中国工业报 耿鹏飞 中国经济进入高质量发展阶段，亟待以科技创新推动产业创新，发展新质生产力。据中国民航局预测，到2025年，中国低空经济的市场规模将达到1.5万亿元，并有望在2035年增长至3.5万亿元。 在两会期间，全国人大代表，中国移动通信集团湖南有限公司党委书记、董事长、总经理程伟聚焦低空经济产业，提出加速发展低空经济产业的建议。 低空经济进入快速培育期，但四大挑战犹存 当前，随着5G-A通感一体、北斗高精度定位导航、人工智能、新能源等新技术成熟，为低空经济规模化发展提供了基础底座，低空经济正迅速成为全球经济增长的新引擎。程伟向中国工业报表示，我国低空经济进入快速培育阶段，产业环境持续优化，产业基础良好。但同时存在以下几个方面的问题：一是低空管理机制有待优化，二是基础设施建设亟待加快，三是低空应用场景不够丰富，四是低空产业发展尚未成熟。 首先，低空空域管理涉及多个部门，存在多头管理与管理空白并存的现象，导致审批流程复杂，飞行计划申报渠道单一、审批时间过长，影响低空飞行效率。程伟表示，低空经济涉及的智联网、飞行器等新兴设备缺乏统一的安全标准和管理办法，导致监管难度大。 其次，无人飞行器起降平台、USS飞行服务站、充换电站、公共测试场等基础设施建设相对滞后，硬件设施不足，难以满足多元化服务需求。城市空域管理平台、空域管理辅助系统等信息化基础薄弱，同时缺乏有效的低空智联网、空中导航网支撑低空飞行调度及监测。 低空经济涵盖无人机物流配送、城市综治、低空旅游、空中农业监测等多个领域，对于推动地方经济发展和促进就业具有重要作用。尽管目前低空经济在农林植保、工业巡检、测绘勘测等领域应用较为广泛，但在医疗救援和城市交通等潜力应用场景的开发上仍显不足。 程伟介绍，医疗救援方面，无人机投送医疗急救物资整体应用规模仍较小，城市空中交通方面，低空直升机通勤航班和空中出租车服务，集中在高端市场，距离大规模普及仍有很长的路要走，仍需eVTOL的电池能量密度和可循环充电次数等方面有突破性进展。此外，在城市综治、低空旅游、物流配送等应用领域仍处于早期探索阶段。 构建“连得上”“看得见”“导得准”的低空智联网 低空经济产业链条长，但产业协同不足，生产端主导发展趋势明显，消费需求端的产值较低，缺乏产业集群效应。市场需求开发不足，缺少成熟的商业模式和稳定的盈利模式。当前低空经济产品缺乏价格优势，以eVTOL航空器为例，产品造价高，载客量较少，应用初期主要服务对时间敏感、愿意支付更高费用的小范围群体，距离全社会规模化推广普及相对遥远。 为了加速推动低空经济产业发展，程伟提出四大建议：一是完善政策与空域管理体系；二是加快基础设施及低空智联网建设；三是拓展低空多元化应用场景；四是推动产业链生态发展。 湖南省作为全国低空空域管理改革试点省份之一，在低空经济产业发展方面具有良好的基础和独特的优势。程伟向中国工业报介绍，当前低空智联网建设成本高，以长沙黄兴会展低空试点区为例，实现26平方公里低空智联网覆盖需要5G-A通感一体基站20个，建设成本高达1200万元，可以通过政府资金予以补贴20万元/基站。 针对低空智联网建设，程伟建议打造低空导航系统，并加快低空智联网建设。推进5G+北斗高精度定位全域覆盖，空中定位精度提升至水平3-5cm/垂直4-8cm以上，建立低空三维航图，打造低空导航系统，建设低空导航监视系统，实现终端固定率保持在90%以上，保障飞行高效安全。 据了解，中国移动5G-A通感一体技术的诞生实现了空域“低慢小”物体的精准感知，实现探测面小到0.01平方米的目标感知。基于5G-A通感一体、北斗高精度定位技术，融合低空雷达、频谱监测、光电跟踪等技术，构建一套“连得上”、“看得见”、“导得准”的多模态融合低空智联网，为未来“空中交通系统”提供信息底座，为低空经济规模化发展提供基础条件。 低空经济产业链条长、辐射面广，需要完善产业链布局，形成上下游紧密合作的产业生态。程伟最后表示，要加强低空经济产业链上下游企业的协同合作，打造产业集群，形成完整的产业链条，推动低空经济与各种产业生态加快融合，推行“低空+”产业链协同发展。

