“此智能已經(jīng)非彼智能”

《決策》：國務(wù)院《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》將“人工智能+制造”列為重點(diǎn)之一。在您看來，這一部署相比以往“智能制造”概念，有哪些關(guān)鍵的跨越？

周伯文：制造業(yè)是立國之本、強(qiáng)國之基，是國民經(jīng)濟(jì)的重要支柱。人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性主導(dǎo)技術(shù)，具有溢出帶動性很強(qiáng)的“頭雁效應(yīng)”?！叭斯ぶ悄?制造”是實施“人工智能+”行動的重要內(nèi)容，對于促進(jìn)我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，加快建設(shè)制造強(qiáng)國，具有十分重要的意義。

工信部在審議《工業(yè)和信息化部信息化和工業(yè)化融合2025年工作要點(diǎn)》時，明確提出要實施“人工智能+制造”行動，加快重點(diǎn)行業(yè)智能升級，打造智能制造“升級版”。從“智能制造”到“人工智能+制造”，概念的轉(zhuǎn)變不僅釋放出國家層面對“人工智能+制造”深度融合的高度重視，也為制造業(yè)在新一輪技術(shù)革命中指明了方向：制造業(yè)不再是AI技術(shù)的跟隨者，而是落地的主戰(zhàn)場和主引擎。

游瑋：智能制造這個概念提了很久，國家在“十一五”“十二五”期間就提出了智能制造的發(fā)展方向，它與“人工智能+制造”的概念有所區(qū)別。

第一，內(nèi)涵不同?！叭斯ぶ悄?制造”是人工智能的一個重要賦能領(lǐng)域，同時也為制造明確了一個可以依靠的核心技術(shù)能力，但智能制造的側(cè)重點(diǎn)還是在制造，它對于AI或者人工智能的著力點(diǎn)，沒有“人工智能+制造”這么明顯。

第二，“智能制造”概念興起于弱人工智能時代，當(dāng)時AI的能力和應(yīng)用范圍均十分有限。而如今提出的“人工智能+制造”，則立足于AI能力的巨大躍升，特別是大模型在海量數(shù)據(jù)驅(qū)動下，實現(xiàn)了任務(wù)泛化能力的實質(zhì)性突破。因此，雖然二者都冠以“智能”之名，但“此智能早已非彼智能”。

擁抱AI就是擁抱新型工業(yè)化的未來

《決策》：我們觀察到，北京、上海、溫州等地已在政策與機(jī)構(gòu)設(shè)置上率先行動。您如何研判這種態(tài)勢？對區(qū)域經(jīng)濟(jì)格局將會產(chǎn)生哪些影響？

周伯文：從地方政策來看，自從2024年國務(wù)院政府工作報告中提出要持續(xù)推進(jìn)“人工智能+”行動之后，各地政府紛紛結(jié)合自身產(chǎn)業(yè)特色，出臺人工智能專項政策，并針對制造業(yè)領(lǐng)域有相應(yīng)的規(guī)劃，地方緊迫感可見一斑。這不僅是一次技術(shù)迭代和產(chǎn)業(yè)升級，更是一場決定城市命運(yùn)、重塑區(qū)域格局、關(guān)乎國家競爭力的“戰(zhàn)略卡位戰(zhàn)”。

人工智能以其基礎(chǔ)性、平臺性和通用性特點(diǎn)，不僅能提升生產(chǎn)效率，更將重構(gòu)制造產(chǎn)業(yè)范式。它通過驅(qū)動生產(chǎn)模式、產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模式的全面創(chuàng)新，重塑制造業(yè)競爭格局。對于制造企業(yè)而言，擁抱AI就是擁抱新型工業(yè)化的未來，企業(yè)唯有積極布局實踐，才能在智造浪潮中搶占先機(jī)。

戴兵：北京、上海、溫州等地都是在本地資源稟賦基礎(chǔ)上，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)特色及區(qū)域優(yōu)勢，夯實人工智能的技術(shù)底座（算力、算法、數(shù)據(jù)），進(jìn)一步統(tǒng)籌匯聚產(chǎn)業(yè)資源，以應(yīng)用場景開放為牽引，推進(jìn)“人工智能+制造”落地見效。

