问题——从单点试水到系统升级，传统产业“用得上”仍需跨过多道关口。 消费端个性化需求快速增长、供给端追求柔性生产的背景下，“人工智能+”正成为传统制造业提效、提质和拓市场的重要工具。全国两会期间，来自纺织、流通与传统经典产业领域的代表委员结合一线实践表示，人工智能应用已从概念走向落地，但要在更大范围推广，一些中小企业仍面临“不敢转、不会转、不想转”的现实顾虑：投入回报周期不清晰、改造路径不明确、数据基础薄弱、人才支撑不足，先进技术与产业现场之间仍存在“最后一公里”。 原因——门槛、数据与协同三重约束叠加，制约“人工智能+”规模化复制。 一是转型成本与组织能力构成现实门槛。以制造业为例，人工智能应用往往涉及软硬件改造、流程重塑和人员培训。若缺少可复制的方案与成熟的服务供给，中小企业难以独立完成从诊断、部署到运维的全链条建设，容易转而观望。 二是场景数据质量参差不齐影响模型效果。制造业数据来源多、标准不统一、标签不足，同时数据治理与安全合规要求较高。数据质量不稳定会直接影响模型训练、推理与决策可靠性，进而影响企业对应用成效的判断与持续投入。 三是技术供给与产业需求存在结构性错位。技术企业擅长模型与算法，产业企业掌握工艺与场景，但双方在业务理解、交付方式、责任边界和收益分配各上仍需磨合。同时，既懂工艺流程又懂算法工程的复合型人才偏紧，更抬高了落地难度。 影响——“人工智能+”正在重构供给方式与产业链分工，先行者将获得质量与效率“双提升”。 代表委员的实践案例显示，人工智能对传统产业的价值正从单纯“提效”扩展到“增品类、提质量、强品牌”。全国人大代表、万事利集团董事长屠红燕介绍，依托大模型数据库，丝巾花纹设计周期实现从“天”到“秒”的跃升，设计供给可更快响应趋势变化，小批量、多款式、个性化生产也更具可行性。 在更广范围内，茶叶、瓷器、黄酒等历史经典产业也在探索数智化与国潮消费联动的新路径。全国政协常委、浙江省政协副主席、民建浙江省委会主委陈小平认为，数字化浪潮叠加国潮兴起，推动传统产业加速数智赋能与跨界融合，但小微主体数字化基础薄弱，亟需更贴近行业特性的工具与平台，推动“传承技艺”与新技术协同发展。 从产业链看，“人工智能+”也将带动研发设计、供应链、仓储物流、质量检测等环节完善。全国人大代表、传化集团董事长徐冠巨指出，制造业与人工智能结合关键在场景，当前需要补齐技术与场景衔接不畅、数据资源建设不足、复合型人才短缺等短板，才能让创新成果更稳定、更可靠地进入生产体系。 对策——以示范牵引、标准先行、数据打底、人才支撑，推动“点上突破”走向“面上铺开”。 围绕如何加快落地，多位代表委员提出更可操作的路径。 其一，依托示范项目沉淀可复制方案，把“高门槛改造”转化为“低成本部署”。屠红燕建议，总结提炼标准化、可复制的企业转型方案，把复杂能力封装为模块化、可配置的服务产品，形成“即插即用”的应用供给，降低中小企业使用门槛。 其二，分行业分场景推进数智赋能，做到“一业一策”“一场景一工具”。陈小平建议，对产业化程度较高的行业实施针对性数字化改造；对瓷器等手工类行业探索搭建共创平台，开发轻量化解决方案，让小微经营主体也能用得起、用得好。 其三，强化数据资源制度化建设，促进数据流通与市场化配置。徐冠巨建议，推动工业制造、交通物流等领域数据要素规范流通，夯实模型训练与应用基础，同时推动行业级模型共建共享，减少重复建设，提高整体效率。 其四，完善“人工智能+制造”复合型人才培养体系。通过产教融合、企业实训、岗位能力标准等方式，补齐既懂工业现场又懂数字技术的人才短板，为长期应用与持续迭代提供支撑。 前景——从“工具应用”迈向“系统能力”，智能经济新形态有望加速成型。 政府工作报告连续三年提及“人工智能+”，今年首次提出“打造智能经济新形态”，表达出推动技术与产业深度融合的明确信号。可以预期，下一阶段制造业“人工智能+”的重点将从单一环节提效，转向贯穿研发、生产、流通、服务的系统化升级；从企业各自探索，转向以行业标准、公共平台和数据制度为基础的协同创新；从“能用”进一步走向“好用、易用、可持续用”。 同时，传统产业的竞争力也将被重新衡量：谁能更快完成数据治理、更稳跑通关键场景、更有效组织人机协同，谁就更有可能在新一轮产业变革中赢得主动。
从丝绸到瓷器——从生产车间到消费市场——“人工智能+”正在重塑中国传统产业的发展图景。这场变革不仅关乎单个企业的生存与增长，也是制造业转型升级的重要路径。在政策引导、技术进步和标准体系完善等因素共同推动下，中国制造业有望走出一条更可复制、可持续的智能化转型之路，为高质量发展提供新的动力。