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推動(dòng)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(dòng)力。當(dāng)前，我國(guó)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(jìng)爭(zhēng)能力有待提升、產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈安全穩(wěn)定性不強(qiáng)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(jì)、生產(chǎn)、檢測(cè)、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(chǎng)需求的優(yōu)勢(shì)，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(guó)工業(yè)體系先進(jìn)活力，成為持續(xù)驅(qū)動(dòng)信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展的新動(dòng)力。文章針對(duì)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(jìn)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(jiǎn)稱AI）是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，與基因工程、納米科學(xué)并稱為二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的日趨成熟，人工智能迎來了爆發(fā)式的增長(zhǎng)，逐漸從散點(diǎn)應(yīng)用向規(guī)模化發(fā)展，在很多領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用。

制造業(yè)是國(guó)家經(jīng)濟(jì)命脈所系，是立國(guó)之本、強(qiáng)國(guó)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(chǎng)景落地開花。

（一）全球應(yīng)用現(xiàn)狀

自2010年以來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者逐步提出對(duì)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(dòng)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(gè)方面：

智能工廠：通過物聯(lián)網(wǎng)和AI技術(shù)實(shí)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(guó)通用電氣（GE）利用人工智能應(yīng)用Predix平臺(tái)開發(fā)了預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案，旨在通過物聯(lián)網(wǎng)和AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備的智能監(jiān)控和維護(hù)。

智能設(shè)計(jì)：借助AI的設(shè)計(jì)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(gè)性化的設(shè)計(jì)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(chǎng)和消費(fèi)者的需求，增強(qiáng)了產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力。西門子（Siemens AG）利用AI技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)的初步階段，如概念生成、初步設(shè)計(jì)和優(yōu)化，結(jié)合市場(chǎng)需求、技術(shù)趨勢(shì)和用戶需求，自動(dòng)生成多個(gè)設(shè)計(jì)方案，并對(duì)其進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，縮短了設(shè)計(jì)周期，提高了設(shè)計(jì)的創(chuàng)新性和競(jìng)爭(zhēng)力。

智能制造：通過AI技術(shù)對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)控和控制，利用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)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(jí)工廠廣泛應(yīng)用人工智能和自動(dòng)化技術(shù)，一年內(nèi)即實(shí)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(dòng)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(duì)資源進(jìn)行優(yōu)化配置，提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和管理水平?？湛停ˋirbus）作為全球領(lǐng)先的飛機(jī)制造商，利用AI算法優(yōu)化庫存水平和生產(chǎn)計(jì)劃，以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)和客戶需求的變化。通過實(shí)時(shí)分析供應(yīng)商、物流和客戶數(shù)據(jù)，空客能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來的需求，并據(jù)此調(diào)整生產(chǎn)計(jì)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(qiáng)大的發(fā)展?jié)摿蛷V闊的前景。隨著AI技術(shù)的進(jìn)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(gè)性化和綠色化，為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)新動(dòng)力。

（二）我國(guó)應(yīng)用現(xiàn)狀

黨的十九大報(bào)告明確指出，加快建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)，加快發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。中央全面深化改革委員會(huì)第七次會(huì)議審議通過的《關(guān)于促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(diǎn)，促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟(jì)形態(tài)。

“裝備制造業(yè)是制造業(yè)的核心組成部分，也是國(guó)家工業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。當(dāng)前，我國(guó)裝備制造業(yè)正面臨著轉(zhuǎn)型升級(jí)的壓力，亟需尋找新的增長(zhǎng)點(diǎn)?！敝袊?guó)機(jī)械工業(yè)聯(lián)合會(huì)執(zhí)行副會(huì)長(zhǎng)、專家委員會(huì)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(huì)”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(guó)民經(jīng)濟(jì)進(jìn)行簡(jiǎn)單再生產(chǎn)和擴(kuò)大再生產(chǎn)提供工具的生產(chǎn)制造部門，承擔(dān)著為國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門發(fā)展和國(guó)防建設(shè)提供技術(shù)裝備的重要任務(wù)。目前，我國(guó)裝備制造業(yè)已經(jīng)建立了門類齊全、獨(dú)立完整的產(chǎn)業(yè)體系，有力地支撐著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和國(guó)防現(xiàn)代化的需要，但同時(shí)也面臨著大而不強(qiáng)、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(dòng)人工智能技術(shù)發(fā)展是促進(jìn)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(guó)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(jìn)裝備制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級(jí)。

