数字化是产业发展的核心驱动力，AI作为关键引擎，重塑产业格局，赋能新质生产力。它既能改造传统产业，推动多环节创新与绿色转型，又能培育新兴及未来产业，助力弯道超车。在数字化推动产业发展过程中，AI在不同产业领域发挥着重要作用，且各地也在积极探索相关发展路径，那么AI在赋能各产业发展以及地方推动产业数字化进程中，有哪些可借鉴的实践经验与合作模式？日前，一场关于数字化与产业发展的对话在石狮举行，来自科技部门、科研机构及企业界的嘉宾围绕AI与产业发展的诸多问题展开深入交流。本期民企会客厅邀您共同探讨。
打破传统产业经验依赖
主持人：AI如何打破传统产业经验依赖，实现全环节智能化重构？
吴忠泽：当前全球经济下行，贸易壁垒加剧，国内要素成本上升，传统产业面临诸多挑战。在此背景下，构建全国统一大市场，释放数据要素价值十分关键。通过将AI与数据要素相结合，能够助力传统企业在研发、制造、销售等环节实现技术创新与资源优化。比如在新药研发领域，传统研发模式存在瓶颈，而AI辅助新药研发可以突破这些限制；在制造业，智能制造技术能帮助企业对生产流程进行智能监测，推动绿色化转型。
王涛：传统制造模式依赖管理者经验，难以适应复杂多变的市场和用户需求。企业迫切需要借助AI技术与大数据分析，实现从经验管理向智能化、数字化管理转变。通过对设备状态、材料、运营等多维度的数据分析，为企业决策、生产安排、产能提升等赋能。以西门子为例，其通过设备传感器数据预测故障，通用电气利用机器学习优化维护周期，这些都是AI助力智能化生产优化的体现。
陈文胜：全球已从“实业时代”迈向“国运虚体时代”，数字化转型成为经济增长新引擎。以招商模式为例，传统招商模式存在信息量少、信息流通不畅、效率低等问题，而数字化招商基于大数据与AI技术，具有显著优势。通过AI匹配可提升招商效率、缩短决策周期，精准对接企业信息与需求；招商主体能实时掌握项目进展，灵活调整政策，降低成本并推动项目落地，这也是AI在招商领域赋能传统模式的体现。
助力产业生态协同共进
主持人：从单点突破到全局协同，AI赋能需要怎样的生态支撑？
吴忠泽：AI凭借强大的数据处理与智能决策能力，成为新能源汽车、机器人等新兴领域实现弯道超车的关键因素。全国“两会”明确部署了商业航天、低空经济等新兴产业的发展，脑机接口、量子信息等九大未来产业赛道也已开启全球竞争。在产业互联网平台，AI可优化资源协同；在低空经济领域，智能调度技术推动无人机物流场景落地；通用人工智能为虚拟场景应用提供基础支持。
王涛：在制造业实践中，AI大模型工具如火山方舟等，具备立体化AI开发服务、强大模型训练、数据闭环与移动决策支持等优势，还提供开源功能便于二次开发。这些工具可应用于制造业多个领域，如结合火山方舟与其他工具优化代制库存管理，通过动态算法实时调整库存策略；实现工业视觉检查、排产预测协同、智能交付协同，利用AI与数据大模型模拟评估风险，优化交付流程；助力复杂工艺优化，提高能源效率。
陈文胜：我提出“五维数字生态招商系统”理论，当前的竞争是生态系统的竞争，需要补齐资本、金融等环节短板。以泉州为例，可利用本地、全国及全球的商协会资源等，通过宣传品牌、与多平台合作，发挥强大的资源整合能力，提供全方位数字化服务，形成服务闭环。在招商模式创新上，倡导与全球商协会、高校校友会建立合作，发展合伙人，共同构建商业模式，共享数据资源，推动招商行业发展。
朱润东：人是数字经济核心，企业应深入思考在AI时代如何充分发挥人的作用，实现可持续发展。建议泉州建立算法创新实验室，借鉴江苏等地经验推动技术研发；构建开源社区，培育良好算法生态；培育公民数据科学家团队，降低算法应用难度，激发全民创新活力。
应用“人机协同”解决方案
主持人：当算法主导决策时，企业如何平衡效率与风险？
朱润东：算法应用存在多重风险。技术层面，可能出现过度追求精准导致机器难以负荷，以及算法黑箱带来的不可解释性问题；业务层面，过度依赖算法会削弱企业商业判断能力，盲目复制成功模式易引发业务脆弱性；数据层面，存在风险偏见放大、数据泄露隐患。对此，应采用“人机协同”解决方案，强调数字算法只是工具，人始终是数字经济的核心。同时，要建立算法审计机制，保障算法安全可靠。企业还需正确看待算法收益，区分硬收益与软收益，通过合理的投入产出核算评估算法价值。
王涛：企业在应用AI过程中，需做好问题记录与分析，将专家经验与AI模型结合，实现问题预警与智能解决方案推送。同时，数据治理至关重要，数据安全是首要任务，涵盖数据存储安全、数据流通安全以及治理合规等方面。
记者手记
在AI变革中
绘就产业数字化新图景
这场关于数字化与产业发展的对话，回响的是“变革”与“机遇”这两个关键词。当AI成为产业发展的关键引擎，我们真切感受到数字化浪潮正以前所未有的力量重塑着产业格局。
在传统产业领域，AI的渗透并非一蹴而就，却已展现出强大的改造力。吴忠泽提到的AI辅助新药研发突破瓶颈、智能制造推动绿色转型，王涛分享的西门子设备故障预测、通用电气维护周期优化案例，都在诉说着同一个事实：传统产业的研发、制造、销售等环节，正借助AI与数据要素的结合，摆脱经验依赖，迈向智能化、数字化的新台阶。就连陈文胜聚焦的招商领域，也因AI的加入打破了传统模式的桎梏，让资源对接更精准、项目落地更高效。这让我们看到，传统产业不是数字化转型的旁观者，而是深度参与者，AI正为它们注入“老树发新芽”的活力。而陈文胜以泉州为例提出的资源整合模式、朱润东建议的算法生态建设，更凸显了地方在推动数字化进程中，需要从技术研发、生态培育、资源协同等多维度发力。这不再是单一企业的单打独斗，而是产业生态的协同共进，AI就是串联起这一切的关键纽带。
当然，变革之路不可能平坦。朱润东和王涛对AI算法应用风险的剖析，也提醒着我们：技术是工具，人始终是核心，只有平衡好技术创新与风险防控，才能让数字化转型行稳致远。
未来已来，当更多产业插上AI的翅膀，当更多地方找到适合自身的数字化路径，一幅产业高质量发展的全新图景也便徐徐展开。（剑平）