【作者簡介】魯春叢，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院院長

 

習(xí)近平總書記指出，“十五五”時(shí)期，必須把因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力擺在更加突出的戰(zhàn)略位置。黨的二十屆四中全會(huì)通過的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十五個(gè)五年規(guī)劃的建議》，強(qiáng)調(diào)“加快高水平科技自立自強(qiáng)，引領(lǐng)發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”。人工智能是新質(zhì)生產(chǎn)力的重要組成和關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力量，對(duì)工業(yè)技術(shù)、知識(shí)、數(shù)據(jù)、人才、資本等要素創(chuàng)新性配置帶來根本性影響，新型工業(yè)化的前進(jìn)動(dòng)力正在發(fā)生深刻變化。2025年8月國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》，提出“推動(dòng)工業(yè)全要素智能聯(lián)動(dòng)，加快人工智能在設(shè)計(jì)、中試、生產(chǎn)、服務(wù)、運(yùn)營全環(huán)節(jié)落地應(yīng)用”，“加快工業(yè)軟件創(chuàng)新突破，大力發(fā)展智能制造裝備”，“深化人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合應(yīng)用，增強(qiáng)工業(yè)系統(tǒng)的智能感知與決策執(zhí)行能力”，明確了在工業(yè)領(lǐng)域推進(jìn)“人工智能+”的發(fā)展方向和目標(biāo)要求。

一、深刻認(rèn)識(shí)“人工智能+”推進(jìn)工業(yè)全要素智能化發(fā)展的重要意義

 

人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有溢出帶動(dòng)性很強(qiáng)的“頭雁”效應(yīng)。人工智能應(yīng)用重點(diǎn)正從消費(fèi)服務(wù)領(lǐng)域轉(zhuǎn)向生產(chǎn)制造領(lǐng)域，以“人工智能+”推進(jìn)工業(yè)全要素智能化發(fā)展，不僅是技術(shù)產(chǎn)業(yè)迭代升級(jí)的重要路徑，更是提升國家競爭力、塑造產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)權(quán)的重要舉措。

 

搶抓新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革歷史機(jī)遇的客觀要求。縱觀以機(jī)械化、電氣化、自動(dòng)化為特征的前三次工業(yè)革命，無一不推動(dòng)了社會(huì)生產(chǎn)力的大幅躍升和生產(chǎn)關(guān)系的深刻變革。當(dāng)前，以大模型為代表的人工智能技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展，具身智能、智能體、群體智能、人機(jī)混合增強(qiáng)智能等加速突破，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵力量。大模型正從“吟詩作畫”轉(zhuǎn)向工藝優(yōu)化、設(shè)備控制，AI手機(jī)、AI電腦、AI眼鏡等智能終端成為潮流單品，具身智能機(jī)器人從“秀場”走向“工廠”，人工智能正以前所未有的速度融入千家萬戶、賦能千行百業(yè)，深刻改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式。據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)預(yù)測，到2030年，全球人工智能市場規(guī)模預(yù)計(jì)超過1.8萬億美元，年復(fù)合增長率為35.9%，人工智能對(duì)全球經(jīng)濟(jì)的總貢獻(xiàn)量將達(dá)到15.7萬億美元。牢牢抓住人工智能這個(gè)“牛鼻子”，加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力，就是抓住了新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的發(fā)展先機(jī)。

 

應(yīng)對(duì)國際競爭打造新優(yōu)勢的戰(zhàn)略選擇。當(dāng)前，世界主要國家紛紛將人工智能作為重塑競爭力的核心領(lǐng)域，持續(xù)加大支持力度。美國先后發(fā)布《美國政府關(guān)鍵和新興技術(shù)國家標(biāo)準(zhǔn)戰(zhàn)略》《贏得AI競賽：美國AI行動(dòng)計(jì)劃》，啟動(dòng)“星際之門”計(jì)劃；法國發(fā)布《勇敢擁抱人工智能（AI）：讓AI在所有企業(yè)全面推廣計(jì)劃》，到2030年，推動(dòng)100%的大型企業(yè)、80%的中小企業(yè)和50%的微型企業(yè)將人工智能融入日常運(yùn)營；德國發(fā)布《未來研究與創(chuàng)新戰(zhàn)略》《人工智能行動(dòng)計(jì)劃》，在《2025年高科技戰(zhàn)略》中明確提出，到2030年，AI創(chuàng)造的產(chǎn)值將占德國GDP的10%。在政策支持的不斷加力下，國際巨頭紛紛加碼人工智能發(fā)展，英偉達(dá)、微軟、OpenAI、谷歌持續(xù)擴(kuò)大在芯片、大模型、云計(jì)算等領(lǐng)域的資本投入，西門子、博世、SAP等企業(yè)通過收并購等方式加速拓展工業(yè)智能產(chǎn)品。據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)預(yù)測，到2028年，人工智能企業(yè)在芯片、基礎(chǔ)設(shè)施上的投資將達(dá)到2.9萬億美元。在這場競爭中，我們不進(jìn)則退、慢進(jìn)亦退，只有以“人工智能+”形成中國特色競爭新優(yōu)勢，才能奪得先機(jī)、贏得主動(dòng)。

