随着技术持续突破、应用场景拓宽以及产业融合加速，当前人工智能（AI）发展正进入2.0新阶段，即迈向思维与行动双轮驱动的新阶段。
面对人工智能在产业升级、产品开发、服务创新等方面的技术优势，为促进人工智能同实体经济的深度融合，11月26日，由中国企业联合会、中国企业家协会主办的2025年全国智慧企业发展大会在江西省赣州市召开。
本次大会主题为“AI驱动创新 数智引领未来”。会上，中国企业联合会党委书记、常务副会长兼秘书长朱宏任在致辞时表示，要扎实推进人工智能与实体经济深度融合，推动企业加快形成以数据驱动、场景引领、系统推进为特征的数智化发展新格局。
人工智能
将驱动制造业“智变”
如今，AI正在深刻改变制造业的生产方式、商业模式和产业生态。
“当前AI应用落地呈现微笑曲线的特征，大模型应用落地节奏两端快、中间慢，即生产制造端慢，管理运营、营销服务端快。”工业和信息化部电子科技委主任、研究员级高级工程师王江平向《证券日报》记者表示，“整体来看，目前大模型在工业领域应用案例集中在营销服务、管理运营等通用性较强的环节，尚未深入触及生产制造核心环节（工业关键流程控制、排产调度、参数优调等）。”
AI赋能工业应用面临挑战，一方面是因为工业场景容错率低。工业生产场景不同于个人消费场景，工业生产线对稳定性、可靠性要求极高，工业大模型一旦发生细微的差错，很可能导致产品质量下降和生产线停工，甚至引发安全生产事故，给利润率本就不高的工业企业带来灾难。另一方面，工业制造往往由多个工业系统和设备组成，将大模型技术整合到现有质量控制、工艺优化环节中，需要系统改造，解决兼容性、通信等问题。此外，不同行业产品类型不一、零部件型号繁杂，应用场景千差万别、标准化程度低，特定行业训练的大模型很难泛化到其他行业。
要解决“AI+制造业”的难点和痛点，王江平认为要推动AI从通用环节向生产制造核心环节深入，需要“通用大模型+专业小模型”协同发展，即多数企业在实践过程中，将大模型的“智慧”和小模型的“敏捷”相结合，实现性能、效率和成本的平衡。
同时，AI赋能工业要优先推进高价值场景的应用，在效率革命、复杂性决策、个性化需求及用户新体验等方面重点发力。例如，在效率革命上，能够将隐性知识显性化，将老师傅的操作经验、专家的工艺知识转化为可复制、可传承的算法模型，打破个体能力的局限。
多位与会专家表示，未来，随着AI融入核心生产环节，将驱动制造业“智变”，推动制造业模式从离散、被动向连续、主动、全局优化升级。
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