问题——制造业转型进入深水区，企业“会不会转、怎么转、转得值不值”成为普遍关切。
当前，人工智能与制造业融合应用加速推进，但不少企业在研发设计、生产排程、质量控制、设备运维、供应链协同等环节仍存在数据基础薄弱、场景识别不清、投入产出难评估、实施路径不明确等问题。
特别是中小企业专业力量不足，亟需第三方机构提供“看得见、落得下、可验证”的诊断与方案。
原因——供需错配与能力参差并存，倒逼建立规范化服务供给。
制造企业对智能化改造的需求更加精细化、系统化，但市场上服务机构水平不一，存在只卖产品不做系统集成、只做试点不成体系、重建设轻运维等情况。
与此同时，人工智能应用高度依赖数据治理、模型训练、工艺理解与现场实施，既需要核心技术沉淀，也需要对制造流程的深度把握。
建立权威的服务商资源池，通过公开遴选把关能力、案例与信用，有助于提升服务供给质量，降低企业选择成本和试错风险。
影响——以“诊断”先行带动系统升级，推动融合应用从点状试验走向规模落地。
诊断工作是企业智能化改造的“体检”和“路线图”，能帮助企业识别价值场景、梳理数据资产、评估改造优先级，并形成可执行的实施计划。
省级层面建立资源池并向各级工信系统开放参考，将促进诊断服务更加标准化、透明化，形成从问题识别、方案设计、项目实施到运行优化的闭环，带动更多成熟解决方案在不同行业、不同规模企业中复制推广，进而提升产业链供应链韧性与安全水平。
对策——以公开遴选和全过程监督提升服务能力“含金量”。
据了解，此次征集遴选面向依法设立、经营与财务状况良好、社会信用记录较好的机构，重点考察其技术开发与项目实施能力、面向制造关键环节的解决方案供给能力，以及在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能决策等核心技术与制造业数字化转型关键技术方面的知识产权储备。
申报机构还需具备完整稳定的技术团队、较强的专业服务能力和行业影响力，形成可复制、可推广、示范性强的服务模式与专业案例，并建立相对完善的售后服务体系和管理制度。
在流程安排上，申报机构按要求提交材料并对真实性负责；相关部门将开展资格审查，重点核验材料完整性、合规性及信用情况；随后组织专家评审，从行业代表性、服务专业性、成果示范性、发展成长性等维度综合评估；最终按程序形成入池名单并向社会公示。
征集遴选过程接受社会监督，后续还将结合工作推进情况适时开展补充征集，以保持资源池的动态更新和能力迭代。
前景——“服务商资源池+地方组织实施”有望形成长效机制，进一步释放融合应用乘数效应。
业内人士认为，随着新型工业化深入推进，人工智能与制造业融合将从单点应用迈向“数据—模型—工艺—装备—管理”协同优化，更强调可衡量的收益、可持续的运维和可扩展的生态。
江苏推动建立诊断服务商资源池，有利于把分散的专业能力纳入统一框架，促进服务标准完善、典型案例沉淀和人才队伍成长。
下一步，若能在诊断方法、数据接口、成效评价等方面形成更具可操作性的规范，并与技改、专精特新培育、工业互联网平台建设等政策工具协同发力，将进一步增强企业开展融合应用的信心与效率，推动“能转、会转、转得好”。
制造业智能化转型是一项系统工程,既需要企业的主动作为,也离不开专业力量的支撑。
江苏此次启动服务商遴选工作,不仅是对当前产业发展需求的积极回应,更是对未来制造业发展路径的前瞻布局。
随着专业服务体系的建立完善,江苏制造业有望在智能化浪潮中实现更高质量的跃升,为全国制造业转型升级提供可资借鉴的实践样本。