最近，记者对重庆摩托车产业进行了调查，试图从这个传统优势产业的智能化实践中，找到一些答案。
第一道坎：数据质量差，AI成了“无米之炊”
AI落地的第一个难题，是数据。
“工业数据和互联网数据完全不同。”一位业内人士告诉记者，“互联网数据相对标准化，但工业数据来源复杂，有设备数据、生产数据、管理数据，格式不统一，标准不一致，很多还是孤岛状态。更关键的是，企业担心数据泄露，不愿意共享。”
没有高质量的数据，AI模型就无法训练，更谈不上应用。这是“AI+制造”落地的第一道坎。
重庆摩托车产业的做法是，先把数据基础设施建起来。作为宗申、隆鑫等龙头企业信息化的主要服务商，从宗申产业集团孵化出来的工业互联网平台企业忽米科技，通过平台连接设备，整合多源数据，打通产业侧、企业侧、社会侧数据资源，形成覆盖企业、政府、教育的多维数据湖。目前，相关平台已连接近200万台工业设备，积累了海量工业数据。
但数据整合只是第一步，更难的是让数据安全流通。隆鑫通用与忽米科技联合建设的“摩托车可信数据空间”，2025年7月入选国家数据局首批可信数据空间试点。这个试点的核心，是构建技术、管理、制度三位一体的数据安全防护体系，既让数据在产业链上流动起来，又保证数据安全可控，让企业敢共享、流得动、用得好。
在这个数据空间里，人工经验被转化为机器可学习的标注数据。比如，质检工人多年积累的缺陷识别经验，通过标注转化为训练数据，让AI模型学会识别产品缺陷。这种“人工经验数字化”的方式，为视觉质检、故障预测等AI应用提供了高保真数据支撑。
第二道坎：应用场景不清晰，AI成了“花架子”
数据有了，AI就能落地了吗？不一定。
很多企业引入AI后发现，技术很先进，但不知道用在哪。有的企业上了AI系统,却只是用来做数据展示，成了“花架子”；有的企业盲目追求“无人工厂”，结果投入巨大，效果有限。
“AI不是万能的，关键是找到真正有价值的应用场景。”一位企业负责人说，“制造业的痛点在哪，AI就应该用在哪。”
重庆摩托车产业的做法是，围绕生产制造的真实痛点，构建全流程AI智能体。
在宗申动力的摩托车发动机总装车间，AI智能体不是摆设，而是真正干活的“数字工匠”。生产线上，AI智能体实时追踪生产进度、精准定位质量问题，能预判零件偏差、动态优化排程，甚至自动触发供应链补货。这些智能体具备“感知-决策-执行”闭环能力，从被动响应升级为主动预判。
巴南区宗申集团摩托车生产厂房里，工人正在开足马力生产越野摩托车。（本报资料图）通讯员 刘纪湄 摄
更重要的是，这些智能体不是孤立运行，而是协同工作。忽米科技为宗申动力打造的覆盖研发设计、生产制造、供应协同、智慧营销、经营决策、用户服务的全流程智能体矩阵，实现了设备数据、信息数据、业务数据的融合，达成全局统筹与智慧协同。
这种全流程智能体的价值在于，它不是简单的自动化，而是让AI真正理解生产逻辑，能够像有经验的工人和管理者一样思考和决策。
第三道坎：单打独斗难成事，需要产业协同
即便解决了数据和场景问题，单个企业的AI应用仍然面临挑战：技术迭代快，投入成本高，人才储备不足。
“AI+制造不是单个企业能干成的事，需要产业协同。”一位产业观察者指出。
重庆摩托车产业的智能化实践，形成了“政产学研金”协同的产业生态：龙头企业宗申、隆鑫等提供真实应用场景和数据资源；忽米科技等工业互联网平台企业提供技术底座和智能体开发能力；政府部门搭建产业服务平台，推动数据安全流通和标准制定；高校和科研机构提供人才支撑和技术攻关；金融资本为产业智能化升级提供资金保障。
这种协同不仅体现在企业端，也延伸到政府端和教育端。
在政府端，产业招商AI智能体依托产业链图谱和企业数据库，能完成产业链全景分析、企业精准画像、投资机会研判。在高端摩托车等优势产业分析中，能精准测算全球市场规模、国内销量增速等指标，为产业规划和精准招商提供科学依据，推动产业治理向智能化升级。
在教育端，“课程—实训—教学”一体化产教AI智能体体系，让学生在校就能接触真实工业场景。实训智能体覆盖数据采集、工业机器人、微型产线等标准化模块，提供全流程工程化实验任务；教学智能体支持个性化课程规划、岗位能力匹配，培养懂AI、懂工艺的工业数字化复合型人才。忽米科技与各类院校共建实训平台与数据中台，通过资源共享、模型共建模式，为智能经济发展筑牢人才根基。
这种多方协同的模式，实现了技术、数据、人才、资本等要素的高效配置，让AI技术从试点示范走向系统化落地。
破局之道：数据+场景+生态
重庆摩托车产业的实践，为AI+制造落地提供了一个可参考的路径：
首先，建设高质量数据集，破解数据孤岛和流通难题。通过工业互联网平台整合多源数据，通过可信数据空间实现安全流通，将人工经验转化为机器可学习的标注数据。
其次，围绕真实痛点构建全场景AI智能体。不是为了AI而AI，而是让AI真正解决生产制造中的实际问题，从单点应用走向全流程协同。
最后，构建产业协同生态。单个企业的AI应用容易陷入“孤岛”，只有形成“政产学研金”协同，才能实现要素高效配置，推动AI技术规模化落地。
作为全国最大的摩托车生产基地，重庆摩托车产业年产量超过800万辆，占全国三分之一。这个传统优势产业的智能化转型，或许能为更多制造业企业提供启示：“AI+制造”不是技术问题，而是系统工程。需要数据、场景、生态三位一体，才能真正落地生根。
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