推動人工智能技術(shù)與裝備制造業(yè)融合發(fā)展的思考與建議

中咨公司青馬研習(xí)第二小組 

戴洵 王歆鑫 陳曉慶 等

編者按：隨著科技發(fā)展，人工智能正成為引領(lǐng)新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力。當(dāng)前，我國傳統(tǒng)裝備制造業(yè)面臨著新質(zhì)產(chǎn)能不足、創(chuàng)新和競爭能力有待提升、產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈安全穩(wěn)定性不強等困境，亟需培育和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力。人工智能具備在設(shè)計、生產(chǎn)、檢測、管理等全流程過程中控制成本、提高生產(chǎn)效率、更好地滿足市場需求的優(yōu)勢，已成功應(yīng)用于柔性定制化制造、智能排產(chǎn)調(diào)度、質(zhì)量工藝控制和智能檢修等諸多方面。傳統(tǒng)裝備制造業(yè)與人工智能的深入融合將全面激發(fā)我國工業(yè)體系先進活力，成為持續(xù)驅(qū)動信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展的新動力。文章針對當(dāng)前傳統(tǒng)裝備制造業(yè)與人工智能融合發(fā)展的主要制約因素進行全面分析，并提出相關(guān)合理化建議。

一、人工智能在裝備制造業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機學(xué)科的一個分支，與基因工程、納米科學(xué)并稱為二十一世紀三大尖端技術(shù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的日趨成熟，人工智能迎來了爆發(fā)式的增長，逐漸從散點應(yīng)用向規(guī)?；l(fā)展，在很多領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用。

制造業(yè)是國家經(jīng)濟命脈所系，是立國之本、強國之基。隨著新一代信息技術(shù)加速擁抱千行百業(yè)，人工智能有了更加廣闊的應(yīng)用空間，智能制造正在多領(lǐng)域多場景落地開花。

（一）全球應(yīng)用現(xiàn)狀

自2010年以來，國內(nèi)外學(xué)者逐步提出對設(shè)備制造業(yè)的數(shù)字化改革，能夠顯著提高產(chǎn)品的生產(chǎn)效益。從全球范圍看，人工智能技術(shù)的引入不僅提高了裝備制造業(yè)的效率，還推動了行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。

人工智能技術(shù)在裝備制造業(yè)中的應(yīng)用主要包括以下幾個方面：

智能工廠：通過物聯(lián)網(wǎng)和AI技術(shù)實現(xiàn)工廠生產(chǎn)設(shè)備和系統(tǒng)的智能化和互聯(lián)化。以智能工廠應(yīng)用為例，美國通用電氣（GE）利用人工智能應(yīng)用Predix平臺開發(fā)了預(yù)測性維護解決方案，旨在通過物聯(lián)網(wǎng)和AI技術(shù)，實現(xiàn)工業(yè)設(shè)備的智能監(jiān)控和維護。

智能設(shè)計：借助AI的設(shè)計模擬和優(yōu)化能力，企業(yè)能夠根據(jù)客戶的具體需求，快速生成個性化的設(shè)計方案。這不僅加快了產(chǎn)品的研發(fā)周期，也使產(chǎn)品更能貼合市場和消費者的需求，增強了產(chǎn)品的競爭力。西門子（Siemens AG）利用AI技術(shù)進行產(chǎn)品設(shè)計的初步階段，如概念生成、初步設(shè)計和優(yōu)化，結(jié)合市場需求、技術(shù)趨勢和用戶需求，自動生成多個設(shè)計方案，并對其進行評估和優(yōu)化，縮短了設(shè)計周期，提高了設(shè)計的創(chuàng)新性和競爭力。

智能制造：通過AI技術(shù)對生產(chǎn)過程進行監(jiān)控和控制，利用云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)采集、傳輸和分析，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。以自適應(yīng)制造為例，特斯拉（TESLA）在弗里蒙特工廠和上海超級工廠廣泛應(yīng)用人工智能和自動化技術(shù)，一年內(nèi)即實現(xiàn)了大規(guī)模生產(chǎn)，并迅速提升產(chǎn)量，證明了人工智能和自動化技術(shù)在提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量方面的巨大潛力。

