人工智能賦能新型工業化本質就是人工智能與工業制造業的深度融合。如今，“人工智能+”上升為國家戰略，以人工智能大模型為技術底座、工業應用為切入點的工業大模型正成為賦能新型工業化的新方向，隨著Deep-Seek等人工智能技術的快速發展，加速AI在工業制造業的發展和普及，必將進一步加快我國新型工業化的進程。

近年來，在政策的推動下，在產業鏈各方共同努力下，制造業數字化轉型加快推進，越來越多的工業制造企業擁抱人工智能，人工智能賦能新型工業化水平不斷提升，有效推動制造業數字化轉型、智能化升級和綠色化發展。隨著我國人工智能領域不斷突破，人工智能賦能新型工業化向縱深拓展，國產大模型加速發展，DeepSeek火爆出圈，有力推動我國大模型技術進入規模化應用新階段。如今，越來越多的工業企業接入DeepSeek，大模型等人工智能技術在工業領域的應用場景不斷拓展，并加速從企業的研發設計、運營管理、營銷服務、客戶服務等環節深入滲透到生產制造環節，我國數字化車間和智能工廠加快建設，推動制造業邁向全方位、深層次智能化轉型升級新階段，有力促進工業企業高質量發展。

雖然我國人工智能賦能新型工業化取得積極進展，但與此同時，在推進人工智能賦能新型工業化過程中也存在一些問題，如大模型等人工智能技術與工業技術深度融合難、關鍵核心技術存在短板、高質量的數據獲取和整合面臨挑戰、人工智能技術落地面臨成本高和商業模式不清晰以及跨界人才緊缺等問題依然嚴峻。為此，我們應采取更加有為、更加有效、更加高質量的策略，促進人工智能賦能新型工業化高質量發展。

加快推動人工智能與制造業深度融合。打造“云邊端”協同的智能基礎設施，鼓勵工業制造企業加大企業內網改造和智能化升級力度，開展重大裝備數字化、智能化改造，推動重大裝備更新換代，推動工業企業加快接入DeepSeek，形成與現有大模型協同發展體系，加快行業大模型、場景小模型的發展。

加快打造高質量的工業數據集。加快構建高質量數據生態，形成統一的AI數據格式規范和行業標準，建立完善的數據采集、存儲、分析和應用體系，擴大和建設一批高質量的工業數據集，充分挖掘數據資源價值、保障數據安全可信。完善數據要素市場，推動跨行業、跨組織的數據共享和開放，建設工業大數據平臺，促進企業不同系統之間的數據轉換和通信，打破數據孤島，促進數據的流通和價值實現。

加快培養精通人工智能和新型工業化的復合型人才。一方面要面向國內外，加快引進精通人工智能、新型工業化的高端人才和創新人才。另一方面鼓勵工業企業通過在職培訓、脫產培訓等方式加大人工智能技術培訓力度，全面提升人工智能應用能力和創新能力，更好滿足新型工業化建設的人才需求。

關鍵詞：