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深入實(shí)(shí)施“人工智能+”行動(dòng)(dòng) 助力傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)改造升級(jí)

2025-09-18 09:26 來(lái)源:經(jīng)(jīng)濟(jì)參考報(bào)
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(責(zé)任編輯:殷俊紅)
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深入實(shí)(shí)施“人工智能+”行動(dòng)(dòng) 助力傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)改造升級(jí)

2025年09月18日 09:26   來(lái)源:經(jīng)(jīng)濟(jì)參考報(bào)   熊艷 王嶺

在新一輪科技革命和產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)變革加速演進(jìn)(jìn)的背景下,推動(dòng)(dòng)人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)深度融合,成為助力傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)改造升級(jí)的新動(dòng)(dòng)力。2025年8月,國務(wù)(wù)院發(fā)(fā)布的《關(guān)(guān)于深入實(shí)(shí)施“人工智能+”行動(dòng)(dòng)的意見(jiàn)》提出“人工智能+”產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)發(fā)(fā)展,為傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)改造升級(jí)提供了根本遵循。深入分析“人工智能+”賦能傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)的成效,厘清短板與不足,提出相應(yīng)對(duì)策,對(duì)推進(jìn)(jìn)新型工業(yè)(yè)化和加快制造強(qiáng)國建設(shè)具有重要意義。

“人工智能+”助力傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)改造升級(jí)成效顯著(zhù)

近年來(lái),在政府相關(guān)(guān)政策、企業(yè)(yè)技術(shù)(shù)創(chuàng)(chuàng )新以及市場(chǎng)(chǎng)需求的推動(dòng)(dòng)下,“人工智能+”正逐步融入傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)的各個(gè)(gè)環(huán)(huán)節(jié),促進(jìn)(jìn)其從要素驅(qū)動(dòng)(dòng)向智能驅(qū)動(dòng)(dòng)轉(zhuǎn)型。

解決傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)發(fā)(fā)展瓶頸,促進(jìn)(jìn)生產(chǎn)(chǎn)效率與質(zhì)(zhì)量提升。人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)融合,推動(dòng)(dòng)了生產(chǎn)(chǎn)流程的智能化與自動(dòng)(dòng)化,提高了生產(chǎn)(chǎn)效率和產(chǎn)(chǎn)品質(zhì)(zhì)量,降低了企業(yè)(yè)的生產(chǎn)(chǎn)成本。在生產(chǎn)(chǎn)環(huán)(huán)節(jié),工業(yè)(yè)機(jī)器人結(jié)合人工智能視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)(shù),實(shí)(shí)現(xiàn)了從人工巡檢到智能監(jiān)測(cè)的轉(zhuǎn)變。根據(jù)《2024年世界機(jī)器人報(bào)告》,2023年我國工業(yè)(yè)機(jī)器人安裝量占全球51%,應(yīng)用密度達(dá)到每萬(wàn)名員工470臺(tái)。在汽車(chē)制造領(lǐng)(lǐng)域,工業(yè)(yè)機(jī)器人利用先進(jìn)(jìn)的視覺(jué)識(shí)別與精準(zhǔn)控制技術(shù)(shù),精準(zhǔn)高效地完成焊接、裝配等各項(xiàng)復(fù)雜任務(wù)(wù)。在家電領(lǐng)(lǐng)域,人工智能的應(yīng)用實(shí)(shí)現(xiàn)了降本增效。在原材料領(lǐng)(lǐng)域,人工智能通過(guò)數(shù)據(jù)匯總和深度分析,優(yōu)(yōu)化了生產(chǎn)(chǎn)工藝流程、提高了產(chǎn)(chǎn)品質(zhì)(zhì)量。在電力領(lǐng)(lǐng)域,大模型提高了故障檢出率、降低了誤檢率。在半導(dǎo)體領(lǐng)(lǐng)域,人工智能應(yīng)用縮短了研發(fā)(fā)周期、降低了不良率。

