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推動人工智能賦能制造業高質量發展

來源:高新院 achie.org 日期:2026-02-13 點擊:

制造業是我國經濟命脈所系,是立國之本、強國之基。在新一輪科技革命與產業變革加速演進的背景下,“AI+制造”的轉型是關乎制造業生存與發展的必答題。黨的二十屆四中全會審議通過的“十五五”規劃建議提出,“促進制造業數智化轉型”“全面實施‘人工智能+’行動”,這標志著“AI+制造”已上升為國家戰略,是建設制造強國的必由之路。

技術賦能是“AI+制造”轉型的關鍵突破。當前,AI已融入制造業研發、生產、管理、服務等流程的部分環節,但我國要實現從“應用探索”到“體系化突破”的技術創新,仍須在以下關鍵方向聚力攻關:一是面向工業場景的高性能智能芯片技術研發,適應高溫、振動、電磁干擾等復雜工業環境,提升其在極端條件下的計算效能、穩定性、可靠性與功能安全性。二是覆蓋制造業全流程的數據融合方法和工業數據標準體系的完善,研發多協議異構數據的互通技術,打通設備、車間與企業間的數據壁壘,建立統一、開放的工業數據標準體系,激活全域數據的知識潛能與協同價值。三是細分工業領域專用大模型研發,針對裝備、電子、材料等具體工業場景,開發滿足高實時性、強魯棒性與精密控制要求的領域大模型,推動人工智能從通用能力向專業化、高可靠工業級賦能升級。

融合集成是“AI+制造”轉型的發展方向。在應用融合上,將AI技術逐步滲透至制造業的全生命周期與產業鏈全景,推動其從設計研發、生產制造、質量檢測等核心環節,向供應鏈協同、設備運維、售后服務等上下游延伸,實現從單點突破向全鏈貫通的轉變,系統提升生產效率、降低能源消耗、減少質量缺陷。在技術融合上,將AI技術與工業互聯網、邊緣計算、5G通信、數字孿生及先進控制技術等進行有機融合,推動人工智能從輔助工具向自主系統的角色演進,實現復雜不確定動態變化環境中的高韌性、高精度與可持續運行。

場景驅動是“AI+制造”轉型的核心路徑。當前技術約束下,制造業的提質、增效、降本、安全、綠色等核心能力,必須被翻譯成一個個邊界清晰、數據可獲取、價值可度量、結果可驗證的“場景問題”,AI技術才能落地,同時持續反哺這些核心能力的提升。我國制造業門類齊全,在工藝優化、質檢監控、排產調度、供應鏈優化、研發設計等方面,蘊藏著豐富多維的AI應用場景。各行業應系統梳理并深入挖掘這些場景,將其精準轉化為可建模、可計算、可迭代的AI任務,逐步形成可復制、可推廣的智能解決方案,從而帶動產業鏈整體智能化水平的躍升。

協同生態是“AI+制造”轉型的重要支撐。一是需要政府引導產業鏈協同,聯合行業協會、龍頭企業組建重點行業“AI+制造”創新聯合體,協同推動產業鏈上下游企業開展數據共享、場景共建與解決方案共研,形成“以大帶小、以點帶鏈”的融通發展格局。二是高校與企業深度協同,雙方共建“場景實驗室”“工業AI研究院”,形成“企業出題、院校答題、市場驗題”的協同機制。三是與全球智能制造組織協同,鼓勵國內研究機構、龍頭企業牽頭成立或深度參與國際標準組織、開源社區與產業聯盟,在工業智能架構、互聯互通、安全倫理等領域積極貢獻中國實踐,通過融入全球創新網絡,吸收先進經驗,推動技術、標準與產業鏈的開放協作,在提升我國產業話語權的同時,促進全球范圍內的聯合創新與可持續發展。

 

 

 

來源丨《光明日報》 2026年02月09日 第05版

 

 

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推動人工智能賦能制造業高質量發展

2026-02-13 來源:高新院 achie.org 點擊:

制造業是我國經濟命脈所系,是立國之本、強國之基。在新一輪科技革命與產業變革加速演進的背景下,“AI+制造”的轉型是關乎制造業生存與發展的必答題。黨的二十屆四中全會審議通過的“十五五”規劃建議提出,“促進制造業數智化轉型”“全面實施‘人工智能+’行動”,這標志著“AI+制造”已上升為國家戰略,是建設制造強國的必由之路。

技術賦能是“AI+制造”轉型的關鍵突破。當前,AI已融入制造業研發、生產、管理、服務等流程的部分環節,但我國要實現從“應用探索”到“體系化突破”的技術創新,仍須在以下關鍵方向聚力攻關:一是面向工業場景的高性能智能芯片技術研發,適應高溫、振動、電磁干擾等復雜工業環境,提升其在極端條件下的計算效能、穩定性、可靠性與功能安全性。二是覆蓋制造業全流程的數據融合方法和工業數據標準體系的完善,研發多協議異構數據的互通技術,打通設備、車間與企業間的數據壁壘,建立統一、開放的工業數據標準體系,激活全域數據的知識潛能與協同價值。三是細分工業領域專用大模型研發,針對裝備、電子、材料等具體工業場景,開發滿足高實時性、強魯棒性與精密控制要求的領域大模型,推動人工智能從通用能力向專業化、高可靠工業級賦能升級。

融合集成是“AI+制造”轉型的發展方向。在應用融合上,將AI技術逐步滲透至制造業的全生命周期與產業鏈全景,推動其從設計研發、生產制造、質量檢測等核心環節,向供應鏈協同、設備運維、售后服務等上下游延伸,實現從單點突破向全鏈貫通的轉變,系統提升生產效率、降低能源消耗、減少質量缺陷。在技術融合上,將AI技術與工業互聯網、邊緣計算、5G通信、數字孿生及先進控制技術等進行有機融合,推動人工智能從輔助工具向自主系統的角色演進,實現復雜不確定動態變化環境中的高韌性、高精度與可持續運行。

場景驅動是“AI+制造”轉型的核心路徑。當前技術約束下,制造業的提質、增效、降本、安全、綠色等核心能力,必須被翻譯成一個個邊界清晰、數據可獲取、價值可度量、結果可驗證的“場景問題”,AI技術才能落地,同時持續反哺這些核心能力的提升。我國制造業門類齊全,在工藝優化、質檢監控、排產調度、供應鏈優化、研發設計等方面,蘊藏著豐富多維的AI應用場景。各行業應系統梳理并深入挖掘這些場景,將其精準轉化為可建模、可計算、可迭代的AI任務,逐步形成可復制、可推廣的智能解決方案,從而帶動產業鏈整體智能化水平的躍升。

協同生態是“AI+制造”轉型的重要支撐。一是需要政府引導產業鏈協同,聯合行業協會、龍頭企業組建重點行業“AI+制造”創新聯合體,協同推動產業鏈上下游企業開展數據共享、場景共建與解決方案共研,形成“以大帶小、以點帶鏈”的融通發展格局。二是高校與企業深度協同,雙方共建“場景實驗室”“工業AI研究院”,形成“企業出題、院校答題、市場驗題”的協同機制。三是與全球智能制造組織協同,鼓勵國內研究機構、龍頭企業牽頭成立或深度參與國際標準組織、開源社區與產業聯盟,在工業智能架構、互聯互通、安全倫理等領域積極貢獻中國實踐,通過融入全球創新網絡,吸收先進經驗,推動技術、標準與產業鏈的開放協作,在提升我國產業話語權的同時,促進全球范圍內的聯合創新與可持續發展。

 

 

 

來源丨《光明日報》 2026年02月09日 第05版