新時代新征程以中國式現(xiàn)代化全面推進強國建設(shè)、民族復(fù)興偉業(yè),，實現(xiàn)新型工業(yè)化是關(guān)鍵任務(wù),。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),，也是新型工業(yè)化的重要推動力量。黨的十八大以來,，以習(xí)近平同志為核心的黨中央把發(fā)展人工智能提升到戰(zhàn)略高度,，強調(diào)把新一代人工智能作為推動科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級,、生產(chǎn)力整體躍升的驅(qū)動力量,。近期召開的中央經(jīng)濟工作會進一步對開展“人工智能+”行動，培育未來產(chǎn)業(yè)作出明確部署,。推進人工智能賦能新型工業(yè)化,，要從量的增長、質(zhì)的提升,、技的進步,、智的轉(zhuǎn)型、碳的治理和鏈的安全等六個方面持續(xù)發(fā)力,、久久為功,。

一是量的增長。人工智能新技術(shù)創(chuàng)新活躍,、新模式蓬勃發(fā)展,，是新興產(chǎn)業(yè)重要組成，是推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,、拓展工業(yè)經(jīng)濟增長空間的重要力量,，為推進新型工業(yè)化、建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系提供有力支撐,。我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)的規(guī)模不斷擴大,，產(chǎn)業(yè)鏈基本覆蓋芯片、算法,、數(shù)據(jù),、應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。人工智能領(lǐng)域企業(yè)已超過4700家,。我國算力總規(guī)模位居全球第二,，其中智能算力占比超30%，已在天津,、廣州,、濟南等地建設(shè)14個國家超級計算中心。200余個能為公眾提供服務(wù)的生成式人工智能服務(wù)大模型完成備案上線,，注冊用戶超6億,。人工智能應(yīng)用探索推進，與制造、交通,、能源,、醫(yī)療、城市管理等領(lǐng)域深度融合,，涌現(xiàn)出智能制造,、智能家居、自動駕駛,、智慧物流,、智能安防等一批新模式新業(yè)態(tài)。

二是質(zhì)的提升,。人工智能技術(shù)應(yīng)用推動質(zhì)檢算法從多樣本的全監(jiān)督學(xué)習(xí)向少樣本,、無監(jiān)督演變，質(zhì)檢模型從專用小模型向通用多模態(tài)模型邁進,，基于人工智能的質(zhì)量檢測跨入全新的發(fā)展階段,。解決方案更加高效，傳統(tǒng)AI模型高度依賴工廠樣本數(shù)據(jù)和本地化微調(diào),，往往面臨樣本數(shù)據(jù)獲取困難,、標(biāo)注困難、訓(xùn)練時間長,、遷移能力弱等問題,。通過大模型的泛化遷移能力，可以實現(xiàn)一個模型同時對產(chǎn)品質(zhì)量缺陷,、人員違規(guī)操作,、零部件裝配誤差等多種工業(yè)場景的快速高效檢測。比如,，某企業(yè)研發(fā)的邊緣大腦AI質(zhì)檢平臺,，基于大模型的小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，僅需60—100張正常樣本,、10分鐘訓(xùn)練即可形成檢測能力,，速度幾乎是傳統(tǒng)有監(jiān)督AI訓(xùn)練的幾十倍，但所需樣本量僅為幾十分之一,。應(yīng)用場景快速拓展，隨著AI的適用性和靈活性不斷增強,，解決方案也從定制化向標(biāo)準(zhǔn)化,、通用化轉(zhuǎn)變，行業(yè)碎片化的問題得到改善,，AI工業(yè)質(zhì)檢從傳統(tǒng)的3C電子,、汽車、消費品和原材料等領(lǐng)域逐步向能源、醫(yī)療,、物流行業(yè)拓展,。據(jù)統(tǒng)計，從2021年到2024年,，中國AI工業(yè)質(zhì)檢市場規(guī)模平均增長率預(yù)計超過25%,，2024年市場規(guī)模有望突破7億美元。

