人工智能赋能新型工业发展新路径

自改革开放以来，我国坚定不移走中国特色自主创新道路，已经完成了西方国家数百年才能完成的工业化进程，创造了我国经济持续高速增长和社会长期稳定的历史奇迹。站在新时代新征程的历史拐点上，面向新型工业化的发展要求，赛迪顾问人工智能产业研究中心提出了人工智能赋能新型工业化的五条发展新路径，旨在充分发挥人工智能的赋能优势，聚焦新型工业化建设的基础再造、产品技术攻关、供应链管理、生产与服务模式和系统安全五个环节，从提升新型工业化的基础实力、技术能力、接续力、创造力和抗风险能力五个方向发力，从而推动我国工业实现高质量发展。

（一）路径一：助力产业基础再造，提升先进制造能力。发挥人工智能技术在生产和制造环节中的带动作用，通过数据智能分析和AI预测模型，实现对工业生产过程中关键参数和指标的智能监控和优化，及时发现生产中的异常波动和质量问题，从而提供相应的预警和决策支持。另外，可通过图像识别和机器学习技术，对工业产品进行质量检测和缺陷预测，基于对产品图像和传感器数据的学习与分析，产线能够识别产品的质量问题，并提前预测潜在的缺陷，从而提高工业产品的良率，提升工业产品质量和生产灵活性，保障工业生产的稳定性和一致性。

（二）路径二：支撑产品技术攻关，激发数字化转型升级。在工业产品设计与研发环节，人工智能技术可使工业在信息化和数字化的基础上，实现机器的自动反馈和自主优化。人工智能可以模拟和仿真产品的性能和行为，减少工业的实际试验和开发成本，提高产品开发的效率和成功率。工业企业的技术工程师可在虚拟环境中对产品进行多次优化和改进，从而在实际制造前就能够获得更可靠的设计方案。同时，在工业产品技术攻关中，人工智能可以知识图谱和智能推荐系统，整合和分析各种技术文档、专家经验和实验数据。通过对这些知识资源的智能化管理和利用，工程技术人员可以更好地共享和应用知识，实现智能协作和知识管理。

（三）路径三：参与上下游管理环节，打造供应链接续力。在工业原材料采购及供应商管理等上游环节，人工智能技术可基于分析和预测模型，通过历史数据和市场趋势预测需求量，优化工业企业采购决策，合理规划采购计划，降低库存成本。同时，可基于上游原材料供应商的实时数据监控优化供应商选择，确保供应的可靠性和稳定性。在定价策略、客户关系管理等下游环节，人工智能技术可以通过对客户数据和行为的分析进行智能定价，通过智能化的信息共享平台和协作系统，辅助提升供应链的运作效率和响应速度，实现持续性和灵活性要求。

（四）路径四：酝酿工业生产和服务新模式，锻造创新链新长板。人工智能在工业生产和服务模式上可支撑柔性生产模式的创新，通过机器视觉和传感器技术，对生产过程中的产品进行实时检测和分析，识别缺陷和异常情况，实现生产过程的智能化质量控制和故障检测，减少人工检验的需求。此外，机器人和自动化设备将具备更高的智慧决策和适应能力，例如，通过引入机器学习和视觉识别技术，实现高效的生产线操作和品质控制，通过产线快速转换和调整来适应不同产品的生产需求，进而持续优化工业的生产模式和服务模式，实现生产资源的最优配置，提升工业系统生产效率，为工业创新提供更大的空间和可能性。

（五）路径五：赋能工业体系安全保障，提升工业化进程的抗风险能力。通过充分整合人工智能和工业技术，实现全面感知、可靠传输、智能处理和精准决策，提升工业生产方式和服务模式的灵活转换能力。人工智能技术的集成使得工业体系的信息传输更加可靠，通过智能传感器和通信技术，工业设备之间可以实现实时数据的传输和共享。这种可靠的信息传输能力可以帮助工业企业及时获取生产过程中的关键信息，减少信息传递的延迟和错误，提高决策的准确性和效率。在人工智能的赋能下，各类要素向先进生产力集聚，传统工业领域的整体实力、质量效益以及抗风险能力可以得到显著提升，工业化进程的安全稳定得到保障。

