浙江：双重优势叠加
促进就业不仅需要发展灵活就业，更需要支持各种类型的大中小企业——这些企业同样面临如何应用AI的挑战。作为制造业大省，同时也是人工智能供给大省（DeepSeek和阿里千问都是杭州企业）的浙江，率先启动了"AI赋能制造业"专题行动。
在首期AI+制造业专题培训上，我应邀为与会的各地经信干部和企业家做了《从通用到专属——企业家如何学AI用AI？》的专题培训。
按照产业集群的类型，把所在城市的工信部门人员、试点企业负责人和供应商企业聚集在一起，既谈认知，又看落地。培训先行，样板跟进。
浙江的案例给其它城市的经信/工信部门做出了示范。更为难得的是，浙江的经信干部明确提出：AI在产业落地的关键是高质量数据集，而高质量数据集可以通过产业互联网平台的服务来进行收集。从工业APP到专用企业AI应用，被证明是一条可行的路径。
数字化转型的两难困境
作为承担着促进产业发展职能的部门，往往承担着来自两方面的压力：
老板们都知道要搞数字化、要搞AI，但他们不敢动。在这个领域，买软件就像开盲盒：砸进去几十万、几百万，可能最后只得到一堆没人用的账号。他们怕被骗。
他们觉得制造业老板"太难伺候"：需求说不清楚，改了一遍又一遍，尾款拖了一年又一年。他们也怕被坑。
过去的做法：发补贴的局限
过去，政府部门的通常做法是"发补贴"：企业买软件，政府报销一部分。但这往往导致了"骗补"和"面子工程"的问题。如何真正打破僵局？
浙江的破局之道
浙江省智能制造专家委员会的实践，提供了一个极具参考价值的范本。这个专家委员会把行业专家、各地方工信局的管理者和企业合在一起，搭建了一个智库平台。
核心培训框架：从通用到专属
这次AI+制造业培训的核心洞察是：企业使用着通用的AI，却期望得到一个专用的效果。这之间的鸿沟，就是"从通用到专属"的过程。
三层递进架构
📱 通用层
豆包、千问等通用模型
对所有人都适用
🏭 行业层
集成行业知识和行业数据
针对特定产业优化
🎯 企业层
融入企业专有知识和数据
实现专属化应用
核心认知：企业在不断提高AI应用能力的过程中，是在知识、数据、算法、算力四个方面，不断从通用走向专属的过程。而这四个方面的核心是人的能力——需要通过"九段高手"这样的阶梯式学习路径，建立系统的认知和实战能力。
为什么是这个路径？ 核心价值
浙智专委的角色 智库平台
三方聚合，消除信息不对称，共建信任生态
标准合同：降低交易成本的关键
其中有一项工作让人印象特别深刻：在工信部门推动质改数转的过程中，很多供应商和企业之间其实相互并不充分了解。
工厂的困惑
工厂不知道上了这个项目之后，能达到什么样的效果，心里完全没底。
供应商的顾虑
实施企业担心：自己会不会接了个几十万、百万的项目，然后没完没了地承担超范围交付？
浙智专委的解法
牵头制定交付标准：明确每个阶段（如50万/100万项目）应该交付什么内容，达到什么标准。甚至将标准合同都制定完备。
标准合同体系
按照这样的方式，供需双方省了非常多的沟通成本，从"黑暗森林"的对峙，走向了透明、可预期的合作框架。
核心洞见：数据集是AI落地的关键
AI在产业落地的关键是高质量数据集，而高质量数据集可以通过产业互联网平台的服务来进行收集。从工业APP到专用企业AI应用，被证明是一条可行的路径，这正是几年前已有成功实践的领域。
工作历程
智库的确能够帮主管部门解决很多问题。因为主管部门本身有很多上传下达的既定任务要去做，专家委员会的作用正是补充专业能力、承担协调职能、降低政策落地的摩擦成本。