拓展市場(chǎng)(chǎng)空間,實(shí)(shí)現(xiàn)產(chǎn)(chǎn)品與服務(wù)(wù)的智能升級(jí)?!叭斯ぶ悄?”推動(dòng)(dòng)了傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)從功能型向智能型轉(zhuǎn)變,激發(fā)(fā)了新需求并產(chǎn)(chǎn)生了新的應(yīng)用場(chǎng)(chǎng)景。在消費(fèi)領(lǐng)(lǐng)域,智能家居實(shí)(shí)現(xiàn)了設(shè)備的互聯(lián)(lián)互通與場(chǎng)(chǎng)景控制。2024年,我國智能手機(jī)產(chǎn)(chǎn)量同比增長(zhǎng)(cháng)8.2%,超70%的機(jī)型搭載了人工智能芯片,智能拍照、語(yǔ)音助手等成為標(biāo)配。在生產(chǎn)(chǎn)領(lǐng)(lǐng)域,智能裝備滲透率持續(xù)增長(zhǎng)(cháng),數(shù)控機(jī)床借助智能算法對(duì)加工路徑進(jìn)(jìn)行優(yōu)(yōu)化;汽車(chē)零部件企業(yè)(yè)引入具身智能機(jī)器人,提升了精密裝配效率。同時(shí)(shí),隨著(zhù)服務(wù)(wù)模式創(chuàng)(chuàng )新,傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)已由單一產(chǎn)(chǎn)品銷(xiāo)售向“產(chǎn)(chǎn)品+服務(wù)(wù)”轉(zhuǎn)型,如大型機(jī)械領(lǐng)(lǐng)域除銷(xiāo)售掘進(jìn)(jìn)機(jī)外,還提供遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)(wù)。

重塑產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)生態(tài)(tài),增強(qiáng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)鏈協(xié)(xié)同能力。人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)結(jié)合,消除了傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)鏈的信息壁壘,促進(jìn)(jìn)了上下游鏈條的協(xié)(xié)同與資源的優(yōu)(yōu)化配置,推動(dòng)(dòng)了產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)鏈從“線(xiàn)性串聯(lián)(lián)”向“網(wǎng)(wǎng)狀協(xié)(xié)同”轉(zhuǎn)型。在供應(yīng)鏈管理上,應(yīng)用人工智能驅(qū)動(dòng)(dòng)的需求預(yù)測(cè)模型,有助于提高企業(yè)(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)(chǎng)需求的精準(zhǔn)度,以及合理規(guī)劃生產(chǎn)(chǎn)與庫存管理的能力。工業(yè)(yè)互聯(lián)(lián)網(wǎng)(wǎng)平臺(tái)應(yīng)用大數(shù)據(jù)等技術(shù)(shù),為產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)互通提供了重要基礎(chǔ)。在產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)集群層面,區(qū)域“產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)大腦”加速落地。此外,人工智能技術(shù)(shù)促進(jìn)(jìn)了跨行業(yè)(yè)的融合創(chuàng)(chuàng )新,如汽車(chē)與信息技術(shù)(shù)的融合普及了智能駕駛技術(shù)(shù)。同時(shí)(shí),人工智能推動(dòng)(dòng)了傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)與新興產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)的跨界融合,加速了產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)生態(tài)(tài)的重構(gòu)。如傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)(yè)與數(shù)字技術(shù)(shù)融合孕育出了智慧農(nóng)業(yè)(yè),拓展了農(nóng)業(yè)(yè)的發(fā)(fā)展空間。

“人工智能+”助力傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)改造升級(jí)面臨三重堵點(diǎn)(diǎn)

“人工智能+”助力傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)改造升級(jí)過(guò)程中,在應(yīng)用的廣度和深度上仍存在三重堵點(diǎn)(diǎn)。

