制造业AI转型有三大趋势：数据变为价值引擎，需跨界人才，创新链与产业链加速无缝对接，各有推进要点。
一、数据：从成本迈向价值增长引擎
传统制造行业目前常面临数据孤岛、不标准化、质量低等难题，数据分散于ERP、MES、品质等系统，阻碍数据的集成，以及AI算法训练与洞察提取。破解这些的难题的关键在于构建 “技术筑基、治理护航、场景驱动” 体系。
企业可分三步来推进：
①先完善各个业务系统，打通数据集成，夯实数据底座，借助工业互联网平台整合系统，实现数据实时流动与清洗；
②再建立治理的规则，打破系统间壁垒提升质量；
③最终实现价值落地，如广电计量为车企结合数字孪生与AI大模型转化数据，培育复合型团队并参与生态建设。
按照这个路径，企业有望在18到24个月实现数据的可用性与算法效率的提升。
二、人才：既懂业务又懂AI的跨界人才成刚需
AI + 制造业尚处起步，传统行业转型面临人才不足的问题。制造业专业性与多样性强，不同环节需求差异大，无法简单使用通用模型解决问题。
另外，一线员工对 “AI+” 存顾虑，管理层缺AI认知，也导致项目推进受阻。
企业人才结构需转型，急需AI领域的跨界 “翻译官”，帮助企业实现AI与业务团队顺畅沟通、项目顺利建设。
三、协同：创新链与产业链加快“无缝对接”
AI重构传统制造价值链整个合，实现“行业 + AI + 科研” 三位一体协同。
行业领先的企业采用科研团队 “驻场式” 合作模式，科研人员可以以 “项目合伙人” 的身份入企业参与产品全周期开发，科研人员依托园区设置试验区提供中试与反馈。
企业在技术和信息安全保障下，实现产业 “图谱” 与技术 “地图” 有效打通，实现通过AI联合产业与科研，提升企业用新技术应用的效率与发展信心。
