未来五年，什么是最关键的变革力量？

去年4月至6月，在沪全国人大代表聚焦“扎实推进新型工业化，加快形成新质生产力”主题，深入企业、园区、高校开展专题调研，为国家“十五五”规划编制建言献策。

这次专题调研中，代表们试图回答这样一个问题：人工智能正以前所未有的深度赋能千行百业，驱动生产力实现质的飞跃，如何发挥好AI的引擎作用？

为“AI+制造”破局

深入多个园区、企业，代表们看到了AI带来的令人振奋的变化。比如机器人不再局限于替代生产线上的重复性体力劳动，而开始介入内容创作、代码编写、客服咨询、数据分析等领域。在生产车间，传统工业机器人也正被“智能工人”取代：过去的产品升级，需要工程师重新编程，如今的机器人能理解生产需求、自主调整操作。“以前是设备坏了再修，现在是AI告诉你哪个零件快不行了，提前换掉。”

张帆代表以特高压变压器为例，其核心材料绝缘纸板的配方长期被国外“卡脖子”，而企业通过AI算法算出了纸浆配比——数据喂进去，最优解吐出来，为“AI+制造”破局。

不过，成绩背后，问题同样尖锐。比如数据沉睡，“孤岛”林立。不少企业虽然引入了自动化产线、采集了海量制造数据，却因系统不兼容、标准不统一，数据被囿于各自系统之内，难以共享——“一堆数据，不知道怎么用”是许多传统制造企业的真实困境。

代表调研发现，“数据不通”只是表象，背后是我国高端装备制造业向高端化、绿色化、智能化转型中的系统性挑战：比如绿色低碳技术研发应用链条不畅；企业间数据标准不一、安全机制不完善；国产装备面临标准不互认等问题。

在与人工智能企业的交流中，代表们认识到，“AI与制造业的融合，绝非技术与产业的简单叠加，而是对生产逻辑的全流程重构”。

代表们建议，以应用场景为牵引，加快工业机器人替代，引导产线智能化改造。充分吸收特斯拉、宝钢“灯塔工厂”、商飞5G智能工厂等自动化生产车间的建设经验，支持“无人工厂”“智能工厂”发展，提高工业生产的数字化、智能化水平。

同时，打通数据壁垒，构建覆盖产业链的智能数据平台。建议从国家层面推动工业数据采集标准体系建设，引导企业数据互联互通。在保障数据安全的前提下，探索建立行业数据共享机制，让数据真正成为驱动创新的引擎。

复合型人才是关键

让人工智能赋能千行百业，人才是关键一环。此次专题调研，代表们不仅深入企业，也走进了上海交通大学、上海科技大学等高校。

“大学里的科研氛围浓厚，我注意到，不少理工科学生从大一就参与到人工智能科研项目，甚至直接参与创业孵化。”陈达代表说，可以看出，高校正全方位拥抱人工智能，培养适应时代需求的人才。

“以后的工程师不能只懂电气，还得懂数据科学、算法模型。”在代表们看来，人工智能提速后，复合型人才是核心驱动力，而调研发现，目前既懂制造工艺、又懂人工智能的复合型人才极度匮乏。

座谈中，樊芸代表提到一个令人揪心的场景：高空消防救援中，火势蔓延快、浓烟遮挡视线，消防员面临严峻安全挑战。“类似这类危险岗位，正是AI应该替代人工的场景。”她希望，通过人才跨界培养，鼓励研发出更多像消防机器人这样的智能装备，成为消防员在高危险环境下的“替身”与“战友”。

“人才结构不变，技术再先进也落不了地。”代表们建议，加快数智化人才培育，支持企业定向委培专业技术人才。按照新质生产力发展新趋势，围绕人工智能、智能制造等数字领域新职业制定国家职业标准，联合建立数智化人才培育平台。同时，进一步优化高等学校学科设置，充分发挥新型研究型大学的探索示范作用。

调研组还建议，完善重点产业人才校企培养、职业教育产教联合体等育人新机制，引导企业以“人才订单”定向委托培养关键岗位高层次人才。例如，抢抓商飞在沪批产提速、用人需求快速扩张的机遇，优化民用航空制造人才培养模式。代表们建议，推动高校与龙头企业联合培养，在智能制造一线搭建“实战”育人平台，同时通过政策引导，鼓励企业开展员工技能重塑培训，为“AI+制造”储备人才池。