今年开年来，DeepSeek、宇树科技等本土科技企业火爆全球，大模型、生成式人工智能、具身智能等引发各界关注。2025年全国两会即将召开，澎湃新闻获悉，全国人大代表、中国电气装备集团有限公司科技创新部部长张帆拟向大会提交“关于加快推动制造业与人工智能深度融合高质量创新发展”的建议。其中，他建议协同打造行业垂直大模型、避免研发资源浪费；共建高质量的工业数据生态，打破企业之间的“数据围墙”。

张帆提出，虽然目前国家层面出台了人工智能赋能制造业的一些纲领性指导文件，但针对某些具体行业如何推进与人工智能技术融合发展，缺乏顶层统筹规划。众多企业和机构纷纷涌入， “看似热闹非凡，实则资源分散”，大量的人力、物力、财力被投入到重复的基础模型构建中，而无暇顾及对模型深度优化、与行业需求精准适配等关键环节，导致行业垂直大模型普遍质量不高，无法满足生产实践的严苛要求，造成资源的极大浪费。

澎湃新闻查询相关数据平台显示，目前国内经营范围涉及人工智能的公司已有近250万家。其中，成立不足三个月的公司超过13万家。

因此，张帆建议，加快制定电气装备制造业等行业人工智能发展规划。对人工智能产业重点发展方向、发展目标、应用场景、实施路径和阶段任务进行明确。同时，联合行业内大中小生态企业、行业研究院和高校共建国家级行业人工智能创新中心，共同打造行业垂直大模型，实现协同创新和行业垂直大模型的持续提升。

此外，张帆表示，工业数据作为人工智能赋能制造业的 “燃料”，当前存在数量不足与质量不高的双重难题。许多制造企业数字化转型起步晚、基础薄弱，生产过程中的数据采集不全面、不及时，无法为人工智能模型训练提供充足的样本。工业数据又往往存在噪声大、格式不统一、关联性差等问题，缺乏行业数据标准引导，难以直接用于模型训练。同时，受限于数据安全担忧、商业利益保护等因素，数据共享意愿极低，企业之间筑起了高高的 “数据围墙”。

基于此，张帆建议，加快形成工业领域统一的人工智能数据格式规范和具体行业标准等，促使企业间对数据资产的交易基础达成共识。建议龙头企业发挥链长作用，面向战略性高价值场景，建立需求牵引、格式统一的高质量工业数据集。同时，加快人工智能复合型人才培养，鼓励制造业企业通过在职培训、脱产培训等方式，加快对产业工人人工智能技术培训，全面提升其人工智能应用和创新能力。