最近，記者對(duì)重慶摩托車產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了調(diào)查，試圖從這個(gè)傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)的智能化實(shí)踐中，找到一些答案。

第一道坎：數(shù)據(jù)質(zhì)量差，AI成了“無(wú)米之炊”

AI落地的第一個(gè)難題，是數(shù)據(jù)。

“工業(yè)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)完全不同。”一位業(yè)內(nèi)人士告訴記者，“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化，但工業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源復(fù)雜，有設(shè)備數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)，格式不統(tǒng)一，標(biāo)準(zhǔn)不一致，很多還是孤島狀態(tài)。更關(guān)鍵的是，企業(yè)擔(dān)心數(shù)據(jù)泄露，不愿意共享。”

沒(méi)有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，AI模型就無(wú)法訓(xùn)練，更談不上應(yīng)用。這是“AI+制造”落地的第一道坎。

重慶摩托車產(chǎn)業(yè)的做法是，先把數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建起來(lái)。作為宗申、隆鑫等龍頭企業(yè)信息化的主要服務(wù)商，從宗申產(chǎn)業(yè)集團(tuán)孵化出來(lái)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)忽米科技，通過(guò)平臺(tái)連接設(shè)備，整合多源數(shù)據(jù)，打通產(chǎn)業(yè)側(cè)、企業(yè)側(cè)、社會(huì)側(cè)數(shù)據(jù)資源，形成覆蓋企業(yè)、政府、教育的多維數(shù)據(jù)湖。目前，相關(guān)平臺(tái)已連接近200萬(wàn)臺(tái)工業(yè)設(shè)備，積累了海量工業(yè)數(shù)據(jù)。

但數(shù)據(jù)整合只是第一步，更難的是讓數(shù)據(jù)安全流通。隆鑫通用與忽米科技聯(lián)合建設(shè)的“摩托車可信數(shù)據(jù)空間”，2025年7月入選國(guó)家數(shù)據(jù)局首批可信數(shù)據(jù)空間試點(diǎn)。這個(gè)試點(diǎn)的核心，是構(gòu)建技術(shù)、管理、制度三位一體的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系，既讓數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)鏈上流動(dòng)起來(lái)，又保證數(shù)據(jù)安全可控，讓企業(yè)敢共享、流得動(dòng)、用得好。

在這個(gè)數(shù)據(jù)空間里，人工經(jīng)驗(yàn)被轉(zhuǎn)化為機(jī)器可學(xué)習(xí)的標(biāo)注數(shù)據(jù)。比如，質(zhì)檢工人多年積累的缺陷識(shí)別經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)標(biāo)注轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓AI模型學(xué)會(huì)識(shí)別產(chǎn)品缺陷。這種“人工經(jīng)驗(yàn)數(shù)字化”的方式，為視覺(jué)質(zhì)檢、故障預(yù)測(cè)等AI應(yīng)用提供了高保真數(shù)據(jù)支撐。

第二道坎：應(yīng)用場(chǎng)景不清晰，AI成了“花架子”

數(shù)據(jù)有了，AI就能落地了嗎？不一定。

很多企業(yè)引入AI后發(fā)現(xiàn)，技術(shù)很先進(jìn)，但不知道用在哪。有的企業(yè)上了AI系統(tǒng),卻只是用來(lái)做數(shù)據(jù)展示，成了“花架子”；有的企業(yè)盲目追求“無(wú)人工廠”，結(jié)果投入巨大，效果有限。

“AI不是萬(wàn)能的，關(guān)鍵是找到真正有價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景。”一位企業(yè)負(fù)責(zé)人說(shuō)，“制造業(yè)的痛點(diǎn)在哪，AI就應(yīng)該用在哪。”

重慶摩托車產(chǎn)業(yè)的做法是，圍繞生產(chǎn)制造的真實(shí)痛點(diǎn)，構(gòu)建全流程AI智能體。

在宗申動(dòng)力的摩托車發(fā)動(dòng)機(jī)總裝車間，AI智能體不是擺設(shè)，而是真正干活的“數(shù)字工匠”。生產(chǎn)線上，AI智能體實(shí)時(shí)追蹤生產(chǎn)進(jìn)度、精準(zhǔn)定位質(zhì)量問(wèn)題，能預(yù)判零件偏差、動(dòng)態(tài)優(yōu)化排程，甚至自動(dòng)觸發(fā)供應(yīng)鏈補(bǔ)貨。這些智能體具備“感知-決策-執(zhí)行”閉環(huán)能力，從被動(dòng)響應(yīng)升級(jí)為主動(dòng)預(yù)判。

 

巴南區(qū)宗申集團(tuán)摩托車生產(chǎn)廠房里，工人正在開(kāi)足馬力生產(chǎn)越野摩托車。（本報(bào)資料圖）通訊員 劉紀(jì)湄 攝

