讓人工智能高水平賦能新型工業化

人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。2024年1月22日召開的國務院常務會議強調，以人工智能和制造業深度融合為主線，以智能制造為主攻方向，以場景應用為牽引，加快重點行業智能升級，大力發展智能產品，高水平賦能工業制造體系。2024年江蘇省政府工作報告提出，以人工智能全方位賦能新型工業化。當前，新一輪科技革命和產業變革深刻改變著工業生產范式，尤其以大模型為代表的新一代人工智能技術正加速推進新型工業化的變革進程。加快人工智能與制造業深度融合，全面賦能新型工業化，對于發展新質生產力、建設現代化產業體系、實現高質量發展具有重要意義。

當前人工智能的發展態勢

人工智能概念自1956年誕生以來，相關技術和理論持續演進。直到近十年，得益于深度學習模型的連續突破、算力規模的快速提升、海量數據的持續積累等，人工智能才得以真正脫虛向實，開始從實驗室走向產業實踐。今年以來，以多模態大語言模型（MLLM）為代表的生成式人工智能轟動全球，人工智能迎來了全新的發展機遇。

基礎層：數據算力的質變催生計算范式革命。高質量數據的量變質變為大模型預訓練提供充足素材，相較于之前互聯網時代的數據，AI時代海量多模態、異構的數量快速增長，智能標注和生成數據技術不斷完善，使大模型預訓練目標從聚焦特色領域的“專才”走向普適各大領域的“全才”。同時，新一代智算框架、智算硬件的不斷推出，加速了當前從CPU（中央處理器）主導的通用計算模式向以GPU（圖形處理器）、ASIC（專用集成電路）為核心的人工智能計算切換，新的計算范式革命已經出現。

技術層：自然語言對話交互帶來人機交互革命。當前，AI大模型在知識記憶、指令理解、規劃推理、內容生成等方面的能力大幅提升，ChatGPT、Sora等現象級標桿應用的出現，使人機從物理設備、軟件編程、圖形界面交互切換到今天顛覆性的自然語言對話交互，初步契合了人們對通用人工智能（AGI）的預期。同時，Sora的自然語言對話式人機交互方式的出現，將人類語言和思維世界與物理世界對接起來，未來有望與大語言模型合力發展，更好地解決符號奠基問題、世界模型問題，推動AI快速進入具身智能時代。

應用層：變革行業組織帶來認知協作革命。AI大模型是發展新質生產力的核心引擎，能賦能變革經濟社會各個行業的組織架構、運作模式，提供了從問題到答案的最短路徑，顛覆了人們的認知與協作方式。在大模型時代，很多今天擁有的優勢產業，其核心競爭力會被AI大模型重構以及重新定義，其優勢可能會消減，需要高度重視新型工業化背景下產業核心競爭力和AI大模型之間的關系。

人工智能賦能新型工業化的江蘇實踐

人工智能在江蘇應用水平位居全國前列，已經在生物醫藥、電子制造、電力能源等重點行業落地應用，形成了研發設計、生產制造、輔助決策、運營管理等眾多應用場景。

立足前沿賦能行業。在生物醫藥行業，南京藥石科技自主研發了基于超大成藥化學空間的人工智能藥物發現技術平臺，極大地提高創新藥物研發效率和成功率，突破了人工智能生成分子化學可合成性低的難題。在電子制造行業，長電科技運用智能視覺檢測系統，大幅提升自動光學檢測的準確性和效率，可實現7*24小時不間斷檢測分析。在電力能源行業，南京方寸知微基于機器視覺及模型輕量化技術，實現無人機識別電網桿塔并自動調整云臺參數完成巡檢拍照，共計開展配網自適應巡檢20000公里，每年節約巡檢人力成本約4000萬元。

