人工智能赋能新型工业化.pdf
这份文档主要内容是关于2025年ICT行业趋势年会——“人工智能赋能新型工业化”的报告，报告由中国工业互联网研究院院长鲁春丛主讲，核心内容可以概括如下：
**1. 宏观背景与目标：**
* **重要性：** 报告强调了人工智能（AI）在国家战略中的重要性，并指出在“人工智能+”行动、培育未来产业、促进实体经济深度融合的大背景下，AI是推动新型工业化的关键驱动力。
* **目标：** 旨在利用AI技术，赋能新型工业化，抢占全球竞争制高点，促进经济高质量发展，实现制造业的转型升级。
**2. 人工智能发展趋势：**
* **发展阶段：** 回顾了人工智能的发展历程，从概念起步阶段、产品化摸索阶段、专业人工智能应用阶段，到通用人工智能应用阶段，指出AI技术正以大模型为先导，加速向经济社会全面渗透融合。
* **发展机遇：** 强调了抓住AI技术带来的机遇，包括人工智能孕育的新手段、点燃的新引擎，以及抢占新机遇的重要性。
**3. 人工智能赋能新型工业化的六个着力点：**
* **量的增长：**
* **规模增长：** 人工智能产业规模持续扩大，相关企业数量不断增加。
* **技术进步：** 展示了“数据+算力+算法”的协同发展趋势，强调算力、数据量和算法的增长，以及大模型的发展。
* **算力提升：** 算力规模快速增长，智算能力显著提升，并强调了算力在AI发展中的关键作用。
* **典型产品与企业：** 列举了生成式AI服务大模型以及AI芯片领域代表企业，如华为、海光信息、寒武纪等。
* **质的提升：**
* **解决方案高效性：** 通过大模型的泛化和迁移能力，提升工业场景的检测效率和准确性，例如AI质检平台。
* **应用场景快速拓展：** AI应用从3C电子、汽车等领域拓展到能源、医疗、物流等多个行业，提升了各个行业的生产效率。
* **技的进步：**
* **终端智能：** 强调AI在终端侧的应用，如智能手机和智能家居，并列举了终端芯片（NPU）的模块。
* **边缘智能：** 展示了边缘AI在制造业和交通运输等领域的应用，降低网络压力，增强场景应用实时性。
* **云端智能：** 强调云端IT基础设施在AI模型训练和推理中的作用，以及HPC和AIC在AI中的投入。
* **智的转型：**
* **运营管理：** 通过AI大模型优化运营管理，实现设计、生产、销售、物流等系统联动，提升管理效率。
* **研发设计：** 人工智能在材料配比、工艺优化等方面进行深度学习，从而降低成本，提高设计效率和质量。
* **生产制造：** 在生产制造环节，AI优化了生产流程，降低成本，提高生产效率。
* **营销服务：** 展示了人工智能在客户服务中的应用，例如个性化推荐和智能答疑，提升客户体验。
* **碳的治理：**
* **能源管理：** AI在电网系统中优化能源使用，减少对化石燃料的依赖，推动能源的绿色转型。
* **链的安全：**
* **供应链管理：** 通过AI实现对供应链的实时监控和应急处理，从而提升供应链的安全性和效率。
* **需求预测：** 通过预测模型辅助企业优化库存管理，从而提高供应链的效率。
**4. 关键支撑：**
* **十大行业工业语料库：** 依托国家工业互联网大数据中心，构建了涵盖十大重点行业的工业语料库和提示词语料库，以支持大模型的评测、训练和微调。
* **人工智能工业应用供需对接平台：** 建设供需对接平台，汇集了大量解决方案和应用企业，促进人工智能技术与工业需求的对接。
* **工业领域大模型应用评测：** 开展对主流大模型的工业领域应用性能评测，发布中国人工智能大模型工业领域发展指数，以促进大模型的发展和应用。
**5. 结论：**
报告总结了人工智能对新型工业化的赋能作用，强调了技术发展、应用落地、产业生态构建等方面的进展，并展望了人工智能驱动制造业转型升级的广阔前景。
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