问题——制造业转型升级需要“可落地”的智能化能力。当前，工业企业提质降本增效、设备预测性维护、产线柔性调度诸上需求不断增加，但科研成果与工程应用之间仍有转化断点：高校院所擅长前沿探索，却难以快速沉淀为可部署、可运维的工程产品；企业现场问题复杂、场景碎片化，单靠自身投入难以兼顾基础研究与短期效率提升。让人工智能真正进入产线、工艺和运维，已成为推进新型工业化必须回答的现实问题。原因——以枢纽型平台打通“实验室—工程化—产业化”链条。蜀山区科教资源集中，加之“科大硅谷”蜀山园等创新载体，为跨界协同提供了条件。此基础上，合肥人工智能与大数据研究院探索以新型研发机构充当“连接器”：一端对接高校科研与算法模型的源头创新，另一端直连企业生产线的真实需求，将人才、资金、技术和市场要素组合为可持续的转化机制。研究院负责人表示，研发坚持从场景出发，围绕企业“真问题”迭代技术与产品，避免研究与应用脱节。影响——从单点突破到体系化赋能，智能化改造持续深入。在合肥合力叉车等企业车间，一套基于数字孪生的产线运维系统持续运行，贯通生产事前仿真、事中监控、事后优化环节，帮助企业从“经验驱动”转向“数据与智能驱动”。其意义不仅在于提升单条产线效率，更在于重塑运维决策方式：通过对设备状态、工况参数和故障模式的综合建模，推动预防性维护、风险预警与资源调度更可控。业内人士认为，制造业竞争正从“规模优势”转向“效率优势”和“质量优势”，智能运维、工业软件将成为新的增长空间。对策——以“研发—孵化—投资—服务”一体化构建创新生态。技术能否持续迭代、应用能否规模复制，取决于生态是否形成合力。研究院在推进联合攻关的同时，把孵化企业作为重要支点：园区走廊两侧，工业软件等方向创新企业加速集聚，近30家企业形成协同成长的“创新群落”。为解决初创企业融资与资源对接难题，研究院设立规模2亿元的投资基金，重点支持生态圈内具备技术潜力与产业适配度的项目，并提供场地、项目申报、供需对接等服务，提高企业从技术样机到工程交付的效率。同时，研究院搭建协同平台，面向重大需求组织“拆题—分工—联合攻关”，将复杂任务分解给匹配团队协作完成，提升中小企业参与大项目的能力。前景——以人工智能为牵引培育新质生产力，推动区域产业能级再提升。蜀山区提出在“十五五”期间加快构建“123X”现代化产业体系，把人工智能作为新兴产业发展的重点方向。面向未来，人工智能赋能工业将呈现三上趋势：一是工业大模型与行业知识库加速结合，从“工具型应用”走向“流程再造”；二是数字孪生、智能运维、质量检测等场景从示范线走向更多工厂复制，形成可推广的方法论与产品化能力；三是国产工业软件核心能力有望在持续攻关中实现更多突破，带动产业链关键环节自主可控水平提升。数据显示，研究院成立三年来累计孵化企业近30家、营收突破3亿元，部分成果在工业软件领域取得进展，为后续扩大应用规模奠定了基础。
蜀山区的探索表明，科技创新不能停留在实验室，必须深度融入产业一线。当科研机构既做技术供给方又当生态构建者，当创新要素在市场机制下高效流动，新质生产力的培育就能获得持续动能。这种以制度创新释放技术红利的实践，为我国经济转型升级提供了有益借鉴。