當前，全球產業競爭格局正經歷深刻重構，以人工智能為代表的新一代信息技術與制造業深度融合，成為驅動產業升級的關鍵力量。對于眾多產業集群而言，如何在激烈的市場競爭中實現突圍與躍升，是一個緊迫的時代命題。我們認為，大力推動“共享智造”模式，充分釋放人工智能基礎資源與技術的協同效應，正是打開這扇突圍之門的“金鑰匙”。

“共享智造”并非簡單的設備共享或產能調配，其核心在于構建一個開放、協同、智能的制造生態系統。它通過云平臺、工業互聯網等載體，將分散在不同企業、不同環節的計算資源、數據資源、模型算法、專業知識乃至制造能力進行集成、池化和按需配置。在這一模式下，人工智能的基礎資源——如大規模高質量數據集、高性能算力平臺、通用與行業大模型——以及深度學習、機器視覺、智能控制等關鍵技術，得以突破單個企業的資源與技術壁壘，實現跨組織、跨邊界的流動與共享。

人工智能基礎資源與技術，是“共享智造”得以高效運行的基石與引擎。一方面，海量、多源、高質量的工業數據是訓練和優化AI模型的“燃料”。通過共享機制，產業集群可以匯聚產業鏈上下游的數據，形成更豐富、更具代表性的數據資源池，有效破解單個企業數據孤島、樣本不足的難題，為開發更精準、更魯棒的行業AI解決方案提供可能。另一方面，日益復雜的AI模型訓練與推理需要強大的算力支撐。建設或接入共享的算力基礎設施（如智算中心、行業云），能夠為集群內廣大企業，特別是中小企業，提供普惠、彈性的算力服務，大幅降低其應用AI技術的門檻與成本。預訓練的行業大模型、開放的算法工具庫、共享的知識圖譜等，可作為“技術公器”，加速共性技術的擴散與應用迭代。

讓“共享智造”真正成為產業集群突圍的“金鑰匙”，需要系統謀劃與務實推進。

需強化頂層設計與生態構建。地方政府與產業聯盟應牽頭制定“共享智造”發展路線圖，明確人工智能基礎資源（數據、算力、模型）的共享標準、接口規范、權責機制與安全準則。鼓勵領軍企業、平臺企業、高校及科研院所共建開放創新平臺，形成“資源貢獻者、平臺運營者、技術開發者、應用受益者”多方共贏的生態。

需聚焦場景驅動與價值落地。避免為“共享”而“共享”，應緊密結合特定產業集群（如高端裝備、生物醫藥、新材料等）的痛點需求，選擇產品協同研發、工藝智能優化、供應鏈協同調度、設備預測性維護、質量在線檢測等具有高價值的場景進行突破。通過“揭榜掛帥”“賽馬機制”等方式，引導AI技術資源精準賦能，讓企業切實感受到效率提升、成本降低、質量改善的真金白銀。

再次，需筑牢安全與信任屏障。數據安全、模型安全、網絡安全是“共享智造”的生命線。必須通過技術創新（如聯邦學習、隱私計算、區塊鏈）與制度保障相結合，確保數據在共享流通過程中的所有權、使用權清晰，實現“數據可用不可見”“模型可用不泄露”，構建堅實的信任基礎。

需培育復合型人才與共享文化。既懂制造工藝又懂AI技術的復合型人才是橋梁。需加強產學研聯合培養，并鼓勵企業內部技術骨干向“AI+制造”轉型。培育開放協作、互利共贏的產業文化，改變“重擁有、輕共享”的傳統觀念，認識到在數字時代，共享能力可能比獨占資源更能帶來競爭優勢。

面對智能化浪潮，產業集群的突圍之路在于協同與共享。通過構建以人工智能基礎資源與技術為核心支撐的“共享智造”新生態，我們能夠有效聚合分散的創新要素，放大智能技術的賦能效應，從而推動整個產業集群向高端化、智能化、綠色化邁進，在新一輪產業變革中搶占制高點、塑造新優勢。這把“金鑰匙”，值得全力鍛造與善用。