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發(fā)揮場景優(yōu)勢 推動“AI+工業(yè)”融合互促
2026-01-21 作者:尹西明 武沛琦 來源:經(jīng)濟參考報

  “十五五”規(guī)劃建議將“建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系,鞏固壯大實體經(jīng)濟根基”作為“十五五”時期首要戰(zhàn)略任務,并提出開展新技術(shù)新產(chǎn)品新場景大規(guī)模應用示范行動,全面實施“人工智能+”行動,培育壯大新興和未來產(chǎn)業(yè)。中央經(jīng)濟工作會議進一步提出堅持創(chuàng)新驅(qū)動,加緊培育壯大新動能,并強調(diào)要強化企業(yè)創(chuàng)新主體地位,深化拓展“人工智能+”。

  今年是“十五五”開局之年,應充分發(fā)揮我國豐富應用場景優(yōu)勢,加快產(chǎn)業(yè)政策和場景側(cè)改革,以場景為驅(qū)動、以人工智能(AI)為引擎、以數(shù)據(jù)為紐帶、以生態(tài)為支撐,構(gòu)建“科技創(chuàng)新-場景應用-產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”循環(huán)互促的創(chuàng)新體系,將AI的“技術(shù)勢能”轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)向新向上的“發(fā)展動能”。

  亟需將人工智能的技術(shù)勢能轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)發(fā)展動能

  “十五五”時期是我國從制造大國邁向制造強國的關鍵階段,而AI大模型與海量工業(yè)場景的深度融合,成為加速AI發(fā)展和推動產(chǎn)業(yè)智能化、綠色化、融合化發(fā)展,加快推進新型工業(yè)化、建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的關鍵引擎。特別是以DeepSeek、通義千問等為代表的國產(chǎn)大模型實現(xiàn)全球領先并以開源模式加速全場景應用,標志著中國正從AI技術(shù)原創(chuàng)突破邁向以場景為牽引加快高水平產(chǎn)業(yè)賦能的關鍵臨界點。

  國務院辦公廳印發(fā)的《關于加快場景培育和開放推動新場景大規(guī)模應用的實施意見》明確提出,要充分發(fā)揮我國超大規(guī)模市場和豐富應用場景優(yōu)勢,支持建設一批綜合性重大場景、行業(yè)領域集成式場景、高價值小切口場景,擴大生產(chǎn)場景、工作場景、生活場景供給,推動場景資源開放,促進場景資源公平高效配置,推動新場景大規(guī)模應用,凸顯場景作為新質(zhì)生產(chǎn)力的戰(zhàn)略性資源,對全面實施“人工智能+”行動,加快人工智能高水平賦能新型工業(yè)化、建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的戰(zhàn)略意義。

  人工智能+工業(yè)化面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)

  第一,工業(yè)場景存在碎片化現(xiàn)象,規(guī)?;瘧么凭?。我國工業(yè)場景覆蓋制造業(yè)全鏈條,但AI應用場景呈現(xiàn)“少數(shù)重大場景為牽引、大量長尾場景占主導”的特征,AI賦能多停留在質(zhì)檢、設備預測性維護等“點”的應用,缺乏產(chǎn)線級、全流程、跨領域的集成化場景設計。相關統(tǒng)計顯示,在制造業(yè)領域,2025年物體搬運物流、智能計劃排產(chǎn)、質(zhì)量控制、現(xiàn)場作業(yè)等場景,AI應用規(guī)模預計分別為12.3億元、29.7億元、23.2億元、22.7億元,但整體仍較為分散。場景碎片化導致技術(shù)價值難以充分釋放,往往存在“投入大、見效慢”的現(xiàn)實瓶頸,智能工廠、智慧供應鏈等重大場景仍在探索,缺乏可復制推廣的場景標桿示范,制約規(guī)?;茝V。

  第二,重大工業(yè)場景機會開放程度有待提升。AI企業(yè)多為民營企業(yè),但重大場景主要掌握在政府部門、大型基建國企、制造業(yè)鏈主企業(yè)手中,這些重大場景開放程度有限,使得AI賦能重大工業(yè)場景的門檻高、難度大。

