“十五五”規(guī)劃綱要提出,全面實(shí)施“人工智能+”行動(dòng),加強(qiáng)人工智能同科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、文化建設(shè)、民生保障、社會(huì)治理相結(jié)合,搶占人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用制高點(diǎn),全方位賦能千行百業(yè)。作為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù),人工智能通過數(shù)據(jù)、算法與算力的深度融合,正在重塑傳統(tǒng)制造業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)。當(dāng)前,全球人工智能技術(shù)加速創(chuàng)新迭代,深化拓展“人工智能+制造”,對(duì)于制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展,培育新質(zhì)生產(chǎn)力能夠發(fā)揮重要作用。
在傳統(tǒng)制造模式中,研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)維等環(huán)節(jié)存在數(shù)據(jù)割裂等問題,容易導(dǎo)致資源錯(cuò)配與決策遲滯。工業(yè)大模型的出現(xiàn),打破了跨部門、跨系統(tǒng)、跨階段的數(shù)據(jù)壁壘,實(shí)現(xiàn)了信息高效流轉(zhuǎn)。例如,在研發(fā)設(shè)計(jì)階段,人工智能可基于歷史產(chǎn)品庫和用戶反饋?zhàn)詣?dòng)生成多套設(shè)計(jì)方案并進(jìn)行性能仿真;進(jìn)入量產(chǎn)階段,能夠動(dòng)態(tài)調(diào)度設(shè)備、材料、人力等,實(shí)現(xiàn)智能排產(chǎn)與能耗優(yōu)化;在售后服務(wù)端,則可通過分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)提前預(yù)警故障,實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)。這種全流程嵌入式的智能協(xié)同,縮短了產(chǎn)品上市周期、降低了試錯(cuò)成本,有助于提高企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力。
人工智能賦予生產(chǎn)系統(tǒng)自主感知、判斷與優(yōu)化的能力,推動(dòng)制造體系向復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)演進(jìn)。通過部署工業(yè)傳感器、機(jī)器視覺和邊緣計(jì)算設(shè)備,生產(chǎn)線可實(shí)時(shí)采集設(shè)備狀態(tài)、工藝參數(shù)與環(huán)境變量等;依托深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí),系統(tǒng)能自動(dòng)識(shí)別異常、預(yù)測(cè)趨勢(shì)并動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)行策略,實(shí)現(xiàn)邊運(yùn)行、邊學(xué)習(xí)、邊優(yōu)化。這種智能化不僅顯著提升了生產(chǎn)效率、良品率與資源利用率,更深刻重塑了制造范式。例如,在研發(fā)端,催生了平臺(tái)化設(shè)計(jì),支持跨地域協(xié)同與方案快速迭代;在制造端,實(shí)現(xiàn)了柔性化生產(chǎn),一條產(chǎn)線即可快速響應(yīng)多品種、小批量訂單需求;在價(jià)值鏈后端,推動(dòng)服務(wù)化延伸,促進(jìn)企業(yè)從單純賣產(chǎn)品轉(zhuǎn)向提供“產(chǎn)品+數(shù)據(jù)+服務(wù)”的全生命周期解決方案。
人工智能賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),有助于構(gòu)建以先進(jìn)制造業(yè)為骨干的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。通過智能制造技術(shù)改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈向高端延伸,顯著降低資源消耗和環(huán)境負(fù)荷。人工智能與制造業(yè)深度融合,催生出智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車、人形機(jī)器人等新產(chǎn)業(yè),創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。
