陳 堯 葉永衛(wèi)

不久前，工業(yè)和信息化部明確將以制造業(yè)為主戰(zhàn)場、應用牽引為主線，發(fā)布一批“人工智能+”高價值場景，探索一批典型應用，建設一批特色智能體，提供一批新型智能終端，研制一批新標準，培育一批產(chǎn)業(yè)應用人才，打造一批優(yōu)質企業(yè)，全面推動人工智能與制造業(yè)深度融合。這一部署標志著我國“人工智能+制造”邁入系統(tǒng)化推進新階段。在此背景下，如何實現(xiàn)人工智能技術與制造業(yè)應用雙向賦能，已成為推動新型工業(yè)化、建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的重要抓手。

所謂“雙向賦能”，一端是技術供給端的“智能產(chǎn)業(yè)化”，另一端是應用需求端的“產(chǎn)業(yè)智能化”。人工智能技術依托數(shù)據(jù)、算力、算法、模型等基礎能力，形成感知、分析、決策等智能行為，賦能制造業(yè)研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、運維服務、經(jīng)營管理等全流程；制造業(yè)豐富的應用場景為人工智能技術提供了海量數(shù)據(jù)與迭代土壤，反哺技術持續(xù)優(yōu)化升級。這種技術推動與場景牽引的良性互促，正是推動人工智能技術與制造業(yè)應用雙向賦能的核心邏輯。例如，中國寶武旗下寶鋼股份的AI智慧高爐，以華為盤古大模型為基礎，構建覆蓋全流程的智能管控體系，破解了高爐“黑箱”難題，單座年降本超千萬元。

要看到，推動人工智能技術與制造業(yè)應用雙向賦能仍面臨一些問題。例如，高端AI芯片、基礎工業(yè)軟件等對外依賴度較高；制造業(yè)場景數(shù)據(jù)標準不一、孤島林立；兼具AI技術與垂直行業(yè)認知的復合型人才缺口較大等。為此，需從幾方面精準發(fā)力。

強化創(chuàng)新筑基，筑牢自主可控的技術底座。瞄準高端AI芯片、基礎工業(yè)軟件等“卡脖子”環(huán)節(jié)，發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢，組織產(chǎn)學研用協(xié)同攻關，支持開源開放，加快構建自主工業(yè)軟件生態(tài)。有序推進高水平智算設施布局，加快建設全國一體化算力網(wǎng)，降低中小企業(yè)算力使用門檻。實施“模數(shù)共振”行動，發(fā)布制造業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設指南，推動基礎數(shù)據(jù)轉化為高質量行業(yè)數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)“以模引數(shù)、用數(shù)賦?！?。

深化場景驅動，拓展高價值應用空間。圍繞制造、醫(yī)療、能源等重點領域，系統(tǒng)梳理并發(fā)布“人工智能+”場景應用清單，通過“揭榜掛帥”支持打造一批可復制推廣的標桿解決方案。發(fā)揮“鏈主”企業(yè)引領作用，帶動產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同轉型。重點賦能中小企業(yè)，通過“算力券”“模型券”、輕量化AI工具包等方式降低應用門檻，推廣模塊化、低成本、易上手的智能應用方案。積極培育工業(yè)智能體、智能終端等新業(yè)態(tài)，推動智能體規(guī)模化應用。

優(yōu)化要素配置，強化人才支撐。健全產(chǎn)教融合機制，依托國家人工智能產(chǎn)教融合創(chuàng)新平臺、國家卓越工程師學院等載體，加快培養(yǎng)“懂智能、熟行業(yè)”的復合型人才。鼓勵企業(yè)與高校、科研院所聯(lián)合建立人才培養(yǎng)基地，開展訂單式培訓和在職人員技能提升計劃。完善人才引進、評價與激勵機制，對緊缺型復合人才給予政策傾斜，營造有利于人才成長和流動的良好環(huán)境。

完善治理體系，護航產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。建立健全人工智能風險治理法律法規(guī)體系，開展安全監(jiān)管試點。推動人工智能倫理治理技術化、標準化、工程化，加強對數(shù)據(jù)隱私、算法歧視、技術濫用等風險的防范。建立工業(yè)人工智能測試驗證平臺，推動安全評估和合規(guī)認證，營造開放包容、規(guī)范有序的創(chuàng)新環(huán)境。