两会专访丨全国政协委员、中国信通院院长余晓晖：人工智能将在更多实体经济领域实现深度应用

正文

请到「今天看啥」查看全文

那么，中国制造业如何抓住这样的契机和风口推动产业高质量发展？

对此余晓晖表示，我国制造业具有门类齐全、规模庞大、场景丰富、数据潜能巨大等优势，加快人工智能技术的创新应用探索，既有助于为产业注入新的创新动能，催生各类新模式新业态，实现产业高质量发展；同时制造业也为人工智能技术提供了丰富的试验田和数据集，将推动人工智能发展迈上新的台阶。具体来说，他认为应从四个方面发力。

一是加快工业人工智能应用模式创新探索。 尽管当前工业人工智能已经形成大量丰富的应用模式，但人工智能作为创新最为活跃的领域，对制造业的融合赋能潜力还远远未得到充分释放。应面向重点行业和典型场景加快人工智能应用探索，与工业互联网深度融合，进一步强化研发设计和营销服务“两端”环节应用，同时面向生产制造等“核心”环节推进深度应用。

二是推动人工智能与工业技术融合创新。 推动人工智能技术与工业知识、模型深度结合，在保证工业制造对稳定、可靠、质量等要求的同时，赋予其智能化能力，是工业人工智能技术创新的关键，也是全球性难题。应加大研发投入，突破人工智能与工业技术融合的基础性原理与关键工程化问题，驱动以智能化为主要特征的新工业革命。

三是布局智能叠加的智能制造终端产品、装备、系统。 当前人工智能正深刻改变制造装备、机器人、工业自动化、工业软件等领域的产品形态与产业图景；同时，电脑、手机、家电、无人系统、物联网等各类终端产品也加快向人工智能升级。要充分发挥我国人工智能创新优势，特别是推动各行业领军企业与人工智能企业优势互补和创新合作，带动各个领域的产品智能化升级与产业突破，打造我国制造业智能化新优势。

四是加强重点领域行业数据资源构建。 工业人工智能创新关键是高质量的行业数据集、模型库，目前我国基础大模型已进入全球领先行列，但在工业等领域的应用积累还较为薄弱。要围绕重点制造业高价值场景，加快积累形成高质量行业数据集，构建行业数据资源体系，同时积极探索基于可信数据空间的行业数据流通体系，将数据资源潜能有效转化为国家数据优势，在推进制造业智能化升级的同时，反哺大模型性能升级，推进我国人工智能的进一步突破。

“

通力合作

创新AI大模型技术应用

请到「今天看啥」查看全文