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中國(guó)工程院院士錢鋒:深入實(shí)施“Al﹢制造”行動(dòng) 推進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)全要素創(chuàng)新配置

2025年12月10日 08:00人民政協(xié)報(bào)

作者:全國(guó)政協(xié)常委,九三學(xué)社上海市委會(huì)主委,中國(guó)工程院院士 錢鋒

中共二十屆四中全會(huì)審議通過的《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十五個(gè)五年規(guī)劃的建議》提出,“推動(dòng)技術(shù)改造升級(jí),促進(jìn)制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型,發(fā)展智能制造、綠色制造、服務(wù)型制造,加快產(chǎn)業(yè)模式和企業(yè)組織形態(tài)變革!绷(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào),“要推動(dòng)人工智能科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合,構(gòu)建企業(yè)主導(dǎo)的產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新體系,助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級(jí),開辟戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展新賽道”。國(guó)務(wù)院《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能﹢”行動(dòng)的意見》要求,“推進(jìn)工業(yè)全要素智能化發(fā)展”“加快人工智能在設(shè)計(jì)、中試、生產(chǎn)、服務(wù)、運(yùn)營(yíng)全環(huán)節(jié)落地應(yīng)用”。

“十五五”時(shí)期,推進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)全要素創(chuàng)新配置是人工智能與制造業(yè)深度融合的關(guān)鍵。當(dāng)前,這方面還存在以下挑戰(zhàn):

一、工業(yè)智能關(guān)鍵技術(shù)亟須加快攻關(guān)突破

一是人工智能對(duì)高端產(chǎn)品創(chuàng)新研發(fā)的賦能不足。產(chǎn)品研發(fā)和工業(yè)操作系統(tǒng)等底層核心軟硬件缺失,大模型無法滿足創(chuàng)新研發(fā)的高頻迭代實(shí)時(shí)需求。企業(yè)參與人工智能前沿技術(shù)攻關(guān)深度不足,人工智能應(yīng)用成本較高,中小企業(yè)難以負(fù)擔(dān)。二是“工業(yè)大腦”對(duì)智能制造和決策的支撐不夠。大模型的技術(shù)可靠性和精確度未達(dá)到工業(yè)級(jí)應(yīng)用水平,用于大模型訓(xùn)練的高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)語料庫缺乏。能將大模型、算法與工業(yè)應(yīng)用匹配的交叉復(fù)合型人才極度稀缺。

二、人工智能催生制造范式變革的作用尚未充分顯現(xiàn)

一是人工智能技術(shù)尚難滿足制造業(yè)需求。制造場(chǎng)景中深度學(xué)習(xí)、算法優(yōu)化等技術(shù)靈活性不足。自然語言處理等技術(shù)難以滿足制造業(yè)復(fù)雜場(chǎng)景要求。針對(duì)服務(wù)型制造企業(yè)的綜合性保障服務(wù)體系亟須優(yōu)化。二是跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)要素融合利用不足。企業(yè)間接口標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)規(guī)范存在差異,數(shù)據(jù)無法實(shí)時(shí)流通。為鞏固差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),工業(yè)軟件供給企業(yè)和裝備制造企業(yè)設(shè)置諸多數(shù)據(jù)壁壘,導(dǎo)致上下游數(shù)據(jù)未能實(shí)現(xiàn)互聯(lián)。

三、數(shù)智化轉(zhuǎn)型重塑制造業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)進(jìn)程亟待加快

一是人機(jī)交互協(xié)同效率亟待提升。人工智能參與復(fù)雜決策的較少,人機(jī)協(xié)同多停留在“輔助操作”層面。設(shè)備、產(chǎn)線、工廠間智能互聯(lián)呈碎片化,PLC、機(jī)器人、傳感器等設(shè)備數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差異大。二是全鏈條產(chǎn)業(yè)數(shù)智化生態(tài)亟待構(gòu)建。傳統(tǒng)企業(yè)、中小企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)字化裝備應(yīng)用率、生產(chǎn)過程數(shù)字系統(tǒng)覆蓋率和設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率較低。數(shù)字化平臺(tái)對(duì)制造業(yè)流程再造支撐不足,生產(chǎn)協(xié)同、智能決策等功能有待深入挖掘。

鑒此,建議:

一、著力強(qiáng)化工業(yè)智能技術(shù)攻關(guān)突破和應(yīng)用賦能

一是推動(dòng)數(shù)智技術(shù)創(chuàng)新突破和協(xié)同應(yīng)用。攻關(guān)工業(yè)軟件、工業(yè)智能操作系統(tǒng)、工業(yè)元宇宙等技術(shù)。推動(dòng)制造業(yè)通專融合垂直領(lǐng)域大模型研發(fā)、應(yīng)用和迭代。部署“AI for Engineering”新工程范式,推動(dòng)終端產(chǎn)品智能設(shè)計(jì)、制造流程智慧再造、材料配方智能創(chuàng)制等范式突破。二是加快打造以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和智能決策為核心的新型“工業(yè)大腦”。布局“人工智能賦能工業(yè)大腦”科技創(chuàng)新專項(xiàng)。支持“鏈主”引領(lǐng)上下游企業(yè),協(xié)同打造覆蓋產(chǎn)品全生命周期的新型“工業(yè)大腦”。圍繞重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈、關(guān)鍵工藝和核心裝備,打造高質(zhì)量工業(yè)語料庫。

二、加快推進(jìn)人工智能催生新業(yè)態(tài)新模式新產(chǎn)業(yè)

一是著力推進(jìn)人工智能賦能服務(wù)型制造。打造一批制造與服務(wù)融合的數(shù)智技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景。推動(dòng)構(gòu)建“AI﹢”從設(shè)計(jì)研發(fā)、智能制造、質(zhì)量檢測(cè)、供應(yīng)鏈協(xié)同到售后服務(wù)的全生命周期場(chǎng)景應(yīng)用體系。打造數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)財(cái)稅、金融、產(chǎn)業(yè)等政策“工具包”。二是建立數(shù)據(jù)共享驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)管理和資源優(yōu)化機(jī)制。建立制造業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系。健全公共數(shù)據(jù)資源供給機(jī)制,加大隱私計(jì)算、區(qū)塊鏈等技術(shù)的賦能應(yīng)用。建設(shè)細(xì)分領(lǐng)域行業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)可信空間,搭建供應(yīng)鏈綜合數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。

三、加快推動(dòng)以數(shù)智化轉(zhuǎn)型重塑制造業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)

一是深化人機(jī)交互高效協(xié)同,實(shí)現(xiàn)知識(shí)價(jià)值共創(chuàng)。強(qiáng)化制造業(yè)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)與人工智能支持決策的深度融合。打造制造領(lǐng)域“大腦”指揮、“小腦”協(xié)調(diào)、“肢體”靈動(dòng)的全行業(yè)全要素工業(yè)具身智能系統(tǒng)。加強(qiáng)多模態(tài)感知、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等與具身智能技術(shù)的融合應(yīng)用。二是推動(dòng)全鏈條數(shù)智化轉(zhuǎn)型,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)共創(chuàng)。為中小企業(yè)提供“低成本、易部署”的人工智能解決方案,通過政府補(bǔ)貼或以舊換新降低采購成本。探索設(shè)備上云、產(chǎn)能共享等模式,鼓勵(lì)傳統(tǒng)制造企業(yè)接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。

來源:人民政協(xié)報(bào)(2025年12月8日02版)

編 輯:章芳
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