新质生产力的“新”，不仅体现为技术创新和生产工具的更新，更体现为劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升，这一跃升通过生产方式和组织方式变革转化为全要素生产率提升。对于制造业企业而言，人工智能只有与具体生产任务、工业知识、生产数据和业务流程深度结合，其通用技术能力才能更充分地转化为可持续的企业生产能力。而场景创新应用连接了企业真实需求与人工智能技术供给，为技术能力进入生产任务、生产流程和生产组织提供了具体载体，有助于推动劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合发生变化，促进人工智能技术更好转化为现实生产力，助力我国制造业高质量发展。

　　完善高价值场景识别与验证机制

　　人工智能作为具有广泛渗透性的通用目的技术，具有较强的跨领域应用潜力，但制造业生产活动具有较强的专业性、流程性和场景依赖性。人工智能技术要在制造业中稳定、持续地创造生产价值，需要与具体生产任务、工业知识、生产数据、设备系统和业务流程形成深度适配。因此，判断人工智能应用是否具有生产价值，需要看其是否解决了生产中的关键问题，是否带来产品质量、生产效率、资源配置和创新能力的实际改善。

　　制造业企业是高价值场景识别和应用验证的重要主体，也是科技创新成果转化为现实生产力的重要载体。相关企业应立足生产经营中的关键问题，一方面，围绕研发设计、生产制造、质量控制等环节识别高价值场景，明确人工智能介入的具体任务、应用条件和预期成效。另一方面，评估人工智能应用对企业生产活动的实际影响，厘清场景的适用条件、技术要求和实施路径。既要从生产需求出发判断技术应用的必要性，也要结合数据基础、设备条件和工艺要求评估技术应用的可行性，并以产品质量、生产效率、资源利用和创新能力的实际改善检验应用价值。对能够有效改善生产绩效、具备推广条件的应用，总结实践经验，形成可供其他企业借鉴的技术方案和应用规范。可见，场景创新应用的价值体现在，将企业生产中的实际问题转化为明确的技术应用任务，通过需求识别、技术适配与效果验证相衔接，推动人工智能由一般性技术供给转化为解决企业生产问题的有效手段，进而为培育和发展新质生产力提供现实起点。

　　推动生产要素重组与组织方式变革

　　人工智能进入具体生产经营场景后，其作用并不局限于单一环节的效率改善，更重要的是推动生产要素及其组合方式发生变化。制造业企业应以场景创新应用为切入点，推动人工智能由局部工具应用拓展为生产体系深度融合，助力生产要素配置方式和生产组织方式变革。首先，推动劳动资料智能化升级。人工智能与生产设备、工业软件和控制系统结合，能够提升生产设备的感知、分析、状态预测与决策支持能力，推动劳动资料由程序化执行向智能感知、动态优化转变。其次，推动数据深度融入生产过程。人工智能通过对供应链等数据进行采集、治理和分析，将分散的数据转化为生产决策依据，提升要素配置的精准性和及时性，并增强对生产状态和劳动对象的识别与控制能力。再次，推动劳动者与智能化生产形成更加有效的协作关系。在适宜的人机协同场景中，人工智能多承担重复性、标准化的信息处理任务，使劳动者将更多精力用于复杂判断和创新活动，推动劳动者能力结构与智能化生产工具同步升级。最后，生产要素的变化需要通过生产组织和业务流程变革转化为整体生产能力。这就要求以场景创新应用带动业务流程再造，加强柔性生产、质量控制和供应链协同等环节的数据共享，促进生产决策与资源配置更加及时、精准。

　　场景创新应用有助于制造业企业通过劳动资料智能化、劳动者能力提升、数据融入生产过程与生产组织变革协同推进，推动生产要素实现更加有效的组合。这一过程既为新质生产力形成提供微观基础，也为全要素生产率提升创造条件。

　　积极拓展新质生产力形成空间

　　人工智能与制造业深度融合的关键在于，将经过实践验证的高价值场景转化为稳定、可复制、可扩散的生产能力，并推动生产要素及其组合方式持续跃升。当前，部分制造业企业仍面临数据基础薄弱、技术与工业需求适配不足、投入成本较高、专业人才不足以及组织协同不够等约束，部分应用仍停留在单点试用和局部改造阶段。破解这些问题，需要以企业真实生产需求为牵引，以高价值场景为载体，以数据、算力和人才等要素为支撑，推动成熟应用由局部试点向规模化推广、由单项赋能向体系化应用延伸。

　　一是强化数据、技术和专业服务支撑，推动成熟场景落地应用。高价值场景从技术验证走向稳定应用，离不开数据、技术和专业服务的协同支撑。围绕制造业生产实际，加强工业数据采集治理，推动高质量工业数据集和工业知识库建设，完善算力、算法等基础支撑，促进人工智能模型与工业知识、生产工艺相结合。针对不同企业在数据基础、技术能力等方面的差异，提供适配性强的解决方案和专业服务，降低场景应用的实施成本与运行门槛。建立健全应用效果评估与反馈优化机制，根据产品质量、生产效率、资源利用等实际变化检验场景应用成效，推动成熟解决方案由技术部署转向稳定运行，为人工智能持续融入生产过程奠定坚实基础。

　　二是促进劳动者能力和生产方式相适配，提升生产体系运行效率。成熟场景转化为现实生产能力，不仅需要技术系统稳定运行，还需要劳动者技能和企业组织方式的相应调整，使生产工具、劳动者和生产方式形成更加高效的组合。具体而言，应在企业内部建立跨部门协同机制，通过人工智能技术将场景开发、技术验证、生产应用和效果评价贯通起来，并根据技术应用及时调整岗位分工、业务流程和管理方式，使技术进步与组织变革同步推进，进而将单一环节的效率改善转化为生产体系的整体效率提升。

　　三是深化产业链协同与场景开放，拓展新质生产力发展空间。人工智能的场景应用价值不仅存在于单个企业内部，也可以通过产业链协同向上下游延伸。而场景开放、技术扩散和产业链协同的共同作用，有助于推动企业层面的生产力提升向产业链、产业集群扩展，使人工智能驱动的生产要素优化组合和生产方式变革形成更大范围的协同效应。这就要求发挥链主企业的需求牵引和组织协调作用，支持其开放适宜的生产场景、技术资源，提供供应链协作机会，带动上下游企业共同开展场景开发与应用，实现从理论突破、技术研发到工程化、产业化的高效贯通。

　　（作者系南京财经大学国际经贸学院院长、教授）