● 本报记者 吴科任
　　
　　8月29日，科技部原党组成员吴忠泽在中国证券报主办的2026科技创新与产业高质量发展大会上作“‘人工智能+’赋能实体制造业发展新质生产力”主题演讲时表示，推进智能化转型切忌盲目跟风、堆砌算力与技术，应立足各行业实际需求，重点针对中小企业转型难题，打造轻量化、低成本、易落地的解决方案，让AI从“能用”走向“好用、易用、管用”，真正为企业降本增效，让数智转型落地见效。
　　加速融合
　　当前人工智能浪潮席卷全球，制造业成为新的竞争高地，两者的“双向奔赴”正在加速。
　　吴忠泽说，人工智能正从实验室走向生产线，深度嵌入研发设计、生产制造和企业管理等环节，推动传统制造业发生深刻变化。人工智能与制造业的融合正从单点试点走向全流程渗透，重构研发、生产、质检、供应链、运营、设备维护等关键环节的价值创造逻辑，实现效率提升、成本降低、质量优化、场景拓展等多重目标。
　　一是生产模式正在发生根本性变革。二是预测性维护成为制造业AI的核心场景之一。通过传感器与机器学习模型，AI可提前识别设备潜在故障，避免停机损失。三是智能质检利用计算机视觉与深度学习替代人工检测，显著提升了检测速度与准确率。四是智能排产与定制化生产，AI可根据订单、库存、设备状态动态调整生产计划。
　　时不我待
　　吴忠泽认为，当前全球人工智能技术路线尚未固化，是加快发展难得的战略机遇窗口期，但这一窗口期正随着头部国家持续加大AI研发与应用力度而不断收窄，机遇稍纵即逝。与此同时，我国人工智能在制造业落地应用领域仍然面临着一些风险挑战，包括数据创新应用的基础平台建设相对薄弱、数据创新应用生态单一、算力成本制约等。
　　“为加快人工智能在制造业落地应用，各地着力搭建公共服务平台，提供算力、数据、算法等基础资源，降低创新门槛，并围绕制造业数据平台、垂类模型和行业共享知识库，共同打造行业级‘智能体大脑’。”吴忠泽表示，随着“人工智能+”高价值场景的发布与落地，我国人工智能与制造业的深度融合必将进入全新阶段。
　　“我们要抓住难得的历史性机遇，全面落实‘AI+制造’的各项要求，抢占人工智能产业应用制高点，促进人工智能赋能制造业，发展新质生产力。”吴忠泽建议，应从构建AI原生组织、深耕垂直场景、强化企业主导的产学研深度融合、严守安全底线四个方向推进。