更重要的是，這些智能體不是孤立運(yùn)行，而是協(xié)同工作。忽米科技為宗申動(dòng)力打造的覆蓋研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、供應(yīng)協(xié)同、智慧營(yíng)銷、經(jīng)營(yíng)決策、用戶服務(wù)的全流程智能體矩陣，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備數(shù)據(jù)、信息數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的融合，達(dá)成全局統(tǒng)籌與智慧協(xié)同。

這種全流程智能體的價(jià)值在于，它不是簡(jiǎn)單的自動(dòng)化，而是讓AI真正理解生產(chǎn)邏輯，能夠像有經(jīng)驗(yàn)的工人和管理者一樣思考和決策。

第三道坎：?jiǎn)未颡?dú)斗難成事，需要產(chǎn)業(yè)協(xié)同

即便解決了數(shù)據(jù)和場(chǎng)景問(wèn)題，單個(gè)企業(yè)的AI應(yīng)用仍然面臨挑戰(zhàn)：技術(shù)迭代快，投入成本高，人才儲(chǔ)備不足。

“AI+制造不是單個(gè)企業(yè)能干成的事，需要產(chǎn)業(yè)協(xié)同。”一位產(chǎn)業(yè)觀察者指出。

重慶摩托車產(chǎn)業(yè)的智能化實(shí)踐，形成了“政產(chǎn)學(xué)研金”協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)：龍頭企業(yè)宗申、隆鑫等提供真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)資源；忽米科技等工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)提供技術(shù)底座和智能體開(kāi)發(fā)能力；政府部門搭建產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)，推動(dòng)數(shù)據(jù)安全流通和標(biāo)準(zhǔn)制定；高校和科研機(jī)構(gòu)提供人才支撐和技術(shù)攻關(guān)；金融資本為產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)提供資金保障。

這種協(xié)同不僅體現(xiàn)在企業(yè)端，也延伸到政府端和教育端。

在政府端，產(chǎn)業(yè)招商AI智能體依托產(chǎn)業(yè)鏈圖譜和企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，能完成產(chǎn)業(yè)鏈全景分析、企業(yè)精準(zhǔn)畫像、投資機(jī)會(huì)研判。在高端摩托車等優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)分析中，能精準(zhǔn)測(cè)算全球市場(chǎng)規(guī)模、國(guó)內(nèi)銷量增速等指標(biāo)，為產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和精準(zhǔn)招商提供科學(xué)依據(jù)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)治理向智能化升級(jí)。

在教育端，“課程—實(shí)訓(xùn)—教學(xué)”一體化產(chǎn)教AI智能體體系，讓學(xué)生在校就能接觸真實(shí)工業(yè)場(chǎng)景。實(shí)訓(xùn)智能體覆蓋數(shù)據(jù)采集、工業(yè)機(jī)器人、微型產(chǎn)線等標(biāo)準(zhǔn)化模塊，提供全流程工程化實(shí)驗(yàn)任務(wù)；教學(xué)智能體支持個(gè)性化課程規(guī)劃、崗位能力匹配，培養(yǎng)懂AI、懂工藝的工業(yè)數(shù)字化復(fù)合型人才。忽米科技與各類院校共建實(shí)訓(xùn)平臺(tái)與數(shù)據(jù)中臺(tái)，通過(guò)資源共享、模型共建模式，為智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展筑牢人才根基。

這種多方協(xié)同的模式，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)、數(shù)據(jù)、人才、資本等要素的高效配置，讓AI技術(shù)從試點(diǎn)示范走向系統(tǒng)化落地。

破局之道：數(shù)據(jù)+場(chǎng)景+生態(tài)

重慶摩托車產(chǎn)業(yè)的實(shí)踐，為AI+制造落地提供了一個(gè)可參考的路徑：

首先，建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，破解數(shù)據(jù)孤島和流通難題。通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)整合多源數(shù)據(jù)，通過(guò)可信數(shù)據(jù)空間實(shí)現(xiàn)安全流通，將人工經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為機(jī)器可學(xué)習(xí)的標(biāo)注數(shù)據(jù)。

其次，圍繞真實(shí)痛點(diǎn)構(gòu)建全場(chǎng)景AI智能體。不是為了AI而AI，而是讓AI真正解決生產(chǎn)制造中的實(shí)際問(wèn)題，從單點(diǎn)應(yīng)用走向全流程協(xié)同。

最后，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)協(xié)同生態(tài)。單個(gè)企業(yè)的AI應(yīng)用容易陷入“孤島”，只有形成“政產(chǎn)學(xué)研金”協(xié)同，才能實(shí)現(xiàn)要素高效配置，推動(dòng)AI技術(shù)規(guī)模化落地。

作為全國(guó)最大的摩托車生產(chǎn)基地，重慶摩托車產(chǎn)業(yè)年產(chǎn)量超過(guò)800萬(wàn)輛，占全國(guó)三分之一。這個(gè)傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，或許能為更多制造業(yè)企業(yè)提供啟示：“AI+制造”不是技術(shù)問(wèn)題，而是系統(tǒng)工程。需要數(shù)據(jù)、場(chǎng)景、生態(tài)三位一體，才能真正落地生根。