智能管理：利用人工智能技術(shù)對資源進行優(yōu)化配置，提高企業(yè)的運營效率和管理水平?？湛停ˋirbus）作為全球領(lǐng)先的飛機制造商，利用AI算法優(yōu)化庫存水平和生產(chǎn)計劃，以應(yīng)對市場波動和客戶需求的變化。通過實時分析供應(yīng)商、物流和客戶數(shù)據(jù)，空客能夠更準確地預(yù)測未來的需求，并據(jù)此調(diào)整生產(chǎn)計劃，以降低成本并提高響應(yīng)速度。

人工智能在裝備制造業(yè)的應(yīng)用展現(xiàn)出強大的發(fā)展?jié)摿蛷V闊的前景。隨著AI技術(shù)的進一步發(fā)展和完善，未來的裝備制造業(yè)將更加智能化、高效化、個性化和綠色化，為全球經(jīng)濟發(fā)展貢獻新動力。

（二）我國應(yīng)用現(xiàn)狀

黨的十九大報告明確指出，加快建設(shè)制造強國，加快發(fā)展先進制造業(yè)，推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。中央全面深化改革委員會第七次會議審議通過的《關(guān)于促進人工智能和實體經(jīng)濟深度融合的指導(dǎo)意見》指出，要把握新一代人工智能發(fā)展的特點，促進人工智能和實體經(jīng)濟深度融合，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟形態(tài)。

“裝備制造業(yè)是制造業(yè)的核心組成部分，也是國家工業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。當(dāng)前，我國裝備制造業(yè)正面臨著轉(zhuǎn)型升級的壓力，亟需尋找新的增長點。”中國機械工業(yè)聯(lián)合會執(zhí)行副會長、專家委員會主任陳斌在“2023全球裝備制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化創(chuàng)新發(fā)展峰會”上表示，以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)的突破應(yīng)用，將給裝備制造業(yè)帶來重大影響。

裝備制造業(yè)作為制造業(yè)的重要組成部分，是為國民經(jīng)濟進行簡單再生產(chǎn)和擴大再生產(chǎn)提供工具的生產(chǎn)制造部門，承擔(dān)著為國民經(jīng)濟各部門發(fā)展和國防建設(shè)提供技術(shù)裝備的重要任務(wù)。目前，我國裝備制造業(yè)已經(jīng)建立了門類齊全、獨立完整的產(chǎn)業(yè)體系，有力地支撐著國民經(jīng)濟的發(fā)展和國防現(xiàn)代化的需要，但同時也面臨著大而不強、全而不優(yōu)、創(chuàng)新不足等問題。

人工智能技術(shù)作為一種新興的數(shù)字化技術(shù)，是制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然選擇。推動人工智能技術(shù)發(fā)展是促進制造業(yè)企業(yè)快速轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要手段。當(dāng)前我國逐步構(gòu)建了一批體現(xiàn)新產(chǎn)品新業(yè)態(tài)的制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式，正推進裝備制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級。

寧德時代利用人工智能驅(qū)動鋰電池技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)極限制造。聚焦AI for Science，借力LAMBDA大數(shù)據(jù)架構(gòu)，引入典型化的人工智能技術(shù)框架，在產(chǎn)品/設(shè)備加工參數(shù)的關(guān)聯(lián)分析和優(yōu)化分析、基于機器視覺的產(chǎn)品缺陷分析、設(shè)備的預(yù)測性維護等領(lǐng)域展開具體和實質(zhì)化的運用，自主研制全國產(chǎn)高速超精成套智能裝備，率先實現(xiàn)動力電池的極限制造。

