不同于以往依赖人力耕作或系统分工的线性升级模式，AI借助数据流与智能调度达成动态优化，促使生产决策从经验驱动迈向实时响应。刘波认为，未来3至5年，将是全球产业链重构的关键窗口期，企业必须摒弃传统生产逻辑，积极探寻“第二曲线破局点”，运用数智原生思维重塑竞争力。

　　而数据作为AI的“粮食”，其资产治理水平直接关乎企业竞争力边界。刘波表示，当下仍有80%的企业数据处于非结构化、不可用状态，亟待通过多维数据模型和统一指标管理打破“数据孤岛”，建立涵盖采集、存储、应用的“数据保险箱”机制。

　　早在2015年，鼎捷数智就提出“智能+”战略，并于2019年启动鼎捷雅典娜研发，通过多领域布局打造强大的鼎捷领域大模型。凭借深厚的技术实力与行业Know-How积累，鼎捷雅典娜构建起“数据自决驱动+智能生成驱动”的新型驱动力，实现人、数字人、智能设备无界交流，为每家企业配备数字指挥官，通过多智能体协同创新生产力，从根源上变革企业运营方式乃至软件形态，助力企业完成从“数据沉睡”到“数据燃料”的质变，赋能千行百业，引领企业迈向数智原生。

　　此外，上海人工智能产业研究院院长朱兆颖也在会上表示，当前全球AI制造变革浪潮正盛，中国制造业处于关键转型期。从全球工业革命的发展进程看，中国制造业不能按部就班，而需推进工业2.0、3.0与4.0并行发展。这意味着要在完善自动化生产基础上加强信息化建设。同时，积极探索智能化转型，构建涵盖全要素、全流程、全生命周期、全价值链的全方位赋能体系，实现制造业的跨越式发展。

　　朱兆颖还表示，工业智能体（大模型）在当下及未来的制造业发展中扮演着关键角色，是科研成果进行产业转化的核心枢纽。大模型具备强大的知识吸收能力，能够整合海量多源数据，从中提取有价值信息，进而适配多种复杂业务场景。

　　展望未来，随着技术的不断进步，制造业在细分领域和跨行业过程中有望出现AIGC模型。在细分领域，AIGC模型可根据特定行业需求生成个性化设计方案、优化生产流程；在跨行业层面，AIGC模型能够整合不同行业数据，挖掘潜在价值，推动产业间的深度融合与智能化升级，为中国制造业在全球竞争中赢得更大优势。（郑维汉）

（文章来源：上海证券报·中国证券网）