以合肥為例，在承接國家及安徽省“人工智能+”行動方案等文件任務(wù)的基礎(chǔ)上，合肥以技術(shù)強(qiáng)基為基石、強(qiáng)化應(yīng)用為支撐、培育生態(tài)為導(dǎo)向，依托市委科技委工作機(jī)制，統(tǒng)籌推進(jìn)人工智能領(lǐng)域重點(diǎn)場景挖掘、對接及建設(shè)工作。

當(dāng)前各地圍繞“人工智能+制造”的卡位競爭，正深刻重塑區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)格局。這一進(jìn)程將加速打破傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移的路徑依賴，推動形成以“人工智能賦能深度”為關(guān)鍵標(biāo)尺的新梯隊。擁有完整產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)的地區(qū)，若能率先完成人工智能全鏈條滲透，通過龍頭企業(yè)帶動上下游，可以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)能級的躍遷，從“制造基地”升級為“智造策源地”，這也為合肥這樣擁有特色主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和堅定戰(zhàn)略定力的城市，提供了“換道超車”的歷史性機(jī)遇。

《決策》：“人工智能+制造”行動的深入實施，將會為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展注入哪些新動能？

周伯文：新質(zhì)生產(chǎn)力是近年來政策語境中的高頻詞，其核心在于以科技創(chuàng)新為主導(dǎo)，突破傳統(tǒng)要素驅(qū)動的增長瓶頸?！叭斯ぶ悄?制造”正是新質(zhì)生產(chǎn)力的典型代表之一。它不僅能改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，更能催生工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、智能機(jī)器人、高性能傳感器、工業(yè)軟件等一整條前沿產(chǎn)業(yè)鏈。它的意義在于“無中生有”和“有中煥新”，這是中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)戰(zhàn)略性調(diào)整的關(guān)鍵所在。隨著“人工智能+制造”行動深入實施不斷深化，必將推動中國制造業(yè)邁向更高質(zhì)量、更具韌性的發(fā)展新階段。

自動化是前提，數(shù)字化是基礎(chǔ)，智能化是目標(biāo)

《決策》：機(jī)器人作為人工智能技術(shù)落地的關(guān)鍵載體與驅(qū)動制造業(yè)升級的核心引擎，如何看待機(jī)器人發(fā)揮的作用？

游瑋：人工智能與機(jī)器人融合，催生了“具身智能”。AI為機(jī)器人賦予自主決策的“大腦”，而機(jī)器人為AI提供了在物理世界執(zhí)行任務(wù)的“身體”。二者結(jié)合，使機(jī)器從被動執(zhí)行轉(zhuǎn)向自主感知與行動。

實現(xiàn)智能制造，要跨越自動化、數(shù)字化、智能化三大階段。自動化是前提：必須先用機(jī)器替代人工作業(yè)，才能實現(xiàn)高頻、可靠的數(shù)據(jù)采集；數(shù)字化是基礎(chǔ)：將自動化設(shè)備（如數(shù)控機(jī)床、工業(yè)機(jī)器人）產(chǎn)生的物理信息轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)性的數(shù)字信息，為智能化積累可信、可用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)；智能化是目標(biāo)：在數(shù)字化基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，最終形成智能決策能力。

從我國制造業(yè)發(fā)展來看，流程工業(yè)的自動化與數(shù)字化基礎(chǔ)較好，已成為“AI+制造”的先行者，比如海螺水泥；而大量離散制造業(yè)仍面臨自動化未完成的挑戰(zhàn)，需要“補(bǔ)課”才能邁向智能化。

現(xiàn)在很多企業(yè)存在一個短板，就是知識工程建設(shè)與數(shù)據(jù)生態(tài)缺失。許多企業(yè)尤其是中小微企業(yè)，缺乏對工藝參數(shù)、客戶反饋等核心數(shù)據(jù)的系統(tǒng)化積累與管理。這些數(shù)據(jù)正是訓(xùn)練垂類AI模型的關(guān)鍵。因此，亟須提升企業(yè)數(shù)據(jù)意識，并構(gòu)建合理的數(shù)據(jù)分享與變現(xiàn)機(jī)制，才能真正推動中國制造業(yè)走向數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能制造。

