从机械臂精准抓取物料、工业机器人高效执行任务，到智能检测设备捕捉细微缺陷、工业互联网覆盖全产业链，智能化生产模式正广泛应用于制造业，驱动产业加速向高端化转型。
武汉大学经济与管理学院副教授杨刚强指出，数字化转型能显著提升生产效率，推动产业向价值链中高端迈进。它不仅加速个性化、智能化产品与服务的普及，优化消费体验，还能带动社会需求结构升级，为行业发展注入新动能。国家统计局数据印证了这一趋势：1至9月，规模以上高技术制造业利润同比增长8.7%，较1-8月加快2.7个百分点，拉动工业企业利润增长1.6个百分点。
数据背后，是数智技术应用的深化。各地积极探索数智技术与制造业融合路径：在内蒙古乌海某化工企业车间，巡检机器人穿梭于高温、有毒环境执行任务；生产线上，原料智能装卸、抓取与成品质量分析实现全链条数据化管控；中控室大屏幕实时展示生产流程与设备状态。依托数智化设备，车间仅需少量人员即可远程管控全线生产。山东威海一家医疗器械企业的数字化车间内，AI视觉检测系统正为每支注射器进行上百项检测。通过高清图像比对技术，系统可精准识别微米级缺陷并自动剔除不良品。负责人表示，智能化改造使企业产能翻倍，注射器年产量大幅提升。
数字化转型不仅帮助企业降本提质增效，更增强了产业链协同能力，成为培育新质生产力的关键支撑。清华大学经济管理学院教授孙亚程指出，其核心价值在于让企业更敏捷响应市场、更深入服务客户，衍生出数据服务平台、共享制造等新业态，推动制造业价值链从“产品导向”转向“服务导向”。在内蒙古某科技企业研发中心，工业互联网平台的大屏幕实时跳动着各类参数。该平台可接入机床运行、能耗数据、零部件追溯及订单进度等130余种设备信息，实现数据无缝衔接。通过灵活调整数据，企业能高效完成生产、能耗、质量数据的标准化处理。
尽管数智技术加速了制造业转型，但中小企业零散改造、区域与行业数字化水平差距大、数据安全与隐私保护制度不完善，以及投入大、周期长、短期回报不明显等问题，仍制约转型深度推进。对此，孙亚程提出四方面建议：建设区域性数字化转型示范区，发挥标杆企业引领作用，为中小企业提供可复制方案；提升工业互联网平台服务能力，通过技术咨询降低转型门槛；制定智能制造标准，完善数据安全保障机制，降低转型风险；加大核心技术攻关，确保自主可控，并深化产教融合，培养复合型人才。
来源：人民网
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