在湖北人形機器人創(chuàng)新中心展示廳,參觀者從機器人群中走過。新華社記者 肖藝九 攝

  第三,工業(yè)數(shù)據(jù)壁壘高筑,流通共享機制待完善。數(shù)據(jù)是AI的核心要素,豐富的數(shù)據(jù)資源能為大模型和具身智能的訓練與優(yōu)化提供充足的“燃料”,從而提升其在工業(yè)場景中的泛化能力。同時,當前AI預訓練模型參數(shù)數(shù)量、訓練數(shù)據(jù)規(guī)模以300倍/年的趨勢增長,增大模型和增加訓練數(shù)據(jù)是未來演進方向。然而,實際工業(yè)數(shù)據(jù)分散在設備、系統(tǒng)和產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié),且涉及商業(yè)機密和隱私保護,跨企業(yè)、跨平臺的數(shù)據(jù)共享阻力巨大,行業(yè)級高質(zhì)量公共數(shù)據(jù)集建設亟待提速。

  第四,微觀經(jīng)營主體活力不足,面臨增收不盈利的現(xiàn)實困境。產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化需要大中小企業(yè)融通創(chuàng)新,但當前AI賦能工業(yè)化仍由頭部企業(yè)主導,傳統(tǒng)制造業(yè)中小企業(yè)受制于融資約束,難以負擔AI技術(shù)應用成本,還面臨技術(shù)門檻高、場景對接難等問題。與此同時,產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同不足,裝備制造商、軟件服務商與終端用戶之間缺乏深度合作,制約場景閉環(huán)構(gòu)建,最終陷入“增收不增利”的困境。

  第五,算力基建投資加速,但有效算力供給不足。工業(yè)場景對實時計算和邊緣算力需求迫切,但受限于網(wǎng)絡延遲、本地應用場景匱乏等因素,我國算力資源分布不均衡,東部地區(qū)算力占比較大,中西部工業(yè)重鎮(zhèn)算力供給缺口顯著。并且,我國當前算力基建投資集中于以CPU為主的傳統(tǒng)通用服務器,而市場急需的智能算力(GPU/TPU/ASIC等)供給不足。目前,算力基建“總量過剩、有效供給不足”的結(jié)構(gòu)性問題制約AI大模型在復雜場景中的快速應用迭代和價值釋放。

  以場景驅(qū)動加快AI高水平賦能新型工業(yè)化

  首先,實施場景驅(qū)動創(chuàng)新戰(zhàn)略,構(gòu)建“全鏈+特色”場景體系。實施場景驅(qū)動人工智能高水平賦能新型工業(yè)化行動計劃,圍繞研發(fā)設計、智能生產(chǎn)、供應鏈管理等重點核心環(huán)節(jié),遴選十百千國家級標桿場景,形成“全鏈條貫通、多領域聯(lián)動”的場景示范矩陣。結(jié)合區(qū)域產(chǎn)業(yè)稟賦,打造“一鏈一策”的垂直特色場景。建立工業(yè)高價值場景動態(tài)清單,每年更新一定比例的示范項目,淘汰技術(shù)落后、效益低下的場景,推動場景與技術(shù)進步互促并進。構(gòu)建AI賦能制造業(yè)綜合評價體系,圍繞技術(shù)成熟度、場景開放度、應用賦能成效等維度,建立多層次、動態(tài)化的評估框架,為AI高水平賦能提供科學指引和前瞻引導。

  其次,開發(fā)開放超級場景,推動技術(shù)-場景精準適配。加強政策引導,鼓勵科技領軍企業(yè)、制造業(yè)鏈長企業(yè)、國資央企等開發(fā)開放大規(guī)模產(chǎn)業(yè)場景,支持各地政府開發(fā)開放城市場景,建設千億級超級場景,推動建設AI+先進制造終端應用基地,降低民營AI企業(yè)參與門檻。建立工業(yè)AI或具身AI機會清單,由工業(yè)企業(yè)發(fā)布技術(shù)難題,中小企業(yè)參與AI+示范應用場景模型開發(fā),形成一批行業(yè)級解決方案,政府按成果轉(zhuǎn)化效益給予補貼支持。專項支持邊緣計算、小樣本學習、自適應算法、工業(yè)智能體等工業(yè)級AI研發(fā),降低算力依賴,提升場景適配性。圍繞重點產(chǎn)業(yè)鏈打造示范應用場景,發(fā)布AI軟硬件創(chuàng)新產(chǎn)品目錄,并將首臺套、首版次、首批次AI大模型和具身智能機器人場景化驗證應用納入“兩重兩新”和超長期特別國債等專項政策支持。

