最近，記者對重慶摩托車產業進行了調查，試圖從這個傳統優勢產業的智能化實踐中，找到一些答案。

第一道坎：數據質量差，AI成了“無米之炊”

AI落地的第一個難題，是數據。

“工業數據和互聯網數據完全不同。”一位業內人士告訴記者，“互聯網數據相對標準化，但工業數據來源復雜，有設備數據、生產數據、管理數據，格式不統一，標準不一致，很多還是孤島狀態。更關鍵的是，企業擔心數據泄露，不愿意共享。”

沒有高質量的數據，AI模型就無法訓練，更談不上應用。這是“AI+制造”落地的第一道坎。

重慶摩托車產業的做法是，先把數據基礎設施建起來。作為宗申、隆鑫等龍頭企業信息化的主要服務商，從宗申產業集團孵化出來的工業互聯網平臺企業忽米科技，通過平臺連接設備，整合多源數據，打通產業側、企業側、社會側數據資源，形成覆蓋企業、政府、教育的多維數據湖。目前，相關平臺已連接近200萬臺工業設備，積累了海量工業數據。

但數據整合只是第一步，更難的是讓數據安全流通。隆鑫通用與忽米科技聯合建設的“摩托車可信數據空間”，2025年7月入選國家數據局首批可信數據空間試點。這個試點的核心，是構建技術、管理、制度三位一體的數據安全防護體系，既讓數據在產業鏈上流動起來，又保證數據安全可控，讓企業敢共享、流得動、用得好。

在這個數據空間里，人工經驗被轉化為機器可學習的標注數據。比如，質檢工人多年積累的缺陷識別經驗，通過標注轉化為訓練數據，讓AI模型學會識別產品缺陷。這種“人工經驗數字化”的方式，為視覺質檢、故障預測等AI應用提供了高保真數據支撐。

第二道坎：應用場景不清晰，AI成了“花架子”

數據有了，AI就能落地了嗎？不一定。

很多企業引入AI后發現，技術很先進，但不知道用在哪。有的企業上了AI系統,卻只是用來做數據展示，成了“花架子”；有的企業盲目追求“無人工廠”，結果投入巨大，效果有限。

“AI不是萬能的，關鍵是找到真正有價值的應用場景。”一位企業負責人說，“制造業的痛點在哪，AI就應該用在哪。”

重慶摩托車產業的做法是，圍繞生產制造的真實痛點，構建全流程AI智能體。

在宗申動力的摩托車發動機總裝車間，AI智能體不是擺設，而是真正干活的“數字工匠”。生產線上，AI智能體實時追蹤生產進度、精準定位質量問題，能預判零件偏差、動態優化排程，甚至自動觸發供應鏈補貨。這些智能體具備“感知-決策-執行”閉環能力，從被動響應升級為主動預判。

 

巴南區宗申集團摩托車生產廠房里，工人正在開足馬力生產越野摩托車。（本報資料圖）通訊員 劉紀湄 攝

更重要的是，這些智能體不是孤立運行，而是協同工作。忽米科技為宗申動力打造的覆蓋研發設計、生產制造、供應協同、智慧營銷、經營決策、用戶服務的全流程智能體矩陣，實現了設備數據、信息數據、業務數據的融合，達成全局統籌與智慧協同。

這種全流程智能體的價值在于，它不是簡單的自動化，而是讓AI真正理解生產邏輯，能夠像有經驗的工人和管理者一樣思考和決策。

第三道坎：單打獨斗難成事，需要產業協同

即便解決了數據和場景問題，單個企業的AI應用仍然面臨挑戰：技術迭代快，投入成本高，人才儲備不足。

“AI+制造不是單個企業能干成的事，需要產業協同。”一位產業觀察者指出。

重慶摩托車產業的智能化實踐，形成了“政產學研金”協同的產業生態：龍頭企業宗申、隆鑫等提供真實應用場景和數據資源；忽米科技等工業互聯網平臺企業提供技術底座和智能體開發能力；政府部門搭建產業服務平臺，推動數據安全流通和標準制定；高校和科研機構提供人才支撐和技術攻關；金融資本為產業智能化升級提供資金保障。

這種協同不僅體現在企業端，也延伸到政府端和教育端。

在政府端，產業招商AI智能體依托產業鏈圖譜和企業數據庫，能完成產業鏈全景分析、企業精準畫像、投資機會研判。在高端摩托車等優勢產業分析中，能精準測算全球市場規模、國內銷量增速等指標，為產業規劃和精準招商提供科學依據，推動產業治理向智能化升級。

在教育端，“課程—實訓—教學”一體化產教AI智能體體系，讓學生在校就能接觸真實工業場景。實訓智能體覆蓋數據采集、工業機器人、微型產線等標準化模塊，提供全流程工程化實驗任務；教學智能體支持個性化課程規劃、崗位能力匹配，培養懂AI、懂工藝的工業數字化復合型人才。忽米科技與各類院校共建實訓平臺與數據中臺，通過資源共享、模型共建模式，為智能經濟發展筑牢人才根基。

這種多方協同的模式，實現了技術、數據、人才、資本等要素的高效配置，讓AI技術從試點示范走向系統化落地。

破局之道：數據+場景+生態

重慶摩托車產業的實踐，為AI+制造落地提供了一個可參考的路徑：

首先，建設高質量數據集，破解數據孤島和流通難題。通過工業互聯網平臺整合多源數據，通過可信數據空間實現安全流通，將人工經驗轉化為機器可學習的標注數據。

其次，圍繞真實痛點構建全場景AI智能體。不是為了AI而AI，而是讓AI真正解決生產制造中的實際問題，從單點應用走向全流程協同。

最后，構建產業協同生態。單個企業的AI應用容易陷入“孤島”，只有形成“政產學研金”協同，才能實現要素高效配置，推動AI技術規模化落地。

作為全國最大的摩托車生產基地，重慶摩托車產業年產量超過800萬輛，占全國三分之一。這個傳統優勢產業的智能化轉型，或許能為更多制造業企業提供啟示：“AI+制造”不是技術問題，而是系統工程。需要數據、場景、生態三位一體，才能真正落地生根。