寧德時(shí)代利用人工智能驅(qū)動(dòng)鋰電池技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)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(jī)器視覺的產(chǎn)品缺陷分析、設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)等領(lǐng)域展開具體和實(shí)質(zhì)化的運(yùn)用，自主研制全國(guó)產(chǎn)高速超精成套智能裝備，率先實(shí)現(xiàn)動(dòng)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(dòng)生產(chǎn)系統(tǒng)，廣泛采用人工智能和先進(jìn)分析技術(shù)，使單位成本降低34%，整體產(chǎn)量增長(zhǎng)30%；通過搭建AI驅(qū)動(dòng)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(shí)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(tái)，采用智慧能源管理降低成本，并通過實(shí)時(shí)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(qiáng)大的賦能效應(yīng)。這是中國(guó)工業(yè)發(fā)展的一次歷史性機(jī)遇，將有力推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(jìn)口，自主創(chuàng)新研發(fā)能力亟待突破

如今，全球大模型競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入到白熱化階段，各種大模型不斷刷新評(píng)測(cè)榜單，在斯坦福大學(xué)HELM、國(guó)內(nèi)SuperCLUE等AI性能評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)中，國(guó)產(chǎn)大模型與GPT、Claude等代表國(guó)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(guó)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(shì)洶洶，國(guó)內(nèi)人工智能發(fā)展處于慢人一步的狀態(tài)。國(guó)外AI科技公司依靠其前期技術(shù)儲(chǔ)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(qiáng)了大模型的應(yīng)用場(chǎng)景。這使得國(guó)內(nèi)人工智能研發(fā)時(shí)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(qiáng)了工業(yè)機(jī)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(guó)拉開差距。

二是大模型參數(shù)量急劇增加，對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施帶來較大考驗(yàn)。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(duì)計(jì)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(guó)政府進(jìn)一步禁止英偉達(dá)等公司向我國(guó)出口高端GPU芯片，意圖對(duì)我實(shí)行算力封鎖，人工智能核心技術(shù)突破的部分壓力也被分?jǐn)偟礁叨擞?jì)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(jìn)口，國(guó)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(guó)產(chǎn)化替代，在人工智能時(shí)代，硬件與軟件、服務(wù)緊密綁定，國(guó)外公司技術(shù)在國(guó)際市場(chǎng)上的領(lǐng)先地位進(jìn)一步加劇了國(guó)內(nèi)企業(yè)的技術(shù)依賴。國(guó)內(nèi)企業(yè)在設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、質(zhì)量檢測(cè)、工藝優(yōu)化等AI場(chǎng)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(duì)國(guó)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(jī)制仍需探索

在當(dāng)前的技術(shù)范式下，為加強(qiáng)生成式預(yù)訓(xùn)練模型的性能，縮短訓(xùn)練時(shí)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(guó)裝備制造業(yè)門類廣、范圍多、應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜，作為典型的AI垂直應(yīng)用場(chǎng)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(jì)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)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(jì)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(jì)圖紙、設(shè)備運(yùn)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(shí)現(xiàn)了信息化的企業(yè)中，由于各個(gè)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(chǎng)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(zhǔn)、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(zhǔn)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(cè)、設(shè)備健康管理、生產(chǎn)計(jì)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(jìn)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(shí)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(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、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(fèi)大量時(shí)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(xiǎn)大，由于設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、維修等環(huán)節(jié)的相關(guān)數(shù)據(jù)通常屬于商業(yè)或國(guó)家秘密，企業(yè)共享意愿較低，且行業(yè)聯(lián)盟或協(xié)會(huì)對(duì)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(lì)機(jī)制產(chǎn)業(yè)需求對(duì)接不足