中国工业报记者   曹雅丽 今年政府工作报告提出，“加快数字中国建设，数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重达到10%左右。”“加快制造业数字化转型，培育一批既懂行业又懂数字化的服务商，加大对中小企业数字化转型的支持。” 在2025年全国两会上，全国人大代表、广西科技大学副校长邓朗妮表示，当前，数字经济已成为全球经济增长的核心引擎，深刻影响着产业的发展等，其重要性愈加凸显。在我国，实体经济与数字经济的深度融合被视为实现高质量发展的必然路径。 邓朗妮认为，西部地区凭借其丰富的自然资源和广阔的战略纵深，在“东数西算”等国家级战略加持下，正迎来前所未有的发展机遇，实现产业结构的重大跨升。在此背景下，广西柳州市发挥其资源禀赋，聚焦制造业“智改数转网联”，探索“1+1+3+X”的数字化转型模式，实施“一企一策”服务企业行动，助力中小企业加快智能化改造，提供了西部地区可借鉴、可示范“柳州样本”。 “西部中小企业在发展全局中发挥着至关重要的作用，贡献了超过50%的税收和高达80%的就业机会。尽管如此，区域经济主体的中小企业转型升级中普遍面临着严峻挑战，如技术落后、专业人才匮乏和资金短缺等，这些成为了制约发展的瓶颈，亟需破局纾困。”邓朗妮表示，深化数字技术与实体经济高度融合，亟须以创新为引领，强化政策引导与支持，构建多方协同推进机制，加快新一代信息技术在西部地区中小企业的普及应用。 对此，邓朗妮建议，强化数字基础设施建设，夯实转型支撑。加快新型基础设施布局。推动5G网络、物联网在重点产业园区的全覆盖，深化技术融合应用，鼓励人工智能、区块链、物联网等技术在制造业研发设计、生产制造、供应链管理等环节的深度应用。建设区域级数据共享平台，建立省际数据共享机制，消除“数据孤岛”。试点建设“产业链数字孪生平台”，优化生产流程、提供智能决策支持。 聚焦产业链协同机制，打造转型新模式。强化链主企业的引领作用，支持以链主企业为牵引的供应链上下游中小企业“链式”转型，鼓励链主企业开发“一次开发、行业复用”的行业应用，降低广大中小企业数字化转型成本。鼓励中小企业积极参与产业链的数字化协同。构建数字化供应链平台。构建“小快轻准”产品及解决方案资源池，持续推广中小企业数字化转型试点城市模式。 聚焦特色产业集群，树立数字化转型标杆。实施“一链一策”专项行动，锚定中西部特色产业，制定分行业数字化转型指南。培育数字化特色产业园区，对园区内企业给予税收减免、低息贷款等政策支持，吸引东部数字服务商落地合作。鼓励优秀企业特别是民营龙头企业创建全球“灯塔工厂”。国家层面持续开展智能工厂梯度培育行动。 深化区域协同协作，构建开放生态。推动跨区域产业链协作，支持中西部省份联合申报国家重大数字科技专项，共建跨省域数字化转型示范区。强化数字安全与标准建设，制定中西部重点产业数据安全规范，建立区域性数据灾备中心，保障产业链数据安全。推广数字化转型标准体系，推动中西部企业融入全国统一大市场。 健全资源要素保障，破解人才与资金难题。构建多层次人才培养体系，开展校企合作，支持职业院校开设人工智能、工业互联网等专业，推行“订单式”培养。实行柔性引才，建立“人才飞地”，鼓励东部地区高端人才以项目合作、技术咨询等方式服务西部。依托中小企业数字化转型公共服务平台开展数字化转型专题培训，培育企业“数转明白人”。鼓励银行开发“数字贷”“智改贷”等产品，对数字化转型企业提供低息贷款，设立政府性融资担保基金，为中小企业数字化转型提供增信支持。试点建设数据确权与交易，挖掘数据要素在融资中的价值。

中国工业报   耿鹏飞 政府工作报告指出，“加快完善数据基础制度，深化数据资源开发利用，促进和规范数据跨境流动”。为更好抓住数字经济发展新机遇，全国人大代表，中国移动上海公司党委书记、董事长、总经理楼向平认为，“要进一步畅通中资企业数字出海的堵点和难点，构建更为开放、包容、共赢的数字经济发展新格局。” 从“扬帆出海”到“行稳致远” 随着中资互联网与人工智能企业加速全球化布局，跨境数据流动规模年均增长超40%。 近年来，持续的出海热潮极大提升了中资互联网与人工智能企业的国际影响力，既带来了庞大的数据流量与全新的数字经济业态，也对跨境数据流动的管理及服务提出了全新挑战。 楼向平向中国工业报表示，当前跨境数据流动实践过程中面临一些瓶颈，如跨境数据流动治理关键点与国际规则兼容度需提升、安全可信的跨境数据流动新型基础设施供给需优化、支撑企业数据跨境的服务机制需完善、跨境数据流动的合作生态打造需加强等方面。 当前我国数字经济出海已进入“深水区”，但是，数据跨境流动不是简单的技术问题，而是涉及法律、安全、经济的系统性工程。 