三是技的進步,。人工智能的廣泛應(yīng)用與部署促進了多元異構(gòu)計算技術(shù)的快速發(fā)展,，算力芯片、大模型等創(chuàng)新產(chǎn)品持續(xù)涌現(xiàn),，深度改變IT基礎(chǔ)設(shè)施和智能產(chǎn)品的技術(shù)架構(gòu),。在終端側(cè)，隨著5nm甚至3nm芯片工藝的進步,，終端設(shè)備逐步普及NPU算力,。加速智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車、人形機器人,、AI手機和電腦,、腦機接口產(chǎn)品等新一代智能終端應(yīng)用，實現(xiàn)人工智能,、新能源,、高端裝備等領(lǐng)域集成創(chuàng)新。如北理工“匯童”,、浙大“悟空”具有較強的運動控制能力,，優(yōu)必選Walker、小米“鐵大”已實現(xiàn)市場化應(yīng)用,。在邊緣側(cè),，低功耗高性能AI芯片可為邊緣AI算法提供數(shù)據(jù)分析和決策反饋算力，減少網(wǎng)絡(luò)和云端壓力,。在制造業(yè)領(lǐng)域,，通過單一視覺AI設(shè)備實現(xiàn)區(qū)域安全防控；在交通運輸領(lǐng)域,，基于邊緣AI完成交通信號燈的智能控制,。在云側(cè)，超大規(guī)模模型的訓(xùn)練和推理需要海量算力支持,，推動云端IT基礎(chǔ)設(shè)施的算力升級,。云服務(wù)商不斷加大AI算力尤其是高性能計算和人工智能計算的投入，算力體系從傳統(tǒng)的CPU計算向GPU和FPGA等多核計算架構(gòu)轉(zhuǎn)變,。

四是智的轉(zhuǎn)型,。人工智能技術(shù)加速突破并深度融入千行百業(yè),，成為推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的動力源泉。在研發(fā)設(shè)計環(huán)節(jié),，人工智能大模型基于強大的泛化能力,，通過建模仿真與復(fù)雜計算，在材料配比,、工藝優(yōu)化等方面進行深度學(xué)習(xí),，可以降低試錯成本，提高設(shè)計效率和質(zhì)量,。比如,，某生物計算大模型高效實現(xiàn)大規(guī)模的小分子虛擬篩選，與傳統(tǒng)工具相比,，準(zhǔn)確率提升40%以上,，計算速度提升5倍，1分鐘內(nèi)可計算1000個分子的藥物相關(guān)性指標(biāo),，大幅提升新藥研發(fā)速度,。在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，人工智能對生產(chǎn)需求,、資源可用性,、任務(wù)優(yōu)先級等工業(yè)調(diào)度任務(wù)中的復(fù)雜流程邏輯進行建模，實現(xiàn)對關(guān)鍵節(jié)點的任務(wù)分配和智能化調(diào)度,。比如,，某企業(yè)基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)和供應(yīng)鏈信息，協(xié)助優(yōu)化產(chǎn)線布局,、工藝流程和物料配送,，減少庫存積壓和生產(chǎn)停滯，生產(chǎn)效率提高30%,。在營銷服務(wù)環(huán)節(jié),，人工智能通過整合和檢索大量工業(yè)邏輯與產(chǎn)品知識，分析歷史用戶行為和偏好,，打造個性化推薦,、智能化答疑等功能，向客戶提供定制化應(yīng)用服務(wù),。在運營管理環(huán)節(jié),，大模型可以通過自身強大的推理能力，對市場需求和生產(chǎn)能力等進行預(yù)測和優(yōu)化,，實現(xiàn)設(shè)計,、生產(chǎn)、銷售,、物流等系統(tǒng)聯(lián)動,，提升運營管理效率。比如,，某工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺接入大模型,，對供應(yīng)鏈中各類別、各模態(tài)的數(shù)據(jù)進行管理和整合,，大幅優(yōu)化物料選型,、生產(chǎn)計劃、采購管理等過程,，向全國4700多家中小制造企業(yè)提供服務(wù),，平均提升產(chǎn)能15%。

五是碳的治理,。人工智能強化能源流,、信息流管理，通過精準(zhǔn)預(yù)測,、實時監(jiān)控和智能優(yōu)化,，提升能源生產(chǎn)、運輸,、儲存,、消費各環(huán)節(jié)管理效率，助力構(gòu)建綠色低碳能源系統(tǒng),。優(yōu)化能源管理方面,，在電網(wǎng)系統(tǒng)中，通過智能調(diào)度系統(tǒng)的運行優(yōu)化,，提升能源使用效率,，改善能源結(jié)構(gòu)，加大風(fēng)能,、光伏等可再生綠色能源的使用比重,。提升制造過程碳效率方面，針對產(chǎn)品設(shè)計,、工藝裝備升級,、生產(chǎn)調(diào)度等領(lǐng)域開展人工智能融合賦能，通過制造過程碳效率管理,，有效提升制造過程能源,、資源利用率。比如某家電企業(yè)通過智能調(diào)度和能源管理系統(tǒng)的優(yōu)化,，降低生產(chǎn)過程中的電力消耗和水消耗,，每年間接減少約5000噸二氧化碳排放。增進碳管理決策水平方面,，通過人工智能的分析,、模擬和預(yù)測等能力,，為政府、企業(yè)雙碳目標(biāo)管理提供決策支持,，輔助開展碳管理措施效果評估,、優(yōu)化碳管理路徑。

