国务院总理李强近日主持召开国务院常务会议，研究部署了推动人工智能赋能新型工业化有关工作。近年来，从中央到地方陆续出台一系列政策，鼓励人工智能行业发展与创新，为中国制造向智造飞跃保驾护航。《新型数据中心发展三年行动计划（2021—2023年）》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障，截至2023年末，人工智能核心产业规模达到5000亿元，企业数量超过4300家，创新成果不断涌现。我国人工智能基础设施加快布局，算力规模位居全球第二，东数西算等重大工程加快推进，5G基站超过280万个。新一代人工智能已成为推动制造业优化升级、提升新质生产力的重要支撑，也成为我国构筑国际竞争新优势的新机遇。机遇也意味着挑战，我国人工智能赋能制造业融合的过程也需要正视自身短板和不足，勇于实现中国“智”造新飞跃。
我国人工智能与制造业融合面临的主要问题
关键核心技术创新能力有待提升。中国制造业规模已经连续多年居世界第一，但是在“工业四基”（包括核心基础零部件、关键基础材料、先进基础工艺和新技术基础）对外依赖程度较高，“缺芯少核”的“卡脖子”问题也严重影响了人工智能工程化技术的成熟发展。这使得人工智能在制造业的应用场景还停留在研发设计和生产过程或者具有某些特点的技术领域，导致人工智能与制造业“不能融合”或“融合不深”。
数字信息基础设施有待加强。人工智能与制造业深度融合不仅依赖于人工智能技术的发展，还依赖于数字信息基础设施的完善。我国数字信息基础设施目前存在东西部地区布局不均衡、城乡发展有差异、应用场景受限等问题，同时也面临数据安全隐患威胁，由于各类核心数字信息云端化汇总的方式，一旦被黑客攻破或者释放病毒，不但失去了所有商业秘密，还将面临法律风险。
应用融合有待加深。目前人工智能技术在企业的应用多为营销和物流等外部领域，多为“点”，未成“线”以及“面”。对于制造业产业链升级来说，由于生产制造核心环节的缺失，核心技术不足，组织机制不完善，人工智能的集成应用场景受限，距离实现设计制造一体化、促进企业各环节整体协同的目标有较大差距，应用的深度和广度空间拓展潜力有待激发，人工智能与制造业融合程度不深。
智能制造专业人才缺乏。智能制造环节包括生产、管理、设计和服务等多方面活动，涉及专业复杂，除了信息技术专业型人才，还迫切需要“控制+人工智能”“机电+人工智能”等多种复合型人才。目前高校智能制造业人才培养目标落后，智能制造发展的复合型人才供不应求。企业培养智能制造工程技术人员周期长且成本大，回报不确定性风险增强，企业面临招不来、留不住的困局。人才紧缺问题制约了智能制造行业的快速发展。
加快人工智能赋能制造业融合发展建议
加大科技创新投入。强化基础研究能力，加快实现人工智能关键核心技术的自主可控，突破人工智能行业发展瓶颈。加大国家实验室对智能制造领域支持力度，呼吁智能制造集聚创新，鼓励龙头企业与国家实验室、科研机构合作，加大科技研发投入，支持产学研各界联合提升人工智能工程化能力，丰富人工智能工程化应用场景。成立全球工业和制造业人工智能联盟，加强国内外同一领域的技术交流和合作，推动人工智能技术在制造领域的创新与应用，促进人工智能与制造业深度融合。
丰富智能制造应用场景范围。首先，从整体上要保持制造业体系的完整性，提升应用场景的丰富性、多元性和层次性。其次，聚焦关键领域关键环节，横向梳理人工智能工业领域可应用场景。围绕重点产业，通过人工智能技术对传统产业进行全方位、全角度、全链条的改造，以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级。最后，制定新发展阶段适用数实融合的产业政策，营造良好的应用环境和氛围，同时推广典型智能制造应用案例，加快人工智能技术在各行各业中应用的探索和推广。
加强数字基础设施建设。首先，持续推进工业互联网、物联网、5G、大数据中心等多种新型数字基础设施建设，优化和升级内外网部署。其次，鼓励国内形成产业链数据集成共享，健全适应数字融合产业发展平台；建议加快推进“东数西算”工程，并鼓励地方结合本地实际情况加快部署人工智能算力基础设施建设。最后，进一步完善工业互联网安全技术监测服务体系，加强安全漏洞、工业协议的储备，鼓励网络安全企业提供更加优质高效的安全服务，提升智能制造工控网络安全水平。
丰富人才培育方式。要重视智能制造人才培养方式，加强人才引进政策。一方面，以校企合作为平台，打造学习型组织、产学研联合培养等方式来提升人工智能专业学生工程实践培养，培养人工智能与工程复合型、应用型人才，做好人才储备和梯队建设。另一方面，，吸引全球人工智能领域、工程领域人才到国内从事相关工作，努力创造全球人工智能人才高地。最后，完善智能制造技术人员职业技术晋升制度和薪酬激励制度，为智能制造提供智力支撑。（作者：阳旸、黄玉婷，湖南师范大学，刘姝雯，湖南工商大学）
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