趋势一数据从成本变为价值增长引擎 数据，既是人工智能赋能制造业的痛点，更是增长点。清华大学新闻与传播学院/人工智能学院双聘教 授沈阳发现，当前，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，很多企业的 数据依然分散在不同系统中（ERP、MES、CRM等），导致AI算法难以高效训练，无法提取有效洞 察。 "在传统制造业数字化转型过程中，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。"广电计量副总经理于莉莉认为，企业可以分三个层次推进。首先要夯实数据底 座，通过工业互联网平台整合ERP、MES等系统，像搭建"数据高速公路"一样实现多源数据的实时流动 与智能清洗；其次要建立治理规则，打破数据壁垒的同时，提升数据质量，让数据标准化、可利用。 最后的落脚点是价值落地。如同广电计量为头部车企所做的数字化转型蓝图，结合数字孪生和AI大模 型将数据转化为实际生产力；同步培育既懂制造又通数据的复合型团队，并通过参与行业数据生态建设 形成持续进化能力。"通过这种'边修路、边立规、边创效'的路径，企业完全能在18~24个月内实现数据 可用性提升60%、算法开发效率倍增的实质性突破 ...