新华社上海1月8日电（记者龚雯）制造业转型进入深水区，如何把数字技术的“点状应用”转化为产业链“系统能力”，成为不少城市竞相破题的关键。
记者从有关会议获悉，上海自2022年启动“工赋链主”培育计划以来，围绕汽车、高端装备、航空航天等重点行业，已累计培育42家“工赋链主”企业，覆盖链上企业超过36万家，带动和赋能上下游核心企业7000多家，连接工业设备230多万台/套，开发工业软件1800多个，构建工业机理模型700余个，推动设备运维成本平均下降约21%，能耗平均下降10%。
问题：从“单点智能”到“系统智能”的转型需求更迫切。
当前，制造业竞争已从单一企业效率比拼，升级为产业链、供应链韧性和协同能力的综合较量。
设备多、工艺复杂、场景碎片化，使不少企业在推进智能化改造时面临“投入不小、效果不稳、难以复制”的现实约束。
特别是在高端装备、汽车与航空航天等行业，质量一致性、交付周期与安全可靠性要求更高，亟需以可规模化的解决方案贯通研发、生产、物流、运维等环节。
原因：政策引导与市场牵引叠加，链主企业承担“集成者”角色。
会上发布的《2025上海市“AI+制造”发展白皮书》显示，在政策积极引导与企业主动探索的双重作用下，上海“AI+制造”已初步形成全面启动、多点突破的发展格局。
业内认为，“工赋链主”培育的核心在于让具备行业影响力、技术整合能力和场景资源的企业，成为产业链智能化升级的“牵引端”。
一方面，链主企业能够把分散的设备数据、工艺数据、质量数据沉淀为可复用的工业知识，推动工业软件和机理模型形成标准化组件；另一方面，通过在供应链、生产协同、设备运维等环节推广成熟方案，降低中小企业上云用数、系统改造和人员培训的门槛，实现“以点带链、以链促群”。
影响：以“可复制”带来“可扩散”，降本增效向质量与绿色延伸。
数据显示，上海“工赋链主”体系在连接设备、开发工业软件、构建机理模型等方面已形成一定规模效应，直接带动运维成本与能耗下降，反映出智能化改造从“看得见的管理效率”向“看得见的生产效益”转化。
同时，工业软件与机理模型的沉淀，有助于把经验型制造转向数据驱动与知识驱动，提高工艺稳定性与质量一致性，推动企业在高端制造、精益生产与柔性化交付上形成新优势。
更重要的是，能耗下降表明智能化正在与绿色制造深度结合，为实现节能降碳、提升能源利用效率提供了新的抓手。
对策：以“链式组织”破解“场景碎片化”，夯实基础设施与人才支撑。
多位参会人士表示，推动“AI+制造”走向纵深，需要在“标准、数据、平台、生态”上持续发力：其一，聚焦重点行业共性环节，推进数据接口、设备互联与工艺描述等基础标准建设，减少系统对接成本；其二，引导链主企业开放可共享的场景与模型能力，促进上下游在质量追溯、预测性维护、供应链协同等领域形成联合攻关；其三，加快工业软件与模型的工程化应用，避免停留在试点示范层面；其四，完善人才梯队，强化复合型工程技术人才培养。
白皮书披露的数据显示，2025年前三季度，上海规模以上人工智能企业达394家，产业规模达4354.92亿元，同比增长39.6%；利润总额407.81亿元，同比增长11.4%。
截至2025年12月24日，上海有139款大模型完成备案，人工智能专业人才近30万人。
业内人士认为，产业规模扩大与人才集聚，为制造业智能化提供了持续的技术供给与组织保障，但也需进一步把技术创新转化为行业可落地、可运营的产品与服务。
前景：从“多点突破”走向“体系化跃升”，关键在于形成可持续的商业闭环。
展望未来，随着更多行业场景被系统梳理并形成标准化解决方案，“工赋链主”有望在产业链协同、质量提升、绿色转型和韧性保障等方面发挥更大牵引作用。
专家判断，下一阶段竞争焦点将从“有没有智能化”转向“能否规模化复制、能否跨企业协同、能否持续创造价值”。
在此过程中，既要防止一哄而上导致重复建设，也要避免技术堆砌而忽视生产规律。
只有把技术能力与制造机理深度融合，推动工业软件、机理模型与生产现场闭环迭代，才能让“AI+制造”从试点走向常态、从效率工具走向产业底座。
从单点突破到生态重构，上海的实践为制造业高质量发展提供了可复制的范式。
当产业链上下游在数字空间中形成"共振"，不仅意味着生产效率的量变，更孕育着中国制造向价值链条高端攀升的质变动能。
这场由技术革命驱动的产业变革，正在重新定义"世界工厂"的竞争维度。