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制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型加速

原標題:制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型加速

工業(yè)和信息化部日前發(fā)布數(shù)據(jù)顯示,截至今年2月末,我國5G基站總數(shù)達350.9萬個,5G移動電話用戶達8.51億戶,占移動電話用戶的48.8%。數(shù)字賦能實體經(jīng)濟水平不斷提升,5G行業(yè)應用已融入71個國民經(jīng)濟大類,并在工業(yè)領(lǐng)域深入推廣。

工信部總工程師趙志國表示,將加快數(shù)字技術(shù)賦能,促進制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化發(fā)展。今年將開展“人工智能+”行動,促進人工智能與實體經(jīng)濟深度融合,推動人工智能賦能新型工業(yè)化。

平臺驅(qū)動轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動

從傳統(tǒng)的“人盯人”到人工智能24小時無死角盯防,基于浪潮海岳軟件搭建的人工智能煤礦重點崗位安全隱患圖像智能識別分析系統(tǒng),以“數(shù)據(jù)+算力+算法”為支撐,不僅能實時監(jiān)控、智能識別煤礦作業(yè)人員和設(shè)備運行狀況,還能在發(fā)現(xiàn)異常情況時控制設(shè)備閉鎖或停機,并提醒工作人員處置,實現(xiàn)了從人工巡檢到智能監(jiān)控的跨越,讓礦山安全生產(chǎn)更加智能可控。浪潮數(shù)字企業(yè)總經(jīng)理魏代森表示,創(chuàng)新應用智能化技術(shù)以“數(shù)據(jù)+算力+算法”賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化生產(chǎn),能催生出新模式、新業(yè)態(tài)。

從平臺驅(qū)動轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動,已成為數(shù)字化發(fā)展的重要趨勢之一。賽迪研究院未來產(chǎn)業(yè)研究中心所長韓健認為,這本質(zhì)是數(shù)字時代企業(yè)戰(zhàn)略核心的根本轉(zhuǎn)變。平臺驅(qū)動強調(diào)通過建設(shè)強大的IT平臺來實現(xiàn)技術(shù)優(yōu)勢和開展業(yè)務,數(shù)據(jù)驅(qū)動則意味著更多依賴于數(shù)據(jù)的收集、分析與應用,讓數(shù)據(jù)成為決策的核心。

賽智產(chǎn)業(yè)研究院院長趙剛說:“數(shù)字化發(fā)展經(jīng)歷了信息化、網(wǎng)絡化和平臺化階段,正進入數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化新階段。數(shù)字化平臺是業(yè)務流程協(xié)同運營的驅(qū)動力,解決的是市場效率問題;數(shù)據(jù)要素是不確定環(huán)境下業(yè)務決策的驅(qū)動力,解決的是創(chuàng)新問題。”

趙剛認為,數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化轉(zhuǎn)型是以“數(shù)據(jù)+算力+算法”為基礎(chǔ)支撐,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素協(xié)同優(yōu)化、復用增效和融合創(chuàng)新的引擎作用,加快各類生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置,打造數(shù)智化企業(yè),精準快速響應客戶需求和市場變化。

“從企業(yè)內(nèi)部看,企業(yè)的決策過程從依賴高層經(jīng)驗和直覺轉(zhuǎn)向更依賴數(shù)據(jù)分析;營銷戰(zhàn)略從關(guān)注廣告效應的傳統(tǒng)模型轉(zhuǎn)向利用數(shù)據(jù)分析,達到精準投放和效果評估。數(shù)據(jù)驅(qū)動意味著對效率和效益的追求,可以降低運營成本、提高響應速度,使企業(yè)在激烈的市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢。從外部層面看,數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)不僅提高了自身效率,還能通過數(shù)據(jù)共享協(xié)作,促進產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈乃至整個社會的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。”韓健表示。

數(shù)字賦能水平持續(xù)提升

走進東方日升新能源股份有限公司的電池生產(chǎn)車間,一臺臺AGV(自動導向搬運車)在車間內(nèi)自動穿梭。“我們聯(lián)合研發(fā)的AGV智能調(diào)度系統(tǒng),已實現(xiàn)了將生產(chǎn)車間20個不同協(xié)議的自動化設(shè)備接入統(tǒng)一管理平臺,管理200多臺AGV自動生產(chǎn)和自動運輸,實現(xiàn)資源配置和任務分配最優(yōu)解,車間物流搬運成本降低50%,運轉(zhuǎn)效率提升30%。”騰訊云智能制造首席架構(gòu)師趙保名說。