 

推進(jìn)新型工業(yè)化的內(nèi)在需要。推進(jìn)新型工業(yè)化，需要深刻把握時(shí)代特征和發(fā)展規(guī)律，緊抓人工智能這一關(guān)鍵變量，促進(jìn)人工智能和制造業(yè)深度融合。近年來，我國人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，已形成覆蓋算力、數(shù)據(jù)、框架、模型、應(yīng)用的完整產(chǎn)業(yè)體系，算力總規(guī)模位居全球第二，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超9000億元，人工智能企業(yè)數(shù)量超5000家，為更好賦能新型工業(yè)化打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。我國制造業(yè)增加值規(guī)模連續(xù)15年位居全球首位，對(duì)全球制造業(yè)增長的貢獻(xiàn)率超過30%。其中，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)仍是我國制造業(yè)的主體，占全部制造業(yè)的80%左右。實(shí)踐證明，應(yīng)用數(shù)字技術(shù)、人工智能對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行全方位、全鏈條的改造，將有效推動(dòng)企業(yè)降本、提質(zhì)、增效、綠色、安全發(fā)展。全國已建成的230余家卓越級(jí)智能工廠，產(chǎn)品研發(fā)周期平均縮短28.4%，生產(chǎn)效率平均提升22.3%，不良品率平均下降50.2%，碳排放平均減少20.4%。我國人工智能的巨大潛力與堅(jiān)實(shí)的工業(yè)基礎(chǔ)相結(jié)合，將為加快推進(jìn)新型工業(yè)化注入強(qiáng)大動(dòng)力。

 

二、我國“人工智能+”推進(jìn)工業(yè)全要素智能化發(fā)展取得積極進(jìn)展

 

在政產(chǎn)學(xué)研用各方協(xié)同推進(jìn)下，我國人工智能技術(shù)在電子、原材料、消費(fèi)品等行業(yè)逐步普及，在研發(fā)設(shè)計(jì)、中試驗(yàn)證、生產(chǎn)制造、運(yùn)營管理等環(huán)節(jié)加速拓展，基本形成“產(chǎn)品裝備—產(chǎn)線車間—企業(yè)管理—產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同”的全要素、多層級(jí)賦能體系。

 

人工智能+工業(yè)產(chǎn)品，深刻變革研發(fā)模式。人工智能可以挖掘工業(yè)知識(shí)、技術(shù)文檔、工藝路線、三維模型等數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，通過建模仿真與復(fù)雜計(jì)算，根據(jù)實(shí)際需求輔助生成材料配比、參數(shù)配置、外觀造型等設(shè)計(jì)方案，實(shí)現(xiàn)方案自動(dòng)生成、快速迭代和多維度優(yōu)化。與傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗(yàn)和線性流程的研發(fā)設(shè)計(jì)模式相比，人工智能可大幅縮短研發(fā)周期、降低試錯(cuò)成本、提升設(shè)計(jì)精度與創(chuàng)新性。一是產(chǎn)品研發(fā)智能化。人工智能賦能新材料與新工藝的發(fā)現(xiàn)過程，實(shí)現(xiàn)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研發(fā)范式轉(zhuǎn)變。比如，中石化利用大模型自主開發(fā)聚酰亞胺新材料智能設(shè)計(jì)平臺(tái)，定向生成新型分子結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案、準(zhǔn)確預(yù)測新材料性能參數(shù)，聚酰亞胺性能預(yù)測準(zhǔn)確率超過90%，新結(jié)構(gòu)的篩選和設(shè)計(jì)時(shí)間縮短80%。二是裝備設(shè)計(jì)智能化。人工智能驅(qū)動(dòng)從手工繪制到智能生成的設(shè)計(jì)方式變革。比如，東風(fēng)汽車通過多模態(tài)大模型的文生圖、圖生圖能力，結(jié)合用戶大數(shù)據(jù)，將以往手動(dòng)為主的造型工作，轉(zhuǎn)化為全流程在線化工作，綜合效率提升30%以上。

