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[智能应用]为中国制造增智赋能 [复制链接]

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只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 前天 18:04
— 本帖被 兵马大元帅 执行加亮操作(2026-01-28) —
新年伊始,人工智能再次成为热词。

  工业和信息化部等8部门日前联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》,为人工智能技术深度融入制造业按下“快进键”。在美国,2026国际消费电子展火热开幕,各类人工智能设备取代大模型跻身“C位”。

  大洋两岸的两幅图景,清晰指向同一趋势:人工智能已深度融入生产制造。

  人工智能与制造业的“双向奔赴”实属必然。从技术端看,作为新一轮科技革命的核心技术,人工智能蓄势已久,迫切需要一个强有力的突破口。制造业规模大、门类多、场景广,为人工智能落地应用提供了绝佳舞台。

  从产业端看,作为实体经济的“基本盘”,制造业尤其是传统产业利润薄、转型难。壮大实体经济,以人工智能重构“人机料法环”五要素,打开产业发展的想象空间,正是破局关键。

  在研发阶段,人工智能辅助设计通过仿真模拟、参数优化,大幅缩短船舶、航空航天等领域的新品研发周期;进入制造环节,人形机器人在汽车装配、物流分拣等场景落地,有效提升生产作业效率;转入运维阶段,智能视觉系统动态监测产品缺陷,更好提升管理精度……人工智能与制造业双向赋能,有力驱动产业体系实现质量之变、效率之变、动力之变。

  也应看到,人工智能技术与千行百业的深度融合难以一蹴而就,从“盆景”到“森林”,从起势到成势,仍需打通堵点、久久为功。

  向“用得上”突破,补短板才能走得远。制造业的复杂场景对人工智能提出了严苛要求。在工厂车间,人工智能不仅需要具备逻辑推理能力,更要有高精准度和强稳定性,这就要求芯片与算法模型软硬件“对齐”。瞄准技术痛点,推动智能芯片软硬协同发展,将有效降低人工智能落地的技术门槛,确保产业链供应链稳定可靠。

  向“用得起”进军,降成本才有广空间。算力成本贵、训练门槛高是当前工业人工智能落地的关键痛点,尤其对中小企业而言,“用不起、不会用”仍是主要障碍。聚焦应用痛点,“算力券”已在全国很多省份普及,对符合条件的企业予以资金支持。着眼未来,仍需要丰富政策工具,切实降低企业使用人工智能的成本,激发企业智能化改造的主动性。

  从“用得好”着手,育生态才会跑得快。作为新兴前沿技术,人工智能深入制造业场景的过程中,时常存在“需求说不清、供给不适配”的困境。针对转型痛点,致力于形成龙头引领、中小协同、专精特新补位的产业梯队,能更好破解制造企业如何应用、找谁改造的发展难题,让供需对接高效顺畅。

