在廣東省高質量發展大會“智能制造與工業互聯網”分會場上，中國工業互聯網研究院院長魯春叢發表了關于制造業數智化轉型的深刻見解。他指出，當前全球正經歷以智能化為核心的第四次工業革命，與前三次革命中機械化、電氣化和自動化帶來的生產力躍升不同，此次變革聚焦于實現無人化生產或人機協同作業模式。

制造業作為實體經濟的基石，其發展態勢備受關注。魯春叢援引數據稱，到2025年我國工業增加值預計達41.7萬億元，其中制造業增加值34.7萬億元，占GDP比重穩定在25%左右，連續16年位居全球首位。更值得關注的是，中國擁有全球最完整的工業體系，這為人工智能技術提供了全場景應用空間，成為數智轉型的廣闊藍海。

工業互聯網被視為實現智能化的關鍵載體。魯春叢解釋道，從數據產生到應用的全流程，需要泛在互聯且安全可靠的支撐體系。通過深度融合操作技術（OT）與信息技術（IT），工業互聯網打通了設備層到產業協同層的數據通道，為人工智能在工業領域的應用奠定基礎。這種融合不僅涉及技術層面，更要求對行業工藝、技術、知識的深度理解。

針對轉型路徑，魯春叢提出“T型戰略”模型：橫向通過IT技術集成研發、生產、供應鏈等環節，實現企業間數據互通；縱向通過OT技術連接設備、產線、工廠等層級，構建企業內部制造系統。這種“橫向到邊、縱向到底”的集成方式，能夠形成數據全鏈路貫通，為智能決策提供支撐。他特別強調，轉型需結合行業特性，通過多方協作機制打造具有中國特色的數字化品牌。

在推進“AI+制造”過程中，魯春叢提出五大任務體系：建設數智基礎設施以解決數據處理瓶頸，推進工業互聯互通實現全要素采集，構建高質量數據集破解數據利用難題，發展工業智能體推動價值落地，構筑安全防護體系應對新型風險。其中，安全防護被視為重中之重——隨著算法黑箱、對抗攻擊等新威脅出現，工業大模型決策偏差可能直接導致生產事故，需建立覆蓋數據、模型、網絡、終端的全維度防護機制。

具體實施層面，魯春叢建議企業建立AI應用分級分類制度，完善風險信息共享機制；通過監測預警體系實現風險早發現；使用安全認證設備并實施網絡分區隔離；利用知識庫優化降低模型幻覺，對訓練數據實施全生命周期保護。這些措施旨在構建系統性安全屏障，保障數智轉型平穩推進。