我国制造业正处智能化转型的关键阶段，但人工智能在核心生产环节的渗透率普遍不足10%；这背后反映出工业场景的复杂性与通用技术适配之间的矛盾。调研显示，制造业AI落地主要面临三上障碍：一是工业数据语义体系不完善，大量生产数据更多用于流程记录，缺少面向机器学习的结构化设计；二是行业know-how门槛高，例如建筑业的CAD图纸解析、机械制造中的工艺经验等，难以被通用算法直接理解；三是定制化成本高，不同细分场景往往需要单独建模，中小企业普遍遇到“建不起、用不好”的问题。
从“经验驱动”转向“数据驱动”，已成为制造业高质量发展的必然方向。上海发布的《“AI+制造”场景建设指南》和白皮书，为本地企业提供了更清晰的实施路径，也为全国制造业数字化转型提供了可参考的样本。随着AI与工业场景加速融合，率先突破应用瓶颈的企业将获得效率与竞争力的提升。未来，更多企业参与、更多场景完善后，AI对制造业的赋能将从局部试点走向规模化应用，推动中国制造向中国智造迈进。