今年的政府工作报告强调，“持续推动‘人工智能+’战略，将数字技术与制造优势、市场优势更紧密地结合，支持大模型技术的广泛应用”，“促进科技创新与产业创新的深度融合，大力推进新型工业化，增强先进制造业的竞争力”。人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的关键技术，对新型工业化起到了重要的推动作用。通过人工智能技术的赋能，新型工业化的发展逻辑发生了根本性变化，科技创新与产业创新的深度融合不仅能够突破传统工业化的发展瓶颈，还能培育全要素生产率增长的新动能。

人工智能与工业制造业的深度融合，本质上是人工智能赋能新型工业化的核心。当前，“人工智能+”已成为国家战略，以人工智能大模型为技术基础、工业应用为突破口的工业大模型正成为推动新型工业化的新引擎。随着Deep-Seek等人工智能技术的迅速发展，AI在工业制造业的应用和发展得到了加速，这无疑将加快我国新型工业化的步伐。

在政策的推动和产业链各方的共同努力下，制造业的数字化转型正快速推进。越来越多的工业制造企业开始拥抱人工智能，人工智能赋能新型工业化的能力不断提升，有效促进了制造业的数字化转型、智能化升级和绿色化发展。随着我国人工智能领域的不断突破，人工智能赋能新型工业化正向更深层次拓展，国产大模型技术快速发展，DeepSeek的广泛应用标志着我国大模型技术进入了规模化应用的新阶段。目前，越来越多的工业企业接入DeepSeek，人工智能技术在工业领域的应用范围不断扩大，并加速从研发设计、运营管理、营销服务、客户服务等环节深入到生产制造环节。我国数字化车间和智能工厂的建设步伐加快，推动制造业向全方位、深层次的智能化转型升级迈进，有效促进了工业企业高质量发展。

尽管我国人工智能赋能新型工业化取得了积极进展，但在推进过程中也面临一些挑战，例如人工智能技术与工业技术的深度融合难题、关键核心技术的短板、高质量数据获取和整合的挑战、人工智能技术落地的高成本和商业模式不明确以及跨界人才的短缺等。因此，我们需要采取更加积极、有效、高质量的策略，以促进人工智能赋能新型工业化的高质量发展。

加速推动人工智能与制造业的深度融合。构建“云边端”协同的智能基础设施，鼓励工业制造企业加强企业内网改造和智能化升级，实施重大装备的数字化、智能化改造，推动重大装备的更新换代，促进工业企业加速接入DeepSeek，形成与现有大模型技术协同发展的体系，加快行业大模型、场景小模型的发展。

加速构建高质量的工业数据集。加快建立高质量数据生态，形成统一的AI数据格式规范和行业标准，建立完善的数据采集、存储、分析和应用体系，扩大和建设一批高质量的工业数据集，充分挖掘数据资源的价值、确保数据的安全可信。完善数据要素市场，推动跨行业、跨组织的数据共享和开放，建设工业大数据平台，促进企业不同系统之间的数据转换和通信，打破数据孤岛，促进数据的流通和价值实现。

加速培养精通人工智能和新型工业化的复合型人才。一方面，要面向国内外，快速引进精通人工智能、新型工业化的高端人才和创新人才。另一方面，鼓励工业企业通过在职培训、脱产培训等方式加大人工智能技术培训力度，全面提升人工智能的应用能力和创新能力，更好地满足新型工业化建设的人才需求。

引自中国汽车报