把未来五年最关键的变革力量搞明白，成了在沪全国人大代表专题调研的重点。他们瞄准了“扎实推进新型工业化”的主题，到企业、园区和高校去实地考察，想给国家的“十五五”规划多提几个好点子。这次调研就是想弄清楚：人工智能已经深入到各行各业了，怎么才能让它变成推动生产力飞跃的大引擎？到多个园区和工厂一探究竟，代表们看到了AI带来的可喜变化。机器人不再只是替人干体力活，还能帮着写代码、做客服甚至画画。在生产线上，老掉牙的传统机器人正在被“智能工人”取代。过去想换种材料得工程师手动改程序，现在机器人能自己看懂需求。张帆代表举了个特高压变压器的例子，这种绝缘纸板的配方以前一直被外国卡住脖子，后来用AI算法一算配方就出来了——输入一堆数据，最优解立马就吐出来。 不过问题也不少。很多工厂虽然搞了自动化产线、攒了海量数据，却因为系统不兼容、标准没统一，数据都锁在各自的系统里动弹不得。这堆数据就像孤岛一样没法共享，“一堆数据不知道怎么用”成了很多传统企业的通病。代表们发现这只是表象，真正难的是我们的高端制造业要往高端化、绿色化、智能化转的时候遇到的系统性挑战。比如绿色技术开发不顺，大家的数据标准不一样、安全机制也不完善，国产设备还面临标准不互认的麻烦。 跟搞人工智能的企业聊了聊，大家都认识到了一个道理：AI和制造业的融合可没那么简单，它不是把技术和产业简单叠加在一起就能成的，而是要把整个生产逻辑都彻底改一遍。代表们建议得用实际场景来带动大家的积极性，赶紧把工业机器人给换了，把生产线往智能化改造上引。多学学特斯拉、宝钢那些“灯塔工厂”、商飞的5G智能工厂是怎么做的，多支持“无人工厂”和“智能工厂”的发展。 为了解决数据不通的问题，得赶紧搭建一个覆盖全产业链的智能数据平台。最好是国家出面推动一下工业数据采集的标准体系建设，把企业间的数据连接起来。在保证安全的前提下，还得琢磨琢磨怎么建立行业数据共享机制，让数据真正变成驱动创新的轮子。 人才也是重中之重。这次调研不光去了工厂，还跑到了上海交通大学、上海科技大学这类高校里转了一圈。陈达代表说学校里的科研气氛很浓，好多理工男从大一就开始参加AI项目甚至创业孵化了。“以后的工程师不能只会修电器了。”大家觉得复合型人才是未来的核心驱动力，可调查下来发现现在既懂制造工艺又懂AI的人才少得可怜。