全面解读|人工智能与智能制造协同互促：政策导向、发展态势、现实困境与突围之道
人工智能与智能制造的全方位深度融合，已成为新时期制造强国战略落地的重要引擎。当前，借力国家政策扶持与技术持续突破，我国制造业智能化升级稳步推进，然而在规模化落地阶段，仍面临核心装备与软件受制于人、跨领域复合人才匮乏等显著痛点与现实制约。全行业正聚焦自主可控、协同联动、绿色低碳、规范标准四大方向，依托技术攻关、人才孵化、标准建设、安全保障等多重路径，整体化解产业升级堵点，全面提速制造业全链路、全维度智能化转型，扎实驱动制造强国高质量发展进程。国家以《"十四五"智能制造发展规划》为顶层指引，确立新一代信息技术
大模型赋能产业数字化转型的机理、困境与路径
一、选题依据（一）国内外相关研究的学术史梳理及研究进展国内研究初期侧重大模型技术特征与产业数字化基础的关联，随后向应用层面深入。在技术适配方面，王健（2021）探讨了制造业中大模型与数据的融合路径，提出了模块化框架；李娜（2022）强调头部企业在金融领域的应用提升了风险控制效率。近期研究转向生态系统构建，中国信通院（2024）指出一站式AI开发平台降低了中小企业门槛，而吕小刚（2023）解决了数据碎片化问题，提出了“云边协同”方案。研究也呈现跨学科趋势，张敏（2022）分析了组织结构的重塑，赵伟（2023