飛象網(wǎng)訊（易歡）在全球科技迅猛發(fā)展的當下，人工智能已經(jīng)成為推動產(chǎn)業(yè)變革的核心力量，新型工業(yè)化作為我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關鍵路徑，正積極擁抱AI技術，加速實現(xiàn)信息化、數(shù)字化、智能化的轉(zhuǎn)型升級。
近日，在“2025中國互聯(lián)網(wǎng)大會”期間舉辦的“AI賦能新型工業(yè)化發(fā)展” 論壇上，來自產(chǎn)業(yè)界的專家及企業(yè)精英們也深入探討了AI在新型工業(yè)化進程中的應用與發(fā)展，一起剖析人工智能賦能新型工業(yè)化發(fā)展中的短板、不足和問題，并探討解決問題、加快AI與新型工業(yè)化融合發(fā)展的策略與方案。
人工智能正在工業(yè)領域持續(xù)釋放應用潛力
眾所周知，我國一直推進人工智能+行動，已經(jīng)連續(xù)兩年寫入了政府工作報告，希望能夠從全面釋放技術潛能，重塑生產(chǎn)力關系，培育推動新質(zhì)生產(chǎn)力，實現(xiàn)經(jīng)濟提質(zhì)增效。隨著人工智能能力逐漸從弱人工智能走向強人工智能，并邁向通用人工智能，標志著算法能力提升，同時也跟領域知識不斷融合，能夠面向工業(yè)的很多創(chuàng)新環(huán)節(jié)正在持續(xù)釋放應用潛力。
與此同時，黨的二十大明確提出"推進新型工業(yè)化，加快建設制造強國、質(zhì)量強國、航天強國、網(wǎng)絡強國、數(shù)字中國"，為人工智能與新型工業(yè)化融合發(fā)展指明了方向。以AI為核心的技術群，正在重塑工業(yè)生產(chǎn)流程、重構(gòu)產(chǎn)業(yè)鏈條、重構(gòu)價值創(chuàng)造模式，為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入澎湃動能。
據(jù)中國信通院人工智能研究所副所長巫彤寧介紹，目前，在很多工業(yè)場景中已經(jīng)看到人工智能優(yōu)質(zhì)應用的出現(xiàn)。比如，傳統(tǒng)的機器學習模型在機器視覺識別、預測，機器維護等領域已有很多提質(zhì)增效的案例。在深度學習階段，目前很多復雜場景，如生產(chǎn)狀況的識別、關聯(lián)性分析、預測分析、設備維護、設備狀況控制等都有比較多的應用。“未來對更復雜的場景，例如，多個業(yè)務流程的調(diào)度、預測以及高智能化生產(chǎn)決策方面會繼續(xù)釋放它的潛能�！�
此外，巫彤寧指出，大模型也已經(jīng)用在了工業(yè)中，目前主要應用在工業(yè)知識問答、工業(yè)代碼生成過程中�！捌鋸婍椩谟诰C合推理、方案生成、任務規(guī)劃和診斷預測等方面。目前在工業(yè)領域，總結(jié)大模型應用主要集中在研發(fā)、設計驗證環(huán)節(jié)和運營與營銷環(huán)節(jié)，生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)大模型滲透率小，傳統(tǒng)的小模型應用比較多，形成了微笑曲線的態(tài)勢，未來在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)進一步推動大模型是工作的重點�！�
值得一提的是，人工智能賦能工業(yè)也具有行業(yè)不同的屬性，大模型目前在能源電力、電子信息、汽車、智能制造等行業(yè)，適用于全局優(yōu)化，智能調(diào)度和復雜決策的場景。小模型在工程機械、石化化工、鋼鐵等行業(yè)占比較高，側(cè)重于硬件需求低和任務專用型強的場景，因此在高附加值、數(shù)字化信息化程度較高的行業(yè)，憑借積累的基礎能夠更有動力實現(xiàn)數(shù)智化升級。對于傳統(tǒng)行業(yè)，由于數(shù)據(jù)孤島，技術門檻等限制了其發(fā)展。
人工智能與工業(yè)相結(jié)合，首先是逐漸融入企業(yè)質(zhì)量、生產(chǎn)、綠色、安全等環(huán)節(jié)，形成更穩(wěn)定的產(chǎn)業(yè)機構(gòu)，帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級。另一方面，能夠?qū)崿F(xiàn)效率敏捷，安全水平躍遷式提升，實現(xiàn)資源更有力的高效配置。