  推动人工智能科技创新与产业创新深度融合,其时已至、其势已成。今日之中国,强大的基础设施、完整的产业体系和海量的数据资源,共同构成人工智能加速跑的优势。革故鼎新、气象日新的中国智造,必将成为新时代中国高质量发展的闪亮名片。
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只看该作者 沙发  发表于: 前天 20:21
以下是根据文本内容整理的关于“人工智能与制造业融合”的相关信息,通过不同角度的归纳和层次划分,增强内容的逻辑性和可读性:
一、人工智能与制造业融合的背景与趋势
1. 政策推动  
工业和信息化部等8部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》,加速人工智能技术融入制造业。
2. 国际动态  
美国2026国际消费电子展中,人工智能设备取代大模型成为焦点。
3. 融合趋势  
人工智能已深度融入生产制造,成为全球制造业发展的共同方向。
二、人工智能与制造业融合的必然性
1. 技术端需求  
人工智能作为新一轮科技革命的核心技术,需要制造业作为突破口实现落地应用。  
制造业规模大、门类多、场景广,为人工智能提供了绝佳的应用舞台。
2. 产业端需求  
制造业是实体经济的“基本盘”,但传统产业利润薄、转型难。  
人工智能通过重构“人机料法环”五要素,为产业发展打开想象空间,是破局关键。
三、人工智能与制造业融合的具体应用
1. 研发阶段  
人工智能辅助设计:通过仿真模拟、参数优化,大幅缩短船舶、航空航天等领域的新品研发周期。
2. 制造环节  
人形机器人应用:在汽车装配、物流分拣等场景落地,提升生产作业效率。
3. 运维阶段  
智能视觉系统:动态监测产品缺陷,提升管理精度。
4. 融合效果  
驱动产业体系实现质量之变、效率之变、动力之变。
四、人工智能与制造业融合面临的挑战与对策
1. 向“用得上”突破  
挑战:制造业复杂场景对人工智能提出严苛要求,需具备高精准度和强稳定性。  
对策:  
推动智能芯片与算法模型软硬件“对齐”。  
降低人工智能落地的技术门槛,确保产业链供应链稳定可靠。
2. 向“用得起”进军  
挑战:算力成本贵、训练门槛高,中小企业“用不起、不会用”。  
对策:  
普及“算力券”,对符合条件的企业予以资金支持。  
丰富政策工具,降低企业使用人工智能的成本,激发企业智能化改造的主动性。
3. 从“用得好”着手  
挑战:人工智能深入制造业场景时,存在“需求说不清、供给不适配”的困境。  
对策:  
形成龙头引领、中小协同、专精特新补位的产业梯队。  
破解制造企业如何应用、找谁改造的发展难题,让供需对接高效顺畅。
五、中国推动人工智能与制造业融合的优势与前景
1. 优势  
强大的基础设施、完整的产业体系和海量的数据资源。
2. 前景  
革故鼎新、气象日新的中国智造,将成为新时代中国高质量发展的闪亮名片。  
推动人工智能科技创新与产业创新深度融合,其时已至、其势已成。
总结
人工智能与制造业的融合是技术发展与产业需求的必然结果,通过政策推动、国际动态以及具体应用场景的落地,展现了广阔的发展前景。然而,融合过程中仍面临技术门槛、成本高昂、供需适配等挑战,需通过补短板、降成本、育生态等对策加以解决。中国凭借自身优势,有望在人工智能与制造业融合领域取得突破,成为高质量发展的典范。

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只看该作者 板凳  发表于: 昨天 08:41
为加速中国制造业向智能化、高端化跃升,需聚焦三大核心路径与支撑体系,系统推进技术赋能与产业转型:

一、关键技术深度融合,重构制造全流程
研发设计智能化
应用AI仿真模拟与参数优化技术,缩短船舶、航空航天等领域研发周期,实现设计效率跃升。
生产制造自动化
人形机器人应用于汽车装配、物流分拣等场景,提升作业精度与效率;智能视觉系统动态监测产品缺陷,优化品控管理。
运维管理精准化
通过物联网与大数据分析,实现设备预测性维护与资源动态调度,降低停机损失。
二、突破应用瓶颈,激活企业转型动力
技术适配性提升
针对制造业复杂场景需求,强化芯片与算法模型的软硬件协同开发,提高AI系统稳定性与精准度,降低技术落地门槛。
成本优化与普惠推广
降低算力成本与模型训练门槛,通过政策补贴(如湖北设备购置补贴提升至10%)、融资租赁等工具,支持中小企业"敢用、能用"。
生态体系构建
建立需求对接平台,破解"供给不适配、需求不清晰"困境;推广浙江"智改数转"经验,推动80%标准化技术模块复用,减少定制化成本。
三、政策与产业协同,夯实转型根基
强化顶层设计
落实《人工智能+制造专项行动实施意见》,统筹技术攻关与场景开放,打造"标准链-创新链-产业链"融合生态。
基础设施升级
加速5G+工业互联网覆盖(全国应用项目超1.5万个),建设工业大数据中心,支撑实时决策与柔性生产。
标杆示范引领
推广衡水丝网、佛山制造等传统产业转型案例,通过数字赋能推动小散乱企业向高端集群跃升;支持头部企业输出方案(如新华三"数字大脑"、哈工智能焊接机器人)。
未来方向:从制造到"智造"
技术自主化:突破智能芯片、工业软件等"卡脖子"环节,保障供应链安全。
全球竞争力重塑:发挥完整产业链与海量数据优势,推动中国标准与国际接轨,抢占智能制造制高点。
通过技术攻坚、成本优化与生态培育三轨并行,中国制造业将实现从效率提升到价值链重构的全面进化,筑牢全球智造新高地。
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