在广东省高质量发展大会“智能制造与工业互联网”分会场上，中国工业互联网研究院院长鲁春丛发表了关于制造业数智化转型的深刻见解。他指出，当前全球正经历以智能化为核心的第四次工业革命，与前三次革命中机械化、电气化和自动化带来的生产力跃升不同，此次变革聚焦于实现无人化生产或人机协同作业模式。
制造业作为实体经济的基石，其发展态势备受关注。鲁春丛援引数据称，到2025年我国工业增加值预计达41.7万亿元，其中制造业增加值34.7万亿元，占GDP比重稳定在25%左右，连续16年位居全球首位。更值得关注的是，中国拥有全球最完整的工业体系，这为人工智能技术提供了全场景应用空间，成为数智转型的广阔蓝海。
工业互联网被视为实现智能化的关键载体。鲁春丛解释道，从数据产生到应用的全流程，需要泛在互联且安全可靠的支撑体系。通过深度融合操作技术（OT）与信息技术（IT），工业互联网打通了设备层到产业协同层的数据通道，为人工智能在工业领域的应用奠定基础。这种融合不仅涉及技术层面，更要求对行业工艺、技术、知识的深度理解。
针对转型路径，鲁春丛提出“T型战略”模型：横向通过IT技术集成研发、生产、供应链等环节，实现企业间数据互通；纵向通过OT技术连接设备、产线、工厂等层级，构建企业内部制造系统。这种“横向到边、纵向到底”的集成方式，能够形成数据全链路贯通，为智能决策提供支撑。他特别强调，转型需结合行业特性，通过多方协作机制打造具有中国特色的数字化品牌。
在推进“AI+制造”过程中，鲁春丛提出五大任务体系：建设数智基础设施以解决数据处理瓶颈，推进工业互联互通实现全要素采集，构建高质量数据集破解数据利用难题，发展工业智能体推动价值落地，构筑安全防护体系应对新型风险。其中，安全防护被视为重中之重——随着算法黑箱、对抗攻击等新威胁出现，工业大模型决策偏差可能直接导致生产事故，需建立覆盖数据、模型、网络、终端的全维度防护机制。
具体实施层面，鲁春丛建议企业建立AI应用分级分类制度，完善风险信息共享机制；通过监测预警体系实现风险早发现；使用安全认证设备并实施网络分区隔离；利用知识库优化降低模型幻觉，对训练数据实施全生命周期保护。这些措施旨在构建系统性安全屏障，保障数智转型平稳推进。
