《国企》杂志融媒浙江讯（党建好故事  江 风 据浙江省智能制造专家委员会消息）8月15日，浙江省智能制造专家委员会（以下简称“浙智专委”）召开2026年专家服务组组长工作会议。各专家组组长围绕上半年工作开展情况、现实堵点与难点以及下一步工作计划，展开了务实而深入的交流。徐纪平主任主持会议并作总结讲话。

一、各组实践：场景切入，一线破题

各专家组上半年的工作虽推进阶段各有差异，但共同指向一条核心路径——沉下去、找场景、抓试点。

“揭榜挂帅”激活场景落地。从萧山组的实践来看，其核心亮点是"深度介入、全流程跟踪"的标杆培育模式——从企业调研、场景论证、方案评审、实施跟踪到验收推广，专家组全程参与。作为首批五个省级人工智能赋能制造业试点县之一，萧山经一年实践形成的成熟做法，被认为具备向全省推广的价值。永康组以五金行业为主战场，两次走访21家重点企业，形成21份深度诊断报告和一份行业调研报告，获市领导专项批示。在服务过程中，专家组同步推进企业数据底座建设和物联网覆盖摸底，为AI场景落地夯实数字化基础。协助永康开展AI场景需求征集，33个项目申报，经评审7个正式启动实施。专家组同步参与起草专项行动计划。新昌组则以“两新融合”试点县申报为突破口，全程协助入选并连续三年获得省级经费支持。在AI应用场景“揭榜挂帅”中，列了8个场景后企业一报就是18个项目，经评审6项正式启动。在推进AI试点的同时，新昌组持续巩固数字化改造成果，协助中小企业完善数据采集与治理能力。柯桥区同样通过“揭榜挂帅”推动场景落地，30家单位申报，十余项进入实施。

主动破局：不等政策、不靠补助。东阳组去年完成三个行业调研、梳理20个共性场景，在补贴政策未出台的情况下，专家组变“被动等政策”为“主动创条件”，通过行业沙龙、轻量化场景应用破局，在十多家中小企业推进AI智能接单、智能看板、AI工作流等应用。同时，精益制造专业组深入东阳开展“面上讲座+一对一入企诊断”，为6家企业出具针对性诊断报告，切实夯实精益生产根基。

深度服务：标杆培育与价值验证。萧山组上半年深度服务企业15家次，支撑138家数字化改造通过验收（原定目标117家），完成数全市第一。牵头辅导万向一二三成功入围省级未来工厂试点，推进冲压全链路质量管控等项目入围区级"揭榜挂帅"场景。专家组还积极支撑杭州市人工智能国家先进制造业集群申报，参与萧山区人工智能未来产业先导区验收，并联合经信部门开展青年干部"红领智造"专题培训。在推进AI场景的同时，专家组持续跟踪企业数据底座建设情况，确保数字化底座能够支撑智能化应用。龙游组正推动在龙游造纸行业开展AI赋能试点，聚焦废纸分拣场景打造行业标杆。

各地因地制宜各有探索。义乌组依托商贸大模型与针织服装行业数据，聚焦研发设计、智能调度、AI质检等链路，打造标杆。在推进AI应用的同时，义乌组协助企业做好数字化基础补课，特别是数据联通和物联网覆盖，确保AI应用有“数”可用。嘉善组在家居行业下行压力下主动转向半导体行业，完成5家企业调研。江山组以变压器行业为特色，引导龙头企业向电力电子变压器方向转型。舟山组聚焦船舶修造行业探索“AI+安全”方向。嵊州组以纺织印染行业为主推动AI视觉检测落地，同时协助嵊州举办数字化专题培训，从建好数据底座到中小企业数字化落地实践，为企业数字化转型提供实操指导。海盐组围绕紧固件行业AI检测设备应用开展调研，在调研中同步关注企业数字化基础水平和精益管理现状，为后续因企施策提供依据。滨江组以生物医药、集成电路等多元产业为特色协助做好标杆培育。余姚组聚焦小家电、汽车零部件等行业推进工艺优化、智能排产等场景。平台组则围绕数据治理形成“先有场景、再有数据”的核心判断，为各专家组提供了方法论共识。

二、问题剖析：政策、数据、人才三重堵点

各组长坦诚交流了推进过程中的共性难题。

政策驱动不足是普遍反映。东阳、海盐等多地因地方补贴政策未落地，企业观望情绪浓厚，试点工作推进困难。部分县域受约束，操作空间受限。

数据底座薄弱。家居、纺织等传统行业中小企业数据联通和质量均有较大提升空间。相当一部分企业的数字化改造仅停留在“面上覆盖”，数据采集不完整、不实时、不贯通的问题仍然突出，物联网覆盖率偏低。企业在不清楚数据价值的情况下不会盲目投入，平台组专家建议确立“先有场景、再有数据”的务实路径。这恰恰说明数字化转型基础工作的重要性——没有坚实的数据底座和可靠的物联网覆盖，智能化升级就是空中楼阁。精益管理短板依然突出。不少中小企业在推进智能化之前，连基本的精益生产体系都尚未建立，生产流程不规范、数据口径不统一、管理标准缺失，导致AI模型训练缺乏高质量的数据输入。精益制造专业组在多地调研中发现，企业“重硬件投入、轻管理优化”的现象仍然普遍。