工業場景應用廣泛。在研發設計環節，南京維拓科技開發3D工業設計軟件，采用人工智能技術實現三維模型幾何識別和相似模型搜索功能，幫助工程機械產品實現開發周期縮短21%、設計質量問題減少27%、試點產品成本降低4%。在生產制造與運維環節，常州微億智造基于小樣本學習，攻克高速飛拍成像關鍵技術難題，研發的工業高分辨3D層析檢測設備，成功解決了業界普遍面臨的透明、半透明產品內部缺陷檢測難的困境。在輔助決策環節，南京金恒科技利用機器學習+在線學習技術，為南鋼構建模型并實現實時軋制力預測，預測準確率高達96%，縮短產品交貨期1—2天，實現檢試驗綜合降本500萬/年。

工業大模型創建加速。蘇州思必馳基于DFM東風大語言模型構建統一的知識中心，通過多模態語音交互技術，實現車站智能設備語音購票、語音咨詢、票卡處理的智能化。無錫雪浪數制研發雪浪OS智能制造數字底座系統，通過“平臺+工具箱+APP/軟件”的制造業數字化轉型系統性解決方案，已經沉淀15000多個工業機理、工業數據與AI相關工業知識模型。南京云問科技推出企業私有化知識大模型，創建一個大模型快速應用最短只需要3分鐘，大大節省了應用創建時間。

人工智能賦能新型工業化的江蘇路徑

新型工業化是一項長期性、系統性工程。以人工智能賦能新型工業化，需要運用系統觀念，合理布局算法、數據和算力資源，探索新型制造模式和業態，構建與工業大模型發展相適應的新產業生態，從而引領和服務新型工業化。

夯實發展根基，提升工業領域數字底座支撐能力。充分發揮江蘇高校和科研院所專家資源優勢，開展深度學習、機器視覺、人機交互、大模型等領域前沿理論研究。加快成立由高校、人工智能企業、工業制造企業等共同投資并專注工業人工智能的新型研發機構，激發更多符合我省產業特點的技術供給。依托我省完備的工業體系和豐富多元的應用場景，形成工業技術、工藝經驗、制造知識和方法等工業數據沉淀，分行業構建多模態數據訓練資源庫、測試庫和驗證庫。在適度超前布局5G、算力基礎上，搭建算力共享服務平臺，降低中小企業算力使用成本。著力推動大模型算法、框架等基礎性原創性技術突破，提升智能芯片算力水平。

分路徑實施，找準著力點深入推進新型工業化。江蘇工業門類齊全、配套完整，但內部發展不平衡問題突出，應分階段引導、分行業施策、分主體推進，探索實施多路徑并行的人工智能賦能策略。依托新型電力裝備、新能源、生物醫藥、高端紡織、高技術船舶與海工裝備等16個優勢產業集群，培育人工智能賦能轉型標桿，推廣人工智能應用典型場景。推動江蘇首臺（套）重大裝備、優秀工業軟件產品、工業機器人、智能網聯汽車、無人機、無人船、智能終端等提檔升級，加快人形機器人、四足機器人、工業大模型等創新產品研發和產業化。深入推動“智改數轉網聯”，打通工業企業、產業鏈上下游、供應鏈、合作伙伴等數據流，暢通生產側與需求側溝通渠道，促進單一企業賦能向全產業鏈賦能拓展。

培育賦能主體，加快形成全產業鏈新質生產力。人工智能賦能新型工業化需要建立面向工業行業的人工智能重點企業資源池，這就需要加快培育一批既掌握人工智能技術又熟悉工業知識的咨詢、研發和集成服務的企業群體，包括人工智能龍頭企業、咨詢企業、工業軟件企業、人工智能集成商等。其中，人工智能龍頭企業需要掌握人工智能核心技術，有能力與工業企業聯合開展關鍵核心技術攻關，具備解決工業行業關鍵或重大共性技術能力；咨詢企業能深入挖掘工業企業需求，為工業企業提供“智改數轉網聯”咨詢診斷服務；工業軟件企業能深耕某個行業或特定場景；人工智能集成商要熟悉人工智能軟硬件產品，準確把握工業企業實際需求，為工業企業提供全面集成服務

（作者系江蘇省人工智能學會秘書長）

責任編輯：孫秋香