当前ღღ，人工智能正从技术概念走向产业落地ღღ，成为重塑全球竞争格局的核心力量ღღ。面对呼啸而至的智能时代必发bifaღღ，如何把握机遇在新一轮产业变革中实现转型升级？在日前举行的2025国家新质生产力与智能产业发展会议上ღღ，多位专家学者建言献策ღღ，探寻智能时代产业升级新路径物流行业必发bifaღღ。ღღ，ღღ。
在中国自动化学会理事长ღღ、中国空间技术研究院研究员杨孟飞看来ღღ，人工智能ღღ、大数据ღღ、区块链ღღ、生物技术ღღ、新能源等前沿技术的突破正推动生产方式ღღ、组织形式ღღ、产业形态等发生深刻变革ღღ。自动化技术作为创新发展的核心基石ღღ，已深度融入经济社会发展和国家战略需求ღღ，成为驱动新质生产力发展的关键引擎ღღ，持续为产业升级ღღ、技术创新与社会进步注入强劲动能ღღ。
今年的政府工作报告提出胜者无敌ღღ，持续推进“人工智能+”行动胜者无敌ღღ，将数字技术与制造优势ღღ、市场优势更好结合起来ღღ，支持大模型广泛应用ღღ，大力发展智能网联新能源汽车ღღ、人工智能手机和电脑ღღ、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备ღღ。扩大5G规模化应用ღღ，加快工业互联网创新发展ღღ，优化全国算力资源布局ღღ，打造具有国际竞争力的数字产业集群ღღ。
“人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量ღღ，既是发展新质生产力的重要引擎ღღ，也是加快制造强国建设的重要支撑ღღ。”华东理工大学教授钱锋表示ღღ。
随着“人工智能+”行动连续两年被写入政府工作报告ღღ，人工智能技术正在加速融入千行百业ღღ。其中ღღ，制造业是人工智能技术产品落地应用的重要领域ღღ。
据介绍ღღ，人工智能在工业领域的应用场景已遍地开花ღღ。在工业研发设计中胜者无敌ღღ，人工智能可以用于定制化产品设计ღღ、建模与仿真ღღ、工业软件ღღ、工艺设计等领域ღღ。在工业生产制造中ღღ，人工智能可以用于产品质量监测ღღ、工业代码生成ღღ、工业机器人控制ღღ、产品包装等领域ღღ。例如ღღ，在产品质量监测上ღღ，人工智能通过深度学习ღღ、实时监测预警ღღ、算法分析和智能化系统集成等手段ღღ，提升工业质量监测的效率和准确性ღღ。在工业经营管理中ღღ，人工智能可以用于原材料采购ღღ、生产制造智能化管理bifa必发ღღ。ღღ、仓储物流ღღ、供应链管理等领域ღღ；在工业产品服务中ღღ，人工智能可以用于智能营销胜者无敌ღღ、客户服务ღღ、智能产品等领域ღღ。
业界已经形成共识ღღ，人工智能赋能新型工业化是实现制造业高质量发展的重要路径之一ღღ。日前ღღ，工业和信息化部已专题研究部署推动人工智能产业发展和赋能新型工业化ღღ，强调要系统谋划ღღ、协同推进ღღ，一体推动战略ღღ、规划ღღ、政策ღღ、标准等方面的任务落实ღღ，为人工智能产业发展和赋能新型工业化打造良好的生态环境ღღ，充分激发创新活力ღღ。
如何抢抓人工智能加速工业应用的重大战略机遇ღღ，加快推进人工智能和制造业深度融合发展？钱锋认为ღღ，加快构建工业具身智能系统即“工业大脑”是推动传统制造业深度转型升级的重要举措ღღ。在他看来ღღ，应加快构建集制造业全生命周期生产要素为一体ღღ，供需快速感知ღღ、制造精准调控ღღ、要素高效配置的“工业大脑”胜者无敌ღღ，实现产业链供应链价值链协同优化ღღ、生产要素创新性配置ღღ、制造过程实时精准调控ღღ、安全环保运维智慧管控ღღ、新材料新产品智能设计ღღ，确保制造过程资源能源高效利用ღღ、生产绿色化低碳化ღღ、产品高值化高端化ღღ，以及产业价值链最大化ღღ。
“这将为新一代智能制造和数字化转型提供高质量科技供给ღღ，为发展新质生产力提供关键驱动力ღღ，为新型工业化注入新动能ღღ。”钱锋说ღღ。