根據(jù)《2022年中國(guó)人工智能人才發(fā)展報(bào)告》，從縱向看，北京、廣東、上海、浙江四省市對(duì)人工智能人才的需求占全國(guó)的80.8%，但人才供給數(shù)量?jī)H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(guó)人工智能人才發(fā)展報(bào)告根據(jù)獵聘大數(shù)據(jù)展開調(diào)研并指出，汽車、機(jī)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%。可以看出，人工智能相關(guān)專業(yè)的畢業(yè)生有較大概率進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)、游戲和軟件等傳統(tǒng)上與計(jì)算機(jī)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(jìn)入大眾視野，學(xué)生、學(xué)校和用人單位供需雙方均對(duì)人工智能在傳統(tǒng)行業(yè)的潛在應(yīng)用場(chǎng)景缺乏認(rèn)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(jìn)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(jìn)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(zhǔn)技術(shù)發(fā)展暫未同步

我國(guó)高度重視人工智能的發(fā)展和治理，在2017年，國(guó)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(guó)務(wù)院2023年度立法工作計(jì)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(gè)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(shí)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(huì)辦公室、國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)四部門印發(fā)了《國(guó)家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南》（2024版）。李強(qiáng)總理更是明確在2024年政府工作報(bào)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(dòng)。

但相較于人工智能的飛速發(fā)展，國(guó)內(nèi)外政策對(duì)人工智能的支撐力度還相對(duì)較弱，法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)發(fā)展暫未能與其發(fā)展速度同步。我國(guó)《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(guó)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(shí)有效規(guī)制風(fēng)險(xiǎn)，貢獻(xiàn)出具有中國(guó)特色的人工智能治理路徑，仍需進(jìn)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(chǎng)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(guó)企業(yè)可借助AI實(shí)現(xiàn)10%以上的收入增長(zhǎng)，而領(lǐng)先國(guó)家受訪企業(yè)中有19%的公司能實(shí)現(xiàn)該增長(zhǎng)。在利潤(rùn)貢獻(xiàn)上，AI對(duì)EBIT（息稅前利潤(rùn)）的貢獻(xiàn)超過20%的受訪中國(guó)企業(yè)僅有7%，而領(lǐng)先國(guó)家該占比達(dá)14%。中國(guó)企業(yè)AI技術(shù)的變現(xiàn)能力和經(jīng)濟(jì)價(jià)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(chǎng)節(jié)奏：AI戰(zhàn)略從頂層指導(dǎo)AI的設(shè)計(jì)、落地及業(yè)務(wù)協(xié)調(diào)，對(duì)AI成效和公司整體營(yíng)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(guó)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(rèn)同AI戰(zhàn)略。對(duì)于中國(guó)企業(yè)而言迫在眉睫的是，改善AI相關(guān)戰(zhàn)略的設(shè)計(jì)與配套機(jī)制體制，并增進(jìn)企業(yè)高管對(duì)AI的認(rèn)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(chǔ)備不足、資金短缺、市場(chǎng)變化快等。同時(shí)，部分企業(yè)在制定戰(zhàn)略規(guī)劃時(shí)缺乏對(duì)市場(chǎng)節(jié)奏的準(zhǔn)確把握和預(yù)判能力，導(dǎo)致轉(zhuǎn)型效果不佳。

三、加快推進(jìn)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(chǎng)革命性的變革，應(yīng)用前景廣闊但也充滿諸多挑戰(zhàn)。面對(duì)挑戰(zhàn)，通過加大研發(fā)投入、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局、加強(qiáng)人才培養(yǎng)、完善政策法規(guī)、鼓勵(lì)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)等措施的實(shí)施，加快人工智能與先進(jìn)制造的深度融合，讓實(shí)體經(jīng)濟(jì)活力更足、動(dòng)力更強(qiáng)，助力中國(guó)從制造大國(guó)走向制造強(qiáng)國(guó)。