  第三,打破數(shù)據(jù)孤島,構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)要素流通生態(tài)。制定并實施工業(yè)數(shù)據(jù)共享管理辦法,建立科學的數(shù)據(jù)分級管理體系,重點推動設計參數(shù)、工藝知識等非涉密數(shù)據(jù)定向開放與共享。以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和數(shù)據(jù)要素型央企為基礎,統(tǒng)籌建設國家級工業(yè)數(shù)據(jù)集團,打造工業(yè)數(shù)據(jù)樞紐平臺,支持跨業(yè)、跨域數(shù)據(jù)融合應用,并通過稅收減免等激勵措施,吸引工業(yè)企業(yè)接入,構(gòu)建良性互動、共建共益的數(shù)據(jù)共享生態(tài)系統(tǒng)。加快推進制造業(yè)數(shù)據(jù)空間、數(shù)據(jù)信托、數(shù)據(jù)銀行等創(chuàng)新機制試點工作,積極探索基于AI、區(qū)塊鏈等技術(shù)的數(shù)據(jù)確權(quán)與收益分配模式,充分激活數(shù)據(jù)要素市場價值,促進工業(yè)數(shù)據(jù)要素優(yōu)化配置與高效利用。

  第四,強化中小企業(yè)賦能,打造“鏈主+生態(tài)”協(xié)同體系。一是給與國家人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金、國家創(chuàng)投基金等政策性戰(zhàn)略投資基金更多制度靈活性和決策自由度,重點支持專精特新和科技先鋒企業(yè)參與場景開發(fā),提供首臺套首批次首版次成果的場景應用風險補償。二是以場景示范工程、場景保險補貼等激發(fā)與引導鏈主企業(yè)向中小企業(yè)開放場景,支持其低成本快速部署、全產(chǎn)線應用AI大模型。三是優(yōu)化營商環(huán)境,以法治手段切實解決大企業(yè)、政府部門拖欠AI中小企業(yè)賬款問題,助力中小企業(yè)形成場景應用-資金回流-場景迭代-企業(yè)規(guī)模化增長的“飛輪”。四是實施“百千萬工業(yè)AI工程師計劃”,聯(lián)合高校、企業(yè)共建實訓基地,推行“企業(yè)導師+高校教授”雙導師制,定向培養(yǎng)既懂工業(yè)場景又精通AI技術(shù)的復合型人才,為生態(tài)提供創(chuàng)新動力。

  第五,夯實新型基礎設施,開源共建提升算力-網(wǎng)絡支撐能力。一是建立全國一體化異構(gòu)算力交易平臺,創(chuàng)新采用“算力證券化”模式實現(xiàn)跨區(qū)域資源高效調(diào)配,同時積極推行“算力銀行”模式,為企業(yè)提供閑置算力存儲增值服務,提升資源利用效率。二是支持領軍企業(yè)依托開源社區(qū)開發(fā)工業(yè)級AIaaS或MaaS平臺,通過開源開放模式集成低代碼開發(fā)、微服務架構(gòu)、異構(gòu)模型調(diào)用等核心功能,切實降低中小企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型門檻。三是構(gòu)建完善的工業(yè)AI安全防護體系,建立健全漏洞庫與威脅情報開源共享機制,加快研制自主可控的工業(yè)防火墻與加密芯片,筑牢產(chǎn)業(yè)安全防線。

 ?。ㄗ髡撸阂髅飨当本├砉ご髮W公共管理系主任、工業(yè)和信息化部“十五五”規(guī)劃專家組成員;武沛琦系中山大學管理學院博士研究生)

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