六是鏈的安全,。人工智能通過實時監(jiān)控,、預(yù)測分析和自動化決策，增強供應(yīng)鏈的透明度,、效率和響應(yīng)能力,，提高供應(yīng)鏈的韌性與安全水平。實現(xiàn)供應(yīng)鏈高效管控,，人工智能結(jié)合智能終端,，實時匯集原材料供應(yīng)、生產(chǎn)進度,、運輸狀況等業(yè)務(wù)信息,，可快速應(yīng)對突發(fā)風(fēng)險并制定應(yīng)急響應(yīng)方案。例如,，某IT企業(yè)借助嵌入式人工智能實現(xiàn)端到端的全景式展示,、分析與決策，實現(xiàn)危急事件的及時響應(yīng),，將供應(yīng)鏈中斷事件處理時間從18—21天縮短到幾個小時,。促進需求精準(zhǔn)預(yù)測，通過建立差異化需求預(yù)測模型,，輔助企業(yè)合理安排生產(chǎn)計劃和庫存管理,，提高供應(yīng)鏈的效率和靈活性。某頭部快消品供應(yīng)商通過深度積累的行業(yè)知識及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),，將經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為模型特征,，融入關(guān)鍵擾動因子，基于時間序列,、樹模型,、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等能力進行模型融合,，其需求預(yù)測工作效率提高3倍,，周度預(yù)測準(zhǔn)確度較人工提升10%，生產(chǎn)成本降低15%,，提質(zhì)增效效果顯著,。強化預(yù)防性風(fēng)險管理，通過人工智能對供應(yīng)商狀況展開實時監(jiān)測,，提前預(yù)警潛在風(fēng)險,，輔助企業(yè)及時靈活地調(diào)整采購策略,，有力保障原材料供應(yīng)的穩(wěn)定性與持續(xù)性。某電子集團借助人工智能系統(tǒng),，對供應(yīng)商進行全方位風(fēng)險評估,。當(dāng)芯片供應(yīng)商出現(xiàn)財務(wù)狀況波動和產(chǎn)能受限跡象時,，系統(tǒng)及時發(fā)出警報,，迅速啟動備選供應(yīng)商切換機制，并與原供應(yīng)商共同制定解決方案,，確保生產(chǎn)所需芯片的穩(wěn)定供應(yīng),，避免因原材料短缺導(dǎo)致的生產(chǎn)線停滯。

工聯(lián)院積極推動人工智能與工業(yè)融合創(chuàng)新,，取得了初步進展,。一是建設(shè)人工智能工業(yè)應(yīng)用供需對接平臺。當(dāng)前平臺匯集近1500個解決方案,，覆蓋十大重點行業(yè),、五個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，涉及1200家工業(yè)應(yīng)用企業(yè),，800家人工智能服務(wù)商,，搭建人工智能供需對接橋梁；二是構(gòu)建大模型工業(yè)語料庫,。依托國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心,，聚焦鋼鐵、石化,、電力,、機械等十大重點行業(yè)，構(gòu)建行業(yè)語料庫以及提示詞語料庫,，已形成高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)數(shù)十萬條,，支撐大模型的工業(yè)應(yīng)用與評測。三是開展工業(yè)領(lǐng)域大模型應(yīng)用評測,。針對國內(nèi)外主流的大模型進行工業(yè)領(lǐng)域性能評測工作,，當(dāng)前已為國內(nèi)外50余個主流人工智能大模型進行評測，聯(lián)合香港科技大學(xué),、中國經(jīng)濟信息社共同打造并發(fā)布中國AI大模型工業(yè)知識問答發(fā)展指數(shù),，研判人工智能在工業(yè)領(lǐng)域發(fā)展態(tài)勢。