京東方的福州8.5代半導(dǎo)體顯示生產(chǎn)線通過構(gòu)建全自動生產(chǎn)系統(tǒng)，廣泛采用人工智能和先進分析技術(shù)，使單位成本降低34%，整體產(chǎn)量增長30%；通過搭建AI驅(qū)動的能源管理系統(tǒng)，產(chǎn)線單位電耗大幅下降39%，單位水耗下降27%，實現(xiàn)了智能化的排產(chǎn)與調(diào)度，搭建數(shù)字化的設(shè)備綜合效率平臺，采用智慧能源管理降低成本，并通過實時工藝控制系統(tǒng)持續(xù)保障產(chǎn)品的最佳性能。

人工智能技術(shù)與制造業(yè)的深度融合，正展現(xiàn)出強大的賦能效應(yīng)。這是中國工業(yè)發(fā)展的一次歷史性機遇，將有力推動實體經(jīng)濟數(shù)字化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型，助力裝備制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

二、人工智能和裝備制造業(yè)融合發(fā)展的制約因素

（一）核心技術(shù)依賴進口，自主創(chuàng)新研發(fā)能力亟待突破

如今，全球大模型競爭進入到白熱化階段，各種大模型不斷刷新評測榜單，在斯坦福大學(xué)HELM、國內(nèi)SuperCLUE等AI性能評測標(biāo)準中，國產(chǎn)大模型與GPT、Claude等代表國際頂尖水平的模型仍有一定的差距。作為賦能裝備制造業(yè)、促生新質(zhì)生產(chǎn)力的重要組成，我國在大模型自主研發(fā)創(chuàng)新上仍面臨一系列制約因素。

一是AI浪潮來勢洶洶，國內(nèi)人工智能發(fā)展處于慢人一步的狀態(tài)。國外AI科技公司依靠其前期技術(shù)儲備，已在多模態(tài)生成等前沿技術(shù)方向展開探索，并已經(jīng)發(fā)布GPT-4o、Sora等產(chǎn)品，極大地增強了大模型的應(yīng)用場景。這使得國內(nèi)人工智能研發(fā)時刻處于“追趕”狀態(tài)。特別是在工業(yè)大模型方面，谷歌DeepMind推出AutoRT、SARA-RT、RT-Trajectory等技術(shù)，結(jié)合大語言模型和視覺語言模型極大增強了工業(yè)機器人的泛化理解能力和任務(wù)執(zhí)行能力。微軟Azure工業(yè)AI、亞馬遜AWS工業(yè)AI等工具的發(fā)布更標(biāo)志著老牌云服務(wù)供應(yīng)商正將人工智能全面賦能至傳統(tǒng)工業(yè)IoT業(yè)務(wù)的方方面面，快速與我國拉開差距。

二是大模型參數(shù)量急劇增加，對基礎(chǔ)設(shè)施帶來較大考驗。初版GPT-3采用1750億參數(shù)，谷歌BERT采用3400億參數(shù)，近期發(fā)布的騰訊混元大模型參數(shù)規(guī)模超萬億。雖然大語言模型由于存在極限收益遞減效應(yīng)，參數(shù)規(guī)模與其綜合性能不完全正相關(guān)，但愈來愈大的參數(shù)量對計算資源和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求提出了更高的挑戰(zhàn)。隨著美國政府進一步禁止英偉達等公司向我國出口高端GPU芯片，意圖對我實行算力封鎖，人工智能核心技術(shù)突破的部分壓力也被分攤到高端計算芯片產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域。

三是裝備制造業(yè)核心技術(shù)產(chǎn)品依賴進口，國產(chǎn)人工智能落地存在困難。多數(shù)裝備制造業(yè)的核心設(shè)備仍未國產(chǎn)化替代，在人工智能時代，硬件與軟件、服務(wù)緊密綁定，國外公司技術(shù)在國際市場上的領(lǐng)先地位進一步加劇了國內(nèi)企業(yè)的技術(shù)依賴。國內(nèi)企業(yè)在設(shè)備預(yù)測性維護、質(zhì)量檢測、工藝優(yōu)化等AI場景應(yīng)用上，更傾向于購買和使用設(shè)備供應(yīng)商的AI解決方案，對國產(chǎn)人工智能產(chǎn)品、服務(wù)在裝備制造業(yè)落地產(chǎn)生限制。

