在新一轮科技革命和产业变革加速演进的背景下，人工智能正从工具性应用走向系统性重塑，制造业成为最具牵引效应的主战场之一。
湖南工程机械、轨道交通、电子信息等产业基础较为扎实，但要把“产业底盘”转化为“创新优势”，仍需在关键技术、协同机制与人才供给上实现突破。
1月10日举行的全省“人工智能+”五大重点领域推进会释放出明确信号：以更强力度推进人工智能与实体经济深度融合，推动高质量发展迈向更高台阶。
问题：关键技术受制与应用落地“最后一公里”并存。
当前，人工智能赋能制造业呈现“点状突破、面上不足”的特征：一方面，部分核心技术和关键部件仍存在“卡脖子”风险，高端算法、工业软件、智能控制等环节需要夯实底座；另一方面，技术从实验室走向产线往往面临工况复杂、数据割裂、验证周期长、成本不确定等现实约束，导致一些应用停留在示范层面，规模化复制推广仍需制度与生态支撑。
原因：基础研究积累、产业协同深度与复合型人才供给仍待增强。
与传统工业技术迭代不同，人工智能技术演进高度依赖数据、算力、算法与场景联动，也依赖长期稳定的基础研究投入和前瞻性布局。
王耀南在会上提出，要把强化基础研究与前沿布局作为“打根基”的首要任务，聚焦智能制造关键难题，超前部署具身智能、集群机器人协同控制等前沿方向，力争实现“从0到1”的原创突破。
具身智能被视为未来技术发展的重要方向之一，其核心在于让智能体在真实环境中“感知—决策—执行”闭环运行，进而带来生产方式变革并催生新业态。
面对这一趋势，能否提前形成技术积累与产业承接能力，将直接影响区域竞争位势。
影响：既关系产业升级效率，也关系区域创新格局重塑。
人工智能与制造业深度融合，将推动企业从“经验驱动”走向“数据驱动”，从单点自动化走向系统智能化，进而提升研发设计、生产制造、运维服务等全链条效率。
对湖南而言，若能在工程机械、汽车制造、电子信息等优势产业率先形成可复制的智能化解决方案，将带动智能工厂、数字车间等新型基础设施建设，增强产业链韧性与竞争力；同时，原创技术突破与成果转化能力的提升，有助于形成以高校科研平台、龙头企业与创新型中小企业协同共生的创新生态，推动区域从“制造大省”向“智造强省”迈进。
对策：以“三个持续发力”打通创新链产业链人才链。
一是夯实技术底座，强化基础研究与前沿布局。
围绕智能制造关键环节开展长期攻关，瞄准具身智能、机器人群体协作、工业视觉感知与控制等方向形成体系化积累，提升自主可控能力，推动更多原创性成果从无到有、从有到优。
二是构建产学研用协同生态，形成“龙头牵引+场景驱动”的产业动能。
通过龙头企业带动上下游协同创新，加快人工智能技术与工程机械、汽车制造、电子信息等产业深度融合，推进智能化改造与数字化转型，培育更多智能工厂和数字车间，以真实场景牵引技术迭代、以工程验证提升应用可靠性。
三是健全人才培养体系，打造跨学科复合型人才梯队。
人工智能与制造业融合需要既懂算法模型又懂工程工艺的复合型人才。
王耀南提出，要让人才链与产业链、创新链精准对接，通过跨学科培养、项目制教学和校企协同育人等方式，提升人才供给质量和结构匹配度。
以湖南大学的探索为例，学校早在2016年成立机器人学院，后更名为人工智能与机器人学院，并布局未来技术学院，探索“机器人+”多学科交叉培养路径，强调理论与实践并重。
在成果转化方面，学校着力打通“实验室到生产线”的关键环节，建设中试基地，构建“概念验证—中试熟化—产业孵化”的链条式转化体系，推动工业机器人智能作业、高精度测量检测等核心技术工程化验证与装备产业化。
面向产业合作，相关团队与多家企业开展联合攻关，推动集群机器人协同制造系统等技术在工程机械、航空航天、轨道交通、海洋装备等领域落地，助力传统产业提质增效。
前景：以重点突破带动系统跃升，打造“人工智能+制造”区域标杆。
从趋势看，制造业智能化竞争将从单项技术比拼转向“平台能力、生态能力、工程能力”的综合较量。
湖南拥有较强产业基础与科研平台优势，若能在前沿方向提前卡位、在关键环节形成可落地方案、在制度层面完善要素保障，有望在全国“人工智能+制造”版图中形成具有辨识度的示范样板。
下一阶段，围绕数据治理、标准体系、工业软件能力、可靠性验证与安全合规等方面同步推进，将有助于降低企业应用门槛，扩大规模化落地范围，把“示范点”连成“产业面”。
王耀南表示，人工智能赋能制造业高质量发展仍任重道远，但湖南拥有坚实的产业基础、雄厚的科研力量和肥沃的创新土壤。
只要凝心聚力、协同攻关，湖南完全有条件打造成为全国"人工智能+制造"的标杆省份。
这不仅是湖南的发展机遇，更是我国加快建设制造强国、抢占全球科技竞争制高点的重要实践。