四大破局之策：对标国际规则强化技术赋能 针对跨境数据流动合作，楼向平提出对标国际治理标准、加强基础设施供给、完善服务支撑机制、搭建多元交流平台等四个方面的具体建议。 一是对标国际治理标准，提升规则兼容水平。楼向平建议积极与国际规则、他国法规开展深度衔接，完善我国在数据出入境、个人数据权利保护、数据确权等领域的立法与司法实践，构建并完善个人数据保护与数据高效自由流动相协调的中国特色跨境数据流动法律法规体系。在保障安全的同时，提升国内法律法规与国际规则的兼容性，形成区域间跨境数据流动治理共识框架与合作规范，扩大以“数据安全有序自由流动”为基本理念的“中国方案”国际影响力。 二是加强基础设施供给，筑牢数据安全底座。楼向平建议从数据传输链路、计算存储资源、数据流动底座三方面着手，强化新型基础设施能力建设。借助区块链、隐私计算等技术手段构建可信数据空间，建设安全可信的数据交易基础设施平台，打造跨地域互认的可信数字身份，实现跨境数据流动全生命周期管理存证与全链路行为溯源。 三是完善服务支撑机制，护航企业数据出海。楼向平建议为企业提供线上线下跨境数据流动一站式政策咨询、材料审核、业务办理服务，推出合规指南，提供跨境数据流动服务包，绘制企业数据出海服务地图，助力企业规范数据安全管理，培育一批能提供多边合规咨询服务的跨境数据流动专业机构。 四是搭建多元交流平台，构建合作共赢生态。搭建多元的交流平台，从推动双多边数据合作交流、加快打造跨境数据流动高地、推动关键性技术开源合作三方面着手，为国际间数据流通合作提供源源不断的发展动能。 在全球数字经济竞争加剧的背景下，楼向平的建议为破解数据跨境流动难题提供了系统性路径。通过规则创新、基建升级与生态共建，中国有望在数据要素全球化配置中掌握更多主动权，为数字经济高质量发展注入新动能。

中国工业报 耿鹏飞 在十四届全国人民代表大会三次会议上，全国人大代表，中国电信湖北公司党委书记、总经理张敏提出建议：适度超前布局低空经济基础设施建设。 筑基“四网”，打造低空基础设施“硬支撑” “超前布局基础设施是释放空域资源潜力、筑牢数字经济安全屏障的关键。”张敏向中国工业报表示，低空经济作为新质生产力的重要引擎，2024年规模已突破6700亿元，新增企业1.07万家，技术突破与场景应用成效显著——5G超视距控制、卫星融合通信等12项核心技术实现突破，应急响应速度提升40%，医疗配送成本降低75%。 低空经济的系统性发展需以基础设施先行。张敏建议实施“四网筑基”工程，提升低空经济基础保障。 一是夯实基础设施网，加快建设一批标准化起降平台。推广模块化停机方舱，建设“国家级枢纽站、区域级中心站、城市节点站、社区微站、移动应急站”形成“五级三类”设施体系； 二是搭建空联通信网，依托现网构建300米以下空域5G-A专网，实现重点城市群连续覆盖。标准化部署通感一体基站，提升重点区域定位精度。建设国家低空智算中心，开发基于5G网络调度的“低空大脑”系统。 三是形成航路规划网，启动编制全国低空航路“一张图”，建立三维数字空域模型。完成省市空域分层，在试点区建立跨省协调机制。 四是更新管服保障网，建设“计划审批、空域评估、实时监控”一体的监管服务体系，开展有人/无人航空器融合运行试验。开发全国统一的安管服平台，整合现有5G网络数据，实现飞行器全流程追踪，按需部署反制设备覆盖。 联动“三体”、赋能“五维”，激活产业生态“软实力” 为破解产业协同与标准化难题，张敏提出“三体联动”机制与“五维赋能”体系。 一是统筹央地协同体，由中央结合地方需求设立年度补贴资金，给予所需地区低空建设补助。建立“赛马机制”，对长江中游城市群等先行区追加奖励资金。 二是拉通产融结合体，设立专项产业基金，对采用国产5G模组的设施给予补贴。创新“5G+低空”产品，支持通信企业参与基础设施建设。 三是加快全国跨行业标准体系和技术规范制定，明确通信、导航、监视、气象、起降点、反制、服务和监管各领域技术规范；建立飞行器识别、空域动态分配数据交互标准；制定操作流程、应急机制、服务管理等低空运管服规范，推动全产业标准化、规范化发展。 五维赋能则是指聚焦场景创新、人才培育、技术攻坚、安全防控、开放国际合作。张敏建议在超大城市开展“无人机配送+急救运输”双试点，支持企业开通物流航线。建设“低空经济+”示范园区，发展工业巡检、城市治理等融合应用。 随着5G-A、北斗三号等技术的成熟，中国在低空经济领域已具备领跑潜力。超前布局基础设施不仅是技术落地的保障，更是抢占全球空天产业高地的战略选择。如何将政策愿景转化为产业动能，或将成为下一阶段低空经济破局的关键。

