當下，全球處于新一輪科技革命與產業變革的關鍵節點，AI(人工智能)成為全球經濟發展競爭的焦點。據工信部統計數據，我國傳統產業規模龐大，占制造業比重超 80%。傳統產業企業借助人工智能，有望優化生產流程、大幅提升效率、降低生產成本，實現跨越式發展。

2024年12月份，中央經濟工作會議將“人工智能+”行動列為發展新質生產力的重要方向，工信部也宣布2025年全面實施“人工智能+制造”行動。全國人大代表，中天鋼鐵集團黨委書記、董事局主席、總裁董才平認為，我國傳統產業企業雖然迎來了人工智能發展的大好機遇期，但也面臨技術、創新、成本、標準等問題。具體主要表現在：缺乏頂層設計規劃，常局限于個別環節或局部業務；研發創新能力薄弱，內部研發團隊規模小、技術水平有限；投入升級成本較高，涵蓋硬件購置、軟件開發、數據治理等；行業標準需要完善。

為此，董才平提出4點建議。

一是制定整體規劃，促進技術融合。建議組織人工智能專家團隊深入傳統產業企業，系統性規劃人工智能布局，確保各環節協同發展。同時，搭建跨企業技術交流與數據共享平臺，制定統一數據接口與技術規范，打破“數據孤島”，促進數據流通與技術兼容。

二是搭建相關平臺，推動產學研一體化。搭建“產學研精準對接平臺”，定期收集企業技術需求，促成雙方高效對接，共同推動科研成果落地；建立智能制造示范基地和產業化平臺，推廣相關應用案例，帶動傳統產業企業轉型升級。

三是優化投入模式，降低應用風險。建議相關部門出臺有針對性的扶持政策，如人工智能專項貸款、補貼、稅收優惠等，切實降低傳統產業企業的推廣應用、升級改造成本，減輕企業資金負擔。同時，行業專家、技術骨干為企業免費咨詢診斷，評估長期效益，制訂成本控制與收益預測方案，提高企業應用積極性。

四是加快標準制定，規范行業發展。建議相關部門和行業協會組織力量，針對傳統產業企業應用人工智能的各個領域，制定統一、規范的行業標準；明確數據采集、模型構建、算法應用等方面的標準規范，確保不同企業產品和服務質量的一致性；加快推動標準互認，將人工智能模型性能（如預測準確率、響應延遲）納入傳統產業設備招投標評分體系，倒逼供應商提升技術適配性，推動行業健康有序發展。

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