为了更好地发挥我国人工智能赋能新型工业化的健康发展，进一步加快我国新型工业化的发展进程，不断提高我国新型工业化的发展水平，赛迪顾问提出如下保障措施。

（一）加强人工智能赋能新型工业化的通用技术基础培育。要充分发挥人工智能赋能新型工业化作用，推进工业数字化转型，需要在全面构建人工智能技术创新应用体系的基础上，不断夯实人工智能赋能新型工业化的技术底座。为实现这一目标，首先，需要在人工智能领域建立通用核心技术领先地位。推动机器学习、知识地图和类脑智能等代表性人工智能共性技术的研发设计；在量子计算、脑机接口和多模态感知等方面取得颠覆性的科研成果。其次，要努力构建人工智能与新型工业化融合发展的创新体系。在夯实人工智能关键通用技术创新的基础上，全力推进“数字化融合”。需要充分发挥人工智能关键通用技术的核心优势，推动人工智能在新型工业化发展中的系统性创新水平，同时，努力弥补人工智能与新型产业化领域创新体系的连接缺口，逐步建立面向未来、高度开放且协调统一的应用系统，形成以人工智能企业为主体，以人工智能高校和科研院所为支撑，以市场为导向，以产品为核心的“产、学、研、用”一体化创新体系。再次，要建立畅通的人工智能与新型工业化双向赋能发展的新渠道。努力夯实自然语言处理、智能语音、机器视觉、生物特征识别和人机交互等关键领域技术基础，推动人工智能与新型工业化进一步融合创新，需要通过提高人工智能技术通用化水平，降低新型工业化生产准入门槛、去除人工智能与新型工业化相互转移的技术壁垒，加快推进人工智能先进技术向新型工业化赋能应用转移。

（二）全面构建人工智能融合发展推进新型工业化需求拉动机制。以人工智能为核心的新型产业化的关键驱动因素是高效的市场需求。为实现这一目标，亟需建立一种全面的以人工智能为基础的新型产业化驱动机制。首先，我们可以依据新兴产业的需求来推动智能制造企业的可持续发展，因为企业是主要推动新型工业化建设的力量。因此，根据中国新型工业化的需求，积极推动人工智能技术在国内实际应用中的作用至关重要。当前，中国的新型工业化需要建立数字化的工业体系，提高创新能力，并构建数字化服务，同时满足“以人为本”的原则。为了满足新型产业化的需求，我们需要推动人工智能企业的创新发展，不仅需要推动它们自身的数字化转型，还需要推动其产品创新系统的构建。其次，需要充分完善相关支持体系，以满足市场需求。快速推动人工智能促进新型产业化的外部环境需要支持市场需求的相应机制，而其完备性主要取决于由新型工业化需求驱动的人工智能企业的信息化改革。因此，我们需要建立一系列技术应用平台，以促进人工智能的创新发展和数字化转型，同时将政策、企业、高校、资本等行业的优势有机结合，以确保在数字化转型过程中持续健全相关支持体系。再次，需要加速培育人工智能企业充分实现数字化转型。各地方政府有关部门要在政策上给予支持，创造更好的产业环境，以帮助人工智能初创企业更快地摆脱亏损状态，以满足人工智能创新发展推动新型工业化的需求为导向，可以依托地方高校、科研机构以及国内外高科技人才，重点培养适应新型工业化发展需求的高级专业技术人员，特别是在先进制造业、新能源汽车、电子等产业领域的高端人才培养，这在满足构建新型工业化所需的复合型人才的基础上，更全面地促进人工智能赋能新型工业化的健康发展。

（三）建立健全人工智能推进新型工业化健康发展的标准体系。人工智能对于推动新型工业化的健康发展具有重要作用，其基础建立在科技、市场和科学研究的基础之上。在此基础上，提出了一个适用于人工智能推动新型工业化发展的标准系统。为了实现这一目标，首先，需要建立一个完善的、以人工智能为核心的新型产业化发展标准体系，重点解决由于人工智能技术分类不清晰而导致的标准化难题。需要清晰地界定一般人工智能与核心技术之间的相互关系，并对其进行优化，使其能够充分体现创新活力迸发、成果转化和机制创新，努力打破产业发展的障碍，促进不同产业之间以及同一产业内部企业之间的深入沟通，实现产业要素的平等交流，使其自由、规范、有序地流通。其次，需要有针对性地构建以人工智能赋能应用为核心的新型工业化和以技术创新发展为核心的技术创新发展体系。这不仅需要建立一个以人工智能为核心的通用技术体系，同时也需要提供一个适用于快速构建新型工业化的创新应用体系，并为以人工智能为代表的新型工业化发展提供实践指南。这样可以为人工智能赋能新型工业化的发展奠定坚实的标准基础。再次，要不断完善人工智能技术发展推进新型工业化的产品应用标准，可在技术研发、试验、生产、物流、管理、营销等各个环节通过产品研发、中试应用和产品培育等方式，对推进人工智能赋能新型工业化发展的企业给予适当财政支持，以帮助企业更加充分的进行应用研发，从而建立完善的产品应用矩阵。