（二）數(shù)據(jù)獲取面臨障礙，工程應(yīng)用鏈路機制仍需探索

在當(dāng)前的技術(shù)范式下，為加強生成式預(yù)訓(xùn)練模型的性能，縮短訓(xùn)練時間，保障模型好用且快速更新，大模型極度依賴高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。我國裝備制造業(yè)門類廣、范圍多、應(yīng)用場景復(fù)雜，作為典型的AI垂直應(yīng)用場景，裝備制造業(yè)的數(shù)據(jù)具有鮮明的行業(yè)特色：一是數(shù)據(jù)種類繁多且來源復(fù)雜。裝備制造業(yè)數(shù)據(jù)包含設(shè)計數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)、維修數(shù)據(jù)以及物流數(shù)據(jù)等，既包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如生產(chǎn)計劃、工藝參數(shù)等），也存在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如設(shè)計圖紙、設(shè)備運行記錄等）。二是企業(yè)信息化程度偏低，數(shù)據(jù)分散孤立現(xiàn)象普遍。盡管多數(shù)企業(yè)已經(jīng)推行數(shù)智化生產(chǎn)線，但這距離全面的信息化生產(chǎn)仍有較大差距，生產(chǎn)與非生產(chǎn)環(huán)節(jié)之間的信息傳遞鏈路沒有打通。在已經(jīng)實現(xiàn)了信息化的企業(yè)中，由于各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)或部門之間的數(shù)據(jù)交流與共享并不充分，不同場景數(shù)據(jù)割裂，數(shù)據(jù)孤島廣泛存在。三是設(shè)備標(biāo)準、企業(yè)規(guī)范各不相同。不同系統(tǒng)和設(shè)備的數(shù)據(jù)格式和接口標(biāo)準各異，企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)較難統(tǒng)籌管理；此外，由于缺乏行業(yè)通用規(guī)范，企業(yè)在內(nèi)部執(zhí)行過程中，通常自行建立生產(chǎn)數(shù)據(jù)相關(guān)的管理流程，導(dǎo)致企業(yè)間很難共享互用。

因此，目前裝備制造業(yè)中的AI應(yīng)用主要集中在質(zhì)量檢測、設(shè)備健康管理、生產(chǎn)計劃排程等非直接生產(chǎn)環(huán)節(jié)，AI向直接生產(chǎn)環(huán)節(jié)“深水區(qū)”進一步探索仍急需建立并形成適用于裝備制造行業(yè)的高質(zhì)量訓(xùn)練知識庫或數(shù)據(jù)集，這主要存在以下困難：一是數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)完整性不足，直接提取的設(shè)計、生產(chǎn)、運營、維修等數(shù)據(jù)存在大量噪聲、誤差，人工清洗和標(biāo)簽化等預(yù)處理和特征提取需要耗費大量時間成本，導(dǎo)致一般較難直接用于大模型訓(xùn)練，缺失的關(guān)鍵環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)采集更可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)本身不完備，直接影響模型訓(xùn)練結(jié)果。二是數(shù)據(jù)隱私和安全性風(fēng)險大，由于設(shè)計、生產(chǎn)、運營、維修等環(huán)節(jié)的相關(guān)數(shù)據(jù)通常屬于商業(yè)或國家秘密，企業(yè)共享意愿較低，且行業(yè)聯(lián)盟或協(xié)會對企業(yè)約束力不足，企業(yè)數(shù)據(jù)互通很難推行。

