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必讀視頻專題飛象趣談光通信人工智能低空經(jīng)濟(jì)5G手機(jī)智能汽車智慧城市會展特約記者

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn) 41 個工業(yè)大類全覆蓋 AI+加速智能制造走深走實(shí)

2025年5月21日 08:22通信信息報(bào)作 者:林碧涓

工信部此前表示,加強(qiáng)通用大模型和行業(yè)大模型研發(fā)布局,加快建設(shè)工業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。人工智能時(shí)代,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺與AI加速融合,正成為推動制造業(yè)邁向智能化、高效化、可持續(xù)發(fā)展新階段的關(guān)鍵力量。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)進(jìn)入應(yīng)用深水區(qū)

江西中潤食品有限公司依托中國電信助力搭建的維盈云數(shù)采平臺,實(shí)現(xiàn)了多種數(shù)據(jù)靈活采集,通過數(shù)據(jù)分析與挖掘,調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃,實(shí)現(xiàn)庫存的精準(zhǔn)控制,降低成本;在海陽核電站3號、4號機(jī)組施工現(xiàn)場,中國電信山東公司與山東核電聯(lián)合打造“5G+智慧工地” 項(xiàng)目,通過部署 3.5GHz 5G 定制網(wǎng),實(shí)現(xiàn) 98%的區(qū)域覆蓋率與 20ms 超低時(shí)延,滿足企業(yè)在施工過程中的數(shù)字化需求……

目前,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)已從概念驗(yàn)證階段邁入規(guī)模化應(yīng)用與場景深耕并行的關(guān)鍵期。據(jù)工信部數(shù)據(jù)顯示,2024年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超1.5萬億元,帶動經(jīng)濟(jì)增長近3.5萬億元,融合應(yīng)用已覆蓋41個工業(yè)大類。

AI+釋放工業(yè)領(lǐng)域價(jià)值潛能

工業(yè)和信息化部信息通信發(fā)展司司長謝存表示,工信部將以釋放規(guī)模化應(yīng)用效能為主線,加速工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能深度融合。“人工智能+”正重塑著制造業(yè)發(fā)展。

一方面,全鏈條場景智能化升級。“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺+大模型”能夠充分發(fā)揮雙方優(yōu)勢,構(gòu)建設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、智能化制造、供應(yīng)鏈智能管理等場景應(yīng)用。

另一方面,普惠技術(shù)底座,破解中小企業(yè)數(shù)轉(zhuǎn)局。“DeepSeek基于混合專家模型(MoE)架構(gòu)的算法創(chuàng)新,形成’低成本、高性能的獨(dú)特優(yōu)勢,有效破解了大模型在工業(yè)場景中部署成本高、運(yùn)維復(fù)雜的難題,令中小企業(yè)能夠以可負(fù)擔(dān)的成本,私有化部署智能系統(tǒng)。”

中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院智能化研究所副所長顧維璽指出,當(dāng)前人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合,逐步呈現(xiàn)出通用大模型與專用小模型協(xié)同發(fā)展路線,在各自適配的工業(yè)場景下持續(xù)激發(fā)價(jià)值潛能。

AI在制造業(yè)落地場景仍需優(yōu)化

盡管自2018年以來,人工智能在中國制造業(yè)應(yīng)用市場規(guī)模逐年增加,但AI在制造業(yè)的規(guī)模應(yīng)用仍面臨普及瓶頸。

根據(jù)凱捷統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,截至2023年,中國制造企業(yè)的人工智能應(yīng)用普及率尚不足11%,因此,需要通過更多的場景應(yīng)用落地提高應(yīng)用普及率。

首先,系統(tǒng)化統(tǒng)籌人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)培育與重點(diǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn),促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。目前,制造業(yè)智能化基礎(chǔ)和智能化需求差異大,難以采用統(tǒng)一的人工智能解決方案,影響規(guī)模化的場景應(yīng)用落地。

其次,以平臺+場景推動數(shù)據(jù)積累,依托試點(diǎn)項(xiàng)目沉淀核心數(shù)據(jù)語料庫、提示詞庫。在工業(yè)領(lǐng)域,絕大部分企業(yè)對數(shù)據(jù)隱私及安全性存在擔(dān)憂,不愿將生產(chǎn)核心數(shù)據(jù)提供給第三方進(jìn)行建模訓(xùn)練與應(yīng)用開發(fā)。由于缺乏支撐建模訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,大模型在應(yīng)用中存在準(zhǔn)確性問題,影響應(yīng)用效果。

最后,強(qiáng)化產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同。技術(shù)研發(fā)、算力資源投入、數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注,以及市場推廣與商業(yè)化擴(kuò)展等方面都需要專業(yè)的人才進(jìn)行操作和管理,因此需要通過跨領(lǐng)域合作培育復(fù)合型人才,驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與AI的融合已是大勢所驅(qū)。隨著技術(shù)突破、政策賦能與生態(tài)完善,二者的深度協(xié)同將持續(xù)推動智能制造發(fā)展。

編 輯:章芳
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