不久前，工业和信息化部明确将以制造业为主战场、应用牵引为主线，发布一批“人工智能+”高价值场景，探索一批典型应用，建设一批特色智能体，提供一批新型智能终端，研制一批新标准，培育一批产业应用人才，打造一批优质企业，全面推动人工智能与制造业深度融合。这一部署标志着我国“人工智能+制造”迈入系统化推进新阶段。在此背景下，如何实现人工智能技术与制造业应用双向赋能，已成为推动新型工业化、建设现代化产业体系的重要抓手。

所谓“双向赋能”，一端是技术供给端的“智能产业化”，另一端是应用需求端的“产业智能化”。人工智能技术依托数据、算力、算法、模型等基础能力，形成感知、分析、决策等智能行为，赋能制造业研发设计、生产制造、运维服务、经营管理等全流程；制造业丰富的应用场景为人工智能技术提供了海量数据与迭代土壤，反哺技术持续优化升级。这种技术推动与场景牵引的良性互促，正是推动人工智能技术与制造业应用双向赋能的核心逻辑。例如，中国宝武旗下宝钢股份的AI智慧高炉，以华为盘古大模型为基础，构建覆盖全流程的智能管控体系，破解了高炉“黑箱”难题，单座年降本超千万元。

要看到，推动人工智能技术与制造业应用双向赋能仍面临一些问题。例如，高端AI芯片、基础工业软件等对外依赖度较高；制造业场景数据标准不一、孤岛林立；兼具AI技术与垂直行业认知的复合型人才缺口较大等。为此，需从几方面精准发力。

强化创新筑基，筑牢自主可控的技术底座。瞄准高端AI芯片、基础工业软件等“卡脖子”环节，发挥新型举国体制优势，组织产学研用协同攻关，支持开源开放，加快构建自主工业软件生态。有序推进高水平智算设施布局，加快建设全国一体化算力网，降低中小企业算力使用门槛。实施“模数共振”行动，发布制造业高质量数据集建设指南，推动基础数据转化为高质量行业数据集，实现“以模引数、用数赋模”。

深化场景驱动，拓展高价值应用空间。围绕制造、医疗、能源等重点领域，系统梳理并发布“人工智能+”场景应用清单，通过“揭榜挂帅”支持打造一批可复制推广的标杆解决方案。发挥“链主”企业引领作用，带动产业链上下游协同转型。重点赋能中小企业，通过“算力券”“模型券”、轻量化AI工具包等方式降低应用门槛，推广模块化、低成本、易上手的智能应用方案。积极培育工业智能体、智能终端等新业态，推动智能体规模化应用。

优化要素配置，强化人才支撑。健全产教融合机制，依托国家人工智能产教融合创新平台、国家卓越工程师学院等载体，加快培养“懂智能、熟行业”的复合型人才。鼓励企业与高校、科研院所联合建立人才培养基地，开展订单式培训和在职人员技能提升计划。完善人才引进、评价与激励机制，对紧缺型复合人才给予政策倾斜，营造有利于人才成长和流动的良好环境。

完善治理体系，护航产业健康发展。建立健全人工智能风险治理法律法规体系，开展安全监管试点。推动人工智能伦理治理技术化、标准化、工程化，加强对数据隐私、算法歧视、技术滥用等风险的防范。建立工业人工智能测试验证平台，推动安全评估和合规认证，营造开放包容、规范有序的创新环境。