“人工智能（885728）是推动服务型制造高质量发展的核心驱动力。”全国政协常委、中国工程院院士钱锋建议，抢抓人工智能（885728）爆发式发展的战略机遇，推动数智技术赋能服务型制造，强化制造业领域数智化平台支撑，提升工业数据共享和融合利用能力，加强服务型制造数智化转型综合保障。
钱锋在调研中发现，当前，我国服务型制造与发达国家相比仍有较大差距，面临变革性数智技术应用突破不足、高能级数智平台培育不够、跨领域数据要素（886041）融合利用不充分、政策体系统筹整合不足等问题。
针对工业操作系统、工业软件、高端传感器（885946）等高度依赖进口，大模型的可靠性和精确度尚未达到工业级应用要求，难以深入核心制造环节等问题，钱锋建议，设立服务型制造关键技术创新专项，构建服务型制造共性技术平台，重点突破工业操作系统、工业软件、智能感知等关键核心软硬件瓶颈，加强面向工业场景的多模态AI算法研究，大力发展智能定制服务、全生命周期（883436）管理、智慧供应链管理等新型服务模式。
“建议设立‘AI for Engineering’创新专项，攻关工业具身智能系统，构建融合工业大模型决策逻辑与人类知识经验、链接人类智慧与（HPE）智能体的‘群体智能’体系，实现人机协同智能决策。”钱锋说。
如何强化制造业领域数智化平台支撑？钱锋建议：着力构建以数据驱动和智能决策为核心的新型“工业大脑”，大力推进研发、生产、采购、维保、运营等多环节协同的智能原生应用；聚焦集成电路、生物医药、机器人等领域，培育垂直领域具有全球影响力的产业互联网平台；依托特色产业园区和生产性服务业功能区，吸引国内外龙头平台集聚，推动头部平台企业加快国际化布局。
在提升工业数据共享和融合利用能力上，钱锋建议：支持头部企业攻关多源异构数据融合决策、长尾场景样本合成、智能数据标注等关键技术；加快构建重点领域行业机理模型，形成一批高质量工业语料库和数据集；支持产业聚集区建设数据治理服务平台，完善数据采集设施和治理工具；建立数据资源地图，打造行业数据供需对接平台；加快推进数据标准体系和共享机制建设，推动AI从单点应用向全局协同演进。
钱锋还建议：出台“AI+服务型制造”专项行动方案，将服务型制造与智能制造协同发展融入政策、标准、统计体系及政府考核、国企绩效评价指标中；鼓励各级产业基金设立服务型制造子基金；建设“AI+服务型制造”创新发展示范区、产业集聚区和公共服务平台，支持服务型制造咨询和服务机构成长；推动数据要素（886041）与业务场景深度融合，增强服务型制造创新能力。