 

人工智能+生產(chǎn)作業(yè)，深刻變革制造模式。人工智能驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)作業(yè)模式從剛性流水化向柔性自適應(yīng)模式演進(jìn)。傳統(tǒng)產(chǎn)線、車間多依賴固定工藝和流水化生產(chǎn)，造成響應(yīng)慢、柔性不足、能耗較高，而人工智能以“大小模型+邊緣智能”等形式部署在工業(yè)現(xiàn)場，通過機(jī)器視覺、智能調(diào)度、預(yù)測性維護(hù)和多智能體協(xié)同等方式，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的“感知—決策—執(zhí)行”閉環(huán)，減少停機(jī)時(shí)間，提高能源利用率，使制造系統(tǒng)在效率、良率、能耗與響應(yīng)速度上實(shí)現(xiàn)質(zhì)的躍升。一是生產(chǎn)排程智能化。人工智能通過對(duì)復(fù)雜工業(yè)流程邏輯進(jìn)行建模，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的任務(wù)分配和智能化調(diào)度。比如，寶鋼包裝依托工業(yè)大模型構(gòu)建智能排產(chǎn)系統(tǒng)，整合訂單、設(shè)備、能源、物流等多維數(shù)據(jù)，結(jié)合多目標(biāo)決策優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)排產(chǎn)效率大幅提升，可實(shí)現(xiàn)十余條產(chǎn)線生產(chǎn)任務(wù)的分鐘級(jí)智能調(diào)配，全年效益增長1.5%以上。二是綠色制造智能化。基于碳排放管理大模型，面向建材、鋼鐵、化工、電力等高耗能行業(yè)，開展碳排放監(jiān)測、核算與追蹤，優(yōu)化碳管理路徑。比如，寧德時(shí)代利用人工智能實(shí)現(xiàn)從電極制漿、涂布到檢測、組裝的全流程工藝優(yōu)化，并進(jìn)行訂單管理和能耗的智能協(xié)同，工廠碳排放降低57%，相當(dāng)于每年種植1800萬棵樹的生態(tài)效益。三是中試驗(yàn)證智能化。人工智能基于歷史工藝與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)開展虛擬仿真與參數(shù)優(yōu)化，減少大量重復(fù)性試驗(yàn)，縮短驗(yàn)證周期。比如，武漢先進(jìn)院構(gòu)建材料創(chuàng)制大模型MARS和材料中試智能體，實(shí)現(xiàn)“性質(zhì)—結(jié)構(gòu)—合成”多維預(yù)測，新材料中試驗(yàn)證效率提升50%，成本降低60%。

 

人工智能+企業(yè)管理，深刻變革運(yùn)營模式。人工智能推動(dòng)企業(yè)管理向?qū)崟r(shí)感知、動(dòng)態(tài)優(yōu)化、自主協(xié)同的敏捷高效模式演進(jìn)。傳統(tǒng)運(yùn)營管理依賴人工經(jīng)驗(yàn)和層級(jí)決策，往往存在信息孤島、響應(yīng)滯后、資源配置低效等問題。人工智能通過對(duì)設(shè)備、產(chǎn)品、財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈、人力資源、市場等數(shù)據(jù)的智能分析與預(yù)測，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)決策支持、流程自動(dòng)化與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。隨著大模型、智能體與企業(yè)知識(shí)庫深度融合，運(yùn)營管理將向“認(rèn)知智能”演進(jìn)，人工智能不僅執(zhí)行任務(wù)，更能理解業(yè)務(wù)語境、自主提出策略建議，推動(dòng)企業(yè)邁向“智能自治”。一是企業(yè)運(yùn)營智能化。人工智能通過大模型驅(qū)動(dòng)“企業(yè)大腦”，實(shí)現(xiàn)從人工監(jiān)控到智能調(diào)度的轉(zhuǎn)變。比如，TCL建立基于工業(yè)大模型的顯示器生產(chǎn)園區(qū)智能集控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智能知識(shí)推薦、報(bào)表智能生成、告警內(nèi)容深度分析、智能派工等核心功能，通過大模型運(yùn)營調(diào)度優(yōu)化管理，企業(yè)運(yùn)營成本降低30%，故障處理時(shí)間縮短45%。二是設(shè)備運(yùn)維智能化。大模型推動(dòng)設(shè)備管理從“被動(dòng)維護(hù)”向“預(yù)測性維護(hù)”升級(jí)，解決因設(shè)備故障導(dǎo)致的企業(yè)運(yùn)營堵點(diǎn)卡點(diǎn)。比如，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院聯(lián)合企業(yè)打造智能運(yùn)維大模型，匯聚海量IT設(shè)備運(yùn)維工單數(shù)據(jù)，融合多智能體協(xié)同、檢索增強(qiáng)、知識(shí)圖譜等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜IT設(shè)備的自動(dòng)化巡檢和主動(dòng)運(yùn)維，助力企業(yè)運(yùn)維成本降低30%，故障率降低50%，平均設(shè)備故障處理時(shí)間縮減至2小時(shí)以內(nèi)。