中国工业报记者 张楠 两会期间，全国政协委员、民盟浙江省委会副主委、浙江大学经济学院教授罗卫东多次被问及对AI的看法，他从学者的视角进行审慎思考："人工智能的实效性比短期繁荣更重要。当前需冷静思考如何补足技术短板，例如量子计算等前沿领域的追赶路径，以及垂类行业智能体落地的闭环问题。" 罗卫东强调，通用大模型仅是起点，真正的价值在于与实体经济的深度融合，而杭州正处于这一转型的关键节点。 全国政协委员罗卫东（受访者供图） 数字文明的"息壤"与"种子" 推理型AI大模型和智能体的出现，带来了前所未有的现象级影响，开源属性让各行各业都可以无缝衔接。罗卫东认为，通用大模型未来的前景是不可限量的。因为语料库指数级扩张，新模型不断更新，大模型和人类思考的拟合程度越来越高，并且还具有某种意义上的"创造性"。 "智能通用大模型，恰似上古传说中的息壤。"罗卫东说，息壤要长出好庄稼，还需要种子，而种子就是各行各业的垂类智能体应用。"普通人写文章、做视频，可能用大模型越来越顺手了，但在五金工厂或是服装厂，工人还没感受到大模型的便捷性。"他表示，大模型如何赋能千行百业，就是人工智能的下一个机遇。 他以纺织行业为例：纺织业的原料选配、工艺优化和供应链管理高度依赖经验，数据分散于设计、生产和销售环节，形成"信息孤岛"。浙江某纺织企业引入AI垂类模型后，通过整合历史订单数据与市场趋势预测，将面料研发周期缩短30%，次品率下降15%。这一实践印证了罗卫东的观点——垂类模型需破解行业特有的"数据碎片化"与"知识经验化"难题，推动从"人工试错"到"智能决策"的转变。 很多垂类场景性的信息，都是碎片化的，专业性极强，这也给了智能技术方向创业公司足够的成长空间。中国工程院谭建荣院士团队领衔的炽橙科技，与浙江大学共建了"先进智能联合研究中心"，从工业场景出发进行底层系统重构，通过自研的国产新型工业智能底座融合AI大模型技术，构建了一种较为完整的工业智能体系统。这种垂类AI大模型的价值，完成了"人工智能+工业"的闭环，实现工业智能的最后一公里，带来真正的经济效益。 罗卫东以"土壤生态学"形象的比喻：通用模型如同江南丰饶的水田，但要让其真正孕育万物，需要像炽橙科技这样懂行业的"育种专家"；由院士团队、产业公司在深耕工业制图二三十年所积累的垂直数据，恰似精心选育的稻种，当融合了通义千问等大模型后，构建成智能工业底座级安全可控系统，便在工业现代化领域绽放出异彩。 让更多数字成果从西湖走向世界 谈及杭州人才生态，罗卫东认为，"人才都是相互吸引的，浙大培养了人才，阿里等公司提供了成长的环境，浙江一流的营商环境又给人才提供了丰厚的土壤。" 某次在云栖小镇的见闻让他印象深刻：阿里工程师与美院学生在咖啡馆争论算法美学，最终竟碰撞出文物数字化保护的新方案。 近年来，杭州凭借"城市大脑"等创新实践，持续推动城市治理与产业升级。罗卫东认为，杭州通过政策创新（如全国首个城市大脑地方立法）和技术融合（如大数据、AI、数字孪生），构建了"数据多跑路、群众少跑腿"的服务闭环，为全国提供了可复制的数字化转型路径。 面对AI大模型浪潮，罗卫东强调："通用模型解决‘广度’，垂类模型决定‘深度’。"他建议政策引导数据共享，呼吁建立行业级数据交易平台，制定纺织、机械等领域的AI应用标准，降低中小企业数据整合成本；同时进行复合型人才培养，推进高校"AI+产业"课程体系改革，例如在浙江理工大学等院校开设纺织AI交叉学科，培养懂算法、通工艺的技术团队；还要强化AI安全与伦理规制，建议针对垂类模型建立风险评估机制，防止工业数据泄露与算法偏见，保障技术应用的稳健性。 罗卫东展望，未来城市竞争，将是"智能体密度"的竞争。杭州需继续强化"底座技术突破——场景生态培育——全球人才汇聚"的闭环，让更多数字成果从西湖走向世界。

