在全球制造业智能化转型浪潮中，作为全国制造业大省的河南正面临关键抉择。
数据显示，该省装备制造、食品加工等传统优势产业虽规模居前，但普遍存在生产成本攀升、绿色转型压力增大等发展瓶颈。
这一现状折射出我国制造业转型升级过程中的共性挑战。
河南省政府近期出台的《人工智能赋能新型工业化行动方案》显示，当地已将人工智能视为培育新质生产力的关键抓手。
按照规划，到2027年全省人工智能产业规模将突破1600亿元。
但政策落地过程中，仍面临核心技术自主性不足、数据要素支撑薄弱、中小企业转型困难等现实障碍。
针对这一局面，来自制造业一线的代表张海朝提出系统性解决方案。
其建议核心是建立"场景驱动"转型机制：通过发布智能排产、质量检测等行业共性需求榜单，引导产学研联合攻关。
这种"揭榜挂帅"模式已在沿海发达地区取得成效，河南可结合本地产业特点进行创新实践。
要素支撑体系建设尤为关键。
提案指出，需重点建设行业数据空间和公共算力平台，解决中小企业"用不起"的难题。
在洛阳等地调研发现，缺乏高质量训练数据已成为制约模型落地的首要因素。
同时建议通过税收优惠等方式，吸引AI服务商集聚发展。
人才短板同样亟待补齐。
河南现有职业教育体系与智能制造需求存在断层，特别是既懂生产工艺又掌握AI技术的复合型人才严重匮乏。
提案建议在省内高校增设交叉学科，并实施企业家AI素养提升计划，形成多层次人才培养体系。
业内人士分析，若这些措施得以落实，河南有望在3-5年内形成"龙头企业示范引领、中小企业协同跟进"的转型格局。
特别是在农机装备、食品加工等领域，智能化改造将直接提升产品国际竞争力。
制造业转型升级不是简单的技术叠加，而是管理方式、生产组织和产业协作的系统性变革。
以场景驱动明确“从哪里改、怎么改”，以揭榜攻关凝聚“谁来干、干到什么程度”，再以数据、算力、人才和服务体系托底，才能让新技术真正转化为新效率、新质量与新竞争力。
对于产业基础厚实的河南而言，把握融合发展机遇，在可复制、可推广、可持续的路径上持续发力，传统产业就能在变革中打开新空间。