 

人工智能+產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈，深刻變革協(xié)同模式。人工智能驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈從“被動(dòng)響應(yīng)”邁向“智能協(xié)同”，讓整個(gè)鏈條“看得清、想得快、調(diào)得準(zhǔn)”。傳統(tǒng)生產(chǎn)模式下，產(chǎn)業(yè)鏈運(yùn)轉(zhuǎn)多依賴靜態(tài)計(jì)劃和層級(jí)制組織方式，信息傳遞滯后、資源配置僵化、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警不足。人工智能通過大數(shù)據(jù)分析、智能預(yù)測等方式，實(shí)現(xiàn)供需精準(zhǔn)匹配、運(yùn)輸路徑優(yōu)化、庫存智能調(diào)度與數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享，能夠形成跨行業(yè)、跨區(qū)域的產(chǎn)業(yè)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，有效打破企業(yè)間信息壁壘，推動(dòng)上下游資源高效配置和產(chǎn)業(yè)鏈整體韌性提升，形成高效順暢的協(xié)同生態(tài)。比如，一汽集團(tuán)將物流全鏈路拆解為“庫存管理、路徑規(guī)劃、設(shè)備調(diào)度”等近百個(gè)業(yè)務(wù)單元，通過人工智能算法實(shí)現(xiàn)智能聯(lián)動(dòng)，當(dāng)零部件庫存告急時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)“供應(yīng)商補(bǔ)貨、生產(chǎn)線排程、物流調(diào)度”全鏈條動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度效率提升20%，人工成本降低40%。又如，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院建設(shè)全國裝備制造業(yè)數(shù)字供應(yīng)鏈平臺(tái)，匯聚2.3億件數(shù)字工品，服務(wù)42萬家企業(yè)、215萬名工程師，通過構(gòu)建工業(yè)設(shè)計(jì)大模型，提供貫穿“模型智能檢索—產(chǎn)品智能推薦—生成式設(shè)計(jì)”的智能化服務(wù)體系，設(shè)計(jì)效率提升50%，研發(fā)成本降低30%。

 

三、推進(jìn)“人工智能+”工業(yè)全要素智能化發(fā)展的重點(diǎn)任務(wù)

 

“十五五”時(shí)期是基本實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化夯實(shí)基礎(chǔ)、全面發(fā)力的關(guān)鍵時(shí)期，也是基本實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化深入實(shí)施、攻堅(jiān)克難的關(guān)鍵階段。站在科學(xué)謀劃“十五五”新的歷史起點(diǎn)上，我們要堅(jiān)持以習(xí)近平新時(shí)代中國特色社會(huì)主義思想為指導(dǎo)，全面貫徹黨的二十大和二十屆二中、三中、四中全會(huì)精神，認(rèn)真落實(shí)黨中央、國務(wù)院決策部署，系統(tǒng)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)做法、立足我國基本國情、順應(yīng)工業(yè)發(fā)展規(guī)律、前瞻布局重點(diǎn)工作，加快以“人工智能+”推進(jìn)工業(yè)全要素智能化發(fā)展，為推進(jìn)新型工業(yè)化注入新動(dòng)能。

 

