趋势一 数据从成本变为价值增长引擎 - 传统制造行业普遍存在数据孤岛、数据不标准化、数据质量低的问题，数据分散在不同系统（ERP、MES、CRM等）中，导致AI算法难以高效训练 [1] - 破解数据孤岛和质量难题的关键是构建"技术筑基、治理护航、场景驱动"的有机体系，分三个层次推进：夯实数据底座（工业互联网平台整合系统）、建立治理规则（提升数据质量）、实现价值落地 [1][2] - 通过"边修路、边立规、边创效"路径，企业可在18~24个月内实现数据可用性提升60%、算法开发效率倍增的突破，将数据从成本项变为价值增长引擎 [2] 趋势二 既懂业务又懂AI的跨界人才成刚需 - AI+制造业应用仍处于起步期，传统行业转型存在痛点：制造业专业性和多样性强，不同行业或产业链环节技术需求差异大，难以通过通用模型解决所有问题 [3] - 制造业场景多样性导致颠覆性创新可能性较小，企业采用AI动力不足 [3] - 传统行业一线员工对"AI+"有顾虑（担心被取代或被监控），管理层缺乏AI系统认知，导致AI项目推进受阻 [3] - 企业缺乏既懂业务又懂AI的跨界人才，AI团队与业务团队沟通不畅导致项目无用功 [4] 趋势三 创新链与产业链加快"无缝对接" - "行业+AI+科研"三位一体协同机制至关重要，可采取科研团队"驻场式"合作，科研人员以"项目合伙人"身份参与产品全生命周期，实现实验室技术到实际场景的深度融合 [5] - 依托重点园区设立试验区，为技术成果提供中试条件与应用反馈，形成产业"图谱"与技术"地图"联通系统 [5] - AI对接网络可打通产业需求与科研成果，生成适配方案与模拟部署效果，提升企业引入新技术效率及信心 [5]