（三）人才行業(yè)占比失衡，激勵機制產(chǎn)業(yè)需求對接不足

根據(jù)《2022年中國人工智能人才發(fā)展報告》，從縱向看，北京、廣東、上海、浙江四省市對人工智能人才的需求占全國的80.8%，但人才供給數(shù)量僅為67.1%，人工智能人才供不應(yīng)求的現(xiàn)象較為明顯。2022年中國人工智能人才發(fā)展報告根據(jù)獵聘大數(shù)據(jù)展開調(diào)研并指出，汽車、機械、制造等與裝備制造業(yè)相關(guān)的行業(yè)中，人工智能人才需求占總需求的6.6%，位列第三，低于互聯(lián)網(wǎng)、游戲、軟件行業(yè)的60.9%和電子、通信、硬件行業(yè)的11.1%?？梢钥闯?，人工智能相關(guān)專業(yè)的畢業(yè)生有較大概率進入互聯(lián)網(wǎng)、游戲和軟件等傳統(tǒng)上與計算機學(xué)科相關(guān)的行業(yè)。一是由于通用人工智能的概念近年才進入大眾視野，學(xué)生、學(xué)校和用人單位供需雙方均對人工智能在傳統(tǒng)行業(yè)的潛在應(yīng)用場景缺乏認知，就業(yè)輔導(dǎo)上宣傳不足。二是由于高校培養(yǎng)觀念和體系滯后，產(chǎn)學(xué)研用鏈路環(huán)節(jié)尚未打通，行業(yè)需求無法和培養(yǎng)環(huán)節(jié)緊密銜接，跨學(xué)科全面培養(yǎng)的模式仍需進一步創(chuàng)新。三是裝備制造業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)薪酬待遇普遍較低，畢業(yè)生有更高意愿進入互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)企業(yè)，不利于高水平人才引入落地，生產(chǎn)企業(yè)需盡早轉(zhuǎn)換觀念。

（四）政策支撐力度較弱，法規(guī)標(biāo)準技術(shù)發(fā)展暫未同步

我國高度重視人工智能的發(fā)展和治理，在2017年，國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出了“三步走”的立法規(guī)劃，并在2023年6月6日發(fā)布的《國務(wù)院2023年度立法工作計劃》中明確將《人工智能法》列入立法規(guī)劃。2023年8月，世界上第一個有關(guān)生成式人工智能的成文法《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》生效實施。2024年6月5日，工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會辦公室、國家發(fā)展和改革委員會、國家標(biāo)準化管理委員會四部門印發(fā)了《國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準化體系建設(shè)指南》（2024版）。李強總理更是明確在2024年政府工作報告中提出，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展“人工智能+”行動。

但相較于人工智能的飛速發(fā)展，國內(nèi)外政策對人工智能的支撐力度還相對較弱，法規(guī)標(biāo)準技術(shù)發(fā)展暫未能與其發(fā)展速度同步。我國《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》雖率先就生成式人工智能監(jiān)管這一議題給出中國方案，但“暫行”二字意味著一部統(tǒng)一的、綜合的《人工智能法》還尚未到來，未來如何通過立法在擁抱技術(shù)發(fā)展的同時有效規(guī)制風(fēng)險，貢獻出具有中國特色的人工智能治理路徑，仍需進一步探索。