推進(jìn)技術(shù)改造，發(fā)展智能裝備。一是突破核心技術(shù)。加強(qiáng)多模態(tài)感知融合技術(shù)的研發(fā)，提升傳感器精度與集成度。大力發(fā)展運(yùn)動(dòng)控制等核心算法，研發(fā)高性能的控制與驅(qū)動(dòng)部件，實(shí)現(xiàn)裝備的高速、高精度、高動(dòng)態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)定運(yùn)行。加強(qiáng)人機(jī)交互技術(shù)研究，開發(fā)新型交互接口與設(shè)備。二是研發(fā)工業(yè)軟件。分行業(yè)、分階段加快開展研發(fā)設(shè)計(jì)類、生產(chǎn)制造類、經(jīng)營管理類、運(yùn)維服務(wù)類工業(yè)軟件更新?lián)Q代和工業(yè)APP開發(fā)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)軟件定義裝備功能。推動(dòng)開源社區(qū)建設(shè)，促進(jìn)跨行業(yè)融合，構(gòu)建開放協(xié)同的工業(yè)軟件生態(tài)系統(tǒng)。制定工業(yè)軟件標(biāo)準(zhǔn)體系，加強(qiáng)工業(yè)軟件安全防護(hù)，推動(dòng)工業(yè)軟件的可信認(rèn)證。三是推廣裝備應(yīng)用。深化智能診斷、預(yù)測性維護(hù)、工藝參數(shù)自優(yōu)化、自適應(yīng)控制等裝備智能化應(yīng)用場景創(chuàng)新。發(fā)展高負(fù)載、高精度、高靈活性的工業(yè)機(jī)器人，推進(jìn)機(jī)器人等智能裝備與人、環(huán)境、生產(chǎn)要素等全面集成、交互與協(xié)同，構(gòu)建柔性制造單元和智能產(chǎn)線。聚焦鋼鐵、有色、石化、化工、建材、機(jī)械、汽車、電力裝備、輕工、電子等十大重點(diǎn)行業(yè)，以生產(chǎn)作業(yè)、倉儲(chǔ)物流、質(zhì)量管控等環(huán)節(jié)改造為重點(diǎn)，推動(dòng)智能制造設(shè)備更新和技術(shù)改造。

 

推進(jìn)大連接，升級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。一是升級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施。打造泛在互聯(lián)、控網(wǎng)算一體、開放智能、安全可控的新型工業(yè)網(wǎng)絡(luò)，提升標(biāo)識(shí)解析服務(wù)效能，推廣“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)+智能體”等創(chuàng)新模式，加快國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)運(yùn)營，推進(jìn)算力資源多級(jí)布局、互聯(lián)互通、高效調(diào)度。二是創(chuàng)新技術(shù)產(chǎn)品。推進(jìn)工業(yè)通信芯片、工業(yè)傳感器、工業(yè)終端、工業(yè)控制系統(tǒng)等智能化升級(jí)，提升感知、交互、控制、決策能力。加快應(yīng)用人工智能優(yōu)化工業(yè)軟件開發(fā)流程和模式，提升主動(dòng)優(yōu)化、輔助生成等能力。三是拓展應(yīng)用場景。堅(jiān)持分業(yè)推進(jìn)、分級(jí)推進(jìn)、協(xié)同推進(jìn)，實(shí)施橫縱結(jié)合的“T”型戰(zhàn)略，橫向?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈、產(chǎn)業(yè)集群的資源集成、供需對(duì)接，縱向打通設(shè)備單元、產(chǎn)線、車間、工廠、企業(yè)等各個(gè)層級(jí)智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)互聯(lián)通路，推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化改造。建設(shè)一批5G工廠，在重點(diǎn)行業(yè)、重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)布推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合應(yīng)用參考指南和典型案例，在國家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)、國家先進(jìn)制造業(yè)集群等加快智能化解決方案普及推廣。

 

