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構(gòu)建“工業(yè)大腦” 推動AI落地 業(yè)界熱議智能時代產(chǎn)業(yè)升級新路徑

來源:經(jīng)濟參考報  發(fā)布時間:2025-6-9 11:8

當前,人工智能正從技術(shù)概念走向產(chǎn)業(yè)落地,成為重塑全球競爭格局的核心力量。面對呼嘯而至的智能時代,如何把握機遇在新一輪產(chǎn)業(yè)變革中實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級?在日前舉行的2025國家新質(zhì)生產(chǎn)力與智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展會議上,多位專家學者建言獻策,探尋智能時代產(chǎn)業(yè)升級新路徑。

前沿技術(shù)推動深刻變革

新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正以前所未有的速度和廣度重塑全球生產(chǎn)力格局。

在中國自動化學會理事長、中國空間技術(shù)研究院研究員楊孟飛看來,人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、生物技術(shù)、新能源等前沿技術(shù)的突破正推動生產(chǎn)方式、組織形式、產(chǎn)業(yè)形態(tài)等發(fā)生深刻變革。自動化技術(shù)作為創(chuàng)新發(fā)展的核心基石,已深度融入經(jīng)濟社會發(fā)展和國家戰(zhàn)略需求,成為驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的關(guān)鍵引擎,持續(xù)為產(chǎn)業(yè)升級、技術(shù)創(chuàng)新與社會進步注入強勁動能。

今年的政府工作報告提出,持續(xù)推進“人工智能+”行動,將數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好結(jié)合起來,支持大模型廣泛應(yīng)用,大力發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備。擴大5G規(guī);瘧(yīng)用,加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展,優(yōu)化全國算力資源布局,打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。

“人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心力量,既是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎,也是加快制造強國建設(shè)的重要支撐!比A東理工大學教授錢鋒表示。

隨著“人工智能+”行動連續(xù)兩年被寫入政府工作報告,人工智能技術(shù)正在加速融入千行百業(yè)。其中,制造業(yè)是人工智能技術(shù)產(chǎn)品落地應(yīng)用的重要領(lǐng)域。

據(jù)介紹,人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景已遍地開花。在工業(yè)研發(fā)設(shè)計中,人工智能可以用于定制化產(chǎn)品設(shè)計、建模與仿真、工業(yè)軟件、工藝設(shè)計等領(lǐng)域。在工業(yè)生產(chǎn)制造中,人工智能可以用于產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測、工業(yè)代碼生成、工業(yè)機器人控制、產(chǎn)品包裝等領(lǐng)域。例如,在產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測上,人工智能通過深度學習、實時監(jiān)測預警、算法分析和智能化系統(tǒng)集成等手段,提升工業(yè)質(zhì)量監(jiān)測的效率和準確性。在工業(yè)經(jīng)營管理中,人工智能可以用于原材料采購、生產(chǎn)制造智能化管理、倉儲物流、供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域;在工業(yè)產(chǎn)品服務(wù)中,人工智能可以用于智能營銷、客戶服務(wù)、智能產(chǎn)品等領(lǐng)域。

業(yè)界已經(jīng)形成共識,人工智能賦能新型工業(yè)化是實現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要路徑之一。日前,工業(yè)和信息化部已專題研究部署推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展和賦能新型工業(yè)化,強調(diào)要系統(tǒng)謀劃、協(xié)同推進,一體推動戰(zhàn)略、規(guī)劃、政策、標準等方面的任務(wù)落實,為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展和賦能新型工業(yè)化打造良好的生態(tài)環(huán)境,充分激發(fā)創(chuàng)新活力。

搶抓機遇構(gòu)建“工業(yè)大腦”

如何搶抓人工智能加速工業(yè)應(yīng)用的重大戰(zhàn)略機遇,加快推進人工智能和制造業(yè)深度融合發(fā)展?錢鋒認為,加快構(gòu)建工業(yè)具身智能系統(tǒng)即“工業(yè)大腦”是推動傳統(tǒng)制造業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級的重要舉措。在他看來,應(yīng)加快構(gòu)建集制造業(yè)全生命周期生產(chǎn)要素為一體,供需快速感知、制造精準調(diào)控、要素高效配置的“工業(yè)大腦”,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈價值鏈協(xié)同優(yōu)化、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置、制造過程實時精準調(diào)控、安全環(huán)保運維智慧管控、新材料新產(chǎn)品智能設(shè)計,確保制造過程資源能源高效利用、生產(chǎn)綠色化低碳化、產(chǎn)品高值化高端化,以及產(chǎn)業(yè)價值鏈最大化。

“這將為新一代智能制造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供高質(zhì)量科技供給,為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力提供關(guān)鍵驅(qū)動力,為新型工業(yè)化注入新動能。”錢鋒說。

針對當前我國“工業(yè)大腦”建設(shè)存在關(guān)鍵核心技術(shù)有待突破、人工智能賦能制造業(yè)支撐和動力不足、機制創(chuàng)新和人才培養(yǎng)有待加強等問題,業(yè)界專家也給出了解題思路。