复合型人才短缺。既懂算法又懂行业工艺的专家稀缺，多数专家出身数字化转型，AI领域专业能力亟待提升。服务商层面同样存在缺口，永康组反映企业AI场景需求真实存在，但能找到的合格服务商有限，供需匹配缺口明显。 

三、锚定方向、压实责任

徐纪平主任在听取全部汇报后作总结讲话，围绕形势判断、上级精神、工作部署、队伍建设四个方面，对下半年及今后一段时期的工作作出系统安排。

徐纪平指出，当前我省AI+制造正从“起步迷茫期”转向“认知提升、需求释放”的关键窗口期。省级专项文件与现场会即将落地，机遇与责任并存。

他回顾了工作推进历程：2024年数字化改造名义上基本完成，但实事求是地讲，部分企业的数字化基础仍不够扎实，物联网未全覆盖、数据未全贯通、精益管理远未到位。智能化概念刚提出时，各方普遍处在学习适应阶段，基层存在迷茫心态。进入2026年，通过持续调研走访与试点探索，形势明显向好。特别是部分县域坚持从场景切入、以试点破局，有效带动了落地应用整体起势。

他专门就“三门必修课”作出系统阐述。他指出，企业迈向智能化，必须系统补齐“精益管理、数据底座、物联网覆盖”三门基础课。精益管理是前提——生产流程不规范、管理标准不统一，AI模型训练的数据质量就无从保证；数据底座是基础——没有完整、实时、贯通的数据，AI就无“原料”可用；物联网是通道——设备不上网、数据不上云，智能化就只是纸上谈兵。他要求各专家组在推进AI场景落地的过程中，必须同步摸排企业的三门课完成情况，分类指导、因企施策。对于数字化基础薄弱的中小企业，要引导其先补课、再升级，绝不能脱离实际搞“跨越式”跃进。

他同时坦诚指出发展不平衡问题，要求各专家组之间加强横向交流，通过工作对比、经验分享实现相互启发、共同提升。

他要求下一步工作：

第一，坚持场景切入，落实“有场景、有试点、有政策”。无论是试点县还是非试点县，推进制造业智能化必须有实实在在的抓手，否则工作就会悬空。要从立项、揭榜评审、启动跟踪、验收到推广全链条盯牢关键节点。场景确定阶段专家要提前介入研判可行性，同时评估企业的数字化基础是否具备承接条件，数据底座和精益管理是否到位。方案评审环节严把甲乙双方资质关，特别关注数据采集、治理和物联网覆盖方案的可行性。试点完成后第一时间做好案例沉淀与复制推广，形成“试点→总结→推广”的完整闭环。目前萧山第一批试点已形成30多家企业可分享的智能体成果，柯桥、新昌、永康等县已启动“揭榜挂帅”。尚未启动的县域，专家组要主动提出建议。

在工作思路上，要从“细分行业”转向“细分领域”。过去数字化改造按细分行业条块分割推进，但AI应用很多场景是跨行业通用的，质检、排产、运维在领域内逻辑高度相通。转向“细分领域”统筹，能够打破行业壁垒，大幅提升场景复用率。

第二，打造两级样板，构建梯度培育体系。一是县域治理样板，总结县级层面统筹推进的组织模式与政策体系；二是企业升级样板，梳理从精益筑基、数字化补课、单点场景突破到全域智能的完整路径。

企业智能化是循序渐进的过程，起步一定是精益化夯实基础、数字化积累数据、单点场景突破，最终目标才是全域智能体，不能违背规律一蹴而就。徐纪平特别指出，在智能化样板打造过程中，要注重挖掘那些“精益管理扎实、数字化基础过硬”的先行企业案例，同时也要筛选“通过补课实现跃升”的追赶型案例，为不同起点的企业提供差异化参照。AI如何真正落地工业各领域，全国都没有成熟固定的经验，试点是解决落地问题最主要的途径，也是形成推广标杆的核心方式，这和当年推进数字化改造的打法一脉相承，只是内容更复杂、技术要求更高。

第三，主动靠前服务，配合做好试点县与标杆企业申报辅导。后续申报工作启动后，专家组要积极配合，帮助编制方案、打磨申报文本。当前基层普遍存在短板：不少工作人员对人工智能基础知识掌握不足，对政策精神本质把握不到位，“干是在干，但不知道所以然”。对数字化转型和精益管理的基础要求同样理解不深，方案编制中往往忽视数字化底座和精益前置条件的论证。文件正式出台后，全体专家要先学一步、学深一层，重点帮扶有基础、有潜力的区县和企业。

针对专家队伍现状，徐纪平提出两点核心要求：

一是加强自身学习，在实践中迭代进化。AI是前沿新兴技术，没有人生来就懂，必须坚持“干中学、学中干”。技术路径不搞一刀切，不同企业基础差异极大，“有的企业精益管理还没到位、数字化还没走稳，你就让他跑步搞智能化，这不现实。我们的工作要分类指导、分层推进。”

二是增强主动意识，主动对接下沉服务。基层工作千头万绪，很多区县、企业不是不想干，要么是不好意思主动请专家，要么是工作优先级还没排上来。专家组不能等靠要，必须主动联系、主动调研、主动上门。在服务中要注意兼顾数字化深化与智能化升级两条线，对数字化基础薄弱的企业先帮其补课，对基础较好的企业着力推进AI场景落地，做到因企施策、精准服务。

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