首先,技術(shù)(shù)供給與產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)需求之間存在“堵點(diǎn)(diǎn)”,主要表現(xiàn)在兩個(gè)(gè)方面:一是底層核心技術(shù)(shù)存在短板。我國人工智能應(yīng)用多集中在場(chǎng)(chǎng)景落地,基礎(chǔ)研究和高端硬件與發(fā)(fā)達(dá)國家之間仍有差距。二是人工智能技術(shù)(shù)與產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)場(chǎng)(chǎng)景的適配度較低。近年來(lái),通用大模型發(fā)(fā)展迅速,但行業(yè)(yè)大模型的研發(fā)(fā)相對(duì)滯后,傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)細(xì)分領(lǐng)(lǐng)域的工藝知識(shí)和數(shù)據(jù)特征比較難融入模型訓(xùn)練。同時(shí)(shí),小模型部署成本高,中小企業(yè)(yè)受到資金和技術(shù)(shù)的限制,難以針對(duì)特定工序開(kāi)發(fā)(fā)輕量模型。此外,人工智能在工業(yè)(yè)場(chǎng)(chǎng)景中應(yīng)用的穩(wěn)定性和可靠性尚需進(jìn)(jìn)一步驗(yàn)證,特別是在航空航天、能源電力等對(duì)生產(chǎn)(chǎn)連續(xù)性和穩(wěn)定性要求較高的行業(yè)(yè),若發(fā)(fā)生系統(tǒng)故障或錯(cuò)誤決策可能引發(fā)(fā)事故并帶來(lái)經(jīng)(jīng)濟(jì)損失。

其次,資源配置與轉(zhuǎn)型需求之間存在“堵點(diǎn)(diǎn)”,主要表現(xiàn)在三個(gè)(gè)方面:一是算力供給結(jié)構(gòu)不平衡。我國算力總體規(guī)模位居全球前列,但面臨著(zhù)供需對(duì)接不暢、應(yīng)用深度不足、區(qū)域發(fā)(fā)展不均等短板。二是數(shù)據(jù)資源碎片化。傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)數(shù)據(jù)分散在設(shè)備和系統(tǒng)中,標(biāo)準(zhǔn)和格式不統(tǒng)一,數(shù)據(jù)安全與共享矛盾較為突出,跨企業(yè)(yè)數(shù)據(jù)流通的制度保障機(jī)制略顯不足,企業(yè)(yè)“不愿共享、不敢共享”的困局尚未有效打破。三是“人工智能+”的人才供需不平衡。從高校人才培養(yǎng)體系來(lái)看,人工智能與傳統(tǒng)專(zhuān)業(yè)(yè)交叉融合還不夠深入,具備跨領(lǐng)(lǐng)域素養(yǎng)與實(shí)(shí)踐能力的人才依然缺乏。傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)中部分員工對(duì)人工智能技術(shù)(shù)的熟悉度不夠,增加了適應(yīng)智能化設(shè)備與管理系統(tǒng)操作和維護(hù)的難度,需對(duì)其進(jìn)(jìn)行大規(guī)模、系統(tǒng)性的培訓(xùn)。

最后,政策支持與企業(yè)(yè)訴求之間存在“堵點(diǎn)(diǎn)”,主要表現(xiàn)在三個(gè)(gè)方面:一是政策協(xié)(xié)同性有待提升。當(dāng)前“人工智能+”相關(guān)(guān)政策分散在各個(gè)(gè)部門(mén),在一定程度上帶來(lái)“人工智能+”賦能傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)時(shí)(shí)對(duì)接部門(mén)多、流程多、周期長(zhǎng)(cháng)。二是對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)的中小企業(yè)(yè)推進(jìn)(jìn)“人工智能+”支持力度略顯不足。龍頭企業(yè)(yè)推進(jìn)(jìn)“人工智能+”相對(duì)容易,而中小企業(yè)(yè)推進(jìn)(jìn)“人工智能+”所需的資金、技術(shù)(shù)、人才等較為有限,在技術(shù)(shù)選型、系統(tǒng)集成、應(yīng)用開(kāi)發(fā)(fā)等方面面臨諸多困難,導(dǎo)致“人工智能+”助力中小型傳統(tǒng)企業(yè)(yè)改造升級(jí)相對(duì)緩慢。三是標(biāo)準(zhǔn)與治理體系建設(shè)相對(duì)滯后。傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)人工智能應(yīng)用的技術(shù)(shù)標(biāo)準(zhǔn)、倫理規(guī)范仍處于探索階段,尚不健全,算法透明度與解釋力還略顯不足。

