问题：工程机械作业场景复杂、环境恶劣、工况差异大，导致AI技术跨场景应用易失效、算法泛化能力不足；产业智能化推进中，技术与场景之间仍有“最后一公里”障碍，影响关键装备自主可控能力提升。 原因：一方面，工程机械长期以规模扩张为主，智能化与数据化基础薄弱，应用试验条件不足；另一方面，AI与装备制造深度融合对数据、算力、模型及工程验证提出更高要求，但缺乏体系化中试平台和行业通用标准，研发成果难以快速落地。此外，复合型人才供给不足，限制了算法、结构、工艺与场景协同优化。 影响：若不能尽快补齐中试平台与人才短板，工程机械智能化升级将面临推进缓慢、成本上升、可靠性不足等问题，产业链关键环节自主可控能力和国际竞争力可能受限。同时，随着设备物联网连接规模扩大，数据安全与合规监管缺位还可能带来新风险。 对策：单增海建议率先布局工程机械AI应用中试基地，形成“技术研发—场景验证—工程化应用”的闭环，解决跨场景失效和模型泛化不足问题，为产业实现“换道超车”提供支撑。以企业和高校为核心，建立“基地—企业—高校”联合培养机制，定向培育AI+工程机械复合型人才。围绕“智改数转网联”持续推进智能化改造与绿色转型，强化无人化施工与新能源装备研发，推动产学研协同创新。完善工程机械和商用车车联网数据监管体系，建立标准化数据治理机制，保障安全合规，同时激发市场主体活力。 前景：随着中试基地建设推进，工程机械AI应用有望智能施工、装备运维、能耗优化等领域形成规模化示范，带动制造业升级并增强产业链韧性。通过制度与平台并举，叠加人才体系完善，行业有望在关键技术自主可控、核心部件国产化和应用场景深耕上取得突破，继续提升我国工程机械在全球市场的竞争力。
在全球制造业竞争格局深刻调整的背景下，工程机械产业智能化转型已成趋势；单增海代表的建议切中行业痛点，也为高质量发展提供了可行路径。这既需要企业持续创新，也需要政策精准支持，通过多方协作共同推动中国制造向中国智造的跨越。