（五）企業(yè)轉(zhuǎn)型面臨困難，戰(zhàn)略規(guī)劃有待適應(yīng)市場節(jié)奏

麥肯錫2022年全球AI調(diào)研結(jié)果顯示，只有9%的中國企業(yè)可借助AI實現(xiàn)10%以上的收入增長，而領(lǐng)先國家受訪企業(yè)中有19%的公司能實現(xiàn)該增長。在利潤貢獻上，AI對EBIT（息稅前利潤）的貢獻超過20%的受訪中國企業(yè)僅有7%，而領(lǐng)先國家該占比達14%。中國企業(yè)AI技術(shù)的變現(xiàn)能力和經(jīng)濟價值創(chuàng)造亟待提高。一是人工智能整體戰(zhàn)略尚不成熟，戰(zhàn)略規(guī)劃有待適應(yīng)市場節(jié)奏：AI戰(zhàn)略從頂層指導(dǎo)AI的設(shè)計、落地及業(yè)務(wù)協(xié)調(diào)，對AI成效和公司整體營收都有顯著影響。麥肯錫調(diào)研顯示，僅有不到30%的受訪中國企業(yè)表示能讓AI戰(zhàn)略與公司整體戰(zhàn)略協(xié)調(diào)一致，25%的受訪企業(yè)高管層能充分認同AI戰(zhàn)略。對于中國企業(yè)而言迫在眉睫的是，改善AI相關(guān)戰(zhàn)略的設(shè)計與配套機制體制，并增進企業(yè)高管對AI的認同。二是企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中往往面臨諸多困難和挑戰(zhàn)，如技術(shù)儲備不足、資金短缺、市場變化快等。同時，部分企業(yè)在制定戰(zhàn)略規(guī)劃時缺乏對市場節(jié)奏的準確把握和預(yù)判能力，導(dǎo)致轉(zhuǎn)型效果不佳。

三、加快推進人工智能和裝備制造業(yè)融合發(fā)展的建議

人工智能與裝備制造業(yè)的深度融合是一場革命性的變革，應(yīng)用前景廣闊但也充滿諸多挑戰(zhàn)。面對挑戰(zhàn)，通過加大研發(fā)投入、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局、加強人才培養(yǎng)、完善政策法規(guī)、鼓勵企業(yè)轉(zhuǎn)型升級等措施的實施，加快人工智能與先進制造的深度融合，讓實體經(jīng)濟活力更足、動力更強，助力中國從制造大國走向制造強國。

（一）加大研發(fā)投入，促進多方合作

加強核心技術(shù)攻關(guān)。聚焦人工智能與裝備制造業(yè)融合的關(guān)鍵核心技術(shù)，如智能感知、自主決策、精準執(zhí)行等領(lǐng)域的基礎(chǔ)算法、芯片、傳感器等，國家、企業(yè)和研究機構(gòu)共同出資設(shè)立專項基金，通過“揭榜掛帥”等方式集中科創(chuàng)資源，突破一批共性和關(guān)鍵技術(shù)，縮小與國外的差距，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的升級換代。同時，促進國家實驗室、高等院校、研究院所等合作，實現(xiàn)資源整合、優(yōu)勢互補，加速科技成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。推動產(chǎn)學(xué)研用緊密結(jié)合，形成閉環(huán)的創(chuàng)新生態(tài)鏈。

（二）優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，加強協(xié)同發(fā)展

根據(jù)各地區(qū)的資源稟賦、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和區(qū)位優(yōu)勢，針對不同領(lǐng)域的裝備制造業(yè)，因地制宜地制定差異化的發(fā)展策略，優(yōu)先支持重點領(lǐng)域裝備的智能化升級，注重產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同發(fā)展，避免盲目擴張和重復(fù)建設(shè)。東部沿海地區(qū)可依托其經(jīng)濟發(fā)達、科技資源豐富、制造業(yè)基礎(chǔ)雄厚的優(yōu)勢，重點發(fā)展高端智能裝備和智能制造系統(tǒng)，打造人工智能與裝備制造業(yè)融合的先行示范區(qū)；中西部地區(qū)可利用其土地資源、勞動力成本相對較低的優(yōu)勢，承接?xùn)|部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，同時積極引進和培育人工智能相關(guān)企業(yè)，推動裝備制造業(yè)的智能化改造和升級。促進人工智能企業(yè)與裝備制造業(yè)企業(yè)的深度合作，建立跨行業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新平臺和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。通過聯(lián)合研發(fā)、技術(shù)交流、項目合作等方式，推動人工智能技術(shù)在裝備制造業(yè)中的應(yīng)用和推廣，實現(xiàn)技術(shù)、資源和市場的共享。

