到2027年人工智能關鍵核心技術安全可靠供給，“人工智能+制造”怎么干
人工智能與實體經濟深度融合，深刻改變制造業生產模式和經濟形態，驅動產業加速升級。1月7日，工業和信息化部等8部門發布《“人工智能+制造”專項行動實施意見》，為加快推進人工智能技術在制造業融合應用明確目標舉措。
21項具體措施推動人工智能在制造業融合應用
“十五五”規劃建議提出，“全面實施‘人工智能+’行動”“搶占人工智能產業應用制高點，全方位賦能千行百業”。
“人工智能技術與制造業應用雙向賦能，要一端抓技術供給，推動智能產業化；一端抓賦能應用，加快產業智能化，整體壯大產業生態，促進人工智能科技創新與產業創新深度融合。”工業和信息化部科技司有關負責人表示，實施意見圍繞創新筑基、賦智升級、產品突破、主體培育、生態壯大、安全護航、國際合作等7個重點任務，細化21項具體措施，加快制造業智能化、綠色化、融合化發展。
實施意見明確：到2027年，我國人工智能關鍵核心技術實現安全可靠供給，產業規模和賦能水平穩居世界前列。推動3—5個通用大模型在制造業深度應用，推出1000個高水平工業智能體，打造100個工業領域高質量數據集，推廣500個典型應用場景。培育2—3家具有全球影響力的生態主導型企業和一批專精特新中小企業，打造一批“懂智能、熟行業”的賦能應用服務商，選樹1000家標桿企業。建成全球領先的開源開放生態，安全治理能力全面提升，為人工智能發展貢獻中國方案。
“手把手”為制造業企業提供轉型升級指南
紡織車間需要空調風機進行溫濕度調控、空氣凈化及通風換氣，傳統產品依賴人工調控，精度低、故障難預判。“我們依托浪潮云洲工業大模型，在傳統風機上加裝多類傳感器，采集、訓練數據，研發出數智風機。”山東金信空調集團董事長吳子才介紹，數智風機能根據實時工況優化風量等相關參數，精準控制車間溫濕度，設備檢修周期縮短40%。
“企業要加速全流程轉型升級，推動大模型技術深度嵌入研發設計、中試驗證、生產制造、營銷服務、運營管理等各環節，提升輔助設計、仿真模型構建、排產調度、設備預測性維護等能力。”有關專家表示。
例如研發設計環節，要重點推進智能輔助設計、軟件代碼輔助編寫、藥物研發等，打造個性化、低成本、高效能的新型研發設計模式；生產制造環節，要推廣機器視覺、無人智能巡檢等工業質檢技術，強化產線實時監測和預測性維護，提升設備故障識別準確性，實現安全生產風險預警與事件告警；運營管理環節，要運用大模型分析和生成能力，提升企業對戰略、人力資源、財務、風險等管理能力。
針對使用人工智能進行研發設計、生產制造、經營管理及開展延伸服務的企業，實施意見還提供附件《制造業企業人工智能應用指南》，從開展智能化評估和規劃、提升智能化基礎能力、構建高質量數據集、合理規劃布局算力資源、開展模型選型與調優、模型部署與集成、做好人工智能應用安全防護等方面給出詳盡指南，“手把手”為企業智能化轉型升級提供實施路徑和方法指引。
打造人工智能發展和賦能應用主力軍，既要鼓勵龍頭企業、央企國企等先行先試，提供規模化應用場景，研發應用工業智能體，探索人工智能賦能制造業新模式；同時也應深入實施中小企業數字化賦能專項行動，支持中小企業開展數字化、智能化改造，加快中小企業人工智能應用復制推廣。實施意見還鼓勵有關地方給予企業“算力券”“模型券”等支持，強化賦能中小企業公共服務，降低企業開發應用成本。
加快重點行業智能化轉型與應用賦能
從憑經驗采礦到智慧勘探，從靠手藝冶煉到人工智能精準調控……日前，有色金屬行業人工智能大模型“坤安”2.0發布，進一步探索將人工智能技術深度嵌入有色金屬工業全鏈條。
“過去一年，我們將人工智能應用到產業關鍵環節，推進建設百余個應用場景，從中篩選出52個場景發布，建成8個行業高質量數據集。”中鋁集團董事長段向東介紹，將不斷夯實大模型的技術內核，推動數據要素激活、模型迭代優化、場景應用轉化，讓“坤安”2.0更好賦能行業發展。
中國有色金屬工業協會黨委書記、會長葛紅林表示，有色金屬行業產品品種多、資源復雜、工藝流程復雜度高，行業數智化發展存在技術適配、數據治理、協同、人才等方面挑戰。針對類似行業困境，實施意見明確提出，開發高水平行業模型，加快重點行業應用賦能。
“要結合各行業領域特點、技術成熟度、數字化水平等基礎條件，分類施策推進制造業領域人工智能應用。”工業和信息化部科技司有關負責人表示，實施意見的附件《人工智能賦能制造業重點行業轉型指引》結合原材料、裝備制造、消費品、電子信息、軟件和信息技術服務等行業特點，為行業轉型提供指引。
例如在有色金屬行業，提出研發數據自動化治理、標注技術與工具，打造行業高質量數據集，構建數據基礎支撐體系等；紡織服裝領域要打造個性化設計與虛擬試衣系統，推動部署自適應生產系統，提升產品良品率；電子元器件要提升設計智能化水平，打通電子設計自動化、產品生命周期管理系統數據孤島，重點突破電子元器件高精度仿真預測技術。
來源：人民日報（記者：劉溫馨）
視頻：央視新聞（記者：朱江、張叢婧）
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