構(gòu)建協(xié)(xié)同賦能體系

推動(dòng)(dòng)“人工智能+”助力傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)改造升級(jí)

為擴(kuò)大“人工智能+”在傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)改造升級(jí)中應(yīng)用的廣度和深度,需堅(jiān)持問(wèn)題導(dǎo)向和系統(tǒng)思維,從技術(shù)(shù)創(chuàng)(chuàng )新、資源整合以及政策優(yōu)(yōu)化三個(gè)(gè)維度構(gòu)建協(xié)(xié)同賦能體系。

第一,加強(qiáng)技術(shù)(shù)創(chuàng)(chuàng )新,提高產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)適配能力。一是以“人工智能+”賦能關(guān)(guān)鍵核心技術(shù)(shù)突破。發(fā)(fā)揮新型舉國體制優(yōu)(yōu)勢(shì),集中力量攻克人工智能芯片、工業(yè)(yè)軟件、傳感器等關(guān)(guān)鍵領(lǐng)(lǐng)域核心技術(shù)(shù),精準(zhǔn)實(shí)(shí)施“揭榜掛帥”機(jī)制,支持高校、科研院所與企業(yè)(yè)聯(lián)(lián)合組建創(chuàng)(chuàng )新聯(lián)(lián)盟,提升高端芯片和工業(yè)(yè)控制軟件的產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)化水平。二是加速行業(yè)(yè)大模型研發(fā)(fā)。構(gòu)建通用與行業(yè)(yè)小模型的協(xié)(xié)同發(fā)(fā)展架構(gòu),設(shè)立中央財(cái)政專(zhuān)項(xiàng)基金,鼓勵(lì)龍頭企業(yè)(yè)與科研機(jī)構(gòu)合作開(kāi)發(fā)(fā)細(xì)分行業(yè)(yè)的專(zhuān)用大模型,盡快實(shí)(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)關(guān)(guān)鍵領(lǐng)(lǐng)域的模型全覆蓋。推廣AIaaS(人工智能即服務(wù)(wù))模式,降低中小企業(yè)(yè)應(yīng)用人工智能的門(mén)檻。三是促進(jìn)(jìn)技術(shù)(shù)與應(yīng)用場(chǎng)(chǎng)景的有機(jī)融合。開(kāi)展“人工智能+傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)”場(chǎng)(chǎng)景創(chuàng)(chuàng )新行動(dòng)(dòng),遴選代表性應(yīng)用場(chǎng)(chǎng)景并對(duì)其給予資金和技術(shù)(shù)支持,建立“企業(yè)(yè)提需求、高校給方案、政府搭平臺(tái)”的協(xié)(xié)同工作機(jī)制。

第二,優(yōu)(yōu)化資源配置,增強(qiáng)支撐保障能力。一是大力推動(dòng)(dòng)算力產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)發(fā)(fā)展。有效實(shí)(shí)現(xiàn)東西部之間算力資源優(yōu)(yōu)化配置,提高算力資源轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)改造升級(jí)生產(chǎn)(chǎn)力的能力,大力發(fā)(fā)展綠色算力,加快突破算力領(lǐng)(lǐng)域關(guān)(guān)鍵核心技術(shù)(shù)。二是激活數(shù)據(jù)要素價(jià)(jià)值。明確數(shù)據(jù)資源持有權(quán)、數(shù)據(jù)加工使用權(quán)、數(shù)據(jù)產(chǎn)(chǎn)品經(jīng)(jīng)營(yíng)權(quán),出臺(tái)傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。在關(guān)(guān)鍵領(lǐng)(lǐng)域建設(shè)國家級(jí)傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)數(shù)據(jù)中心,開(kāi)放設(shè)備參數(shù)、工藝標(biāo)準(zhǔn)等公共數(shù)據(jù)資源。鼓勵(lì)企業(yè)(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)交易所開(kāi)展傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)數(shù)據(jù)交易。三是加強(qiáng)復(fù)合型人才培養(yǎng)。高校應(yīng)優(yōu)(yōu)化“人工智能+傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)”的交叉學(xué)(xué)科設(shè)置,相關(guān)(guān)專(zhuān)業(yè)(yè)增設(shè)人工智能課程包,提高復(fù)合型人才培養(yǎng)的數(shù)量與質(zhì)(zhì)量。開(kāi)展數(shù)字技能提升行動(dòng)(dòng),確保傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)中的規(guī)模以上企業(yè)(yè)工人數(shù)字技能全覆蓋。通過(guò)政策創(chuàng)(chuàng )新,吸引全球“AI+制造”領(lǐng)(lǐng)域高端人才來(lái)華創(chuàng)(chuàng )新創(chuàng)(chuàng )業(yè)(yè),推動(dòng)(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)改造升級(jí)。

