问题：制造业智能化转型进入深水区 新一轮科技革命推动下，制造业竞争重心从"规模扩张"转向"效率、质量与韧性"并重；与会者指出，尽管广东制造业数字化基础领先，但在迈向智能制造的过程中仍面临共同难题：部分企业生产效率遇到瓶颈，研发、制造、供应链等环节数据相互割裂，模型与算法的更新速度跟不上工艺演进；中小企业则因资金、人才和数字基础薄弱，存在"想转不敢转、能转不会转"的现象。 原因：从"上系统"到"用数据"还有距离 代表们分析了这些挑战的根源。首先，制造业链条长、场景复杂，设备与系统来源多样，数据标准不统一导致难以打通；其次，数字化转型从"信息化建设"升级到"数据资产运营"，对治理体系、组织架构和人才队伍提出更高要求；再次，不同行业工艺差异大，通用方案难以直接套用，必须根据具体场景找到可落地、可规模化的解决方案。企业代表指出，当前全球制造业面临电动化、智能化、网联化、共享化等多重趋势叠加，机遇与压力并存，越是外部环境不确定，越需要通过数智化来增强确定性和抗风险能力。 影响：数字化转型重塑竞争格局 广东近年来通过政策引导和工程化推进，已出台制造业数字化转型实施方案，持续推进产业集群改造和中小企业试点。到2025年底，全省将推动超过5万家规模以上工业企业开展数字化转型，重点企业数字化研发设计工具普及率达93%，关键工序数控化率达74%，经营管理数字化普及率达88%。与会人士认为，这些基础正在重塑广东制造的竞争优势：一上，研发设计、生产制造、运营管理的数字贯通提高了质量稳定性和交付效率；另一方面，工业互联网推动数据汇聚与模型积累，为新产品开发、柔性制造、预测性维护等提供支撑，带动产业链上下游协同升级。 对策：以场景落地为牵引，夯实平台与数据基础 多家企业分享了以业务场景驱动智能化的经验。有企业提出通过"场景化、平台化、生态化"合力推进，构建面向制造的智能应用体系，打通研发、工艺、设备与供应链数据，消除信息孤岛。动力电池企业针对合同审核、翻译、产品设计、编程、物流与售后等环节推进智能化应用，通过数据湖建设强化端到端数据治理，优化流程、管控风险、升级决策。家居制造企业则通过自研设计平台提升方案生成效率，利用语义识别提高设计准确度，实现营销端与生产端贯通，减少返工。 专家建议下一阶段的三项重点：其一，强化工业互联网平台与企业内网、边缘计算等基础能力，推动设备互联与数据可用；其二，以标准和安全为底线推进数据治理，提升数据质量与可复用性，促进模型多工序、多工厂复制；其三，为中小企业提供"轻量化、可订阅"的改造方案，降低投入门槛，通过产业链协作实现共建共享。 前景：广东有望在"AI+制造"领域率先突破 与会专家指出，我国制造业规模全球领先，工业门类齐全、应用场景丰富，为新技术迭代提供了广阔空间。面向2035年基本实现新型工业化目标，制造企业需要在质量效益、驱动要素与业态模式上实现系统性跃迁，工业互联网的全面应用与人工智能技术的深度融合将成为关键。多位与会人士认为，广东在产业体系、市场规模、供应链配套和改革创新上具有综合优势，若关键软件、工业模型、数据要素流通、复合型人才培养诸上持续发力，有望形成可复制、可推广的智能制造"广东路径"，深入巩固先进制造业高地地位。
从"制造大省"到"智造强省"的跨越——既需要技术攻坚的魄力——更需要系统推进的智慧。广东这场开年研讨释放了明确信号：当传统产业与数字文明深度融合，唯有保持战略定力，才能在全球产业重构中赢得先机。这场转型不仅关乎一省发展，更是中国制造迈向高质量发展的时代缩影。