工作会议提出，要推进信息化和工业化深度融合。实施“人工智能+制造”行动，加强通用大模型和行业大模型研发布局和重点场景应用。全链条推进基础软件、工业软件技术攻关和成果应用，加快建设先进计算产业体系。
信息化与工业化深度融合是新型工业化的鲜明特征。做好信息化和工业化深度融合这篇大文章，有助于加快建设以实体经济为支撑的现代化产业体系。近年来，我国通过政策制定、标准推广、工程实施、试点示范等系列举措，推动信息化与工业化融合发展水平稳步提升，基于工业互联网的融合发展生态加速构建，个性化定制、网络化协同、服务化延伸等新模式新业态蓬勃发展，在增强制造业核心竞争力、培育现代化产业体系方面发挥了重要作用。
工信部数据显示，2024年1—10月，信息技术服务收入74137亿元，同比增长12.2%，占全行业收入的67.0%。其中，云计算、大数据服务共实现收入11338亿元，同比增长11.3%，占信息技术服务收入的15.3%。软件产品收入25133亿元，同比增长8.0%，占全行业收入比重为22.7%。其中，工业软件产品收入2360亿元，同比增长7.1%。
与此同时，我国已建成1200余家先进级智能工厂和230余家卓越级智能工厂，个性定制、柔性生产、虚拟制造、智慧服务等新模式新业态加快孕育发展；累计发布469项智能制造国家标准、50项国际标准，6500余家智能制造系统解决方案供应商服务范围涵盖全部制造业领域，生态体系初步形成。
伴随新一轮科技革命和产业变革深入发展，技术创新进入前所未有的密集活跃期，人工智能、量子技术、生物技术等前沿技术集中涌现，融合机器人、数字化、新材料的先进制造技术加速推进制造业向数字化、网络化、智能化发展。
目前来看，人工智能已成为推动制造业数字化、智能化转型升级的关键驱动力。要加快构建和形成新质生产力，推动新型工业化发展，必须把握住人工智能这个关键变量，通过加快从“+AI”向“AI+”转变，赋能工业全链条全方位高质量发展，促进生产力成倍提升。
“大模型为工业智能化带来了重大机遇，有望解决长期困扰工业领域的复杂性和不确定性问题。”上海市数据科学重点实验室主任肖仰华表示。他认为，生成式大模型具备世界建模能力，为理解复杂的现实世界和工业系统提供了可能，进而为工业智能化的发展提供了坚实基础。
在生产制造环节，大模型将服务于自动化产线、工业机器人、智能工厂，提高生产效率；在软件开发环节，以大模型为中心的开发范式将降低工业软件开发门槛，提高开发效率；在运营管理环节，基于大模型的自然语言交互能力，将为制造业企业内部、产业上下游之间的实时、泛在的连接提供便利，有效弥合企业数据流动过程中的断点。
“制造业是AI大模型应用的主战场。”中国信息化百人会执委安筱鹏强调，“未来，一切智能硬件都会被AI大模型所驱动，一切软件都会被AI所重构，一切数据都会被大模型激活。”他建议，一是要实施“公共云优先”战略，把公共云作为推动“制造业+AI大模型”融合创新的关键力量；二是要鼓励模型开源开放，支持科技平台企业做大做强模型开源社区，繁荣AI产业技术生态；三是要启动工业软件AI驱动升级工程，加快制造业全环节全链条智能化升级；四是要聚焦制造业重点产业链，分环节分场景打造标杆，示范推动大模型在制造业的规模化应用。
作为推动工业化智能化进程的核心力量，工业软件在我国新型工业化进程中发挥着不可或缺的作用，必须抓紧打造自主可控的产业链供应链，健全强化集成电路、工业母机、医疗装备、仪器仪表、基础软件、工业软件、先进材料等重点产业链发展体制机制，全链条推进技术攻关、成果应用。
工业软件被认为是中国制造向中国创造转变的关键。中国工程院院士谭建荣表示：“从价值链的低端向高端迈进，工业软件的开发和应用不可或缺，有自主知识产权的工业软件的应用、开发、使用，是走向制造强国的必由之路。”
赛迪智库无线电管理研究所所长蒲松涛认为，基础软件是数字经济的关键基础设施，其发展水平关乎国家安全、产业安全。工业软件作为工业制造的大脑，是推进新型工业化、建设制造强国的关键工具。工业软件行业仍面临产业发展起步晚、对外依存度高等问题，供给短板较为明显，生态体系尚不完善，长期受制于人的局面尚未根本改变。因此，政府与企业的协同创新尤为重要。
蒲松涛表示，政府需加强规划指导和标准引领，坚定不移加大对软件企业的政策支持，推动各项优惠政策应享尽享。他同时强调，软件企业应加快与平台企业、大模型企业、行业龙头企业的战略合作，以实现行业知识的自动化与智能化转换，推动行业知识生产范式革命。
“智能制造的出发点和目标点都是制造业优化发展，智能是赋能技术、为主导，制造是本体技术、为主体，两者深度融合形成智能制造技术，成为推动制造业高质量发展的根本动力。”中国工程院院士周济强调。他建议，一是要集中优势力量，在全国工业战线大规模普及性推进“数字化转型重大行动”；二是要抓好新一代智能制造技术的攻关、试点和示范；三是要筑牢工业互联网等数字基础设施关键底座；四是要完善数字化转型服务体系，形成新兴的强大的智能制造产业集群。