第三,完善政策體系,優(yōu)(yōu)化落地環(huán)(huán)境。一是強(qiáng)化政策協(xié)(xié)同效應(yīng)。通過(guò)財(cái)稅政策、技術(shù)(shù)政策、產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)政策等政策組合,助力人工智能賦能傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)發(fā)(fā)展,縮短“人工智能+傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)”項(xiàng)目的審批周期。二是增強(qiáng)對(duì)中小企業(yè)(yè)的扶持力度。設(shè)立“人工智能+”改造專(zhuān)項(xiàng)基金,資助中小企業(yè)(yè)設(shè)備更新和模型部署。推廣政府、企業(yè)(yè)和銀行三方合作模式,對(duì)中小企業(yè)(yè)推行“人工智能+”提供低利率貸款并給予利息補(bǔ)貼。建設(shè)區(qū)域性“人工智能+”服務(wù)(wù)平臺(tái),提供免費(fèi)技術(shù)(shù)咨詢(xún)和測(cè)試驗(yàn)證服務(wù)(wù)。三是完善標(biāo)準(zhǔn)與治理體系。加快制定傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)人工智能應(yīng)用技術(shù)(shù)標(biāo)準(zhǔn),建立智能裝備、數(shù)據(jù)安全等國家標(biāo)準(zhǔn)體系。構(gòu)建人工智能算法備案與審計(jì)制度,審查涉及安全生產(chǎn)(chǎn)的人工智能系統(tǒng)算法透明性。探索“倫理沙盒”機(jī)制,在汽車(chē)、化工等高風(fēng)(fēng)險(xiǎn)行業(yè)(yè)開(kāi)展人工智能倫理試點(diǎn)(diǎn),平衡好“人工智能+”創(chuàng)(chuàng )新與安全之間的關(guān)(guān)系。

傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)改造升級(jí)是推進(jìn)(jìn)新型工業(yè)(yè)化的關(guān)(guān)鍵,“人工智能+”是實(shí)(shí)現(xiàn)目標(biāo)的重要推動(dòng)(dòng)力。我國正處于技術(shù)(shù)革新、場(chǎng)(chǎng)景拓展、生態(tài)(tài)系統(tǒng)構(gòu)建的關(guān)(guān)鍵時(shí)(shí)期,需深入實(shí)(shí)施“人工智能+”行動(dòng)(dòng),解決技術(shù)(shù)、資源、政策瓶頸,推動(dòng)(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)(fā)展,為制造強(qiáng)國戰(zhàn)略和中國式現(xiàn)代化建設(shè)提供基礎(chǔ)支撐。

(作者:熊艷系浙江財(cái)經(jīng)(jīng)大學(xué)(xué)中國政府監(jiān)管與公共政策研究院研究員;王嶺系浙江財(cái)經(jīng)(jīng)大學(xué)(xué)中國政府監(jiān)管與公共政策研究院副院長(zhǎng)(cháng)、經(jīng)(jīng)濟(jì)學(xué)(xué)院副院長(zhǎng)(cháng)、研究員)

(責(zé)任編輯:殷俊紅)

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