推進(jìn)大數(shù)據(jù)，建設(shè)工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。一是建設(shè)數(shù)據(jù)集目錄。面向工業(yè)數(shù)據(jù)多源異構(gòu)特性，分級(jí)推進(jìn)設(shè)備產(chǎn)線、工廠企業(yè)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)數(shù)據(jù)采集處理與流通應(yīng)用。分類打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集產(chǎn)品庫、工業(yè)機(jī)理庫、工業(yè)模型庫，形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集目錄。二是打造可信數(shù)據(jù)空間。基于隱私計(jì)算、安全沙箱、身份可信認(rèn)證、數(shù)據(jù)使用控制及全鏈路追溯等核心技術(shù)，打通數(shù)據(jù)集供給方、需求方及服務(wù)方協(xié)同鏈路，在“數(shù)據(jù)集物理不出域”前提下，通過“可用不可見”模式滿足多主體數(shù)據(jù)集使用需求。三是完善技術(shù)體系。編制重大技術(shù)攻關(guān)目錄和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指南，引導(dǎo)行業(yè)企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)開展技術(shù)攻關(guān)。在技術(shù)、質(zhì)量、流通、安全等方面，構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)體系，開展數(shù)據(jù)集質(zhì)量與價(jià)值評(píng)估，推動(dòng)數(shù)據(jù)集規(guī)范建設(shè)、流通與交易。四是深化融合應(yīng)用。加快工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的應(yīng)用，形成工業(yè)場景訓(xùn)練語料服務(wù)、AI一體機(jī)定制化服務(wù)、數(shù)據(jù)處理工具商業(yè)化服務(wù)等模式。開展高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)試點(diǎn)、案例遴選，編制行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指南，加快經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ酵茝V。

 

推進(jìn)大模型，推廣工業(yè)智能體。一是健全多層次模型體系。推進(jìn)人工智能算法與工業(yè)機(jī)理融合，打造工業(yè)大模型。在復(fù)雜工業(yè)場景中，利用大模型強(qiáng)大的多模態(tài)內(nèi)容生成、理解能力進(jìn)行宏觀指導(dǎo)與決策支持。同時(shí)，依靠小模型的高精度、專業(yè)性、實(shí)時(shí)性負(fù)責(zé)產(chǎn)線監(jiān)控、設(shè)備維護(hù)等具體任務(wù)，形成“大模型指揮、小模型執(zhí)行”的協(xié)作方式，打造大、小模型協(xié)同應(yīng)用生態(tài)。二是發(fā)展工業(yè)智能體。開發(fā)自主智能體互聯(lián)協(xié)議，整合一系列相互關(guān)聯(lián)的數(shù)字工具，將離散的數(shù)字能力轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行、可度量、可持續(xù)的業(yè)務(wù)價(jià)值。三是建設(shè)開發(fā)工具鏈。強(qiáng)化模型設(shè)計(jì)、架構(gòu)與制造業(yè)場景的協(xié)同適配，打造具備規(guī)模化部署能力的工具鏈和工具庫，實(shí)現(xiàn)工廠級(jí)、車間級(jí)的模型能力快速部署，降低大模型應(yīng)用門檻。四是促進(jìn)供需對(duì)接。構(gòu)建場景導(dǎo)向的大模型工業(yè)應(yīng)用解決方案供需對(duì)接平臺(tái)，提供涵蓋技術(shù)咨詢、方案設(shè)計(jì)、智能應(yīng)用部署和運(yùn)維優(yōu)化在內(nèi)的端到端服務(wù)，精準(zhǔn)匹配制造業(yè)企業(yè)需求，縮短方案落地周期。

 

推進(jìn)產(chǎn)教融合，培育數(shù)智人才。一是培養(yǎng)卓越工程師。加快卓越工程師實(shí)踐基地、工程師協(xié)同創(chuàng)新中心等載體建設(shè)，主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和培養(yǎng)一批具有科研項(xiàng)目攻關(guān)能力、善于解決復(fù)雜工程問題的高層次創(chuàng)新型人才，打造國家戰(zhàn)略人才力量。二是創(chuàng)新復(fù)合型人才培養(yǎng)方式。針對(duì)不同層次數(shù)智人才需求，運(yùn)用好工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)沉淀的工業(yè)模型知識(shí)，為人才培養(yǎng)提供真實(shí)生產(chǎn)場景的數(shù)據(jù)支撐。強(qiáng)化制造業(yè)一線工人的人工智能應(yīng)用能力，暢通技能人才發(fā)展通道，吸引更多技能人才學(xué)習(xí)數(shù)字技術(shù)，從事數(shù)字職業(yè)。三是構(gòu)建產(chǎn)教資源整合體系。調(diào)動(dòng)好高校和企業(yè)兩方面積極性，鼓勵(lì)高校探索設(shè)立工業(yè)智能等交叉學(xué)科，建設(shè)產(chǎn)教融合實(shí)踐中心，引導(dǎo)企業(yè)大規(guī)模開展“人工智能+”能力素養(yǎng)提升培訓(xùn)，持續(xù)完善人才評(píng)價(jià)與激勵(lì)措施。

 

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來源：《中國黨政干部論壇》雜志 2025年第10期