人工智能与实体经济深度融合▷•◇，深刻改变制造业生产模式和经济形态，驱动产业加速升级。1月7日◇，工业和信息化部等8部门发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，为加快推进人工智能技术在制造业融合应用明确目标举措◁■。

　　“十五五”规划建议提出，◁◇▪“全面实施□△=‘人工智能+’行动”“抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业=☆”◇▲△。

　　△“人工智能技术与制造业应用双向赋能，要一端抓技术供给■◆▪，推动智能产业化；一端抓赋能应用◁△◁，加快产业智能化•，整体壮大产业生态△，促进人工智能科技创新与产业创新深度融合•◁。▲”工业和信息化部科技司有关负责人表示◁○，实施意见围绕创新筑基◁□、赋智升级、产品突破▪…△、主体培育▼◇、生态壮大、安全护航、国际合作等7个重点任务，细化21项具体措施，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展▽-△。

　　实施意见明确：到2027年◇●○，我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给■▼，产业规模和赋能水平稳居世界前列。推动3—5个通用大模型在制造业深度应用▼☆，推出1000个高水平工业智能体★★，打造100个工业领域高质量数据集…，推广500个典型应用场景▷◁●。培育2—3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批-●•“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商，选树1000家标杆企业。建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升，为人工智能发展贡献中国方案■。

　　纺织车间需要空调风机进行温湿度调控、空气净化及通风换气▼★，传统产品依赖人工调控，精度低△、故障难预判。“我们依托浪潮云洲工业大模型，在传统风机上加装多类传感器，采集、训练数据，研发出数智风机。”山东金信空调集团董事长吴子才介绍，数智风机能根据实时工况优化风量等相关参数，精准控制车间温湿度△☆•，设备检修周期缩短40%△…。

　　“企业要加速全流程转型升级，推动大模型技术深度嵌入研发设计、中试验证、生产制造▼、营销服务、运营管理等各环节，提升辅助设计、仿真模型构建、排产调度、设备预测性维护等能力。”有关专家表示□•。

　　例如研发设计环节•，要重点推进智能辅助设计、软件代码辅助编写★★=、药物研发等，打造个性化●◆、低成本△•、高效能的新型研发设计模式；生产制造环节-•，要推广机器视觉、无人智能巡检等工业质检技术▲◇◆，强化产线实时监测和预测性维护，提升设备故障识别准确性★，实现安全生产风险预警与事件告警；运营管理环节○，要运用大模型分析和生成能力，提升企业对战略、人力资源、财务▷★▽、风险等管理能力。

　　针对使用人工智能进行研发设计、生产制造、经营管理及开展延伸服务的企业，实施意见还提供附件《制造业企业人工智能应用指南》▽•■，从开展智能化评估和规划、提升智能化基础能力、构建高质量数据集、合理规划布局算力资源◁、开展模型选型与调优、模型部署与集成◁、做好人工智能应用安全防护等方面给出详尽指南◇•▼，□▲“手把手□▲•”为企业智能化转型升级提供实施路径和方法指引◆。

　　打造人工智能发展和赋能应用主力军△▲，既要鼓励龙头企业、央企国企等先行先试，提供规模化应用场景，研发应用工业智能体，探索人工智能赋能制造业新模式▷；同时也应深入实施中小企业数字化赋能专项行动•，支持中小企业开展数字化、智能化改造◁…▪，加快中小企业人工智能应用复制推广▲▪。实施意见还鼓励有关地方给予企业◆“算力券◇◆”▷“模型券”等支持，强化赋能中小企业公共服务★…，降低企业开发应用成本。

　　从凭经验采矿到智慧勘探，从靠手艺冶炼到人工智能精准调控……日前，有色金属行业人工智能大模型■……“坤安○•●”2.0发布，进一步探索将人工智能技术深度嵌入有色金属工业全链条。

　　□“过去一年▲◁…，我们将人工智能应用到产业关键环节▪△，推进建设百余个应用场景，从中筛选出52个场景发布，建成8个行业高质量数据集。”中铝集团董事长段向东介绍，将不断夯实大模型的技术内核，推动数据要素激活、模型迭代优化▷▲=、场景应用转化◇，让“坤安”2▼▼△.0更好赋能行业发展。

　　中国有色金属工业协会党委书记、会长葛红林表示，有色金属行业产品品种多、资源复杂▼-■、工艺流程复杂度高，行业数智化发展存在技术适配◆▷…、数据治理●…□、协同…●、人才等方面挑战。针对类似行业困境，实施意见明确提出，开发高水平行业模型■，加快重点行业应用赋能■☆•。

　　“要结合各行业领域特点、技术成熟度▽▲、数字化水平等基础条件，分类施策推进制造业领域人工智能应用。-●▼”工业和信息化部科技司有关负责人表示▲•，实施意见的附件《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》结合原材料▷、装备制造、消费品、电子信息□●▲、软件和信息技术服务等行业特点-◆，为行业转型提供指引。

　　例如在有色金属行业，提出研发数据自动化治理、标注技术与工具=•，打造行业高质量数据集•，构建数据基础支撑体系等△；纺织服装领域要打造个性化设计与虚拟试衣系统，推动部署自适应生产系统★▲，提升产品良品率•；电子元器件要提升设计智能化水平，打通电子设计自动化、产品生命周期管理系统数据孤岛，重点突破电子元器件高精度仿真预测技术■◆。

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