人工智能是培育新质生产力、实现制造业提质升级的关键变量。全会强调要“抓住新一轮科技革命和产业变革历史机遇，不断催生新质生产力”。与传统信息化手段不同，新一代人工智能特别是大模型技术，具备极强的泛化能力、生成能力和逻辑推理能力，正在推动制造业从“数字化辅助”向“智能化代工”转变。

“人工智能＋制造”是重塑全球经济版图、抢占未来产业竞争主导权的核心引擎。当前，全球主要经济体均将“AI＋制造”作为再工业化的核心战略。我国作为全球唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，拥有海量数据资源和丰富应用场景。

“模数共振”是破解工业数据孤岛、释放数据要素价值的核心机制。现代化产业体系的构建离不开数据这一关键生产要素的高效流通与价值转化。长期以来，制造业面临数据质量低、碎片化严重、模型泛化能力差的痼疾。我国数据资源产量虽大，但有效利用率仍有较大提升空间。提出“模数共振”理念，本质是构建“以模引数”和“用数赋模”的双向正反馈循环。

构建分层级、全覆盖的工业模型体系是实现精准赋能的技术关键。面对制造业纷繁复杂的细分领域，单一的通用大模型难以“包打天下”，应构建“基础大模型—行业大模型—场景小模型”协同发展的技术生态。

制度性变革是保障数据与模型深度融合的软实力支撑。技术层面的“共振”离不开管理层面的制度护航。推动建立企业首席数据官制度，推进数据管理能力成熟度国家标准贯标，是将数据要素真正转化为企业核心资产的必要制度安排。

以我为主的软硬协同算力体系是支撑人工智能赋能制造业的物理基石。算力已成为智能经济时代的战略性资源，直接决定了人工智能发展的上限。面向制造业复杂多样的应用场景，单一的通用算力难以满足需求，应推动智能芯片软硬协同发展。

培育“工业智能体”是推动制造业从自动化向自主化跃升的革命性举措。人工智能在制造业的应用正从单纯的辅助工具向具备自主决策能力的“生产主体”演进。不同于传统的自动化脚本，工业智能体具备感知环境、自主决策、精准执行的闭环能力，能够处理非结构化环境下的复杂任务。

全流程场景赋能将打破环节壁垒，实现制造业价值链的系统性优化。巩固壮大实体经济根基，必须依靠产业链全环节的系统性升级。战略部署强调要加速研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等全流程转型升级。

研发设计与中试验证的智能化突破是疏通产业创新源头的关键。在制造业价值链的顶端，人工智能正在引发科研范式的变革。在研发设计环节，智能体可以自主探索新材料配方、优化药物分子结构，打破人类经验的局限。

生产制造与绿色运营的深度智能化是实现降本增效与可持续发展的根本保障。创新成果的落地最终要体现在生产力的提升上。战略部署明确指出，要深化人工智能在核心流程控制、预测性维护等环节的应用，促进生产过程的智能化决策。

人工智能是培育新质生产力、实现制造业提质升级的关键变量。全会强调要“抓住新一轮科技革命和产业变革历史机遇，不断催生新质生产力”。与传统信息化手段不同，新一代人工智能特别是大模型技术，具备极强的泛化能力、生成能力和逻辑推理能力，正在推动制造业从“数字化辅助”向“智能化代工”转变。

“人工智能＋制造”是重塑全球经济版图、抢占未来产业竞争主导权的核心引擎。当前，全球主要经济体均将“AI＋制造”作为再工业化的核心战略。我国作为全球唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，拥有海量数据资源和丰富应用场景。

强化人工智能与制造业融合是提升产业链供应链韧性、保障国家产业安全的必由之路。党的二十届四中全会提出要“推进国家安全体系和能力现代化”。在当前地缘政治博弈日趋激烈的背景下，产业链供应链的安全稳定至关重要。人工智能技术不仅是产业升级的工具，更是大国博弈的焦点。