赢赢顺配资赋能新型工业化走深向实

经济日报记者李芃达黄鑫赢赢顺配资

当前，新一轮科技革命和产业变革深入演进，人工智能（AI）全方位、深层次赋能工业发展，产业智能化、融合化、绿色化加速，促进全球产业链供应链深度调整。

变革生产方式

我国拥有丰富的应用场景、超大规模市场和庞大人才队伍，为人工智能发展奠定了坚实基础，已经形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整产业体系。而人工智能技术快速演进也为千行百业注入新动能。

“人工智能打破了虚拟与现实的边界，推动技术创新范式发生根本性变革。同时，突破了时间和空间限制，变革生产制造方式。”赛迪研究院数字经济首席研究员王宇霞举例说，在使用人工智能技术之前，人类发现的稳定晶体数量为4.8万个，在引入人工智能材料发现工具GNoME模型后，科研人员在短时间内发现了220万种新晶体，其中38万种新晶体具备稳定结构，成为最有可能通过实验合成并投入使用的潜在新材料。

制造业是人工智能的主战场。通过在制造业大规模应用，人工智能技术和产品也实现迭代升级，形成双向赋能。工业和信息化部支持建设11个国家人工智能创新应用先导区，开展人工智能赋能新型工业化深度行系列活动，遴选151项典型案例，树立一批通用大模型、行业大模型和企业标杆，为产业智能化转型提供指引。

赛迪研究院信息化与软件产业研究所日前发布的《人工智能赋能新型工业化：范式变革与发展路径》报告认为，要围绕研发设计、中试验证、营销服务、运营管理等环节，逐步实现制造业全流程智能化升级。

“在制造业改造初期，可优先选择业务场景相对标准化、技术门槛较低的领域开展应用示范，利用人工智能技术快速实现规模化部署；从中长期看，可逐步将人工智能应用向设计研发、生产制造等核心环节渗透，攻克人工智能技术与复杂工业场景融合难题，形成一批切实可行的智能化解决方案，最终构建起全流程、全要素、全场景的行业应用人工智能体系。”王宇霞说。

例如长安汽车通过建立以三维数字化、全球协同设计为核心的汽车产品智能化研发云平台赢赢顺配资，实现跨部门、跨企业、跨区域协同，保障设计方案协调与适配。这种研发模式能够充分利用各地优质资源，确保不同国家和地区研究中心之间的数据实时传递和协作，提升研发效率和质量。

创新产品形态

今年的《政府工作报告》提出，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。

“近年来，以大模型为代表的人工智能技术，加速与智能手机、网联汽车、家电、穿戴设备等深度融合，提升终端产品使用体验。”王宇霞说。

企业加速布局人工智能技术的创新应用，AI手机、AI PC（个人计算机）等智能终端的市场普及率逐步提升。国际数据公司（IDC）预测，2025年中国智能终端市场出货量将增长4%，其中AI个人计算机、AI平板和AI手机总计出货量同比增长20%。

联想最新财报显示，在个人电脑市场整体下降的背景下，联想中国区营收和利润同比增长均超过20%，一个重要的增长点便是AI PC。联想是全球首家在AI PC端侧部署和运行DeepSeek大模型的企业。今年2月，联想天禧个人智能体系统深度融合DeepSeek大模型，能力获得重大升级。

“各大厂商通过技术创新、场景落地重塑人机交互范式，推动行业从单纯的产品竞争转向全方位的价值创造。”赛迪研究院电子信息研究所副所长赵燕介绍，智能终端集成专用AI引擎，提升硬件算力水平。同时，将AI大模型嵌入操作系统内核，打造系统运行的底层智能中枢。

前不久，中兴通讯发布业内首款全尺寸内嵌DeepSeek的小折叠手机，用户不需要单独下载，一句指令即可直接开启应用。此外，通过星云引擎智能调用多种专家大模型，用户只需提出具体问题，手机便可自动选择最合适的“专家”解答。

“近年来，我们不断拓展AI在手机、PC、平板以及移动互联终端设备中的应用，加速AI普惠。未来，我们将持续依托星云AI芯、端、云一体化技术能力，融合星辰大模型、DeepSeek等，探索更智能的交互方式，提升用户体验。”中兴通讯高级副总裁、终端事业总裁倪飞说。

但是，目前AI终端标准尚未建立，出现开发环节软硬件适配难度大，以及产品质量参差不齐、同质化竞争严重的现象，个人隐私保护、数据安全与合规等问题也备受关注。

赵燕建议，应共建新一代智能终端行业标准，打造通用适配和应用开发平台，保障智能终端在不同操作系统下的兼容性和互操作性，统筹推进产业生态化；加强端云两侧设备软硬件安全技术研发，制定出台法律法规，完善政府监管机制，有效解决用户的数据安全及隐私问题。

加速深度融合

中国信息协会常务理事、国研新经济研究院创始院长朱克力认为，传统工业化依赖要素投入和规模扩张，而人工智能驱动的智能化转型则通过数据要素激活、算法模型迭代和智能决策优化，推动制造业从生产型制造向服务型制造跃迁。当前，工业大模型与垂直场景的深度融合成为新亮点。以深度学习框架为基础的行业大模型加速落地，在电子信息、汽车制造等领域实现从设计到生产的闭环应用。

人工智能赋能新型工业化已取得重要进展。赛智产业研究院院长赵刚介绍，技术底座不断夯实，人工智能算力、智算操作系统、工业大模型平台等技术在制造业加快应用，工业企业广泛接入DeepSeek等模型，工业大模型应用平台超100个。产业政策持续出台，广东、江苏等省份出台促进人工智能赋能新型工业化支持政策。

推动人工智能与新型工业化深度融合，需在技术、生态和制度多维度协同发力。朱克力分析，技术层面应聚焦基础模型叠加行业知识的双轮驱动，突破算法泛化能力不足的瓶颈；生态构建需打破数据孤岛和技术壁垒；制度保障方面，需完善创新激励与风险防控体系。

“要深化工业领域物联网、算力芯片、工业级智算平台、工业大模型等新技术研发和应用，突破复杂工业场景下的技术性能瓶颈；加强工业企业数据治理，推动工业数据标注、训练和推理，建设高质量工业数据集；以智能制造为主攻方向，深化各行业工业大模型、智能体和具身智能应用，促进制造业全链条智能化转型。”赵刚说。

朱克力表示，工业数据的碎片化问题会制约模型训练效果，需建立跨行业的数据共享机制，在保障安全的前提下推动数据要素流通。政府层面，可建设国家级工业数据交易平台，制定数据确权、交易和使用的标准规范。企业层面赢赢顺配资，鼓励龙头企业开放智能平台接口，带动中小企业接入生态，形成链主企业引领、配套企业协同的发展格局。

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