巫彤寧強調(diào)：“總體來看，我們判斷在工業(yè)領域，人工智能大模型、小模型應用還處于相輔相成階段，各自發(fā)揮自身優(yōu)勢，大模型利用它大腦的優(yōu)勢進行任務的理解與分解，工具的調(diào)用以及產(chǎn)生一些更新的創(chuàng)意。小模型依據(jù)精準判斷和回答，更好的執(zhí)行大模型分拆的任務，實現(xiàn)具體任務檢測、優(yōu)化和執(zhí)行�！�
四點建議應對融合之路面臨的三重瓶頸
在人工智能賦能新型工業(yè)化取得進展的同時，中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會副秘書長戴煒也直言不諱的指出，目前其融合之路仍面臨三重瓶頸：一是底座薄弱。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、碎片化、煙囪式并存，數(shù)據(jù)孤島阻滯跨域協(xié)同。二是技術鴻溝。工業(yè)場景高實時、高可靠、強噪聲等特性導致AI模型遷移難，泛化弱，難以匹配柔性生產(chǎn)需求。三是治理滯后。工業(yè)數(shù)據(jù)跨境流動，算法黑箱決策，人機權(quán)責邊界等相關的新的議題對于安全倫理與監(jiān)管框架也提出了更高的要求。
戴煒認為，破解這些難題需要我們以更加開放的姿態(tài)，更系統(tǒng)的思維以及更務實的行動來共同推動AI與新型工業(yè)化深度融合，并提出了四點建議。
一是堅持技術引領，夯實工業(yè)智能化根基。 聚焦工業(yè)視覺檢測、數(shù)字孿生建模、工業(yè)知識圖譜等關鍵領域，突破高精度感知、復雜環(huán)境決策、自主學習優(yōu)化等核心技術，構(gòu)建覆蓋研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、運維服務的全鏈條AI能力體系，全面夯實工業(yè)智能化根基。
二是深化場景創(chuàng)新，釋放工業(yè)升級新動能。 推動智能工廠、無人車間、柔性產(chǎn)線等典型應用落地，實現(xiàn)生產(chǎn)效率躍升、能耗動態(tài)優(yōu)化、質(zhì)量精準管控。重點攻關工業(yè)大模型與垂直領域知識融合難題，打造面向鋼鐵、能源、汽車、電子等行業(yè)的"AI+工業(yè)大腦"，讓AI從實驗室走向車間一線，從"可用"邁向"好用"。
三是加強安全管控，筑牢工業(yè)發(fā)展底線。AI與工業(yè)的深度融合，既帶來效率提升，也伴隨風險挑戰(zhàn)：工業(yè)數(shù)據(jù)的泄露可能威脅產(chǎn)業(yè)鏈安全，算法偏差可能影響產(chǎn)品質(zhì)量，智能設備的漏洞可能引發(fā)生產(chǎn)事故。我們既要鼓勵"大膽創(chuàng)新"，也要守住"安全紅線"，在創(chuàng)新中防范風險，在發(fā)展中保障安全。
四是構(gòu)建協(xié)同生態(tài)，筑牢融合發(fā)展新格局。 既要強化頂層設計，完善工業(yè)數(shù)據(jù)確權(quán)、AI倫理規(guī)范等制度供給；又要加快企業(yè)智能化改造，培育既懂工業(yè)又懂AI的復合型人才；還要發(fā)揮行業(yè)組織的橋梁作用，推動標準互認、平臺共建、資源共享。構(gòu)建AI賦能新型工業(yè)化的"技術研發(fā)-場景驗證-規(guī)模復制-價值反哺"的良性循環(huán)。
與此同時，戴煒強調(diào)，作為中國互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)組織，中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會將持續(xù)發(fā)力：一是深化與企業(yè)、高校、科研機構(gòu)的協(xié)同聯(lián)動，通過聯(lián)合實驗室、標準制定等方式，助力完善AI賦能工業(yè)的生態(tài)體系；二是搭建供需對接平臺，舉辦"AI+工業(yè)"的相關應用賽道比賽，挖掘推廣標桿案例；三是持續(xù)推動行業(yè)自律，倡導公平競爭，共同打造開放、有序、協(xié)同、共贏的工業(yè)智能化生態(tài)圈！
