问题——制造业转型进入“深水区”，智能化升级需求迫切。
当前，全球产业竞争正在从单一要素比拼转向数据、算法、算力与工程体系的综合较量。
人工智能与制造业融合度，正在成为衡量产业韧性与创新能力的重要标尺。
对湖南而言，工程机械、汽车制造、电子信息等产业基础较为完备，但也面临传统制造效率提升空间受限、关键环节智能化不足、核心技术受制于人等现实挑战。
如何把科研优势转化为产业优势，把局部创新扩展为系统能力，成为加快高质量发展的关键命题。
原因——外部竞争加剧与内部升级叠加，倒逼“换道提速”。
一方面，新一轮科技革命加速演进，智能制造的技术迭代周期缩短，关键软硬件、工业软件与高端传感等领域竞争更趋激烈，“卡脖子”环节对产业安全与成本控制影响显著。
另一方面，制造业向高端化、智能化、绿色化迈进，企业需要通过智能工厂、数字车间等方式实现降本增效、提质增安，而这背后离不开原创技术突破、工程化能力和人才供给的系统支撑。
会议上，王耀南提出，应把握人工智能赋能制造的窗口期，以更强力度推进技术攻关、生态构建和人才培养，形成可持续的竞争优势。
影响——融合深则动能强，带动产业链整体跃升。
人工智能向制造端渗透，不仅是单点设备的自动化升级，更是研发设计、工艺优化、质量检测、运维管理到供应链协同的全流程再造。
对优势产业而言，融合将推动产品从“能用”向“好用、耐用、可预测维护”升级，推动企业从“规模扩张”转向“质量效益”提升；对产业链而言，有望带动关键零部件、工业传感、控制系统、工业软件等配套环节加快发展，形成新的增长点。
特别是具身智能、集群机器人协同控制等前沿方向，一旦在工程场景率先实现突破，可能带来生产组织方式与工厂形态的变化，促进传统产业改造升级并催生新业态。
对策——聚焦“三个持续发力”，以系统工程推进落地见效。
第一，强化基础研究与前沿布局，筑牢技术根基。
王耀南建议，围绕智能制造领域的关键短板组织攻关，面向具身智能、群体协同等前沿方向提前布局，争取实现原创突破，形成可复制的核心技术与关键产品。
具身智能被视为未来重要技术方向，将促进机器在复杂环境中实现感知、决策与执行的闭环能力，为柔性制造、危险作业替代与复杂装配等提供新路径。
湖南具备相关科研平台基础，应在关键节点敢闯敢试，加快培育面向产业场景的技术体系与产业链条。
第二，构建产学研用协同生态，激活产业动能。
推动人工智能在制造业落地，关键在于把算法能力与工程场景深度耦合。
要发挥龙头企业牵引作用，以工程机械、汽车制造、电子信息等为主战场，围绕典型工艺与共性需求打造示范项目，推动更多智能工厂、数字车间建设，带动上下游协同改造。
同时，完善成果转化链条，建设中试验证与工程化平台，打通从实验室到生产线的“最后一公里”，让技术迭代在真实场景中持续优化、快速定型。
第三，健全人才培养体系，夯实发展支撑。
产业升级归根到底是人才竞争。
应面向制造业智能化需求，打造跨学科、复合型人才梯队，推动人才链与产业链、创新链精准对接，既培养懂算法、懂数据的人才，也培养懂工艺、懂装备、懂现场的工程人才。
王耀南以湖南大学的探索为例介绍，该校构建“机器人+”多学科交叉培养模式，通过项目制教学等方式提升学生工程实践能力，并在校企合作和成果转化方面推进技术验证与装备产业化，力求让科研成果更好服务产业发展。
这类以需求牵引、校企协同、工程导向的人才培养与转化机制，有助于缓解制造业智能化进程中“会用的人不够、能做的人更缺”的结构性矛盾。
前景——以优势产业为基座，以前沿方向为突破口，形成标杆路径。
综合看，湖南推动“人工智能+制造”具备三重基础：一是制造业门类较全、应用场景丰富，便于开展规模化示范；二是科研力量与平台资源具备积累，有条件在关键技术上取得突破；三是创新生态不断完善，为企业转型提供土壤。
下一阶段，能否打造全国标杆，关键在于坚持长期主义与系统推进：既要在关键核心技术上持续投入，也要在数据要素、标准体系、工业软件、算力平台和安全治理等方面协同发力；既要“抓大项目、树样板”，也要让中小企业通过平台化服务获得可负担、可复制的智能化方案。
随着更多示范场景落地、更多工程化成果转化，湖南有望在“人工智能+制造”融合发展中形成具有辨识度的路径与经验。
从“制造大省”到“智造强省”的跃迁，既需要科技创新的硬实力，更考验制度创新的软环境。
王耀南的建言为湖南乃至全国提供了可借鉴的发展路径：以问题为导向突破技术壁垒，以生态思维整合创新资源，最终实现“智能+”与实体经济的化学反应。
这场产业变革的浪潮中，唯有将战略定力转化为行动合力，方能在全球竞争中赢得主动。