中国工业报记者    曹雅丽 今年政府工作报告提出，“因地制宜发展新质生产力，加快建设现代化产业体系。推动科技创新和产业创新融合发展，大力推进新型工业化，做大做强先进制造业，积极发展现代服务业，促进新动能积厚成势、传统动能焕新升级。”“协同推进降碳减污扩绿增长，加快经济社会发展全面绿色转型。” “今年上会的建议，主要围绕科技创新、新质生产力、建设现代化产业体系等话题展开，这些也是高质量发展的必由之路。”全国人大代表、中国工程院院士、中国建材集团首席科学家、科技委主任彭寿告诉记者。 “发展新质生产力，科技创新是必经之路，基础研究是科技创新的基石。”彭寿表示，大科学装置作为前沿性、战略性基础研究的承载平台，是国家战略科技力量的重要组成部分，更是打通“科学发现—技术突破—产业升级”创新闭环的关键支撑。 彭寿介绍，目前，我国布局建设、在建和运行的重大科技基础设施项目总量超70个，数量上已处于世界领先梯队，技术上也逐渐实现部分领跑，但“建设与运行脱节、工程与科研割裂”现象，运行维护经费不足、建制化研究体系不健全等问题制约了创新效能，依托大科学装置打造新质生产力的战略支撑依旧任重道远。 “世界已进入大科学时代。依托大科学装置实施大科学工程、组织大科学计划、打造大科学中心，已成为大科学时代下，科技创新范式变革的重要标志。”彭寿表示。 但面向2035年建成科技强国目标，我国大科学装置的类型和领域布局仍不尽合理，对产业需求的定向支撑能力不足，如非晶态材料等复杂体系结构动态监测能力薄弱、时间分辨原位表征专用线站仍处空白，导致我国半导体封装玻璃等前沿非晶材料研发受限。同时，数据驱动能力欠缺，逆向设计效率低下，难以通过AI模型训练与精准预测新范式，对材料研发、设计、中试、转化形成有效支撑,一定程度制约了我国大科学装置效能激发。 对此，彭寿建议，依托现有大科学装置，布局建设行业专用大科学装置平台，比如面向非晶材料的原位动态表征线站和跨尺度非晶材料超算中心等，由行业领军科技型企业主导，产业链上下游优势创新力量参与，整合“配方-结构-性能”全维度数据，增强材料定向研发能力，以大装置创造新范式、引领新变革、锻造新优势。 依托综合性国家科学中心打造大科学装置创新集群，与国家实验室、全国重点实验室、区域实验室等协同联动，集成大科学装置原位解析、AI工艺优化等功能，布局建设材料共性技术研发中心与中试基地，贯通“装置-中试-产业”链条，激发“从0到1”原始创新活力，搭建“从1到10”成果转化桥梁。 “还要积极探索设立大科学装置产业联合基金，创新多元化经费支持方式，重点支持专用线站建设、数据平台开发及中试基地打造，深化创新链、产业链、资本链、数据链‘多链融合’，发现一批高质量、高价值专利项目，培育一批高成长、潜力大的产业项目，以科技创新引领新质生产力发展。”彭寿建议。 此外，建设现代化产业体系，离不开我国基础产业的绿色低碳发展。绿色低碳发展是当今科技革命和产业变革的方向，绿色经济已成为全球产业竞争制高点。绿色转型不是简单淘汰传统产业，而是要依靠科技创新推动传统产业实现转型升级，从而开辟发展路径，拓宽发展空间。 “国家、地方和行业协会采取系列举措加速推动基础产业转型，如建材行业通过实施产能置换以及错峰生产深化供给侧结构性改革，同时集中行业力量做好关键绿色低碳共性技术攻关，加大对绿色低碳新技术、新工艺的推广应用，加快推进建材行业‘六零’工厂建设进程，积极探索‘极致能效’，不断提升行业绿色发展质量、发展效能、发展水平。”彭寿介绍。 但由于产业机构、市场需求以及能源结构限制，我国基础产业相关政策调整效果减弱。同时由于碳排放、碳足迹核算机制不健全，碳排放数据库缺失等，面对美欧“碳俱乐部”、欧盟CBAM等对我国基础产业优势产品如钢铁、铝、水泥等贸易打压，我国基础产业的国际竞争力和可持续发展能力受限。因此，需进一步强化我国基础产业碳管理体系创新，立足高端化、绿色化、智能化、国际化，打出碳双控、碳考核、碳管控、碳评价、碳足迹的“组合拳”，为基础产业绿色高质量发展注入新动能。 对此，彭寿建议，加快实施水泥等重点排放行业的碳排放双控，统筹建立重点行业管理清单，以碳排放总量为约束，以碳排放强度为差异化考量指标，加速构建政策引导、市场主导、企业自主的行业低碳发展模式，重塑产业发展模式、市场体系及供需关系。 加快开展基础产业碳足迹管理体系建设，充分利用现有国家级工业互联网等数字平台，加快构建数据质量高、国际影响力强的全生命周期碳足迹因子数据库，对标国际制定碳足迹核算规则标准，加速开展重点细分领域的产品碳足迹分级评定和管理，有力地支撑我国优势基础产业产品“走出去”。 “持续扩大全国碳市场行业覆盖范围，将供应链长、中小企业密集的排放行业，如玻璃、纺织等纳入全国碳排放权交易市场，科学分配碳排放配额，不断丰富交易主体、交易品种和交易方式，鼓励企业发挥技术优势推行CCUS等碳汇项目，构建共建共担共享的碳交易工作格局。”彭寿建议。

