问题：制造业转型进入深水区，“用得上、用得起”是关键 当前，制造业数智化转型已从“有没有”进入“好不好”阶段。许多企业推进智能化改造和数字化转型时，仍面临应用场景碎片化、数据积累不足、技术与业务需求不匹配、投入产出比不确定等问题。尤其在研发设计、生产组织、质量管理、设备运维和供应链协同等环节，若缺乏稳定的数据基础、可复用的工具平台和可复制的示范路径，人工智能应用往往停留在试点阶段，难以大规模落地生产线。 原因：政策引导与产业基础结合，厦门探索“场景牵引+平台支撑”模式 今年政府工作报告提出“拓展智能制造，建设智能工厂和智慧供应链”，为“人工智能+制造”指明了方向。厦门制造业门类齐全，电子信息、机械装备、汽车及零部件、卫浴厨电等产业集聚度高，具备“场景—数据—模型—应用”闭环的产业基础。 关键在于，厦门的思路聚焦“实用”：政府组织供需对接，让企业真实需求与技术供给围绕工艺、成本、质量等核心指标联合攻关；通过公共平台和数据空间建设，降低企业转型门槛，促进数据合规流通与跨主体协同，为模型训练和应用迭代提供支持。 影响：载体落地加速，形成从单点到系统的联动效应 近期，厦门推出多项制造业数字化转型关键举措： 1. 国家级制造业数字化转型促进中心（厦门金龙）揭牌。作为首批国家级中心之一，该平台将建设产业链数字化系统与高质量数据集，覆盖上下游协同需求，并提供评估咨询、供需对接等服务。业内人士认为，此平台的启动将增强厦门在制造业智能化转型中的标准化和规模化推广能力，助力中小企业补齐数字化短板。 2. 公共服务平台加快上线。厦门市人工智能大模型公共服务平台聚焦供需对接与信息服务，为企业和科研机构提供连接通道，推动开发者生态建设。此类平台有望降低模型开发与部署成本，提升技术落地效率。 3. 数据基础设施取得进展。“厦门城市可信数据空间”试运行，成为国家首批可信数据空间试点项目之一。该平台探索以可信机制促进数据合规共享与跨域流通，为人工智能应用提供数据支持。 这些举措形成叠加效应：一端连接制造企业的实际需求，另一端聚合技术、数据与服务资源，推动人工智能从实验室更快走向生产线，并延伸至供应链协同、质量追溯等领域。 对策：以场景驱动全链条改造，以制度与生态保障可持续性 厦门的实践表明，制造业智能化升级不仅是设备或软件的更新，而是业务流程和组织能力的全面重构。下一步建议从三上发力： 1. 强化场景牵引机制。梳理可复制、可推广的重点场景清单，围绕设备预测性维护、工艺优化等高价值环节，通过揭榜挂帅等方式推动供需匹配。 2. 夯实数据基础与治理体系。推动企业数据标准化与共享机制建设，加强数据分类分级与安全保障，让数据真正驱动模型迭代和应用升级。 3. 完善服务与人才支撑。以促进中心和公共平台为依托，提供从诊断评估到效果评测的全流程服务；同时培养复合型人才，提升企业工艺、数据与模型协同上的能力，避免依赖外包改造。 前景：从单点应用到链上协同，打造全国示范效应 未来，制造业智能化竞争将从单一工厂升级转向跨企业、跨环节的系统优化。厦门通过促进中心、公共平台和数据空间的组合探索“场景驱动、平台赋能、数据支撑”的路径。随着更多项目落地和行业数据集形成，厦门有望在智能工厂、智慧供应链等领域形成示范效应，提升制造业韧性，为区域产业升级提供经验。
制造业数智化转型不仅是技术升级，更是数据贯通、流程再造和组织变革的系统工程；厦门以场景开放促应用落地、以平台建设促生态集聚的实践，展现了培育新质生产力的务实路径。只有让技术真正融入生产链条，才能持续释放转型动力。