传统制造业正面临数据孤岛、人工管理低效等顽固痛点。以江西铃格有色金属加工有限公司为例，过去依赖手工记录数据和肉眼排查隐患，效率低下且误差率高。中国电信为其搭建的5G专网平台，实现2000余个设备数据点的毫秒级采集，通过数字孪生技术让订单进度、设备状态等关键指标“一屏统管”，彻底颠覆了传统生产模式。这种从“经验依赖”到“数据驱动”的转变，正是AI赋能制造业的典型缩影。

如何让AI技术快速落地见效？用友提出的方法论指出，应优先选择高频痛点场景切入。鞍钢通过AI技术将数据分析效率提升超50%，验证了定制化报价、预测性维护等场景的“速赢”潜力。但短期见效只是起点，企业需同步推进数据治理与人才培养，形成“短期回报-长期建设”的良性循环。这种务实策略既能快速积累信心，又能为深度转型夯实基础。

工业机器人的普及正在重构制造业竞争力格局。清华大学专家指出，在汽车制造等领域，AI驱动的工业机器人不仅实现人力替代，更通过提升精度和效率优化了整个供应链响应速度。当“黑灯工厂”里的机械臂自主运转时，企业获得的不仅是单点效率提升，更是全链条协同能力的质变。这种变革正在重塑中国制造业的全球竞争力。

技术底座与场景深耕必须双轮驱动。中国电信构建的“中心-省-边缘-端”四级算力体系，配合50GPON工业网络，有效破解了带宽与时延瓶颈。上海仪电的转型案例更具启示性：这家百年企业通过布局云计算服务与工业设计AI化，成功从传统制造商蜕变为“新一代信息技术服务”领军者。这说明AI赋能不能停留在技术层面，必须与业务场景深度融合。

新质生产力的核心在于AI驱动的三重变革：数据替代经验决策、人机协同重构生产流程、核心技术外延突破卡脖子难题。正如政策文件所强调的，AI不是简单工具，而是新型工业化的核心引擎。从江西铃格的数字孪生到鞍钢的智能分析，从上海仪电的全面转型到“黑灯工厂”的无人化运营，中国企业正在这条变革之路上加速奔跑，用实实在在的效能提升诠释着“智造引领”的时代内涵。