中国工业报记者   曹雅丽 今年的政府工作报告提出，“持续推进‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来”。人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是培育和发展新质生产力的重要引擎。这一内容格外引人瞩目，为我国制造业的数字化转型与新质生产力的发展照亮前行道路。 2025年全国两会期间，全国政协委员、中国信息通信研究院院长余晓晖在围绕“哪些领域或行业可能会迎来人工智能应用的爆发性增长？中国制造业如何抓住这样的契机和风口推动产业高质量发展？5G、大数据、人工智能、大模型等新兴数字技术如何助力传统制造业向智能制造转型？新技术正在给中国制造业的发展带来怎样的变革？”等问题接受中国工业报记者采访。 人工智能技术为产业注入新动能 近年来，人工智能在技术创新与商业应用的双轮驱动下，正加速与实体经济深度融合。 余晓晖表示，从发展规律和应用态势来看，人工智能赋能行业的路径符合数字技术应用的一般客观规律，即遵循“从数字化水平较好的领域率先突破，再逐步扩散到更多行业”的推进特征。 一方面率先在数字原生领域规模化应用，以互联网为代表的数字原生领域，凭借天然的数据沉淀优势、成熟的数字基础设施以及海量的用户基础，率先形成人工智能应用的规模化落地。例如，互联网搜索、社交、购物、写作、编程等领域纷纷接入大模型、拓展新业态，这些应用不仅提升了服务效率，还为用户带来了全新的交互体验。同时逐步向金融、医疗、交通等数字化程度较高的行业渗透，重要场景应用赋能成效显著。 余晓晖举例说，据报道，在药物研发中，生成式AI将化合物筛选周期从数年缩短至数月，新药上市时间从13年缩短至8年，成本降低4倍。人工智能在自动驾驶的应用也随着大模型的发展正实现新的突破。 “这些先导应用都建立在行业既有的数字化基础之上，同时也加速了相关行业的数字化向智能化的重构进程。”余晓晖表示，随着人工智能技术的进一步普惠化和各行业数字化转型的全面推进，人工智能将在制造、能源等更多领域实现深度应用，与更加复杂的物理场景和核心生产流程相结合，推动生产力更大的变革性突破。 我国制造业具有门类齐全、规模庞大、场景丰富、数据潜能巨大等优势。“加快人工智能技术的创新应用探索，既有助于为产业注入新的创新动能，催生各类新模式新业态，实现产业高质量发展；同时制造业也为人工智能技术提供了丰富的试验田和数据集，将推动人工智能发展迈上新的台阶。”余晓晖认为。 一是加快工业人工智能应用模式创新探索。尽管当前工业人工智能已经形成大量丰富的应用模式，但人工智能作为创新最为活跃的领域，对制造业的融合赋能潜力还远远未得到充分释放。应面向重点行业和典型场景加快人工智能应用探索，与工业互联网深度融合，进一步强化研发设计和营销服务“两端”环节应用同时，面向生产制造等“核心”环节推进深度应用。 二是推动人工智能与工业技术融合创新。推动人工智能技术与工业知识、模型深度结合，在保证工业制造对稳定、可靠、质量等要求的同时，赋予其智能化能力，是工业人工智能技术创新的关键，也是全球性难题。应加大研发投入，突破人工智能与工业技术融合的基础性原理与关键工程化问题，驱动以智能化为主要特征的新工业革命。 三是布局智能叠加的智能制造终端产品、装备、系统。当前人工智能正深刻改变制造装备、机器人、工业自动化、工业软件等领域的产品形态与产业图景，同时，电脑、手机、家电、无人系统、物联网等各类终端产品也加快向人工智能升级。要充分发挥我国人工智能创新优势，特别是推动各行业领军企业与人工智能企业优势互补和创新合作，带动各个领域的产品智能化升级与产业突破，打造我国制造业智能化新优势。 四是加强重点领域行业数据资源构建。工业人工智能创新的一个关键是高质量的行业数据集、模型库，目前我国基础大模型已进入全球领先行列，但在工业等领域的应用积累还较为薄弱。要围绕重点制造业高价值场景，加快积累形成高质量行业数据集，构建行业数据资源体系，同时积极探索基于可信数据空间的行业数据流通体系，将数据资源潜能有效转化为国家数据优势，在推进制造业智能化升级的同时，反哺大模型性能升级，深入推动人工智能的进一步突破。 