近期召开的国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出当前人工智能技术加速迭代演进，要深入实施“人工智能+”行动，大力推进人工智能规模化商业化应用。这表明，人工智能已成为国家发展战略的核心，被视为驱动经济社会发展、重塑国家竞争力的关键力量。

为什么是“人工智能+”？因为它是引领科技革命和产业变革的战略性技术。人工智能具备自主学习能力并不断进化，能提升效率、催化创新、重构资源，创造新的产业形态，且具有普惠性，这些特点是一般传统技术难以企及的。更关键的是，人工智能有强大的渗透性和融合性，通过数据处理、自主学习与场景适配的深度融合，可对传统产业进行全方位、深层次的改造升级，同时催生新兴产业，开辟未来产业发展新赛道。人工智能正重塑国际竞争格局，我国将其置于战略核心，就是要抓住机遇，抢占先机。

人工智能可以弥补制造业传统短板，锻造新优势。传统制造业依赖人工调度和经验判断，主观性强且效率低下，供应链响应慢，风险预见性差，传统大规模生产线难以适应日益增多的小批量、多品种定制需求。人工智能通过挖掘数据、智能算法等，从生产端到供应链，从质量控制到研发设计，实现制造业全链条智能化。这不仅解决了传统制造效率低、成本高、响应慢等痛点，还催生了柔性生产、个性化定制等新形态，推动制造业从经验驱动转向数据驱动，从粗放式增长迈向高质量发展。

制造业为人工智能提供了丰沃土壤。我国连续15年稳坐全球制造业“头把交椅”，产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富。其中，从芯片制造到终端应用的完备产业体系，为技术落地提供坚实支撑与协同网络；超大规模市场蕴藏海量需求，牵引技术迭代方向，并能快速消化技术成果；丰富应用场景是技术迭代的“试验田”，推动算法不断优化、模型持续完善。正是立足这些优势，我国人工智能技术才得以加速演进升级，形成了以创新带应用、以应用促创新的良性循环。

人工智能赋能制造业从技术可行到规模应用还存在巨大鸿沟。人工智能的内部决策过程不可见、不可解释，就像一个黑箱子，一旦出现异常很难排查溯源，而工业领域要求极高的稳定性和可靠性，这之间存在一定的矛盾。此外，许多传统工业设备因为老旧、接口不统一等原因，产生大量数据孤岛；人工智能综合应用成本较高，不仅包括软件和算法，还涉及对现有硬件设备进行智能化改造、打造算力基础设施等，让不少中小制造业企业望而却步。

以应用为导向，是弥合技术可行与规模应用鸿沟的关键。任何人工智能技术的有效性都必须在真实场景中接受检验，满足降本、增效、提质等硬指标，这也将驱动技术迭代优化。从典型场景、核心环节、明确痛点入手，在小切口中实现快速检验，既能降低改造难度，又能积累高质量场景数据，由点及面逐步扩展深化应用。从降低应用门槛来看，龙头企业开放场景不仅能共享数据、技术方案等，还能带动产业链协同转型，摊薄成本。此外，“AI即服务”模式也是个好办法，中小企业可按需租用，减少前期投入。

“人工智能+”要发挥的是乘数效应。打通数据孤岛，降低应用门槛，破解技术难题，这场人工智能与制造业的双向奔赴，将推动中国制造在全球价值链中攀升，铸就更坚实的竞争新优势，为制造强国建设注入澎湃动能。

美国非农报告道出打工人的焦虑 华尔街的赚钱机器却照旧轰鸣　　对于在人工智能时代已对就业保障感到焦虑的美国民众来说，周五的经济数据犹如一记重拳：招聘停滞的现实昭然若揭。　　但是对于资本所有者而言，数据所凸显的是一个迥异的现实。即便就业市场下行，但投资者预计美联储会出手，为他们抵挡经济的寒风——他们也赌下成百上千亿资金，押注资产价格将会走高