制造业智能化升级进入深水区，"AI+制造"面临数据与生态双重约束。在上海代表团审议现场，装备制造企业代表透露，输配电装备行业首个垂直领域大模型已完成研发，配套开发了一批业务场景智能体，计划3月底发布。企业正围绕行业数据治理、平台协同和场景开放加快布局，表达出制造业拥抱数智化的明确信号。但从行业整体看，"AI+制造"从试点验证走向商业化、规模化应用时，普遍遭遇三类问题：高质量工业数据集供给不足；数据共享存在信任鸿沟与权属顾虑；数据安全流通技术与可信基础设施不成熟，难以支撑跨企业、跨行业协作。
人工智能与制造业深度融合是推动新型工业化的战略选择，高质量工业数据集是该进程的关键支撑。从中国电气装备集团的实践探索到全国人大代表的建言献策，折射出我国制造业智能化转型正从概念走向落地，从试点迈向规模化应用。破解数据共享难题、构建协同创新生态、完善价值分配机制，不仅关系单个企业的数字化转型成效，更关乎我国制造业整体竞争力的提升。随着政策支持力度加大、技术瓶颈逐步突破、市场机制日益完善，人工智能+制造必将为新质生产力发展注入强劲动能，为实现高质量发展提供坚实支撑。