（一）加大研發(fā)投入，促進(jìn)多方合作

加強(qiáng)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(zhǔn)執(zhí)行等領(lǐng)域的基礎(chǔ)算法、芯片、傳感器等，國(guó)家、企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)共同出資設(shè)立專項(xiàng)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(guó)外的差距，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)換代。同時(shí)，促進(jìn)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室、高等院校、研究院所等合作，實(shí)現(xiàn)資源整合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，加速科技成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。推動(dòng)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(qiáng)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(shì)，針對(duì)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(diǎn)領(lǐng)域裝備的智能化升級(jí)，注重產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同發(fā)展，避免盲目擴(kuò)張和重復(fù)建設(shè)。東部沿海地區(qū)可依托其經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、科技資源豐富、制造業(yè)基礎(chǔ)雄厚的優(yōu)勢(shì)，重點(diǎn)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(dòng)力成本相對(duì)較低的優(yōu)勢(shì)，承接?xùn)|部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，同時(shí)積極引進(jìn)和培育人工智能相關(guān)企業(yè)，推動(dòng)裝備制造業(yè)的智能化改造和升級(jí)。促進(jìn)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(tái)和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。通過聯(lián)合研發(fā)、技術(shù)交流、項(xiàng)目合作等方式，推動(dòng)人工智能技術(shù)在裝備制造業(yè)中的應(yīng)用和推廣，實(shí)現(xiàn)技術(shù)、資源和市場(chǎng)的共享。

（三）加強(qiáng)人才培養(yǎng)，健全激勵(lì)機(jī)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(jì)劃及產(chǎn)教融合試點(diǎn)相關(guān)舉措，加強(qiáng)智能制造、機(jī)器人、算法設(shè)計(jì)、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(shí)，加強(qiáng)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(lì)機(jī)制。加大人工智能領(lǐng)域高層次人才和緊缺人才的引進(jìn)力度，搭建人才交流平臺(tái)，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(guó)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(yíng)造良好的發(fā)展環(huán)境。依托重大戰(zhàn)略項(xiàng)目，充分發(fā)揮中國(guó)特色社會(huì)主義制度優(yōu)勢(shì)，加快工業(yè)體系轉(zhuǎn)型升級(jí)，推動(dòng)高端裝備制造業(yè)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)從制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)的轉(zhuǎn)變。應(yīng)出臺(tái)一系列支持性政策，鼓勵(lì)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(jī)制，提供資金、稅收等方面的優(yōu)惠措施，引導(dǎo)社會(huì)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(zhǔn)體系，行業(yè)協(xié)會(huì)和標(biāo)準(zhǔn)化組織聯(lián)合企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)共同建立統(tǒng)一的技術(shù)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)體系，推廣標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施和應(yīng)用試點(diǎn)、示范，為智能制造提供“中國(guó)范式”，降低企業(yè)研發(fā)和應(yīng)用新技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)成本。注重知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，加強(qiáng)對(duì)創(chuàng)新成果的保護(hù)力度，激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新活力。

（五）鼓勵(lì)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，推動(dòng)融合發(fā)展

鼓勵(lì)企業(yè)積極進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過舉辦行業(yè)論壇、研討會(huì)、培訓(xùn)講座等活動(dòng)，邀請(qǐng)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(yàn)和未來發(fā)展趨勢(shì)，讓企業(yè)充分認(rèn)識(shí)到融合轉(zhuǎn)型的重要性和緊迫性，增強(qiáng)企業(yè)轉(zhuǎn)型的主動(dòng)性和積極性，鼓勵(lì)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(chǎng)需求變化和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，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(xiàng)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(jí)項(xiàng)目。同時(shí)，引導(dǎo)金融機(jī)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(xiǎn)投資等多元化的融資支持。

通過以上措施，中國(guó)裝備制造業(yè)有望克服挑戰(zhàn)，抓住機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)人工智能與裝備制造業(yè)的深度融合，推動(dòng)裝備制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。

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(yán)安、王浩、任鵬兵、方超

指導(dǎo)教師：戴洵

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