针对当前我国“工业大脑”建设存在关键核心技术有待突破ღღ、人工智能赋能制造业支撑和动力不足ღღ、机制创新和人才培养有待加强等问题ღღ，业界专家也给出了解题思路ღღ。
首先ღღ，聚焦产业需求突破关键核心技术ღღ，夯实“工业大脑”高质量科技供给ღღ。应加快工业软件ღღ、工业操作系统等核心技术攻关ღღ，推动工业元宇宙ღღ、区块链ღღ、隐私计算等技术集成创新ღღ，健全首台（套）必发bifaღღ、首批次ღღ、首版次应用政策ღღ；推动人工智能通用技术与工业机理ღღ、知识胜者无敌ღღ、场景结合ღღ，加快攻关半定制化FPGA芯片ღღ、高兼容性编译器ღღ、训练和推理框架等工业智能关键核心技术ღღ；加快打造重点行业“工业数据空间”ღღ，促进工业数据流通共享ღღ。以工业元宇宙ღღ、人工智能和物联网等技术实现工业数据实时获取ღღ，打造高质量工业语料库必发bifaღღ。
其次ღღ，聚焦重点产业转型升级ღღ，构建人工智能赋能的智慧“工业大脑”必发bifaღღ。要加快打造制造业通专融合的垂直领域大模型胜者无敌ღღ，运用DeepSeek等人工智能颠覆性创新赋能上下游企业ღღ，引导人工智能创新成果向工业领域快速转化ღღ；以设备大规模更新改造为契机ღღ，加快构建贯穿设备ღღ、产线必发bifaღღ、车间ღღ、工厂ღღ、企业ღღ、行业等不同层级ღღ，敏捷适应内外部环境变化ღღ、具有具身智能的“工业子脑”ღღ；发挥我国制造业门类齐备优势ღღ，强化技术赋能ღღ、供应链赋能ღღ、平台赋能ღღ、生态赋能ღღ，拓展智能制造深度和广度ღღ。
此外ღღ，还应加强政策机制保障ღღ，以“工业大脑”支撑科技创新与产业创新深度融合ღღ。建议设立“工业大脑”技术创新与应用重大专项ღღ，推动制造业“链主”企业联合人工智能和制造领域国家级实验室ღღ、国家技术创新中心ღღ、高校院所等共建创新联合体ღღ；推动“工业大脑”技术框架ღღ、算法模型ღღ、组件工具等开源ღღ，打造应用生态ღღ；引导高校设立人工智能和制造专业交叉学科ღღ，加强面向工业智能的复合型人才培养ღღ，打造工业智能创新孵化ღღ、应用测试ღღ、技术验证等公共服务平台ღღ。
专家指出ღღ，当前制造业在应用人工智能技术上仍面临诸多挑战必发ღღ，ღღ，包括时空数据样本少ღღ、可信数据生成难ღღ、系统自主演化难等必发bifaღღ，有待将工艺ღღ、装备ღღ、知识机制进行有机融合ღღ，在通用大模型的基础上把专业必发bifaღღ、垂类领域的知识和技术充分融合起来ღღ，构建“通专融合的大模型”ღღ。
“随着人工智能大模型技术的发展ღღ，国内外大量研究机构开始进行大模型参数量竞赛与算力竞赛ღღ，这引发了学术界对当前人工智能发展道路的批判性思考ღღ。”华南理工大学教授陈俊龙表示ღღ，一方面ღღ，大模型研究与应用仍高度依赖以国外为主的高性能计算生态ღღ，对于大模型技术的自主安全难以把控ღღ；另一方面ღღ，当前大部分工业智能化场景对于大模型性能的利用与付出的计算成本不成正比ღღ，反而需要更高效ღღ、更轻量的模型ღღ。针对这一问题ღღ，陈俊龙结合当下大模型与小模型的研究现状ღღ，提出了大小模型协同创新的思路ღღ。
基于当前技术演进趋势与产业实践ღღ，人工智能的发展高度依赖能源供给的可持续性ღღ，能源已成为制约人工智能技术突破的核心瓶颈与终极边界ღღ。对此ღღ，中国自动化学会副理事长ღღ、山东大学教授张承慧总结了国内外新能源系统控制的发展历程ღღ，尤其是中国在新能源大规模应用过程中形成的标志性控制理论与技术成果ღღ，为新能源大规模应用提供了关键理论借鉴和工程示范ღღ，并提出了算力-智力-电力深度融合新范式——元能源系统ღღ，以推动电力系统升级换代和数字化转型必发bifaღღ。
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