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同心·大調研|聚焦推進“人工智能+”行動 農工黨中央開展2025年度重點考察調研

2025-06-10 09:02:27

來源:中國新聞網

  中新網南京6月10日電 題:聚焦推進“人工智能+”行動 農工黨中央開展2025年度重點考察調研

  作者 范宇斌 鐘升 張楊彬

  中央經濟工作會議把“以科技創新引領新質生產力發展”作為2025年經濟工作的重點任務之一,提出開展“人工智能+”行動。制造業是立國之本、強國之基,人工智能的快速發展為制造業轉型升級提供了重要機遇。

  受中共中央委托,農工黨中央主席何維率調研組圍繞“推進‘人工智能+’行動,加快制造業數字化轉型”主題,近日在上海、江蘇兩地開展2025年度重點考察調研。中共中央統戰部、國家發展改革委、工業和信息化部等部門或直屬事業單位有關同志及相關專家參加調研。

  如何以人工智能賦能傳統產業?

  隨著人工智能技術加速迭代,迎來爆發式發展,上海、江蘇等地制造業數字化指數在全國排在前列,正加大探索力度,在人工智能賦能制造業發展方面精準發力,產生示范效應。

  調研組參觀中遠海運集團時了解到,作為全球領先的綜合性航運物流企業,中遠海運集團錨定數智賦能、綠色低碳兩個賽道,打造全球綠色數智化綜合物流供應鏈服務生態,運力規模、貨物運輸量、營業收入連續四年排名行業世界第一。

  傳統制造業在全部制造業中比重高,是支撐國民經濟發展和滿足人民生活需要的重要基礎。調研組建議,充分發揮人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量,宜堅持通用大模型、垂直大模型、專用小模型協同發展,算力、算法、數據三大要素科學布局,扎實推動科技創新和產業創新深度融合,加快推進人工智能賦能傳統制造改造升級。

農工黨中央主席何維近日率調研組赴上海開展重點考察調研。圖為調研組考察中遠海運集團。 湯彥俊 攝

  如何以人工智能催生新產品、新業態?

  人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術,正深刻改變人類生產生活方式,新產品、新業態不斷涌現,含“智”量不斷提高。

  在迪必爾生物工程(上海)有限公司,調研組了解到,公司專注于微小型平行反應器及自動化解決方案的研發,并整合了智能數據管理云平臺,實現了從“高通量篩選”到“高通量工藝開發”的重要轉變。

  星邏智能科技(蘇州)有限公司的光伏面板清潔機器人可代替人力長時間低效率的清洗作業,將光伏場站發電效率提升10%至30%。調研組詳細詢問無人機自動投放回收系統原理,組內相關領域專家與企業負責人探討后,對可拓展的應用領域提出了建議。

  在專注大模型對話式人工智能的蘇州思必馳科技股份有限公司,調研組成員坐上智能汽車體驗智能人機交互,還現場測試了語音識別、語言轉化技術。調研組還走進南京硅基智能科技有限公司,向有關負責人了解AI數字人技術應用情況、用戶信息安全保護、深度偽造防范等問題。

  調研組建議,突出應用導向,根據不同行業特點和發展階段,加強人工智能和底層數字技術的自主創新能力。尤其是中小微企業可發揮中國海量數據和豐富應用場景的優勢,把握人工智能的發展方向和路徑,讓數字經濟與實體經濟深度融合,不斷催生新模式、新業態、新場景。

農工黨中央主席何維近日率調研組赴江蘇開展重點考察調研。圖為調研組考察星邏智能科技(蘇州)有限公司。 鐘升 攝

  如何以人工智能帶動,形成有區域優勢的新質生產力?

  我國數據資源豐富,產業體系完備,市場空間巨大,發展人工智能前景廣闊,上海、江蘇等作為人工智能高地,在賦能制造業方面已形成一定優勢。

  清陶(昆山)能源發展有限公司源自清華大學的創新成果,目前已發展為國內固態鋰電池產業化領跑者之一。調研組了解該公司利用人工智能在仿真計算研發、工藝智能制造、電池健康安全管理等方面的應用情況,通過人工智能仿真實驗,研發效率提升了100%,實驗數量減少了30%。

  在上海腦科學與類腦研究中心,調研組了解到,研究中心組建長三角腦科學與類腦智能技術相關團隊,打造了技術支撐和研發共享平臺;同時不斷發揮新型研發機構作用,設立長三角地區腦科學與智能技術的研究網絡,實現高水平研究創新資源協同互補。

  目前,人工智能賦能制造業存在“兩端快、中間慢”特征,即產業鏈兩端的研發設計、運營服務等環節落地相對較快,生產制造等中間環節相對較慢。調研組認為,推動制造業數字化轉型是一項復雜的系統工程,抓住人工智能黃金發展期,構建涵蓋制度、技術、基礎設施、場景、人才、安全等全方位保障體系。構建企業主導的產學研用協同創新體系,助力傳統制造改造升級。

  調研期間,還組織召開專題調研座談會。有關部門介紹了當地人工智能相關創新成果及經驗,并提出“‘AI+制造’基礎能力有待加強”“‘AI+制造’人才存在結構性矛盾”“高質量行業語料庫匱乏”等問題。調研組仔細記錄,表示將充分研討、梳理此次調研成果,形成報告,從政策層面探尋破解之道。

  “推動制造業數字化轉型,要尊重規律,把握節奏,因地制宜,分類、分層逐步推進。”調研組建議,研究人類智能促進人工智能發展,堅持大模型研發應用通專結合,穩步推進傳統制造產業轉型升級,積極培育戰略性新興產業,前瞻布局未來產業,推動我國制造業實現高質量發展。(完)

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