(shù)已從局部突破走向全面覆蓋，并向縱深方向升級(jí)[6]。
三、人工智能助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型的主要路徑
（一）“制造業(yè)場(chǎng)景+小模型”范式日趨成熟
1.助力生產(chǎn)設(shè)備智能化升級(jí)，行動(dòng)能力不斷提升。傳統(tǒng)生產(chǎn)設(shè)備大多依賴于人工操作或簡(jiǎn)單的機(jī)械控制，而人工智能技術(shù)通過集成機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)分析等先進(jìn)模型算法，賦予生產(chǎn)設(shè)備自主決策與持續(xù)學(xué)習(xí)能力。例如，智能機(jī)器人可基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行自主調(diào)節(jié)，自動(dòng)完成裝配、焊接、涂裝等生產(chǎn)任務(wù)，大幅減少人工干預(yù)，有效提升生產(chǎn)效率與生產(chǎn)線自動(dòng)化水平。
2.豐富人機(jī)智能化交互模式，工作能力逐步提高。通過多模態(tài)交互技術(shù)的深度融合，制造業(yè)人機(jī)協(xié)作范式正被重構(gòu)，工作效率與精準(zhǔn)度得到顯著提升。其核心在于將自然語言處理、機(jī)器視覺、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等多個(gè)小模型整合為智能化交互系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“感知-決策-執(zhí)行”全流程閉環(huán)。這些小模型協(xié)同組合不僅提升操作效率，更通過數(shù)據(jù)閉環(huán)優(yōu)化生產(chǎn)決策，推動(dòng)制造業(yè)向“自適應(yīng)智造”躍遷，成為新型工業(yè)化的重要引擎。
3.實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)智能化分析，助力智能終端設(shè)備的思考能力持續(xù)攀升。人工智能小模型通過輕量化架構(gòu)與創(chuàng)新算法，突破算力與數(shù)據(jù)限制，成為海量工業(yè)數(shù)據(jù)智能分析的核心工具。基于知識(shí)蒸餾技術(shù)，小模型可分布式部署于邊緣設(shè)備，實(shí)時(shí)解析百億級(jí)傳感器數(shù)據(jù)流。量化壓縮技術(shù)進(jìn)一步降低模型體積與功耗，使工業(yè)平板、巡檢機(jī)器人等終端設(shè)備具備實(shí)時(shí)推理能力。
（二）工業(yè)大模型加速助力制造業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新
1.大模型正在降低人工智能準(zhǔn)入門檻。大模型技術(shù)通過自然語言交互和場(chǎng)景化封裝，持續(xù)消解人工智能應(yīng)用的技術(shù)壁壘，使制造業(yè)一線工人無需編程基礎(chǔ)即可使用智能工具，推動(dòng)人工智能從“工程師專屬”走向“車間普惠”，讓制造業(yè)普通工人在缺乏深厚技術(shù)背景的情況下仍能高效使用AI工具。例如，某汽車工廠工人通過語音助手實(shí)時(shí)查詢?cè)O(shè)備操作手冊(cè)，故障排除效率提升50%；借助AR眼鏡搭載的視覺大模型，新手工人可自動(dòng)識(shí)別零件型號(hào)并獲取裝配指引，培訓(xùn)周期從3個(gè)月縮短至1周。
2.提升生產(chǎn)過程中的智能決策與優(yōu)化能力。大模型憑借超大規(guī)模數(shù)據(jù)融合能力與深度推理優(yōu)勢(shì)，正在重構(gòu)制造業(yè)決策范式，實(shí)現(xiàn)從局部優(yōu)化到全局智能的跨越。在實(shí)時(shí)生產(chǎn)監(jiān)控中，工業(yè)大模型可并行處理百萬級(jí)設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)流，結(jié)合知識(shí)圖譜精準(zhǔn)識(shí)別數(shù)據(jù)間的隱性關(guān)聯(lián)。例如，某光伏企業(yè)通過分析硅片切割機(jī)的振動(dòng)、溫度與能耗數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化切割參數(shù)。在復(fù)雜工藝優(yōu)化場(chǎng)景中，大模型突破傳統(tǒng)試錯(cuò)法局限，如寧德時(shí)代通過多物理場(chǎng)耦合模型，將鋰電池極片壓實(shí)密度預(yù)測(cè)誤差控制在±0.5%以內(nèi)。
3.拓展生產(chǎn)制造智能化應(yīng)用的邊界。大模型技術(shù)依托多模態(tài)融合與自進(jìn)化特性，開辟全新的應(yīng)用領(lǐng)域。在復(fù)雜工藝優(yōu)化領(lǐng)域，工業(yè)大模型可同步解析設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、工藝文檔與專家經(jīng)驗(yàn)，生成跨學(xué)科優(yōu)化方案。在生成式制造場(chǎng)景中，大模型突破傳統(tǒng)CAD（計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)）工具限制，輸入自然語言需求，自動(dòng)生成拓?fù)鋬?yōu)化方案。在自適應(yīng)生產(chǎn)系統(tǒng)中，大模型通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)整合多工廠數(shù)據(jù)，能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整工藝參數(shù)。在跨域知識(shí)遷移方面，大模型能夠?qū)⑾M(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的交互邏輯引入工業(yè)場(chǎng)景，可支持工人通過語音指令實(shí)施調(diào)度AGV（自動(dòng)導(dǎo)引運(yùn)輸車）等便捷操作，拓寬智能化應(yīng)用場(chǎng)景范圍。
（三）大小模型協(xié)同成為賦能制造業(yè)發(fā)展新路徑
1.基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景協(xié)同。依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺(tái)體系，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)時(shí)匯聚產(chǎn)線傳感器、ERP/MES（企業(yè)資源計(jì)劃/制造執(zhí)行系統(tǒng)）等不同場(chǎng)景下的多源數(shù)據(jù)。其中，大模型負(fù)責(zé)跨場(chǎng)景知識(shí)圖譜構(gòu)建與全局優(yōu)化分析，小模型部署在邊緣計(jì)算設(shè)備中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)。通過分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，在數(shù)據(jù)不出域的前提下實(shí)現(xiàn)云邊模型參數(shù)的協(xié)同優(yōu)化。
2.面向垂直場(chǎng)景構(gòu)建大小模型混合推理架構(gòu)。在質(zhì)檢、工藝優(yōu)化等高頻應(yīng)用場(chǎng)景中，構(gòu)建“大模型規(guī)劃+小模型執(zhí)行”的混合架構(gòu)。例如：大模型分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)生成工藝參數(shù)優(yōu)化方案，輕量化AI模型部署到工業(yè)機(jī)器人控制器，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)實(shí)時(shí)調(diào)整。在缺陷檢測(cè)場(chǎng)景，大模型動(dòng)態(tài)生成小樣本訓(xùn)練集，小模型通過遷移學(xué)習(xí)快速適配新產(chǎn)品產(chǎn)線，將模型迭代周期從2周縮短至3天。
四、人工智能助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)
（一）高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給不足
高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是制造業(yè)人工智能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)建模、優(yōu)化生產(chǎn)流程及可靠決策等的核心基礎(chǔ)。制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部多模態(tài)數(shù)據(jù)分散匯聚整合難度大，外部數(shù)據(jù)流通共享難度大，導(dǎo)致高質(zhì)量數(shù)據(jù)集稀缺。2024年度全國數(shù)據(jù)資源調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)用于人工智能的數(shù)據(jù)量約占其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量的7%，企業(yè)數(shù)據(jù)集建設(shè)潛力空間巨大。
（二）制造企業(yè)轉(zhuǎn)型面臨較大的資金壓力
盡管AI技術(shù)發(fā)展迅速，但其在制造業(yè)中的應(yīng)用仍然需要巨大的資金投入，包括硬件、軟件、人才及基礎(chǔ)設(shè)施等方面的投入。較高的技術(shù)實(shí)施成本給企業(yè)帶來了較大的壓力。AI技術(shù)能否帶來足夠的回報(bào)、提升生產(chǎn)效率、降低成本，往往不容易量化，企業(yè)可能對(duì)投資回報(bào)率存疑，從而導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用進(jìn)展緩慢。
（三）生產(chǎn)環(huán)境與流程適配難度大
制造業(yè)生產(chǎn)流程普遍具有高度復(fù)雜性，不同生產(chǎn)線和設(shè)備的狀況差異很大。這種多變復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境，對(duì)AI系統(tǒng)往往提出較高的靈活性與適應(yīng)性要求，而現(xiàn)有AI技術(shù)在處理動(dòng)態(tài)場(chǎng)景時(shí)的效果可能仍不理想。此外，許多制造企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備和軟件系統(tǒng)較為老舊，與AI技術(shù)的結(jié)合存在技術(shù)上的難題。升級(jí)或改造現(xiàn)有設(shè)備與系統(tǒng)可能會(huì)產(chǎn)生額外的成本和風(fēng)險(xiǎn)。
（四）標(biāo)準(zhǔn)化推進(jìn)和行業(yè)協(xié)作存在壁壘
