当前，全球制造业正经历以智能化、数字化为核心的深刻变革。我国“十四五”规划明确提出加快产业创新融合，推动传统制造业转型升级。因此，全国人大代表、TCL创始人李东生结合行业实践，对人工智能技术落地与产业融资机制提出系统性建议。 问题：AI应用同质化与融资困境制约产业升级 李东生指出，全球大模型技术虽快速发展，但已出现同质化内卷现象，部分企业盲目追逐热点，忽视与实体经济的结合。另外，半导体显示、集成电路等高科技产业面临资本投入大、回报周期长的挑战，民营企业因融资门槛高、审批流程复杂而难以深度参与。 原因：技术落地脱节与资本配置失衡 分析认为，AI技术应用瓶颈源于场景化能力不足。通用大模型虽具备基础认知功能，但工业领域需针对性解决生产痛点，二者协同机制尚未完善。融资难题则与现行政策导向对应的——资本市场更倾向短期收益项目，对长周期技术研发的支持力度不足，导致核心领域突破受限。 影响：掣肘高端制造与全球化竞争力 若现状持续，我国制造业可能面临双重压力：一方面，AI技术若停留于表层应用，将难以赋能生产线提质增效；另一方面，关键领域资本短缺或延缓国产替代进程，加剧对海外技术的依赖。李东生特别强调，芯片等“卡脖子”问题已直接影响行业生态。 对策：聚焦“AI向实”与融资机制创新 针对技术落地，李东生提出“通用+工业”双模型协同路径——通用大模型提供基础支撑，工业模型深耕诊断、预测等垂直场景，形成“通才”与“专家”互补。融资层面，他建议监管部门为符合国家战略的高科技产业开设特殊通道，简化审批流程，吸引多元资本参与。 前景：全球化布局与技术自主可控并进 展望未来，李东生认为中国制造业需构建“双循环”能力：对内强化核心技术攻关，对外加速供应链全球化。通过海外本土化运营降低贸易壁垒，同时将盈利反哺国内研发，形成可持续发展闭环。
全球产业竞争格局正在调整，谁能在关键技术领域取得突破、谁能更快推进产业升级，谁就能在新一轮竞争中掌握主动权；制造业升级既需要企业的创新和战略调整，也需要政策支持。从"AI向实"的应用方向到融资通道的制度创新，这些建议都指向一个目标：让技术创新更好地服务产业发展，让产业发展更好地支撑经济增长。只有政府、企业、市场形成合力，才能推动中国制造业实现更高质量的发展。