（三）加強人才培養(yǎng)，健全激勵機制

大力培養(yǎng)創(chuàng)新型復(fù)合型人才。深化高校、職業(yè)技術(shù)學(xué)校和企業(yè)間的交流合作，通過卓越工程師計劃及產(chǎn)教融合試點相關(guān)舉措，加強智能制造、機器人、算法設(shè)計、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人才的培育培訓(xùn)。同時，加強企業(yè)自身內(nèi)部培訓(xùn)，提高員工的專業(yè)技能和素質(zhì)。

建立健全人才激勵機制。加大人工智能領(lǐng)域高層次人才和緊缺人才的引進力度，搭建人才交流平臺，暢通引才渠道，完善人才服務(wù)，通過優(yōu)厚的待遇和良好的發(fā)展環(huán)境，吸引國內(nèi)外優(yōu)秀人才投身于人工智能與裝備制造業(yè)的融合發(fā)展事業(yè)中。

（四）完善政策法規(guī)，制定行業(yè)規(guī)范

制定和完善人工智能與裝備制造業(yè)融合發(fā)展的政策法規(guī)，營造良好的發(fā)展環(huán)境。依托重大戰(zhàn)略項目，充分發(fā)揮中國特色社會主義制度優(yōu)勢，加快工業(yè)體系轉(zhuǎn)型升級，推動高端裝備制造業(yè)的發(fā)展，實現(xiàn)從制造大國向制造強國的轉(zhuǎn)變。應(yīng)出臺一系列支持性政策，鼓勵技術(shù)創(chuàng)新，完善相關(guān)法律法規(guī)，建立跨部門協(xié)同機制，提供資金、稅收等方面的優(yōu)惠措施，引導(dǎo)社會資本向人工智能領(lǐng)域聚集，助力裝備制造業(yè)的智能化融合。

建立健全智能制造領(lǐng)域的標(biāo)準體系，行業(yè)協(xié)會和標(biāo)準化組織聯(lián)合企業(yè)和科研機構(gòu)共同建立統(tǒng)一的技術(shù)規(guī)范和標(biāo)準體系，推廣標(biāo)準的實施和應(yīng)用試點、示范，為智能制造提供“中國范式”，降低企業(yè)研發(fā)和應(yīng)用新技術(shù)的風(fēng)險成本。注重知識產(chǎn)權(quán)保護，加強對創(chuàng)新成果的保護力度，激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新活力。

（五）鼓勵企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，推動融合發(fā)展

鼓勵企業(yè)積極進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過舉辦行業(yè)論壇、研討會、培訓(xùn)講座等活動，邀請專家、學(xué)者和成功企業(yè)分享人工智能與裝備制造業(yè)融合的典型案例、成功經(jīng)驗和未來發(fā)展趨勢，讓企業(yè)充分認識到融合轉(zhuǎn)型的重要性和緊迫性，增強企業(yè)轉(zhuǎn)型的主動性和積極性，鼓勵企業(yè)制定清晰的戰(zhàn)略目標(biāo)，明確發(fā)展路徑，合理配置資源，充分考慮市場需求變化和技術(shù)發(fā)展趨勢，確保自身的發(fā)展方向與外部環(huán)境相協(xié)調(diào)。充分發(fā)揮現(xiàn)有專項資金作用，支持企業(yè)開展人工智能與裝備制造業(yè)融合的轉(zhuǎn)型升級項目。同時，引導(dǎo)金融機構(gòu)創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)，為企業(yè)提供貸款、融資租賃、風(fēng)險投資等多元化的融資支持。

通過以上措施，中國裝備制造業(yè)有望克服挑戰(zhàn)，抓住機遇，實現(xiàn)人工智能與裝備制造業(yè)的深度融合，推動裝備制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，為經(jīng)濟社會發(fā)展做出更大的貢獻。

中咨公司青馬研習(xí)第二小組

組員：王歆鑫、陳曉慶、呂一涵、嚴安、王浩、任鵬兵、方超

指導(dǎo)教師：戴洵

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