工信部副部长辛国斌在世界制造业大会开幕式上，给“AI+制造”指了一条明路：“大力发展开源基座模型和垂类模型”。

揭秘：为什么是开源和垂类？因为通用大模型进工厂，根本不好使。产线上的缺陷检测、工艺参数优化、设备预测性维护，这些场景需要的是懂具体工艺的“专家模型”，不是能写诗聊天的“通才模型”。开源基座+垂类微调，才是制造业AI落地的现实路径。阿里通义、DeepSeek、智谱都在开源基座上跑，制造业企业拿过来用自己的数据喂，才能长出自己的“工业大脑”。

争议：但开源不等于免费。基座模型的训练成本高达数亿，开源方靠什么持续投入？制造业企业数据敏感，拿自己的产线数据去微调一个开源模型，数据安全怎么保障？更深层的问题是，中国制造业的中小企业占比超过90%，它们既没有AI人才，也没有数据治理能力。政策提“梯度培育智能工厂”，但钱谁出、技术谁给，才是真难题。

预测：辛国斌这场讲话，意味着“AI+制造”从试点示范进入规模化推广阶段。开源基座模型+垂类模型+智能工厂，这条路径如果跑通，中国制造业的效率优势将从“人口红利”切换到“算法红利”。但这条路的关键不在技术，在生态——谁能让中小企业用得起、用得放心，谁就能吃到这波红利。

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