然而也要看到,當(dāng)前“人工智能+制造”融合發(fā)展仍面臨不少現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn),制約其向全鏈條、全要素、全場(chǎng)景縱深推進(jìn)。工業(yè)大模型、AI芯片、工業(yè)操作系統(tǒng)等軟硬件關(guān)鍵核心技術(shù)仍需集中攻關(guān),通用大模型難以適配制造場(chǎng)景對(duì)高可靠性、低延遲的要求,加之算力資源分布不均,中小企業(yè)面臨部署成本高、技術(shù)門檻高等問題。裝備、原材料、消費(fèi)品等不同行業(yè)的智能化需求差異大,尚缺乏可復(fù)制推廣的應(yīng)用范式,同時(shí),設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)維等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)壁壘問題突出,高質(zhì)量工業(yè)語料庫不足,容易造成模型訓(xùn)練精準(zhǔn)度不夠、應(yīng)用效果打折。龍頭企業(yè)引領(lǐng)帶動(dòng)作用未充分發(fā)揮,專精特新企業(yè)缺乏適配產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的輕量化智能工具,中小企業(yè)受制于資金、人才、技術(shù)等因素,普遍存在“不敢轉(zhuǎn)、不會(huì)轉(zhuǎn)”等問題。制造領(lǐng)域人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系尚不健全,針對(duì)AI幻覺、供應(yīng)鏈安全等風(fēng)險(xiǎn),尚未構(gòu)建起成熟有效的治理機(jī)制。更關(guān)鍵的是,既懂工藝又懂AI的復(fù)合型人才供給不足,高校人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)同不夠,制約了人工智能與制造業(yè)的深度融合。
為此,應(yīng)從以下幾方面精準(zhǔn)發(fā)力,完善政策支持體系,深化拓展“人工智能+制造”。
夯實(shí)技術(shù)底座??煽紤]聚焦工業(yè)大模型、AI芯片、工業(yè)操作系統(tǒng)等核心軟硬件,設(shè)立重大專項(xiàng),支持開源框架與行業(yè)模型協(xié)同開發(fā)。推動(dòng)算力基礎(chǔ)設(shè)施向制造集聚區(qū)下沉,推廣大模型一體機(jī)和邊緣計(jì)算服務(wù)器,降低企業(yè)應(yīng)用門檻。鼓勵(lì)高校、科研機(jī)構(gòu)、龍頭企業(yè)組建人工智能創(chuàng)新聯(lián)合體,聚焦人工智能架構(gòu)、通用算法、小模型與多模態(tài)融合等重點(diǎn),形成從基礎(chǔ)研究、原型驗(yàn)證到場(chǎng)景應(yīng)用的協(xié)同攻關(guān)體系。
注重場(chǎng)景牽引。針對(duì)裝備制造、原材料、消費(fèi)品等不同領(lǐng)域,梳理高價(jià)值應(yīng)用場(chǎng)景清單。深入推進(jìn)智能工廠梯度培育行動(dòng),加快大模型技術(shù)在生產(chǎn)制造核心環(huán)節(jié)的深度應(yīng)用,全面賦能研發(fā)設(shè)計(jì)、中試驗(yàn)證、生產(chǎn)制造、營銷服務(wù)、運(yùn)營管理等各流程,顯著增強(qiáng)智能輔助設(shè)計(jì)、仿真建模、智能排產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)等關(guān)鍵能力。同步建設(shè)多個(gè)高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)集,打破數(shù)據(jù)孤島,激活數(shù)據(jù)要素價(jià)值。
加強(qiáng)主體培育。對(duì)中小企業(yè)推行“算力券”“模型券”等普惠性支持政策,依托國家制造業(yè)創(chuàng)新中心和數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)中心,提供低成本、模塊化的AI工具包。支持建設(shè)工業(yè)智能體軟件商店,促進(jìn)工業(yè)APP規(guī)模化商用。大力支持創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)發(fā)展,設(shè)立人工智能產(chǎn)業(yè)基金,投向產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵核心領(lǐng)域,堅(jiān)持投早、投小、投長期、投硬科技。
強(qiáng)化制度保障。加快制定制造領(lǐng)域人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系,涵蓋數(shù)據(jù)接口、模型評(píng)估、安全認(rèn)證等內(nèi)容。建立工業(yè)AI安全治理機(jī)制,重點(diǎn)防范AI幻覺、算法偏見、供應(yīng)鏈斷鏈風(fēng)險(xiǎn)。加強(qiáng)復(fù)合型人才培養(yǎng),推動(dòng)高校、職業(yè)院校與企業(yè)共建實(shí)訓(xùn)基地,將提升AI素養(yǎng)等融入工程師繼續(xù)教育培養(yǎng)方案。
(作者吳海軍 系中國社會(huì)科學(xué)院習(xí)近平新時(shí)代中國特色社會(huì)主義思想研究中心研究員 來源:經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào))