当前，人工智能正加速重塑研发、制造、供应链与服务全链条，成为推动新型工业化的重要抓手。
对以民营经济活跃、制造业基础扎实著称的温州而言，如何让新技术真正“进车间、入产线、到岗位”，把算法能力转化为质量提升、成本下降与产品迭代的现实收益，是不少企业在转型升级中面临的共同课题。
围绕这一重点，温州市科技副总“智能应用”交流活动近日在温州理工学院举行，旨在通过经验交流与路径研判，提升科技副总运用新技术服务企业的能力，进一步打通科技成果向产业应用的“最后一公里”。
问题层面看，一些企业对人工智能应用仍停留在概念层、展示层：一方面存在“会说不会用、想上怕难”的顾虑，担心投入大、周期长、回报不确定；另一方面在数据基础、人才结构与管理流程上准备不足，难以支撑模型训练、流程再造与持续迭代。
更关键的是，人工智能应用不是单点工具替换，而往往涉及质量控制、设备维护、工艺优化、供应链协同等系统性改造，需要既懂产业又懂技术、还能推动组织协同的复合型力量。
原因层面看，温州产业以中小企业数量多、细分领域广为特点，企业数字化水平参差不齐。
部分行业存在设备类型复杂、数据标准不统一、生产节拍与质量指标难以量化等现实障碍，导致“数据不全、接口不通、场景不清”成为普遍瓶颈。
同时，人工智能应用的评估指标与投资决策体系尚需完善，不少企业更习惯以短周期、看得见的设备投资衡量成效，对算法与数据类投入的长期价值认识不足。
高校科研成果与企业需求在目标、周期、表达方式上也存在差异，供需两端需要更高效的对接机制。
影响层面看，人工智能与制造业融合的深度，直接关系到企业的创新速度与市场韧性。
能够率先实现工艺参数优化、缺陷检测自动化、设备预测性维护、能耗精细化管理的企业，往往在交付周期、良品率与综合成本上更具优势，也更有条件向高端化、品牌化延伸。
相反，若停留在低水平重复建设或盲目跟风，可能造成投入分散、效果不显，甚至形成新的“数字负担”。
因此，推进人工智能应用既要“加速”，也要“提质”，把资源更多投入到可验证、可复制、可扩展的关键场景中。
对策层面看，活动组织方通过专家报告与案例分享，为“怎么用、用到哪、如何持续”提供了更清晰的行动框架。
中国计量大学相关专家结合温州产业特点，围绕企业转型升级的实施路径提出建议，强调以需求牵引确定场景，以数据治理夯实底座，以业务闭环验证价值，并在区域创新生态中形成可协同的应用体系。
来自温州理工学院、温州职业技术学院的科技副总代表则结合派驻企业实践，介绍人工智能在具体业务环节的应用探索，呈现从试点验证到流程融入的推进方法。
与会者普遍认为，科技副总在企业中不仅承担技术攻关角色，更重要的是推动技术方案与经营管理同向发力，促成跨部门协同与人才培养，让人工智能从“项目”变成“能力”。
更深层的制度安排也在同步推进。
温州市科技局相关负责人表示，要通过工作机制创新，加快人工智能与产业深度融合，形成“技术赋能服务队伍、服务队伍赋能产业升级”的良性循环。
目前，全市已累计为660多家企业选派科技副总，科技副总正在从“解决单一技术难题的专家”向“推动系统性创新的伙伴”转变。
这一变化意味着服务内容将更聚焦企业创新体系建设：既帮助企业识别高价值场景，也推动数据与流程标准化；既引入科研资源，也协助企业建立内部数字化人才梯队；既做技术落地，也做成效评估与扩展复制。
前景层面看，随着产业链竞争从成本优势转向效率优势、质量优势与创新优势，人工智能将成为传统制造业迈向“智造”的关键变量。
面向未来，温州推动人工智能应用可在三方面形成更稳定的增长动能：一是以行业共性需求为导向，围绕鞋服、泵阀、电气、汽摩配等优势产业，沉淀一批可复用的“场景包”和解决方案，降低中小企业试用门槛；二是以数据要素为抓手，推动企业数据治理与安全合规同步推进，增强“可用数据”供给能力；三是以人才为支点，完善科技副总、高校团队、企业工程师之间的协作机制，推动产学研用一体化，形成持续迭代的创新循环。
随着试点扩面、机制成熟和案例积累，人工智能有望在温州更多行业实现从“点上突破”到“面上提升”的跃迁。
人工智能与产业的深度融合，不仅是技术问题，更是机制与理念的革新。
温州通过科技副总这一创新载体，正探索出一条“技术—人才—产业”协同发展的新路径。
这一实践或将为其他地区提供有益借鉴，助力中国经济迈向更高质量的发展阶段。