首先,聚焦產(chǎn)業(yè)需求突破關(guān)鍵核心技術(shù),夯實“工業(yè)大腦”高質(zhì)量科技供給。應(yīng)加快工業(yè)軟件、工業(yè)操作系統(tǒng)等核心技術(shù)攻關(guān),推動工業(yè)元宇宙、區(qū)塊鏈、隱私計算等技術(shù)集成創(chuàng)新,健全首臺(套)、首批次、首版次應(yīng)用政策;推動人工智能通用技術(shù)與工業(yè)機理、知識、場景結(jié)合,加快攻關(guān)半定制化FPGA芯片、高兼容性編譯器、訓練和推理框架等工業(yè)智能關(guān)鍵核心技術(shù);加快打造重點行業(yè)“工業(yè)數(shù)據(jù)空間”,促進工業(yè)數(shù)據(jù)流通共享。以工業(yè)元宇宙、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)實時獲取,打造高質(zhì)量工業(yè)語料庫。

其次,聚焦重點產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,構(gòu)建人工智能賦能的智慧“工業(yè)大腦”。要加快打造制造業(yè)通專融合的垂直領(lǐng)域大模型,運用DeepSeek等人工智能顛覆性創(chuàng)新賦能上下游企業(yè),引導人工智能創(chuàng)新成果向工業(yè)領(lǐng)域快速轉(zhuǎn)化;以設(shè)備大規(guī)模更新改造為契機,加快構(gòu)建貫穿設(shè)備、產(chǎn)線、車間、工廠、企業(yè)、行業(yè)等不同層級,敏捷適應(yīng)內(nèi)外部環(huán)境變化、具有具身智能的“工業(yè)子腦”;發(fā)揮我國制造業(yè)門類齊備優(yōu)勢,強化技術(shù)賦能、供應(yīng)鏈賦能、平臺賦能、生態(tài)賦能,拓展智能制造深度和廣度。

此外,還應(yīng)加強政策機制保障,以“工業(yè)大腦”支撐科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合。建議設(shè)立“工業(yè)大腦”技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用重大專項,推動制造業(yè)“鏈主”企業(yè)聯(lián)合人工智能和制造領(lǐng)域國家級實驗室、國家技術(shù)創(chuàng)新中心、高校院所等共建創(chuàng)新聯(lián)合體;推動“工業(yè)大腦”技術(shù)框架、算法模型、組件工具等開源,打造應(yīng)用生態(tài);引導高校設(shè)立人工智能和制造專業(yè)交叉學科,加強面向工業(yè)智能的復合型人才培養(yǎng),打造工業(yè)智能創(chuàng)新孵化、應(yīng)用測試、技術(shù)驗證等公共服務(wù)平臺。

求解AI技術(shù)應(yīng)用挑戰(zhàn)

專家指出,當前制造業(yè)在應(yīng)用人工智能技術(shù)上仍面臨諸多挑戰(zhàn),包括時空數(shù)據(jù)樣本少、可信數(shù)據(jù)生成難、系統(tǒng)自主演化難等,有待將工藝、裝備、知識機制進行有機融合,在通用大模型的基礎(chǔ)上把專業(yè)、垂類領(lǐng)域的知識和技術(shù)充分融合起來,構(gòu)建“通專融合的大模型”。

“隨著人工智能大模型技術(shù)的發(fā)展,國內(nèi)外大量研究機構(gòu)開始進行大模型參數(shù)量競賽與算力競賽,這引發(fā)了學術(shù)界對當前人工智能發(fā)展道路的批判性思考!比A南理工大學教授陳俊龍表示,一方面,大模型研究與應(yīng)用仍高度依賴以國外為主的高性能計算生態(tài),對于大模型技術(shù)的自主安全難以把控;另一方面,當前大部分工業(yè)智能化場景對于大模型性能的利用與付出的計算成本不成正比,反而需要更高效、更輕量的模型。針對這一問題,陳俊龍結(jié)合當下大模型與小模型的研究現(xiàn)狀,提出了大小模型協(xié)同創(chuàng)新的思路。

基于當前技術(shù)演進趨勢與產(chǎn)業(yè)實踐,人工智能的發(fā)展高度依賴能源供給的可持續(xù)性,能源已成為制約人工智能技術(shù)突破的核心瓶頸與終極邊界。對此,中國自動化學會副理事長、山東大學教授張承慧總結(jié)了國內(nèi)外新能源系統(tǒng)控制的發(fā)展歷程,尤其是中國在新能源大規(guī)模應(yīng)用過程中形成的標志性控制理論與技術(shù)成果,為新能源大規(guī)模應(yīng)用提供了關(guān)鍵理論借鑒和工程示范,并提出了算力-智力-電力深度融合新范式——元能源系統(tǒng),以推動電力系統(tǒng)升級換代和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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