北京
中国发展高层论坛2026年年会于3月22日至23日在北京举行。在“制造业数智化转型专题研讨会”上，全国政协常委、致公党中央副主席徐晓兰表示，人工智能这一关键变量，正成为世界经济高质量发展、尤其是制造业焕新的强劲增量。
据联合国预测，2033年全球人工智能市场规模预计将达到4.8万亿美元，当前多模态大模型和底层算力持续突破，人形机器人(14.710,-0.79,-5.10%)商业化进程加速推进，全球各行业已有超过3000万个AI智能体协同工作，深入渗透到生产、制造等核心流程。
她强调，制造业数智化转型浪潮正以前所未有的深度和广度展开，围绕“推进数智化转型的四个关键任务”展开分享：
第一，建设数智基础设施。徐晓兰指出，制造业数智化转型需要构建能够支撑海量工业数据实时处理的新型基础设施。AI的爆发带动算力需求指数级增长，全球日均Token消耗量增长近300倍，今年全球AI算力需求预计增长120%以上。她提出，要加快构建多层次算力设施体系，推进算力资源规模化、集约化、绿色化、普惠化发展；通过实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，提升算力接入和精准匹配能力，为工业智能应用筑牢坚实底座；同时面向广大企业，尤其是中小企业，打造开放、包容的数智化公共服务平台，提供小、快、轻、准的智能化工具，让中小企业平等共享智能红利。
第二，推动工业全要素互联。徐晓兰表示，建好数智基础设施底座后，需全面打通工业互联的“经络”。工业互联网是新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过全面连接人、机、物系统，可构建起覆盖全产业链、全价值链的新型制造和服务体系。当“人工智能+工业互联网”深度融合时，海量工业要素将被充分激活，有力推动制造业向高端化、智能化、绿色化、融合化方向发展。她强调，要在全要素互联基础上，打造具备自主决策能力的工业大脑、工业智能体，这不仅是软件层面的大脑，更要与机器人、智能设备等终端深度融合，发展具备自主决策和物理执行能力的具身智能，实现“人工智能+制造业”的高阶应用。她以化工领域为例，巴斯夫使用人工智能反应器对化学实验进行自动化规划、执行、分析和学习，将最大化化学反应率的速度提升了约20倍。
第三，打造高质量的数据集。徐晓兰认为，数据是新型生产要素，是流淌在工业网络中的“血液”，只有经过精炼的高质量数据，才能为数智化转型提供充足养料。面对千行百业的企业实际，要分业分级建设高质量工业数据集：分业即针对钢铁、汽车、石化、电子等不同行业的独特工艺和知识，构建包含行业机理的专业知识库和模型库，让前沿AI技术“懂工业、懂制造”，实现科技与产业深度融合；分级即覆盖设备、产线、车间、工厂、企业、供应链、产业链的多层级数据，形成完整的数据图谱。她指出，核心挑战在于如何在保障数据安全的前提下，建立有效的信用机制和治理框架，促进数据要素可信、有序流通，实现价值创造。她举例说明，奥的斯通过汇聚电梯维保数据，为维保人员提供精准数据支持与高效作业方案，目前其安装了“智慧大脑”物联网数字化维保系统的电梯已突破7万台，并持续向更多城市和新项目扩展。
第四，促进数智化、绿色化深度融合。徐晓兰强调，面对全球气候变化的严峻挑战，制造业绿色化转型已从可选项升级为生存必选项，推动数智化、绿色化深度融合，既是应对气候变化的迫切需求，也是企业提升竞争力、实现高质量发展的内在需求。一方面，推动数智技术全方位应用于节能低碳、环境保护、资源循环利用、能源使用、绿色工厂等领域，实现制造过程全方位绿色化，例如施耐德电气的工业互联网平台融入半导体、建材等多个行业应用场景，持续优化企业能源使用效率；另一方面，发挥绿色转型对数字产业的带动作用，以绿色催生新机，加快建设数智化碳管理公共平台，分行业建立产品全生命周期绿色低碳基础数据库，完善碳排放统计核算、碳足迹管理体系，建立健全产品碳标识认证制度，用数智平台支撑全球贸易的“绿色通行证”。
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