徐曉蘭：要加快構建多層次的算力設施體系

中國發展高層論壇2026年年會于3月22日至23日在北京舉行。在“制造業數智化轉型專題研討會”上，全國政協常委、致公黨中央副主席徐曉蘭表示，人工智能這一關鍵變量，正成為世界經濟高質量發展、尤其是制造業煥新的強勁增量。

　　據聯合國預測，2033年全球人工智能市場規模預計將達到4.8萬億美元，當前多模態大模型和底層算力持續突破，人形機器人(14.710,-0.79,-5.10%)商業化進程加速推進，全球各行業已有超過3000萬個AI智能體協同工作，深入滲透到生產、制造等核心流程。

　　她強調，制造業數智化轉型浪潮正以前所未有的深度和廣度展開，圍繞“推進數智化轉型的四個關鍵任務”展開分享：

　　第一，建設數智基礎設施。徐曉蘭指出，制造業數智化轉型需要構建能夠支撐海量工業數據實時處理的新型基礎設施。AI的爆發帶動算力需求指數級增長，全球日均Token消耗量增長近300倍，今年全球AI算力需求預計增長120%以上。她提出，要加快構建多層次算力設施體系，推進算力資源規模化、集約化、綠色化、普惠化發展；通過實施超大規模智算集群、算電協同等新基建工程，提升算力接入和精準匹配能力，為工業智能應用筑牢堅實底座；同時面向廣大企業，尤其是中小企業，打造開放、包容的數智化公共服務平臺，提供小、快、輕、準的智能化工具，讓中小企業平等共享智能紅利。

　　第二，推動工業全要素互聯。徐曉蘭表示，建好數智基礎設施底座后，需全面打通工業互聯的“經絡”。工業互聯網是新一代信息技術與制造業深度融合的產物，通過全面連接人、機、物系統，可構建起覆蓋全產業鏈、全價值鏈的新型制造和服務體系。當“人工智能+工業互聯網”深度融合時，海量工業要素將被充分激活，有力推動制造業向高端化、智能化、綠色化、融合化方向發展。她強調，要在全要素互聯基礎上，打造具備自主決策能力的工業大腦、工業智能體，這不僅是軟件層面的大腦，更要與機器人、智能設備等終端深度融合，發展具備自主決策和物理執行能力的具身智能，實現“人工智能+制造業”的高階應用。她以化工領域為例，巴斯夫使用人工智能反應器對化學實驗進行自動化規劃、執行、分析和學習，將最大化化學反應率的速度提升了約20倍。

　　第三，打造高質量的數據集。徐曉蘭認為，數據是新型生產要素，是流淌在工業網絡中的“血液”，只有經過精煉的高質量數據，才能為數智化轉型提供充足養料。面對千行百業的企業實際，要分業分級建設高質量工業數據集：分業即針對鋼鐵、汽車、石化、電子等不同行業的獨特工藝和知識，構建包含行業機理的專業知識庫和模型庫，讓前沿AI技術“懂工業、懂制造”，實現科技與產業深度融合；分級即覆蓋設備、產線、車間、工廠、企業、供應鏈、產業鏈的多層級數據，形成完整的數據圖譜。她指出，核心挑戰在于如何在保障數據安全的前提下，建立有效的信用機制和治理框架，促進數據要素可信、有序流通，實現價值創造。她舉例說明，奧的斯通過匯聚電梯維保數據，為維保人員提供精準數據支持與高效作業方案，目前其安裝了“智慧大腦”物聯網數字化維保系統的電梯已突破7萬臺，并持續向更多城市和新項目擴展。

　　第四，促進數智化、綠色化深度融合。徐曉蘭強調，面對全球氣候變化的嚴峻挑戰，制造業綠色化轉型已從可選項升級為生存必選項，推動數智化、綠色化深度融合，既是應對氣候變化的迫切需求，也是企業提升競爭力、實現高質量發展的內在需求。一方面，推動數智技術全方位應用于節能低碳、環境保護、資源循環利用、能源使用、綠色工廠等領域，實現制造過程全方位綠色化，例如施耐德電氣的工業互聯網平臺融入半導體、建材等多個行業應用場景，持續優化企業能源使用效率；另一方面，發揮綠色轉型對數字產業的帶動作用，以綠色催生新機，加快建設數智化碳管理公共平臺，分行業建立產品全生命周期綠色低碳基礎數據庫，完善碳排放統計核算、碳足跡管理體系，建立健全產品碳標識認證制度，用數智平臺支撐全球貿易的“綠色通行證”。

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