“人工智能為實體經(jīng)濟(jì)賦能，是趨勢和前景，但做起來，還有一些亟待解決的問題。”中國科學(xué)院院士張鈸說。人工智能賦能以制造業(yè)為代表的實體經(jīng)濟(jì)，自動化、信息化是基礎(chǔ)。但來自艾瑞咨詢的一份報告顯示，2018年我國制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率僅為39%。在張鈸看來，這是人工智能與實體經(jīng)濟(jì)深度融合的一大阻礙?！爸圃鞓I(yè)智能化的前提是自動化和信息化，這要求各細(xì)分行業(yè)加強(qiáng)設(shè)備自動化改造，提高生產(chǎn)自動化程度。然而，目前來看，許多行業(yè)工廠生產(chǎn)流程的自動化、信息化水平還很低，人工智能技術(shù)也就難以對接?！睆堚撜f。科技部新一代人工智能研究發(fā)展中心副主任李修全認(rèn)同這一觀點：“可以說，在人工智能應(yīng)用于實體經(jīng)濟(jì)特別是工業(yè)這方面，中國還是存在一些劣勢。”人工智能要發(fā)揮“威力”需要數(shù)據(jù)支撐。在李修全看來，自動化和信息化的不足直接導(dǎo)致的是工業(yè)數(shù)據(jù)的缺乏?！芭c國外先進(jìn)制造業(yè)相比，他們所擁有的工業(yè)控制和傳感設(shè)備在生產(chǎn)中積累了大量數(shù)據(jù)，可幫助人工智能落地。而我們的數(shù)據(jù)不足，而且引入的信息化設(shè)備多數(shù)也是進(jìn)口，數(shù)據(jù)不為我們掌握?！逼浯问侵悄苤圃煲惑w化的問題。工業(yè)領(lǐng)域的人工智能技術(shù)落地需要體系化，“以縫紉機(jī)器人的生產(chǎn)為例，需要人工智能底層技術(shù)、算法等軟件與傳感控制設(shè)備等硬件相結(jié)合，缺一不可，對我們的一些硬科技門類提出了挑戰(zhàn)。”此外，制造業(yè)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中容錯率很低，但當(dāng)前人工智能技術(shù)引入并不能保證100%的準(zhǔn)確。“比如電力行業(yè)就基本不容有差池，那么人工智能在融入制造業(yè)的過程中，就要選擇有一定容錯率的工業(yè)場景?！崩钚奕f。