近年来，随着我国信息技术的快速发展和5G网络的普及，制造业数智化转型加速迈入了新的阶段。工业和信息化部最新数据显示，我国5G基站总数达到了惊人的350.9万个，5G移动电话用户更是高达8.51亿户，占移动电话用户总数的48.8%。这一数字赋能实体经济的进程不断提升，5G行业应用已经融入71个国民经济大类，并在工业领域深入推广。
为了促进制造业向数字化、网络化、智能化发展，工信部总工程师赵志国表示，将加快数字技术赋能，推动制造业实现数字化转型。今年，工信部将开展“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，推动人工智能赋能新型工业化。
在这一数字化转型的过程中，从平台驱动转向数据驱动已成为发展的趋势之一。通过建立强大的IT平台来实现技术优势和开展业务，数据驱动则意味着更多依赖于数据的收集、分析与应用，让数据成为决策的核心。专家指出，数据驱动的智能化转型以“数据+算力+算法”为基础支撑，充分发挥数据要素协同优化、复用增效和融合创新的引擎作用，加快各类生产要素创新性配置，打造数智化企业，精准快速响应客户需求和市场变化。
在数字赋能水平持续提升的情况下，工业企业也纷纷加速数字化转型的步伐。通过云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术与传统产业的深度融合，企业实现了“上云、用数、赋智”，提升传统产业现代化水平，实现产品高端化发展。专家认为，这种技术变革不仅对企业运营模式及其资源配置产生了显著影响，同时也推动了产业链供应链的数字化转型，提升了产业集群竞争力。
随着人工智能大模型技术的迭代升级，对脑力劳动依赖度较高的制造业成为了大模型应用的主战场，“人工智能+”成为数字技术赋能新型工业化的最活跃领域。专家呼吁加快推进“人工智能+工业制造”，以实现制造业脑力劳动自动化为重点，并推进“人工智能+生成设计”等创新应用，以大模型能力赋能重点产业体系，推动产业数字化向智能化升级，促进产业链、供应链乃至整个社会的数字化转型。
在这一过程中，保障数据的可靠性、完整性和可访问性显得尤为重要。高质量数据直接决定了人工智能大模型的能力，为推动人工智能赋能新型工业化提供了重要基础。此外，创新技术研发与合作生态、制定标准和政策、加快人才培养和产业链现代化也被认为是推进“人工智能+”的关键。
随着数字技术赋能新型工业化的不断深化，制造业正迎来数字赋能的新时代。数字赋能制造业，将进一步提升工业智能化水平，推动传统产业向着更高效、更智能的方向迈进，为我国制造业实现高质量发展注入了新的动力。
在这样的时代背景下，制造业迈向智能化新时代已是必然选择，数字赋能将成为驱动我国制造业快速发展的新引擎。
