问题：产业升级需求迫切，“人工智能+”如何从示范走向规模化 当前，传统产业转型升级进入深水区，企业普遍面临安全生产压力增大、能耗与成本约束趋紧、市场竞争加剧等多重挑战。政府工作报告明确提出深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。对工业大省河北而言，关键于把技术优势转化为产业优势，把“可用”继续做成“好用、易用、常用”，实现从试点示范到成片推广的跨越。 原因：算力与场景兼具，但仍需破解数据、成本与人才瓶颈 代表委员认为，河北推进“人工智能+”具备基础条件：一上——算力供给能力突出——综合算力指数连续两年位居全国前列，为模型训练、推理部署和行业应用提供了“底座”；另一方面，钢铁、化工、装备制造、现代物流等产业门类齐全、应用场景丰富，便于形成“以用促研、以研促用”的迭代机制。 同时也要看到，行业落地往往卡三处：其一，数据“能不能用、敢不敢用”。工业数据涉及安全生产、商业机密与合规要求，跨部门、跨企业、跨区域流通仍需规则与治理体系支撑；其二，投入“值不值”。模型训练与系统改造成本较高，中小企业更需要可复制、可交付、可持续的解决方案；其三，人才“会不会用”。既懂工艺流程又懂算法与系统的复合型人才仍相对紧缺。 影响：从提质增效到催生新业态，“智变”正在重塑增长逻辑 在沧州，河北省首个合规落地的化工行业大模型已嵌入企业生产运营环节，规划多个应用场景并在排产优化、安全装车等场景投入使用。企业实践显示，通过模型驱动优化与预警，装置能效、设备故障预警准确率、巡检效率等指标得到提升。来自产业一线的全国人大代表、河北省工商联副主席、河北鑫海控股集团有限公司董事长詹国海认为，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在推动制造业在安全管控、生产效率、产品质量和创新能力上实现跃升。 从更大范围看，“人工智能+”的价值不仅降本增效，更在于推动生产组织方式、供应链协同方式和产品服务模式发生变化：工业软件智能化加速工艺迭代，智能检测提升质量一致性，预测性维护降低停机风险，面向客户的定制化服务与全生命周期管理打开增量空间。随着智能终端与智能体的推广，生产端与消费端的连接也将更紧密，新业态、新模式具备成长土壤。 对策：以场景牵引为抓手，系统推进数据、算力、平台与人才协同发力 围绕如何加快规模化应用，多位代表委员提出路径建议。 一是突出场景牵引，聚焦优势产业“小切口、深应用”。詹国海建议，围绕钢铁、化工、生物医药等河北优势产业找准技术切入点，强化场景牵引，推动从单点示范走向规模化落地，形成可复制的行业解决方案。 二是夯实数据底座，建立高质量数据集与安全可信治理体系。行业模型要“算得准、用得稳”，离不开标准化、结构化、可追溯的数据供给。推进数据分级分类管理、可信流通和合规使用，有助于降低企业应用顾虑，提升模型训练质量与应用可靠性。 三是让算力“扎根产业”，以服务能力带动产业集聚。全国政协委员、廊坊市副市长张春燕表示，算力只有与产业需求深度对接，才能更有效转化为生产力。廊坊面向京津旺盛算力需求优化布局，提出聚焦算力服务、数据服务、算法模型和智能终端等方向，高标准建设产业聚集区，并推动人工智能深度融入产业转型、现代物流、健康养老、城市治理等领域，培育更多新业态。 四是以平台化降低门槛，推动中试验证与成果转化。河北提出建设省级人工智能应用中试基地，降低行业模型训练成本和应用创新门槛，同时依托涉及的研究院与成果转化平台，推动“人工智能+”产业创新中心等赋能型平台建设，形成从研发攻关、应用迭代到生态培育的闭环。 五是强化人才引育与“人工智能+工匠”融合培养。应用型人才决定落地速度与质量。通过校企协同、产教融合、岗位培训与工程化项目实践，培育既懂行业又懂技术的复合型队伍，才能把工具变成生产力。 前景：用好京津冀协同优势，推动要素互通与应用互认 全国人大代表、河北工业大学党委书记韩旭认为，“人工智能+”赋能千行百业是一项系统工程，应从顶层统筹、场景牵引、平台支撑、人才引育、生态协同诸上构建赋能体系。京津冀科技创新资源密集、数字经济活跃，河北要主动对接京津创新资源，推动算力资源互联互通、数据要素跨省流动以及应用成果互认共享，形成区域协同创新合力。 随着政策引导持续加力、算力基础不断夯实、行业场景加速开放，河北“人工智能+”有望在工业、农业、教育、医药健康等重点领域形成更多可复制的标杆应用，并向产业链上下游扩散，带动投资、就业与新型消费增长，为高质量发展拓展新空间。
从一款化工大模型的落地应用，到全省算力指数连续两年领跑全国；从廊坊率先发布市级行动方案，到京津冀协同创新格局加速成形——河北推进"人工智能+"的实践表明，智能技术与实体经济的深度融合，既需要算力基础的积累，也需要应用场景的打开，更需要人才、数据、平台等要素的系统协同。技术的价值，最终要在产业中生根，在经济运行中流动。如何让智能技术真正成为高质量发展的内生动力，而非停留于数字指标的堆砌，仍是各地在推进该战略部署中需要持续面对的命题。