问题——制造业智能化转型进入“深水区”，场景落地仍需破解“供需不匹配” 当前，人工智能技术迭代加快，制造业对降本增效、质量稳定、供应链韧性提升的需求更为迫切。但不少企业，智能化建设仍存在应用碎片化、数据底座薄弱、系统间难以协同、应用效果难评估等问题。特别是在研发设计、生产制造、质量管控、设备运维与经营分析等环节，如何把算法能力转化为可持续的业务流程改造，成为“人工智能+制造”从示范走向规模化的关键。 原因——以政策牵引、场景驱动与服务供给完善，构建数实融合新生态 重庆在推进新型工业化过程中，产业门类齐全、链条完整，既有汽车、电子信息等支柱产业，也有大量成长型制造企业，对智能化改造有广泛需求。大会集中发布《重庆市促进数实融合推动“人工智能+制造”实施方案》及配套政策，并推出应用场景需求清单、能力清单和公共服务平台，体现出以“政策—场景—供给—平台”一体推进的思路：一上用清单化方式明确企业“要什么”，另一方面以能力清单和服务商体系回答“谁来做、怎么做”，通过公共服务平台降低对接成本，促进供需协同、要素集聚。 影响——首批专业服务商授证，释放“以应用牵引产业”的明确信号 大会为全市首批“人工智能+制造”专业服务商授证，旨通过遴选机制提升服务供给的规范性与可获得性，引导更多技术、数据、人才等资源向制造业关键环节集聚。中科闻歌入选首批名单，获评模型及算法类服务商、数据服务类服务商，反映出重庆在推进融合应用时，对“模型能力+数据能力”双轮驱动的重视。业内人士认为，服务商体系的建立，有助于推动企业从“单点工具应用”转向“面向业务闭环的系统改造”，并为后续规模化复制提供更可预期实施路径。 对策——以数据治理为基础，以可控可用为前提，推动智能能力进入业务流程 围绕制造业落地的普遍难点，推进“人工智能+制造”需要在三上持续用力：其一，夯实数据基础，推进数据治理、标准建设与跨系统打通，提升数据质量与可用性；其二，突出安全可控，面向工业生产场景强化权限管理、审计追溯与风险隔离，确保应用可靠；其三，面向价值闭环，从高价值场景切入，形成可量化的效益评估体系，以改造流程、优化组织为目标推进应用。 据介绍，作为企业级人工智能技术与服务供应商，中科闻歌长期聚焦复杂数据分析与辅助决策能力建设，面向制造业可覆盖研发设计、生产制造、质量管控、设备运维、供应链协同、经营分析等环节，提供从数据治理、模型与算法服务到智能协同与辅助决策支撑的一体化服务能力，并通过企业级智能体平台强化与业务系统的衔接，推动智能能力从“生成信息”更走向“完成任务”的流程化应用。 前景——以“清单+平台+服务商”促进规模化应用，助推制造业高质量发展 从此次大会释放的信号看，重庆正以场景驱动为牵引、以供需协同为路径，加快人工智能与制造业深度融合，推动形成可复制、可推广的应用模式。下一步，随着公共服务平台的运行和更多场景需求的开放，服务商与制造企业的对接效率有望提升，数据要素与算法能力也将加速向产业一线汇聚。业内预计，“人工智能+制造”将从试点示范走向规模化应用，并提升质量稳定性、缩短交付周期、增强供应链协同与支撑精益管理各上释放更明显的综合效益。
推动“人工智能+制造”不只是技术叠加，更是对产业组织方式、数据体系和治理能力的系统重塑。重庆以政策引导、场景驱动和服务商体系建设协同发力，为技术落地提供了更可操作的路径，也为制造业高质量发展打开了新空间。随着更多高价值场景加快落地、可复制经验逐步形成，数实融合有望从“试点示范”走向“规模应用”，为产业升级带来持续动能。