陈立辉 深化融合，以工业技术软件化驱动产业智能化升级

在数字化浪潮席卷全球的今天，以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术正以前所未有的深度与广度，重塑着实体经济的运行模式与价值创造逻辑。工信部信息技术发展司副司长陈立辉在多个场合强调，深化互联网、大数据、人工智能与实体经济的深度融合，特别是大力推进工业技术软件化，是当前我国实现制造业高质量发展、构筑国际竞争新优势的关键路径。而在此过程中，人工智能基础软件作为核心“使能器”与“加速器”，其开发与应用的重要性日益凸显。

一、深度融合：构筑产业升级新范式

“融合”并非简单叠加，而是技术、数据、业务、流程的系统性重构与化学反应。陈立辉指出，互联网提供了泛在连接与开放协同的平台，大数据是洞察规律、优化决策的“石油”，人工智能则是释放数据价值、驱动自主决策与智能执行的“引擎”。三者协同作用于实体经济，特别是工业领域，能够有效破解传统制造中的信息孤岛、资源错配、效率瓶颈等难题，催生出个性化定制、网络化协同、服务化延伸等新模式新业态。这种深度融合，正在推动产业从自动化、信息化向网络化、智能化阶段跃迁，是高质量发展的核心内涵。

二、工业技术软件化：固化与升华工业智慧

工业技术软件化，是将工业生产实践中沉淀的知识、经验、方法、流程等工业技术，通过软件的形式进行封装、复用和迭代创新，形成各类工业软件、工业APP和数字化工具体系。陈立辉多次强调，这是推动制造业高质量发展的“牛鼻子”。它不仅是将“人脑智慧”转化为“机器智能”的过程，更是实现工业知识资产化、价值最大化的关键。高质量的工业技术软件化，能够：

1. 降低知识应用门槛：使一线工程师能够便捷调用专家级知识与工具，提升整体研发与生产效率。
2. 加速技术迭代创新：将隐性知识显性化、代码化，便于在虚拟环境中快速仿真、验证和优化，缩短创新周期。
3. 构建产业生态护城河：核心工业软件是工业体系的“大脑”和“神经”，其自主可控与先进性是产业安全与竞争力的基石。
推进工业技术软件化高质量发展，需要从标准体系建设、开源生态培育、人才梯队打造、产用协同联动等多方面系统施策。

三、人工智能基础软件：赋能融合的核心基石

在深化融合与推进软件化的进程中，人工智能基础软件扮演着至关重要的角色。它处于人工智能技术栈的底层，包括深度学习框架、算法库、模型开发工具、AI芯片底层软件等，是连接上层AI应用与底层硬件的桥梁。陈立辉所关注的“人工智能基础软件开发”，其核心价值在于：

1. 提供通用能力平台：降低AI技术应用的门槛和成本，使各行各业的开发者能够聚焦于自身领域的场景创新，而非重复“造轮子”。
2. 驱动工业软件智能化：为CAD、CAE、PLM、MES等传统工业软件注入“AI灵魂”，使其具备智能设计、智能仿真、智能排产、预测性维护等高级能力，极大提升工业技术软件化的“智商”与效能。
3. 促进数据价值深度挖掘：强大的基础软件能够高效处理和分析海量、多源的工业大数据，从中发现复杂关联与潜在规律，为优化生产、创新产品、变革模式提供精准指导。
因此，加强人工智能基础软件的自主研发与生态建设，是掌握智能化转型主动权、保障产业链供应链安全稳定的战略举措。

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陈立辉所倡导的深化“互联网、大数据、人工智能”与实体经济融合，其核心落脚点在于通过高质量的工业技术软件化，将技术红利转化为实实在在的生产力与竞争力。而人工智能基础软件的蓬勃发展，正是这一转化过程得以高效、深入进行的底层支撑和关键赋能。唯有坚持创新驱动，夯实基础软件能力，加速工业知识软件化进程，才能在全球产业智能化竞赛中赢得先机，持续推进我国实体经济，特别是制造业向全球价值链中高端迈进。