当前，全球产业变革与科技革命交织演进，人工智能技术正成为推动经济高质量发展的关键变量。
政府工作报告明确提出深化拓展"人工智能+"战略，凸显我国在新一轮科技竞争中的前瞻布局。
作为长期扎根制造业一线的全国人大代表，天津钢管制造有限公司李刚在调研中发现，我国工业制造、能源电力等领域已建成规模化数据平台，但在数据价值释放和产业落地层面仍存在瓶颈。
一方面，核心算法、高端芯片等关键技术受制于人的风险尚未完全化解；另一方面，数据产权界定不清、流通机制缺失导致"数据孤岛"现象突出，制约了技术赋能效果。
这种结构性矛盾带来的影响正在显现。
尽管头部企业通过自建算力中心初步实现智能化改造，但占市场主体90%以上的中小企业普遍面临"转型焦虑"——既担忧技术投入回报周期长，又缺乏专业团队支撑技术落地。
以装备制造业为例，约67%的中小企业仍停留在单机自动化阶段，与工业4.0要求的全流程智能化存在代际差距。
针对这一现状，李刚代表提出系统性解决方案。
在技术底层，建议实施"强基工程"，重点突破边缘计算芯片、多模态大模型等关键技术，构建自主可控的产业生态；在数据层面，推动建立"数据银行"机制，通过隐私计算技术实现数据"可用不可见"，目前上海、贵阳等地试点已证明该模式可提升数据流通效率40%以上。
尤为关键的是人才培养模式的创新。
调研显示，我国人工智能领域存在"两极化"现象：算法研发人才集中于头部高校，而既懂钢铁冶炼又通智能算法的跨界工程师不足万人。
对此建议推行"双导师制"，由高校教授与企业首席技师联合培养研究生，北京科技大学与鞍钢集团的联合实践表明，该模式可使人才适配率提升至92%。
在应用落地方面，提案强调分类施策：对船舶、化工等重资产行业，重点建设数字孪生工厂；对农业领域则推广遥感监测+智能灌溉系统。
财政部数据显示，2023年智能制造专项补贴带动企业研发投入增幅达28%，未来需进一步向"专精特新"企业倾斜政策资源。
深化拓展“人工智能+”，关键在于把技术创新、数据治理和产业需求拧成一股绳，让智能化真正转化为生产力。
以更扎实的底座能力、更顺畅的数据循环、更丰富的示范应用和更坚实的人才支撑打通“最后一公里”，不仅将推动传统产业焕新升级，也将为培育战略性新兴产业和未来产业注入持久动能。