人工智能将推动工业范式变革

信息技术 2024-02-25 赛迪冷水河

人工智能作为第四次工业革命的核心技术，将全方位、深层次赋能工业发展，促进产业智能化、融合化、绿色化，推动全球产业链供应链深度调整。
人工智能将推动工业范式变革，主要体现在四个方面：
- 技术创新范式变革：打破“虚拟和现实”的边界，推动技术创新模式从经验试错向数据驱动转变。例如，Google发布新材料研发模型GNoME，在短时间内发现了大量新晶体，大幅提升技术创新效率和准确性。
- 组织管理范式变革：打通“供给和需求”的隔阂，推动组织管理从传统供给导向模式向新型供需协同模式转变。例如，上汽C2B大规模个性化智能定制模式，以用户需求为中心驱动制造体系智能化升级。
- 生产制造范式变革：突破“时间和空间”的限制，推动生产制造向时间无阈化、空间无界化发展。例如，长安汽车构建“六国十地”24小时全天候全球研发布局，实现跨部门、跨企业、跨区域的同步进行，缩短产品研发周期。
- 虚拟和现实组织管理范式变革：通过数字空间仿真验证，大幅减少物理空间试验验证的时间成本和经济成本。

人工智能技术能否引发经济社会的根本性变革，关键在于能否实现“双降”，即降低门槛、降低成本。
近年来，人工智能技术成本和门槛不断降低，为赋能千行百业打开新空间。例如，通义千问、文心大模型等大模型价格大幅下降，MaaS平台、开源社区等降低了人工智能技术的应用门槛。

全链条智能化驱动制造业升级：AI Agent崭露头角，AI终端产品开辟高成长性消费新赛道，高端装备智能化重塑产业竞争新优势。
多技术跨领域深度融合创新：人形机器人加速市场化落地，自动驾驶催生出行新业态，智慧低空运输加快低空经济发展，个性化定制、智能化生产、预测性维护等应用场景不断涌现。

夯实一个底座：算力、算法、数据三位一体赋能。
- 算力：支持AI芯片测试研发，推动算力基础设施高质量发展，打造云边端一体的算力能力。
- 算法模型：加强语言、视觉、多模态等底层算法研究，开发适应工业领域特点的高性能算法，推动大模型增强对工业领域跨场景任务、复杂环境适应性。
- 数据供给：支持工业企业加强数据管理能力建设，提升数据采集、清洗、标注、加工和共享开放水平，汇聚研发设计、生产制造、经营管理、市场服务各环节的多模态数据，构建行业语料库、提示词语料库。
做好一系列场景推广：赋能中心、典型场景、供需对接。
强化两大保障：政策保障、支撑保障。
- 政策保障：试点示范、组织领导、政策支持、标准体系、人才引培、公共服务。
- 支撑保障：建设公共服务平台、完善开源体系建设、建立健全人工智能赋能新型工业化标准体系、完善评测机制、加大人工智能领域高端人才引育力度、创新“AI+制造”复合型人才培养模式。