當(dāng)前的制造業(yè)，尤其是在涉及不同供應(yīng)鏈和生產(chǎn)環(huán)節(jié)的情況下，缺乏統(tǒng)一的AI技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。這使得不同企業(yè)和部門之間的協(xié)作難度增加，影響了AI技術(shù)的推廣和應(yīng)用。制造業(yè)與AI技術(shù)提供商之間尚未形成完善的合作生態(tài)。企業(yè)和技術(shù)開發(fā)方的合作可能由于目標(biāo)和利益不一致而遇到障礙。
五、人工智能助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型的對(duì)策建議
（一）構(gòu)建制造業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給路徑
一是構(gòu)建數(shù)據(jù)治理體系，統(tǒng)一制造業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，破解設(shè)備異構(gòu)性難題，利用可信數(shù)據(jù)空間、區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”的跨域流通；二是強(qiáng)化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)，通過開源數(shù)據(jù)集平臺(tái)降低中小企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)門檻，依托龍頭企業(yè)整合行業(yè)數(shù)據(jù)池；三是政策與市場(chǎng)協(xié)同，制定數(shù)據(jù)分類分級(jí)規(guī)則與激勵(lì)政策，探索數(shù)據(jù)交易機(jī)制，引導(dǎo)制造業(yè)企業(yè)通過按需服務(wù)模式降低數(shù)據(jù)使用成本；四是強(qiáng)化技術(shù)創(chuàng)新與人才培養(yǎng)，開發(fā)適配工業(yè)場(chǎng)景的小樣本模型，培養(yǎng)兼具工業(yè)知識(shí)與AI技能的復(fù)合型人才。
（二）打造AI模型“1+N”服務(wù)新模式
建立制造業(yè)專用模型市場(chǎng)，基于“公有云訓(xùn)練+邊緣端推理”架構(gòu)，頭部企業(yè)提供經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的行業(yè)大模型，中小廠商通過LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩適應(yīng)）等參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)，基于自身產(chǎn)線數(shù)據(jù)快速開發(fā)專用小模型，實(shí)現(xiàn)“1+N”快速部署。通過區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)模型貢獻(xiàn)度計(jì)量，構(gòu)建“基礎(chǔ)大模型+場(chǎng)景小模型+數(shù)據(jù)反饋”的價(jià)值分配體系，降低單個(gè)企業(yè)AI部署成本。場(chǎng)景側(cè)聚焦預(yù)測(cè)性維護(hù)、視覺質(zhì)檢等投資回報(bào)率（ROI）明確的領(lǐng)域，提升制造業(yè)企業(yè)應(yīng)用AI的意愿和效果。
（三）借助政策優(yōu)勢(shì)以點(diǎn)帶面分步部署AI
制造業(yè)企業(yè)應(yīng)加快梳理內(nèi)部需求，逐步引入AI技術(shù)，在生產(chǎn)線靈活部分進(jìn)行試點(diǎn)應(yīng)用，積累經(jīng)驗(yàn)后再推廣，避免一次性大規(guī)模投入。借助《推動(dòng)大規(guī)模設(shè)備更新和消費(fèi)品以舊換新行動(dòng)方案》等國家政策，分批次進(jìn)行關(guān)鍵設(shè)備更新，提高生產(chǎn)效率。智能化改造老舊設(shè)備，安裝傳感器并利用邊緣計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)局部升級(jí)，減少成本和風(fēng)險(xiǎn)。開發(fā)中間層接口或數(shù)據(jù)平臺(tái)解決舊系統(tǒng)與新技術(shù)間兼容問題，確保數(shù)據(jù)無縫銜接。
（四）多措并舉加強(qiáng)制造業(yè)AI生態(tài)建設(shè)
一是行業(yè)協(xié)會(huì)或政府應(yīng)推動(dòng)制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)跨部門和跨企業(yè)協(xié)作。二是制造業(yè)企業(yè)應(yīng)與AI技術(shù)提供商建立長期戰(zhàn)略合作關(guān)系，確保目標(biāo)一致與利益共享，避免因利益沖突導(dǎo)致合作障礙。三是企業(yè)與技術(shù)開發(fā)方共同建設(shè)開放平臺(tái)，確保AI技術(shù)能夠靈活適應(yīng)不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)，減少對(duì)單一廠商的依賴。四是推動(dòng)行業(yè)內(nèi)的技術(shù)交流與共享，建立技術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)，形成多方共贏的生態(tài)模式，促進(jìn)AI技術(shù)廣泛應(yīng)用。
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