新型工业化加速推进，以“产业大脑”驱动区域优势产业治理、精准强链与链主企业供应链协同，正成为各地抢占新质生产力高地的关键抓手。重庆作为我国重要的摩托车及通用机械产业集聚区，已形成从整车、发动机到核心零部件的完整产业链，但“大而不强、整零协同弱、出海合规难”等深层矛盾依然突出。

为贯彻落实中共中央办公厅、国务院办公厅《关于更高水平更高质量做好节能降碳工作的意见》，支持发展绿色低碳、集约循环的算力设施，加快数字基础设施节能降碳，现组织开展2026年度国家绿色算力设施推荐工作。

经过多年数字化改造，多数制造企业已经完成设备联网、业务系统上云，积累了海量生产质控、供应链、经营管理数据。但数据沉淀的同时，行业普遍陷入尴尬：数据分散在各部门、各合作主体的独立系统中，静态存储、无法互通，真正能用、能产生价值的数据少之又少。

9月18日上午，2026全国青年企业家高素质成长计划研修活动重庆站30余名青年企业家学员在全国工商联商会发展服务中心副主任王洪武等一行陪同下走进忽米科技开展参访交流，并与忽米科技CEO巩书凯开展深度访谈。

9月8日至9日，沈阳，2026全球工业互联网大会的先进制造业思客会与生态合作伙伴大会相继举行。台上，院士谈智能体、谈具身智能、谈“AI原生工厂”，企业家展示端到端重构、Token运营、数字人决策；台下，中小企业主听得入神，也在审慎权衡自身数字化之路。萦绕在不少中小企业经营者心头的，是这样一道现实命题：中小企业匹配工业互联网，怎么才能做到“量体裁衣”？

在人工智能与工业互联网领域，一个被反复讨论的结构性矛盾长期存在：从业人员的实际能力与企业岗位需求匹配度不高，产教协同也存在脱节。

目标是到2030年，我国电子信息制造业高质量发展取得显著成效，在全球产业格局中发挥举足轻重作用。

近日，工业和信息化部印发《“人工智能+软件”专项行动实施方案》（工信部信发〔2026〕209号，以下简称《实施方案》）。为更好理解和落实《实施方案》，现就有关内容解读如下。

数字化转型走到今天，很多制造企业都有同样的困惑：工业 AI 到底是不是噱头？现在投入，是跟风烧钱，还是提前布局未来竞争力？

9月11日上午，重庆市政协党组书记、主席程丽华赴所联系民营企业开展调研，首站莅临忽米科技。市委统战部副部长、市工商联党组书记施崇刚陪同调研。宗申产业集团常务副总裁、隆鑫通用董事长李耀, 忽米科技CEO巩书凯等全程陪同接待。

9月9日，沈阳举行的2026全球工业互联网大会上，新华社中国经济信息社9日发布智库报告《智变：迈向人类新的工业文明——人工智能赋能东北振兴的实践与启示》。报告显示，当前全球范围内人工智能赋能工业发展呈现四大态势，为中国传统制造业转型升级带来新机遇。

区域产业发展绕不开几个老问题。产业链上下游信息割裂，G端摸不清真实家底，扶持政策容易粗放落地、精准度不足；中小企业想做数字化转型，又普遍缺技术、缺资金。人才、资金、创新资源各在各处，匹配起来很难。靠人工摸排、凭经验拍板，效率低，也跟不上产业迭代的节奏。

一个主题：推动高质量发展；两个坚持：坚持和落实“两个毫不动摇“和坚持有效市场和有为政府相结合；三个体系：健全优企培育、公共服务、法律政策体系；两个保障：强化生产要素、发展环境保障促进中小企业专精特新发展。

为推动制造业数智化转型升级，加快发展新一代智能制造，按照《智能工厂梯度培育管理办法 (暂行) 》 (工信部联通装[2025] 262号) ，工业和信息化部、国家发展改革委、财政部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局联合开展2026年度智能工厂梯度培育行动。

在上一期内容中，我们详细拆解了工业AI的实操落地逻辑，分享了制造业智能化改造的落地思路、实施要点与实操方法，帮助很多制造企业理清了AI落地“怎么做、怎么落地、怎么避坑”的核心问题。而落地之后，企业最关心、最核心的问题依旧是：工业AI到底能带来多少实实在在的收益？智能化改造的价值如何直观体现？

制造业的竞争，早已不是单一工厂之间的比拼。整条产业链的协同能力，才是企业站稳市场的核心底牌。上下游配合顺畅，资源就能高效流转，面对市场波动也能快速调整；可一旦协同出现堵点，再厉害的龙头企业，也会被供应链的各类问题拖慢脚步。今天我们就聊聊产业链协同普遍遇到的现实难题，以及当下行业里被验证可行的破局思路。

前面几期内容，我们专门给大家科普了工业AI的各类核心技术，带大家搞懂了制造业AI到底是什么、核心技术原理、能干什么、有哪些核心功能。相信很多工厂朋友已经对工业AI技术有了清晰的认知。但懂技术是一回事，能落地、见实效又是另一回事。很多工厂了解完AI技术后，依然面临同一个困惑：技术看懂了，到底该怎么用到自己的产线上？

在智能制造的浪潮下，产业链的竞争已不再是单个企业之间的较量，而是整个生态系统协同能力的比拼。一条高效协同的产业链，能够实现资源优化配置、快速响应市场变化，从而构筑起强大的核心竞争力。然而，在现实中，产业链协同却面临着诸多挑战。

在上一期内容中，我们详细科普了AI工业智能决策平台的核心价值与落地能力，了解到制造业可以依托AI算法，打破传统人工经验决策局限，实现智能排产、工艺优化、产能最优求解，让工厂生产决策告别“拍脑袋”，真正迈入数据驱动的智能决策时代。

当前，国内制造业数字化转型已进入落地深耕期，绝大多数企业已完成设备联网、传感器部署、基础数据采集等数字化基建。如今的工业车间，设备参数、工艺数据、物料信息、质检结果、能耗工单等数据全天候持续生成、批量存储。但行业普遍存在突出痛点：企业采得到数据、存得下数据，却用不好数据。