技術進步是降低人工智能應用門檻的關鍵。這有待加大科研投入，強化自主研發能力，在智能芯片、操作系統等關鍵領域取得更多突破。夯實算力、算法、數據等技術底座，培育若干通用大模型和行業大模型。
工信部日前公布人工智能賦能新型工業化典型應用案例名單，151個案例上榜。這既是要發揮案例示范引領作用，也是引導地方政府、企業加大對典型應用案例的政策、資金及項目支持力度，推動人工智能在新型工業化中應用推廣，加快形成新質生產力。
作為新型工業化的重要推動力，人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，也是通用性最廣泛的關鍵共性技術，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應。中央經濟工作會議強調開展“人工智能+”行動，正是要推動人工智能技術與千行百業深度融合。因為廣泛的滲透性、替代性、協同性和創新性，人工智能深度融入制造業各環節，能提升全要素生產率，重塑產業技術體系、生產模式、產業形態，推動制造業轉型升級。
我國人工智能產業具備賦能新型工業化的良好基礎。目前我國人工智能核心產業規模接近6000億元，相關企業超過4500家，已初步構建起較全面的人工智能產業體系，產業鏈覆蓋芯片、算法、數據、平臺、應用等上下游關鍵環節。智能芯片、通用大模型等創新成果加速涌現，智能基礎設施不斷夯實，數字化車間和智能工廠加快建設，加速形成現代化、智能化的產業體系，促使傳統生產力向新質生產力轉型。
人工智能賦能新型工業化正走深向實。人工智能在工業領域的應用場景不斷拓展，并加速從最初的研發設計、運營管理、營銷服務等環節深入滲透生產制造環節，推動制造業邁向全方位、深層次智能化轉型升級新階段。以傳統小模型為代表的專用智能應用逐步成熟，以大模型為代表的通用智能應用處于初步探索階段，行業應用場景不斷豐富創新，深刻變革制造過程、研發模式，催生新產品新形態，是我國工業由大到強、實現彎道超車的重要方向和重大機會。
人工智能賦能新型工業化，存在供需兩端一頭熱一頭冷的情況。從供給側看，人工智能技術創新活躍，技術、算法、模型和解決方案不斷迭代升級，企業將工業領域視為人工智能應用落地的重要市場；從需求側看，整體應用意愿參差不齊，大型企業有資源有能力，許多中小企業因為缺錢、缺人、缺技術，對人工智能技術應用積極性不高、應用程度低。這導致了人工智能技術在供給側較熱、在需求端較冷，表現為先進制造業落地場景多，一般制造業推進難，頭部企業落地較好，中小制造企業較多持觀望態度。
推動人工智能更深入賦能工業，需著力降低其應用門檻。工業場景具有多樣性、復雜性等特點，精度要求高，容錯率低，各細分行業要求差異化較大，需要提高人工智能技術的專業性、可靠性，針對不同行業、企業推出更適用普惠的產品和解決方案。行業發展，標準先行。工信部人工智能標準化技術委員會日前成立，主要負責人工智能評估測試、運營運維等領域行業標準制定修訂工作，將有助于形成統一的行業標準，打破技術壁壘。
技術進步是降低人工智能應用門檻的關鍵。這有待加大科研投入，強化自主研發能力，在智能芯片、操作系統等關鍵領域取得更多突破。夯實算力、算法、數據等技術底座，培育若干通用大模型和行業大模型。大力發展智能產品，推廣智能化軟件應用，促進家電、手機等消費終端向強智能升級。更好發揮企業的創新主體作用，既鼓勵產學研合作，支持龍頭企業打造人工智能賦能新型工業化典型標桿；也建好服務中小創新企業的人工智能基礎設施，降低其參與人工智能市場的門檻，形成百花齊放的市場競爭格局。
技術進步是降低人工智能應用門檻的關鍵。這有待加大科研投入，強化自主研發能力，在智能芯片、操作系統等關鍵領域取得更多突破。夯實算力、算法、數據等技術底座，培育若干通用大模型和行業大模型。
工信部日前公布人工智能賦能新型工業化典型應用案例名單，151個案例上榜。這既是要發揮案例示范引領作用，也是引導地方政府、企業加大對典型應用案例的政策、資金及項目支持力度，推動人工智能在新型工業化中應用推廣，加快形成新質生產力。
作為新型工業化的重要推動力，人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，也是通用性最廣泛的關鍵共性技術，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應。中央經濟工作會議強調開展“人工智能+”行動，正是要推動人工智能技術與千行百業深度融合。因為廣泛的滲透性、替代性、協同性和創新性，人工智能深度融入制造業各環節，能提升全要素生產率，重塑產業技術體系、生產模式、產業形態，推動制造業轉型升級。
我國人工智能產業具備賦能新型工業化的良好基礎。目前我國人工智能核心產業規模接近6000億元，相關企業超過4500家，已初步構建起較全面的人工智能產業體系，產業鏈覆蓋芯片、算法、數據、平臺、應用等上下游關鍵環節。智能芯片、通用大模型等創新成果加速涌現，智能基礎設施不斷夯實，數字化車間和智能工廠加快建設，加速形成現代化、智能化的產業體系，促使傳統生產力向新質生產力轉型。
人工智能賦能新型工業化正走深向實。人工智能在工業領域的應用場景不斷拓展，并加速從最初的研發設計、運營管理、營銷服務等環節深入滲透生產制造環節，推動制造業邁向全方位、深層次智能化轉型升級新階段。以傳統小模型為代表的專用智能應用逐步成熟，以大模型為代表的通用智能應用處于初步探索階段，行業應用場景不斷豐富創新，深刻變革制造過程、研發模式，催生新產品新形態，是我國工業由大到強、實現彎道超車的重要方向和重大機會。
人工智能賦能新型工業化，存在供需兩端一頭熱一頭冷的情況。從供給側看，人工智能技術創新活躍，技術、算法、模型和解決方案不斷迭代升級，企業將工業領域視為人工智能應用落地的重要市場；從需求側看，整體應用意愿參差不齊，大型企業有資源有能力，許多中小企業因為缺錢、缺人、缺技術，對人工智能技術應用積極性不高、應用程度低。這導致了人工智能技術在供給側較熱、在需求端較冷，表現為先進制造業落地場景多，一般制造業推進難，頭部企業落地較好，中小制造企業較多持觀望態度。
推動人工智能更深入賦能工業，需著力降低其應用門檻。工業場景具有多樣性、復雜性等特點，精度要求高，容錯率低，各細分行業要求差異化較大，需要提高人工智能技術的專業性、可靠性，針對不同行業、企業推出更適用普惠的產品和解決方案。行業發展，標準先行。工信部人工智能標準化技術委員會日前成立，主要負責人工智能評估測試、運營運維等領域行業標準制定修訂工作，將有助于形成統一的行業標準，打破技術壁壘。
技術進步是降低人工智能應用門檻的關鍵。這有待加大科研投入，強化自主研發能力，在智能芯片、操作系統等關鍵領域取得更多突破。夯實算力、算法、數據等技術底座，培育若干通用大模型和行業大模型。大力發展智能產品，推廣智能化軟件應用，促進家電、手機等消費終端向強智能升級。更好發揮企業的創新主體作用，既鼓勵產學研合作，支持龍頭企業打造人工智能賦能新型工業化典型標桿；也建好服務中小創新企業的人工智能基礎設施，降低其參與人工智能市場的門檻，形成百花齊放的市場競爭格局。
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