《決策》：在全球機(jī)器人市場規(guī)模突破千億美元、AI與制造深度融合的當(dāng)下，如何將機(jī)器人的技術(shù)潛力轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)競爭力？

游瑋：相對于旺盛的市場需求，目前整個機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的規(guī)模還很小，中國市場的工業(yè)機(jī)器人年銷售規(guī)模在30萬臺左右，而服務(wù)機(jī)器人市場尚未真正成型，尤其缺乏通用智能服務(wù)機(jī)器人，機(jī)器人市場規(guī)模和市場潛在需求不匹配。

究其原因，是技術(shù)體系和關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)尚未突破，包括進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人在內(nèi)的絕大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人，都屬于傳統(tǒng)的編程型工業(yè)機(jī)器人，應(yīng)用場景局限于少品種大批量連續(xù)制造。而受限于實際工業(yè)場景數(shù)據(jù)集規(guī)模，數(shù)據(jù)質(zhì)量和算力限制，目前很難訓(xùn)練出一個具有跨行業(yè)跨應(yīng)用高準(zhǔn)確率高泛化能力的智能機(jī)器人。

一個可行解決路徑是以特定行業(yè)和特定應(yīng)用場景作為約束條件，把問題做封閉，做到在封閉空間內(nèi)的泛化，這才能大幅降低對于數(shù)據(jù)集規(guī)模的依賴，提升準(zhǔn)確率。在這一領(lǐng)域，中國企業(yè)不能單純跟隨，需要利用后發(fā)技術(shù)優(yōu)勢、場景和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，實現(xiàn)顛覆式創(chuàng)新以徹底激發(fā)機(jī)器人的市場規(guī)模。

我認(rèn)為，有三個需要重點(diǎn)建設(shè)和攻關(guān)的方向，一是機(jī)器人控制需要實現(xiàn)軟件分層解耦和標(biāo)準(zhǔn)化；二是構(gòu)建低代碼集成應(yīng)用開發(fā)環(huán)境和智能化組件庫，加快開發(fā)者生態(tài)培育；三是需要探索具有合理投入產(chǎn)出比的通用智能機(jī)器技能訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)采集方式和學(xué)習(xí)方法；四是構(gòu)建全球首款智能機(jī)器人通用軟件底座，形成一套自主可控的機(jī)器人技能開發(fā)工具鏈，賦能制造業(yè)提質(zhì)降本增效，形成國際市場核心競爭力。

《決策》：人工智能技術(shù)為制造業(yè)解鎖了新的價值創(chuàng)造路徑，從而催生了新的商業(yè)模式。對此，您有何觀察？

游瑋：在我看來，所有模式創(chuàng)新的基礎(chǔ)，必須是技術(shù)與商業(yè)的深度耦合。技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)模式創(chuàng)新是“1與0”的關(guān)系：技術(shù)創(chuàng)新是前面的“1”，是根基；商業(yè)模式創(chuàng)新是后面的“0”，是放大。沒有堅實的技術(shù)作為“1”，再華麗的商業(yè)模式也只是空中樓閣，反之，若只有技術(shù)這個“1”而缺乏商業(yè)模式的“0”，則技術(shù)的價值將被嚴(yán)重限制，難以實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用與市場突破。例如，埃夫特推出的“以租代售”模式創(chuàng)新，正是將高端制造技術(shù)普惠至中小微企業(yè)的關(guān)鍵橋梁。

高水平數(shù)據(jù)治理

《決策》：企業(yè)在推進(jìn)“人工智能+制造”過程中，面臨的最大共性障礙是什么？

周伯文：最大的共性挑戰(zhàn)是：制造企業(yè)大都缺乏AI-ready數(shù)據(jù)。大模型訓(xùn)練依賴大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，但制造企業(yè)常常缺乏足夠的標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)。例如，不同部門或系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)格式、單位或定義不一致，且存在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)整合困難，影響AI模型的訓(xùn)練和應(yīng)用。

