全國政協常委錢鋒：深入實施“Al﹢制造”行動 推進工業生產全要素創新配置

中共二十屆四中全會審議通過的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》提出，“推動技術改造升級，促進制造業數智化轉型，發展智能制造、綠色制造、服務型制造，加快產業模式和企業組織形態變革?！绷暯娇倳洀娬{，“要推動人工智能科技創新與產業創新深度融合，構建企業主導的產學研用協同創新體系，助力傳統產業改造升級，開辟戰略性新興產業和未來產業發展新賽道”。國務院《關于深入實施“人工智能﹢”行動的意見》要求，“推進工業全要素智能化發展”“加快人工智能在設計、中試、生產、服務、運營全環節落地應用”。

“十五五”時期，推進工業生產全要素創新配置是人工智能與制造業深度融合的關鍵。當前，這方面還存在以下挑戰：

》》》一、工業智能關鍵技術亟須加快攻關突破

一是人工智能對高端產品創新研發的賦能不足。產品研發和工業操作系統等底層核心軟硬件缺失，大模型無法滿足創新研發的高頻迭代實時需求。企業參與人工智能前沿技術攻關深度不足，人工智能應用成本較高，中小企業難以負擔。二是“工業大腦”對智能制造和決策的支撐不夠。大模型的技術可靠性和精確度未達到工業級應用水平，用于大模型訓練的高質量工業數據語料庫缺乏。能將大模型、算法與工業應用匹配的交叉復合型人才極度稀缺。

》》》二、人工智能催生制造范式變革的作用尚未充分顯現

一是人工智能技術尚難滿足制造業需求。制造場景中深度學習、算法優化等技術靈活性不足。自然語言處理等技術難以滿足制造業復雜場景要求。針對服務型制造企業的綜合性保障服務體系亟須優化。二是跨領域數據要素融合利用不足。企業間接口標準、數據規范存在差異，數據無法實時流通。為鞏固差異化競爭優勢，工業軟件供給企業和裝備制造企業設置諸多數據壁壘，導致上下游數據未能實現互聯。

》》》三、數智化轉型重塑制造業產業生態進程亟待加快

一是人機交互協同效率亟待提升。人工智能參與復雜決策的較少，人機協同多停留在“輔助操作”層面。設備、產線、工廠間智能互聯呈碎片化，PLC、機器人、傳感器等設備數據標準差異大。二是全鏈條產業數智化生態亟待構建。傳統企業、中小企業關鍵工序數字化裝備應用率、生產過程數字系統覆蓋率和設備聯網率較低。數字化平臺對制造業流程再造支撐不足，生產協同、智能決策等功能有待深入挖掘。

鑒此，建議：

》》》一、著力強化工業智能技術攻關突破和應用賦能

一是推動數智技術創新突破和協同應用。攻關工業軟件、工業智能操作系統、工業元宇宙等技術。推動制造業通專融合垂直領域大模型研發、應用和迭代。部署“AI for Engineering”新工程范式，推動終端產品智能設計、制造流程智慧再造、材料配方智能創制等范式突破。二是加快打造以數據驅動和智能決策為核心的新型“工業大腦”。布局“人工智能賦能工業大腦”科技創新專項。支持“鏈主”引領上下游企業，協同打造覆蓋產品全生命周期的新型“工業大腦”。圍繞重點產業鏈、關鍵工藝和核心裝備，打造高質量工業語料庫。

》》》二、加快推進人工智能催生新業態新模式新產業

一是著力推進人工智能賦能服務型制造。打造一批制造與服務融合的數智技術應用場景。推動構建“AI﹢”從設計研發、智能制造、質量檢測、供應鏈協同到售后服務的全生命周期場景應用體系。打造數智化轉型升級財稅、金融、產業等政策“工具包”。二是建立數據共享驅動的精準管理和資源優化機制。建立制造業數據標準規范體系。健全公共數據資源供給機制，加大隱私計算、區塊鏈等技術的賦能應用。建設細分領域行業供應鏈數據可信空間，搭建供應鏈綜合數據服務平臺。

》》》三、加快推動以數智化轉型重塑制造業產業生態

一是深化人機交互高效協同，實現知識價值共創。強化制造業知識經驗與人工智能支持決策的深度融合。打造制造領域“大腦”指揮、“小腦”協調、“肢體”靈動的全行業全要素工業具身智能系統。加強多模態感知、聯邦學習等與具身智能技術的融合應用。二是推動全鏈條數智化轉型，實現產業生態共創。為中小企業提供“低成本、易部署”的人工智能解決方案，通過政府補貼或以舊換新降低采購成本。探索設備上云、產能共享等模式，鼓勵傳統制造企業接入工業互聯網平臺。

（作者系全國政協常委、九三學社上海市委會主委、中國工程院院士）

作者：錢鋒

文字編輯：李彬

新媒體編輯：洪琳

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