制造業AI轉型有三大趨勢：數據變為價值引擎，需跨界人才，創新鏈與產業鏈加速無縫對接，各有推進要點。

一、數據：從成本邁向價值增長引擎

傳統制造行業目前常面臨數據孤島、不標準化、質量低等難題，數據分散于ERP、MES、品質等系統，阻礙數據的集成，以及AI算法訓練與洞察提取。破解這些的難題的關鍵在于構建 “技術筑基、治理護航、場景驅動” 體系。

企業可分三步來推進：

①先完善各個業務系統，打通數據集成，夯實數據底座，借助工業互聯網平臺整合系統，實現數據實時流動與清洗；

②再建立治理的規則，打破系統間壁壘提升質量；

③最終實現價值落地，如廣電計量為車企結合數字孿生與AI大模型轉化數據，培育復合型團隊并參與生態建設。

按照這個路徑，企業有望在18到24個月實現數據的可用性與算法效率的提升。

二、人才：既懂業務又懂AI的跨界人才成剛需

AI + 制造業尚處起步，傳統行業轉型面臨人才不足的問題。制造業專業性與多樣性強，不同環節需求差異大，無法簡單使用通用模型解決問題。

另外，一線員工對 “AI+” 存顧慮，管理層缺AI認知，也導致項目推進受阻。

企業人才結構需轉型，急需AI領域的跨界 “翻譯官”，幫助企業實現AI與業務團隊順暢溝通、項目順利建設。

三、協同：創新鏈與產業鏈加快“無縫對接”

AI重構傳統制造價值鏈整個合，實現“行業 + AI + 科研” 三位一體協同。

行業領先的企業采用科研團隊 “駐場式” 合作模式，科研人員可以以 “項目合伙人” 的身份入企業參與產品全周期開發，科研人員依托園區設置試驗區提供中試與反饋。

企業在技術和信息安全保障下，實現產業 “圖譜” 與技術 “地圖” 有效打通，實現通過AI聯合產業與科研，提升企業用新技術應用的效率與發展信心。