高水平數(shù)據(jù)治理是“人工智能+制造”行動落實的關(guān)鍵，當(dāng)前行業(yè)已經(jīng)通過強(qiáng)化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、建立質(zhì)量與安全管理體系等手段，推動制造業(yè)數(shù)據(jù)治理邁向更高水平。上海人工智能實驗室也在努力提升行業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量，例如，打造并開源智能文檔解析引擎MinerU，支持將復(fù)雜文檔精確地轉(zhuǎn)化為可用于大模型訓(xùn)練的AI-Ready數(shù)據(jù)，助力制造業(yè)穩(wěn)步推進(jìn)“人工智能+制造”行動落地成效。

《決策》：面對“人工智能+制造”的新機(jī)遇，地方政府如何找準(zhǔn)獨(dú)特的切入點(diǎn)和突破口?

戴兵：一是立足本地特色。比如合肥，依托豐富科教資源，發(fā)揮多重國家發(fā)展戰(zhàn)略疊加優(yōu)勢，充分發(fā)揮合肥綜合性國家科學(xué)中心等科研平臺創(chuàng)新效能，建設(shè)AI物質(zhì)創(chuàng)制中心、安全人工智能實驗室等高能級創(chuàng)新平臺，推動智能制造、智能網(wǎng)聯(lián)汽車等特定領(lǐng)域的垂類大模型研發(fā)與關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，為“人工智能+制造”提供堅實的底層技術(shù)支撐。

二是深化場景賦能?；谌罂苿?chuàng)引領(lǐng)高地建設(shè)和合肥市產(chǎn)業(yè)布局，以及中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、高企數(shù)字化轉(zhuǎn)型等政策契機(jī)，構(gòu)建全領(lǐng)域多層次場景應(yīng)用體系。

三是激活創(chuàng)新主體活力。開展“人工智能+”領(lǐng)域揭榜掛帥，自上而下自下而上相結(jié)合推進(jìn)場景供需雙方共研共創(chuàng)開展場景建設(shè)。通過建設(shè)人工智能領(lǐng)域創(chuàng)新聯(lián)合體，推動本地存量企業(yè)接續(xù)培育，圍繞AI芯片、數(shù)據(jù)計算、垂類模型、具身智能等方向開展雙招雙引，做大做強(qiáng)人工智能先導(dǎo)區(qū)等產(chǎn)業(yè)生態(tài)集聚區(qū)，充分發(fā)揮創(chuàng)新活力。

游瑋：為加速“人工智能+制造”落地，我有三點(diǎn)建議：第一，建立可信數(shù)據(jù)流通機(jī)制。建議由政府引導(dǎo)成立獨(dú)立第三方數(shù)據(jù)管理平臺，對中小微企業(yè)提供的商業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)脫敏與價值評估，在保護(hù)企業(yè)核心利益前提下，打通面向大模型訓(xùn)練與機(jī)器人研發(fā)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給通道。

第二，創(chuàng)新嵌入式數(shù)據(jù)采集模式。推廣數(shù)據(jù)眾包模式，鼓勵通過工業(yè)穿戴設(shè)備等載體，在焊接等實際作業(yè)中同步采集高質(zhì)量數(shù)據(jù)，并建立合理收益分配機(jī)制，使一線工人成為數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)者與受益者。同時，由行業(yè)協(xié)會牽頭制定統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)。

第三，構(gòu)建商業(yè)化數(shù)據(jù)采集場景。支持建設(shè)高真實度的機(jī)器人應(yīng)用場景（如面向服務(wù)場景的機(jī)器人未來社區(qū)），在開放運(yùn)營中自然積累人機(jī)交互數(shù)據(jù)。通過門票等商業(yè)收入反哺數(shù)據(jù)采集與科研投入，形成“商業(yè)-數(shù)據(jù)-科研”可持續(xù)閉環(huán)。