截至2023年底,我國已培育421家國家級示范工廠、1萬余家省級數(shù)字化車間和智能工廠。數(shù)字技術(shù)正在以行業(yè)覆蓋面廣、業(yè)務滲透性強、智能化水平高、經(jīng)濟效益好等特點賦能新型工業(yè)化。

韓健認為,當前數(shù)字技術(shù)賦能新型工業(yè)化主要以提高生產(chǎn)自動化、網(wǎng)絡化和智能化水平為目標,這種技術(shù)變革對企業(yè)運營模式及其資源配置產(chǎn)生了顯著影響。通過云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合,在生產(chǎn)操作方面實現(xiàn)了“上云、用數(shù)、賦智”,提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化水平,實現(xiàn)產(chǎn)品高端化發(fā)展。

“數(shù)字技術(shù)賦能新型工業(yè)化主要體現(xiàn)在3方面:創(chuàng)新發(fā)展是根本動力,生產(chǎn)要素高效配置是內(nèi)在要求,協(xié)同發(fā)展是內(nèi)生需要。”趙剛說。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新,既推動了人工智能等新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,也為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品設(shè)計賦能,催生大模型輔助科學研究、數(shù)字孿生仿真等研發(fā)新模式,大幅提升技術(shù)創(chuàng)新對工業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻率。數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈深度融合,帶動產(chǎn)業(yè)鏈上下游整體推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型,整體提升產(chǎn)業(yè)集群競爭力。

加快推進“人工智能+”

隨著人工智能大模型技術(shù)加速迭代升級,大模型的通用和專用智能水平取得重要進展,對腦力勞動依賴度較高的制造業(yè)成為大模型應用的主戰(zhàn)場,“人工智能+”成為數(shù)字技術(shù)賦能新型工業(yè)化的最活躍領(lǐng)域。

360集團創(chuàng)始人周鴻祎認為,大模型可以與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進行“智改數(shù)轉(zhuǎn)”結(jié)合,成為新型工業(yè)化的重要賦能者。抓住人工智能的“牛鼻子”,加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力,以大模型能力賦能重點產(chǎn)業(yè)體系,推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化向智能化升級,是我國現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系向高端化發(fā)展的必然趨勢。

“目前,大模型在投入生產(chǎn)實踐與賦能新型工業(yè)化的效能上仍有不足。未來要堅守安全發(fā)展底線,從政策和標準布局,為推動大模型在各行各業(yè)加速落地做好保障;開拓更多大模型應用場景,助力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級;推動大模型普惠發(fā)展,讓廣大中小微企業(yè)用得好。”周鴻祎表示。

工信部科技司副司長劉伯超表示,將拓展人工智能等數(shù)字技術(shù)在研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、檢驗檢測等不同環(huán)節(jié),以及電子信息、生物醫(yī)藥、原材料、裝備制造等不同行業(yè)應用。以人工智能和制造業(yè)深度融合為主線,統(tǒng)籌布局通用大模型和行業(yè)大模型,加快推進人工智能賦能新型工業(yè)化。

趙剛認為,開展“人工智能+工業(yè)制造”,要以實現(xiàn)制造業(yè)腦力勞動自動化為重點。開發(fā)工業(yè)大模型,推進“人工智能+生成設(shè)計”等創(chuàng)新應用,實現(xiàn)制造業(yè)全流程智能化;開發(fā)“人工智能+人形機器人”,推進嵌入大模型智能的人形機器人在智能工廠的試點應用,提升工業(yè)自動化產(chǎn)線的精準化和智能化水平;大力發(fā)展“人工智能+產(chǎn)品”,推進大模型智能嵌入產(chǎn)品,提升產(chǎn)品智能化水平,更好服務用戶需求,增強用戶體驗。

“要引導企業(yè)投入資源建設(shè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)倉庫,保障數(shù)據(jù)的可靠性、完整性和可訪問性。高質(zhì)量數(shù)據(jù)直接決定了人工智能大模型能力,這是推動人工智能賦能新型工業(yè)化的重要基礎(chǔ)。此外,創(chuàng)新技術(shù)研發(fā)與合作生態(tài)、制定標準和政策、加快人才培養(yǎng)和產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化都是推進‘人工智能+’的關(guān)鍵。”韓健表示。(記者黃鑫)

[責任編輯:陳慧昇]