问题：制造业正处于数字化转型从“点状试验”向“规模复制”跃迁的关键阶段。
随着产业链分工更细、产品迭代更快、质量追溯要求更严，企业普遍面临研发设计效率不足、生产过程波动难控、供应链响应不够敏捷等共性挑战。
特别是在高端装备、航空航天等领域，工艺复杂度高、数据链条长，传统以经验驱动的管理方式难以支撑高质量发展，亟需通过新一代信息技术与制造技术融合实现系统性升级。
原因：一方面，外部竞争加剧与需求结构变化倒逼制造业加快转型，企业在交付周期、质量一致性、成本控制方面承受更大压力；另一方面，制造现场长期存在数据碎片化、系统割裂和模型沉淀不足等问题，导致数据价值难以释放、智能化应用难以落地。
与此同时，行业对“可复制、可推广、可度量”的解决方案需求上升，单个企业各自投入、重复建设的路径成本较高，需要由平台与龙头企业牵引形成生态合力。
影响：上海近年来以工业互联网为抓手，推动形成“平台赋能、场景驱动、技术融合”的路径。
自2022年以来，围绕汽车、高端装备、航空航天等重点行业累计培育42家“工赋链主”，链接企业超过36万家，赋能核心企业7000多家，连接工业设备230多万台套，开发工业软件1800多个，构建工业机理模型700余个，推动企业运维成本降低20%、设备能耗下降10%。
这组数据背后，反映出“链主”企业通过标准、平台和应用方案向上下游扩散，不仅提升单点效率，更带动产业链供应链协同升级，增强产业体系韧性与安全性。
对策：面向“十五五”，上海进一步将工作重心从“有应用”转向“成体系、可规模”。
在2026“工赋上海”创新大会上，上海启动实施“AI+制造”样板企业培育工程，首批遴选10家样板培育企业，集中发布50项场景需求，以需求牵引供给、以场景牵引生态，形成“问题清单—解决方案—可复制标准”的闭环。
场景需求覆盖研发设计、生产制造、供应链与经营管理以及人形机器人进工厂等关键环节：在研发设计方面，聚焦装备研发3D转2D图纸智能生成、整车及关键零部件辅助建模等；在生产制造方面，提出精密磨床产线智能调度、航空结构件视觉检测与全过程质量追溯等；在供应链与经营管理方面，强调动态排产与决策优化、市场需求与价格预测等；在工厂作业方面，探索装配辅助、产线上料搬运等应用。
通过将场景细化到工序与岗位层面，既便于技术供给方对接，也有助于评估效果、形成可推广的行业模板。
与此同时，上海公布第三批21家“工赋链主”，并发布《2025上海市“AI+制造”发展白皮书》，意在通过制度化、清单化的方式持续扩大生态覆盖面。
大会上，国家人工智能应用中试基地（制造领域）共建签约也同步推进。
由上海电气集团承担建设的中试基地，将面向高端装备行业研发设计智能化能力不足、高精度复杂制造水平待提升等共性难题，开展技术验证与工程化攻关，推动从算法、模型到装备与产品的快速迭代，缩短创新链与产业链衔接周期。
前景：从趋势看，“AI+制造”能否走向规模化，关键不在于单点应用数量，而在于能否形成可持续的供需对接机制、可度量的评价体系以及可复制的行业范式。
上海以“链主”牵引带动上下游协同，以样板工程集中突破关键场景，以中试基地打通从实验验证到产业落地的“最后一公里”，有望在高端装备、汽车等优势产业率先形成一批可推广的标杆实践。
下一阶段，随着场景建设深入推进，供需双方共建应用生态，制造业的研发效率、质量稳定性与资源利用效率将进一步提升，并可能带动工业软件、工业模型与关键零部件等环节的国产化与自主创新能力增强，为全国制造业转型提供可借鉴的路径与样本。
上海此番布局既是对国家制造强国战略的积极响应，也彰显了超大城市产业转型的示范担当。
当技术创新与产业需求在精准场景中深度耦合，不仅将重塑制造业的价值链条，更可能为全球工业数字化转型贡献"中国方案"。
未来需持续关注政策落地实效，确保技术红利切实转化为企业竞争力与产业新优势。