人工智能正成为推动我国新质生产力发展的重要引擎。今年政府工作报告明确提出打造智能经济新形态，深化拓展"人工智能+"战略。然而，此历史机遇面前，我国产业端的智能化进程与消费端发展现状形成了鲜明对比。 全国人大代表、传化集团董事长徐冠巨在接受采访时坦言，虽然人工智能应用呈现蓬勃发展态势，但相比消费领域的全面爆发，产业智能化的推进仍处于初级阶段。他强调，唯有产业端与科技端实现深度融合，制造企业与人工智能企业形成双向互动，才能真正赋能千行百业，成为新质生产力发展的强大引擎。 在深耕产业四十年的实践中，传化集团在推进化工制造、物流服务、生物技术等领域的智能化转型升级过程中，发现了产业智能化发展中存在的结构性问题。徐冠巨指出，当前产业智能化面临四大瓶颈：其一，顶层架构存在结构性缺位，导致人工智能技术难以提高实体产业的生产力和创新能力，许多企业的智能化应用仍停留在单点探索阶段；其二，缺乏具有示范效应的标杆项目和统一的评价标准，产业整体升级缺乏方向引领；其三，行业级智能产业生态基础设施薄弱，产业数据、硬件标准不统一，缺乏行业权威的垂类模型和共享知识库，企业各自为政，效率低下；其四，懂产业又懂人工智能的复合型人才严重匮乏，制约了产业智能化的深化。 针对这些问题，徐冠巨提出了系统性的解决方案。在完善顶层架构上，他认为人工智能时代制造业的底层逻辑将发生根本性变革，形成"行业大脑赋能加智能体协同推动"的新方式，重构科技研发范式、供应链管理模式与智能制造体系。有关主管部门应从重点行业出发，组织制造业企业与人工智能科技企业共创行业级务架构和技术架构，定义以行业大脑与智能体平台为中心的下一代产业新模式，形成顶层引领。 打造标杆和制定标准上，徐冠巨建议主管部门遴选一批具有标杆性、示范性的项目，加快智能体产业场景中的落地应用，形成可复制、可推广的实践模式。在此基础上，建设人工智能加标准评价体系，引导和鼓励更多企业积极开展创新实践。 在优化产业基础设施上，他提议由政府主管部门牵头搭台，推动人工智能企业、产业龙头及研究机构联合攻关，围绕制造业数据平台、垂类模型和行业共享知识库，共同打造行业级"智能体大脑"。同时鼓励龙头企业与人工智能企业联合制定行业数据采集、治理与共享标准，工业制造、交通物流等高价值领域加快构建高质量数据集，探索跨行业、跨区域的数据共享机制。 在人才培养上，徐冠巨认为相关政府部门应主导制定人工智能时代复合型人才的能力认定标准，明确"产业人工智能架构师"的培养方向与评价依据。同时推动产业人才向人工智能方向转型升级，鼓励人工智能科学家团队走入实体企业，促进科技企业与产业企业联动，开展全链条人才培养。
制造业智能化是系统工程，需要统筹顶层设计、示范项目、基础设施和人才培养，促进产业链与创新链融合，才能将技术优势转化为产业竞争力。