助力传统制造业向智能制造转型 “5G、AI等新兴数字技术支撑形成了数据采集、传输、分析、优化的智能决策闭环，增强了制造企业广泛感知、精准决策、动态优化和自主决策等核心能力。”余晓辉表示。 他介绍，近年来，工业和信息化部联合相关部门深入实施智能制造工程，支持智能工厂建设，推动5G、AI等新兴数字技术加速与制造业各领域融合，助力传统制造业数字化转型智能化升级： 智能化研发方面，基于“数据+知识+AI”的研发方式不断突破创新瓶颈、拓展认知边界。AI驱动的创新增强范式全面变革传统依赖经验和重复试验的研发模式，构建“研发-仿真-实证测试-反馈”的创新闭环。 智能化生产方面，通过全面感知和智能分析，推动工艺、设备、质量等重点环节优化提升与集成协同。传统制造加快叠加工业智能技术，涌现质量智能分析、工艺参数智能调优等一批成熟解决方案，有效提升企业生产效率和质量水平。同时，企业基于不同业务环节数据贯通，打造设计制造一体化、柔性制造等智能制造新模式，实现生产全流程协同优化。 智能化管理方面，基于AI精准洞察预测市场变化，支撑开展精细化运营管理，提升经营效益。通过深度挖掘和分析市场数据、客户行为等多源信息，帮助企业精准把握市场趋势，实现供应链与营销优化。 智能化服务方面，数据驱动服务为企业创造新的价值增长点与商业模式。基于产品运行数据开展设备远程智能运维、设备运行优化等智能化服务，实现服务增值和模式创新，创造新的商业模式和利润增长点。智能化服务已成为制造业延伸价值链和提升附加值的重要路径。 余晓晖认为，从新型工业化视角看，对我国制造业的发展带来以下变革： 推动产业结构优化升级。一方面，通过智能化生产设备投入以及工艺流程改造，实现传统产业的转型升级。如我国纺织业通过数字化智能化升级实现向高效率、高质量的转型，劳动效率在17年间提升超4倍。另一方面，涌现出一批“数字原生”的企业，通过将数字技术的深度融入生产经营全环节，实现新产品上市周期大幅缩短。 提升产业科技创新能力。通过数字技术与传统制造技术融合创新，催生智能网联汽车、具身智能装备、新型工控等产品，开辟发展新领域、新赛道，构筑产业竞争新优势。 强化产业链供应链韧性安全。通过汇聚产业链供应链资源，打造社会化生产供应网络，塑造弹性自治能力，在极端情况下实现跨地域、跨行业资源配置，保障安全和韧性。 促进工业绿色低碳发展。数字化与绿色化有天然融合优势，利用数字技术对高能耗、高污染设备进行实时监测，分析优化工艺方法，显著减少能源消耗和污染物排放，打造绿色产品、绿色工厂、绿色供应链等覆盖全生命周期和全价值链的绿色低碳发展模式。

中国工业报记者   曹雅丽 新质生产力是摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，符合新发展理念的先进生产力质态。数字技术是研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的领域，为新质生产力培育发展注入源源不竭的动力。 “数字技术创新为新质生产力提供内生动力。”2025年全国两会期间，全国政协委员、中国信息通信研究院院长余晓晖在接受中国工业报记者采访时介绍，近年来，以5G、人工智能、大数据等为代表的数字技术发展迅猛，在各行各业加速渗透。 从投入端看，实体经济中数字技术投入占比稳步增长。2023年，我国国民经济各行业对数字技术的中间使用比重为7.05%，同比提升0.27个百分点，与2013年相比提升了1.04个百分点。从产出端看，数字技术成为促进实体经济增长的重要动能。2023年，数字技术投入每增长1个百分点，带动我国经济增长12.9%，同比提升2.6个百分点。 余晓晖认为，当前，数据要素作为关键生产要素，其赋能新质生产力、促进经济增长的作用正加速显现，数据驱动的产品研发设计、工艺改进、供应链产业链韧性、商业模式创新、价值链重构成效突出，并与人工智能大模型的突破相结合，正推动从科学发现到生产力进步的重大变革。 在余晓晖看来，产业转型升级为培育壮大新质生产力夯实重要载体。数字技术通过赋能劳动者和劳动资料，推动传统、新兴和未来产业深度转型升级，打造新的经济增长点。 同时，创新范式变革为新质生产力打造核心要素。一是线性创新转向网络化创新。数字技术推动创新合作的边际成本不断下降，打破了产业边界和时空限制，呈现多元化、网络化和强互动的特征。二是封闭式创新转向开放式创新。海量个体将分布式的价值创造活动聚集到网络空间，“众创”“众包”“众扶”等创新模式持续形成。