问题——传统产业转型进入“窗口期”，但焦虑与观望并存。
刘永好在沟通会上表示，随着新一轮科技革命和产业变革深入推进，传统行业普遍面临效率提升、成本约束、质量安全和用工结构变化等多重压力。
部分企业对人工智能等新技术抱有期待，却也担心投入大、见效慢、人才缺、数据难，转型推进出现“会讲不会用”“想上不敢上”的现象。
原因——从“单点设备升级”走向“系统能力重构”，关键短板在数据与组织。
刘永好认为，技术扩散的速度正在加快，但传统产业的数字化基础、流程标准化程度以及跨部门协同能力相对薄弱，导致新技术难以在复杂场景中规模化落地。
以具身智能为例，机器人“硬件执行力”提升显著，在部分展示性场景中已具备良好表现，但在食品加工、农牧养殖、医疗护理等真实环境中，涉及力觉、触觉、视觉融合与安全规范等要求，训练所需的高质量数据供给不足，成为制约智能化水平提升的重要因素。
影响——谁能率先“用起来、用得好”，谁就可能在新一轮竞争中占先。
业内人士认为，具身智能若在制造、物流、农业等领域实现批量应用，将对提升生产效率、降低损耗、强化质量追溯与安全控制产生直接作用，并进一步带动工艺改造、设备更新、标准体系和人才结构调整。
刘永好提出，大型食品加工企业一旦实现规模化使用，将有助于节约食材、提高标准化水平、降低综合成本，推动传统产业从经验驱动向数据驱动、从人工密集向人机协同转变。
对策——以场景牵引补齐数据短板，以底座能力突破关键瓶颈。
围绕具身智能“硬强脑弱”的现实问题，刘永好建议，面向工业制造、农牧业、医疗护理等重点领域，建设具身智能数据采集训练中心，系统采集包含力觉、触觉等物理特性的高维数据，形成可持续的数据供给与训练机制。
同时，鼓励各类企业建设新型数据中心，推动政府和企事业单位在可控前提下开放应用场景，为具备真实落地能力的企业提供综合支持。
针对关键核心技术，他提出应加强自主仿真引擎、数据处理框架等底座能力建设，推动核心算法、物理建模等环节尽快取得突破，提升产业链自主可控水平。
在企业层面，刘永好强调，技术进步最终要落到组织与人才上。
传统企业要把对新技术的理解转化为制度安排和团队共识，推动全员学习、流程再造与岗位重塑，避免“技术孤岛”和“部门割裂”。
他介绍，新希望已与相关企业开展合作，结合冷链物流、调味品生产等场景进行研发探索，通过案例复盘持续迭代，力争在应对技术变革中从被动跟随转向主动引领。
前景——新质生产力将加速渗透，规模化应用取决于“数据+场景+标准”的协同。
多位业界人士表示，随着政策引导、产业投资和应用需求共同发力，具身智能有望在部分标准化程度较高、回报路径清晰的领域率先形成示范效应，并逐步向更复杂的作业环境扩展。
未来一段时期，围绕数据合规流通、行业标准制定、安全规范与责任边界等配套制度的完善，将成为推动产业从试点走向规模化的关键条件。
传统产业拥抱新质生产力,既是应对技术变革的必然选择,也是实现高质量发展的战略路径。
从硬件制造优势向软件智能突破,从被动应对向主动布局转变,需要政策引导、企业实践、技术攻关的协同推进。
刘永好委员的建言体现了企业家群体对产业未来的深刻洞察,也为传统产业转型升级提供了可行思路。
唯有以开放心态拥抱变革,以实干精神推动创新,传统产业方能在新一轮科技革命中赢得先机,为经济高质量发展注入持久动力。