在当前全球经济格局深刻变革的背景下，制造业正迎来一场由规模化向创新化转型的关键时期。技术融合的深化、产业协同的升级，预示着制造业正从传统的“要素驱动”模式，加速迈向量“数据驱动”和“服务型制造”的新范式。这不仅仅是技术的革新，更是产业生态的重构，以及价值创造方式的颠覆。

三大瓶颈的突破：驱动产业升级的核心引擎

要实现从规模红利到创新红利的转变，制造业必须积极应对并突破当前面临的三大核心瓶颈：

• 技术瓶颈： 长期以来，对核心技术的依赖和在某些关键领域的“卡脖子”问题，制约着自主创新能力的提升。突破这一瓶颈，需要大力推动自主创新，构建面向未来的技术体系。这包括对人工智能、大数据、物联网等前沿技术的深度研究与应用，以及在关键材料、核心部件等领域的自主研发与突破。

• 模式固化： 传统的线性、封闭的生产模式已难以适应快速变化的市场需求。打破这一僵局，关键在于建立生态协同的新模式。这要求企业打破内部壁垒，加强跨界、跨行业的合作，构建开放共享的创新网络。通过工业互联网平台等载体，实现上下游企业、不同产业间的资源优化配置和协同创新，共同打造更具韧性和活力的产业生态。

• 数据孤岛： 数据已成为现代制造业最宝贵的资产，但信息分散、难以互通的数据孤岛现象，严重阻碍了数据的价值挖掘。解决这一问题，需要构建价值创新的新体系。这不仅包括技术上的数据整合与共享，更重要的是建立数据安全、合规的共享机制，并在此基础上，通过数据分析和挖掘，发现新的业务增长点，驱动产品、服务和商业模式的持续创新。

人工智能赋能：开启制造业高质量发展的“加速器”

 人工智能（AI）的飞速发展，为制造业的转型升级注入了前所未有的动力。尤其以DeepSeek等代表的模型，正加速AI在制造业各环节的渗透，为政企管理者提供了新的战略视角。

• 驱动力转变： AI的应用，正推动制造业实现质量变革、效率变革、动力变革。从“生产型制造”向“服务型制造”转变，从“单一环节优化”向“全价值链重构”迈进。企业需要认识到，AI绝非简单的技术叠加，而是对整个产业范式的根本性颠覆。

• 市场挑战与应对： 面对日益增长的个性化、定制化需求，传统制造业面临挑战。跨界竞争者如科技巨头，凭借其在数字化、智能化领域的先发优势，对传统企业构成了新的压力。对此，制造业需要清晰把握数字化转型的起步带动点、核心着力点、建设关键点、管理创新点。

• 数字业务化是数据作为资产的直接变现，是开启智能化的起点。

• 业务数字化是数据要素成为核心价值的关键，是转型的核心。

• 工业互联网平台是承载数据要素的技术基石，是建设的关键。

• 体制机制创新是构建协同、高效的组织体系，是管理创新的核心。

创新实践与发展路径：

• 场景驱动与渐进升级：

• 场景智能化是关键： 优先解决实际业务问题，注重技术在真实场景中的落地应用，才能真正创造价值，而非盲目堆砌技术。

• 渐进式升级是主流： 传统制造企业的智能化转型，应遵循从精益化到数字化，再到智能化的“小步快跑”策略，这更符合大多数企业的实际情况和承受能力。

• 人才重塑与协同发展：

• 人机协同是本质： 智能制造的成功，离不开既懂技术工艺、又懂信息技术的数据人才。同时，需要建立适合数字工厂的组织架构。

• 产教融合是方向： 鼓励企业建立“数字工匠”培养体系，高校开设智能制造交叉学科，科研机构建设产教融合创新基地，形成人才培养的良好生态。

行业聚焦与AI赋能新范式：

• 钢铁行业： 如中国钢研，正从“知识供给”转向“智能供给”。通过开发“钢铁分割大模型Steel-SAM”、金相样本受控生成工具、冶金数据标注平台等，解决AI在钢铁行业应用的“卡脖子”问题。利用流程数字孪生技术，有效降低AI试错成本，并有望实现“AI原生”智能钢厂。

• 通信与算力： 中国联通正在推广“元景大模型”，通过低门槛工具集弥合AI专业人员与行业从业者的知识鸿沟，助力制造业高质量发展。浪潮则在生产现场透明管控、AI质检、设备数字化管理等方面提供领先的解决方案。

• 企业管理： 蓝凌等企业借助DeepSeek，不断升级传统OA和中台能力，以“引入能力、升级场景、厘清架构、快速落地”为AI建设方针，实现企业管理效能的提升。

 总体而言，制造业正从过去的规模红利时代，迈向以技术创新、模式协同和数据价值为核心的创新红利时代。人工智能等前沿技术的深度应用，将成为驱动这一历史性转变的关键力量，引领中国制造业走向更高质量、更可持续的发展新纪元。