AI与新型工业化融合现状 - AI技术群正在重塑工业生产流程、重构产业链条、重构价值创造模式 为制造业高质量发展注入动能 [1] - 传统产业存在数字化、碎片化、烟囱式并存问题 数据孤岛阻滞跨域协同 [1] - 工业场景高实时、高可靠、强噪声等特性导致AI模型迁移难 泛化弱 难以匹配柔性生产需求 [1] - 工业数据跨境流动、算法黑箱决策、人机权责边界等新议题对安全伦理与监管框架提出更高要求 [1] 技术突破方向 - 需突破高精度感知、复杂环境决策、自主学习优化等核心技术 [2] - 构建覆盖研发设计、生产制造、运维服务的全链条AI能力体系 [2] - 重点攻关工业大模型与垂直领域知识融合难题 [2] - 聚焦工业视觉检测、数字孪生建模、工业知识图谱等关键领域 [2] 应用场景创新 - 推动智能工厂、无人车间、柔性产线等典型应用落地 [2] - 实现生产效率跃升、能耗动态优化、质量精准管控 [2] - 打造面向能源、汽车、电子等行业的"AI+工业大脑" [2] - 让AI从实验室走向车间一线 从"可用"迈向"好用" [2] 安全与风险管控 - 工业数据泄露可能威胁产业链安全 [2] - 算法偏差可能影响产品质量 [2] - 智能设备漏洞可能引发生产事故 [2] - 需在创新中防范风险 在发展中保障安全 [2] 生态体系建设 - 需完善工业数据确权、AI伦理规范等制度供给 [3] - 加快企业智能化改造 培育既懂工业又懂AI的复合型人才 [3] - 推动标准互认、平台共建、资源共享 [3] - 构建"技术研发—场景验证—规模复制—价值反哺"的良性循环 [3]