三是“大数据+大计算+大模型”的AI4S新范式有助于加快科学发现速度、推动多领域应用实践、提高科学研究的速度和准确性，目前在生物医学、材料等领域已取得显著成效。 “新形势、新背景下，我国新质生产力发展已经取得了显著成效，全要素生产率水平持续提升，有力支撑我国经济发展效率改善。”余晓晖表示。根据中国信通院的初步测算，2024年，我国数字技术全要素生产率增长率贡献达到22.5%，在全要素生产率增长率的贡献中占比超过五成，成为新质生产力加快形成的核心标志。 余晓晖建议，进一步加快推动数字技术创新发展，充分释放数字技术创新对发展新质生产力的关键带动作用，为实现“十五五”良好开局打牢基础。 加快关键核心数字技术攻关。一是“补短板”，聚焦产业基础高级化，强化自主创新，着力突破数字领域关键基础技术、先进基础工艺、基础核心零部件、基础软件，久久为功打破制约瓶颈。二是“锻长板”，加强网络通信、消费电子、自动驾驶等领域产品研发和产业化突破，加大强链延链补链推进力度，巩固和提升竞争优势。三是“树新板”，高度重视人工智能前沿创新，加大原创性突破，充分发挥场景优势、数据潜能和工程化能力，巩固和提升大模型等技术产业优势，做大“人工智能＋”，推进人工智能赋能生产力提升，并推进人工智能的进一步突破。开展未来产业布局，加快6G、价值互联网（web3.0）、卫星互联网、未来网络、先进计算、具身智能、低空装备、量子信息等新技术研发，在新领域抢占先手优势。 培育壮大具有国际竞争力的数字产业。一是发挥我国信息通信业在电信运营、通信制造、消费电子、互联网服务、人工智能创新等领域的综合优势和协同能力，打造全球领先的数字产业。二是巩固提升我国数字产品研发、制造和供应链优势，加快数字产品嵌入人工智能属性，推动AI电脑/手机、具身智能等创新突破，进一步提升全球品牌力和竞争力，通过新质生产力的培育加快向价值链中高端升级。三是加快推进人工智能与云计算、大数据、区块链等软件和服务结合，塑造智能化数字服务的全球优势。四是培育和支持一批具有国际引领力的生态主导性企业，鼓励其在促进创新、增加就业和国际竞争中大显身手；在人工智能、机器人等领域扶持和打造技术领先性创业团队；发挥产品和服务综合能力，结合人工智能大模型发展，推进我国数字产业“生态出海”。 深入推进产业数字化转型。一是扎实推进制造业数字化转型。加快数字技术在制造业大规模普及应用，实施“点、线、面”突破。“点”上，深入实施智能制造工程，分层次、系统性、规模化推进智能工厂建设，培育打造数字化转型标杆，形成示范引领。“线”上，分行业研究形成转型方案，研制重点行业、产业链数字化转型场景图谱及转型要素清单，体系化培育面向场景的数字化转型通用工具产品、解决方案和服务商，推动供需精准对接，“一链一策”开展重点产业链数字化协同改造。“面”上，推动重点集群和园区数字化转型，加快5G、工业互联网等规模化部署，形成园区数字化整体提升路径，打造一批高标准数字园区，构建数据驱动的园区产业发展新体系。二是推动人工智能赋能新型工业化。推动通用大模型在工业领域部署，发展工业细分领域大模型，支持人工智能企业与制造业龙头企业“结对子”，形成赋能联合体，加快大模型在工业场景落地应用。三是做好中小企业转型保障。高质量推进中小企业数字化转型试点城市建设，丰富“小、快、轻、准”的数字化转型解决方案，以数字化提升中小企业综合实力和核心竞争力。 强化产业数据生态体系建设。一是构建高质量行业数据集与模型库。面向重点行业，推动龙头企业、科研院所等产业主体共享汇聚研发、生产、应用等全链数据，加快构建以场景为驱动的高质量数据集与行业机理模型库。二是推动产业数据流通利用。鼓励行业龙头企业、行业协会等主体联合构建工业和产业数据空间，推动数据规模化流通利用，推动产业链上下游数据共享流通与融合应用，释放数据价值潜能。三是以产业数据优势推动人工智能创新。结合场景应用和行业机理，将产业数据资源深入融入大模型性能提升和技术迭代，推进人工智能的进一步突破，将数据潜能转化为国家数据优势的同时打造国家智能优势。 数字技术作为新质生产力的核心驱动力，正以前所未有的速度重塑产业格局、推动经济高质量发展。未来，通过加快关键核心技术攻关、培育具有国际竞争力的数字产业，我国将进一步释放数字技术的创新潜能，为新质生产力的持续壮大注入强劲动力，为实现“十五五”发展目标奠定坚实基础，助力中国在全球科技与产业竞争中占据领先地位。