《加快推进“人工智能+”赋能新型工业化》课件

推进“人工智能+”赋能新型工业化的背景和意义一（一）新型工业化我国是个大国，必须发展实体经济，不断推进工业现代化、提高制造业水平中国梦具体到工业战线就是加快推进新型工业化坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展新型工业化是新时期中国开创的新的工业化道路新型工业化道路是一条坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的发展道路。建设现代化产业体系坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化①推进新型工业化是实现中国式现代化的必然要求推进新型工业化具有重大意义推进新型工业化具有重大意义②推进新型工业化是全面建成社会主义现代化强国的根本支撑③推进新型工业化是构建大国竞争优势的迫切需要推进新型工业化具有重大意义推进新型工业化具有重大意义④推进新型工业化是实现经济高质量发展的战略选择新型工业化展现新特点①高端化2025年，我国规模以上高技术制造业增加值同比增长9.4%，增速为2022年以来最高。高技术制造业占规模以上工业增加值的比重提升至17.1%，对全部规上工业增长的贡献率达到26.1%，继续引领工业高质量发展2025年，我国飞机制造业增加值同比增长24.8%，工业控制计算机及系统产品产量同比增长86.5%2025年，我国发电机组累计产量同比增长37.6%新型工业化展现新特点②智能化新型工业化展现新特点③绿色化新型工业化展现新特点④融合化（二）人工智能与“人工智能+”人工智能（

ArtificialIntelligence

）

的概念诞生于1956年的达特茅斯会议人工智能一般可理解为用于模拟、延伸和扩展人类智能的相关技术及应用系统的总称，可使机器具备像人一样学习、认知和行动的能力，辅助人类更好地完成各类任务。人工智能的重点方向计算机视觉自然语言理解与交流认识与推理智能机器人机器博弈人工智能伦理2022年11月，OpenAI推出大型预训练语言模型ChatGPT，成为人类历史上用户数最快破百万、破亿的软件产品，成为大模型阶段开启的标志。自然语言理解技术迈上了新的台阶通用人工智能发展迈出了重要一步人工智能技术应用进入了普及阶段大模型的出现反映出人工智能正向更加智能和通用化方向发展的趋势多模态大模型端侧大模型小模型智能体多智能体大模型技术创新持续快速演进具身智能科学智能世界模型空间智能自然语言处理计算机视觉语音识别机器学习我国在人工智能技术领域取得举世瞩目的成就，实现了从跟跑到领跑的跨越2026年3月，中美最顶尖模型间差距仅有39分，换算成百分比为2.7%中美模型的技术能力差距显著缩窄大模型赋能个人工作与生活快速提取信息提高工作效率提升专业技能增强社交互动蒸汽机、电力、计算机、半导体、互联网等都是通用目的技术人工智能是新的重要的通用目的技术，将成为未来经济增长的主引擎“人工智能”成为“十五五”规划纲要重点内容“人工智能+”是指将人工智能技术与各行各业深度融合，推动产业转型升级和创新发展的一种理念与实践。它不仅是将人工智能应用于某一特定领域，而是通过技术的集成与创新，实现对各行业的全面赋能与重构。人工智能与工业领域融合一直是我国政策的重点推进工业全要素智能化发展推动工业全要素智能联动，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用着力提升全员人工智能素养与技能，推动各行业形成更多可复用的专家知识加快工业软件创新突破，大力发展智能制造装备推进工业供应链智能协同，加强自适应供需匹配推广人工智能驱动的生产工艺优化方法深化人工智能与工业互联网融合应用，增强工业系统的智能感知与决策执行能力《“人工智能+制造”专项行动实施意见》创新筑基：夯实人工智能赋能底座赋智升级：拓展推广高价值应用场景产品突破：构建智能新产品新业态主体培育：打造人工智能发展和赋能应用主力军生态壮大：加强资源配置优化产业生态安全护航：筑牢应用赋能安全保障国际合作：塑造国际合作竞争新优势保障措施：强化全方位政策支持保障附件1《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》附件2《制造业企业人工智能应用指南》（三）“人工智能+”赋能新型工业化是国家发展所需1能够推动构筑工业国际竞争力2能够推动培育工业新质生产力3能够推动工业生态重塑跃迁二“人工智能+”赋能新型工业化的重点和进展《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（一）在重点行业上“人工智能+”的赋能方向“人工智能+”制造重点赛道原材料装备制造消费品电子信息软件和信息技术服务1原材料行业：

从流程优化迈向“机理与模型”的深度融合提升钢铁行业全流程智能化水平推动石化化工行业提质增效加快人工智能与新材料研发深度融合促进人工智能赋能有色金属行业推动人工智能赋能建材行业创新应用新材料产业既是国家战略性新兴产业的重要组成部分，也是未来产业重点布局的领域大模型辅助新材料研发，颠覆材料学领域2023年11月，谷歌DeepMind在Nature上刊发论文，发布AI工具GNoME，成功预测220万种晶体结构，其中38万种特性稳定，有潜力成为未来变革性技术的材料，为超导体、电动汽车电池研发，以及超算供电等领域提供动力。2装备制造行业：将人工智能嵌入制造系统的“中枢神经”推动工业母机柔性化智能化跃升加速汽车行业全链条智能化升级推进电力装备全生命周期智能化推动人工智能技术在船舶行业应用落地打造航空航天智能化制造体系3消费品行业：以需求侧牵引倒逼柔性智能制造提升纺织服装领域个性化设计与高效生产能力强化家居领域智能化运营和智能产品供给能力构建食品加工领域安全高效智慧化管理体系提升医药智能研发与供应管理水平推进生物制造领域全链条创新发展推动历史经典产业焕新升级4电子信息行业：智能制造与绿色低碳的“双重目标”提升电子元器件设计智能化水平推动消费电子、新型显示等行业柔性智造强化电子信息元件与产品质量管控能力创新电子信息行业绿色低碳发展智能方案5软件和信息技术服务行业：贯穿制造业智能化的“连接器”打造软件全生命周期智能工具链产品体系加快传统软件与服务智能化升级培育打造垂直领域智能体建设软件行业高质量数据集（二）在重点环节上“人工智能+”的应用重点研发设计中试验证生产制造营销服务运营管理研发设计重点推进智能辅助设计、软件代码辅助编写、药物研发等，打造个性化、低成本、高效能的新型研发设计模式加强工业研发数据集建设和开源共享，探索建立人工智能预测结果评估体系，提升工程技术创新能力，疏通人工智能科学发现的“堰塞湖”案例：汽车设计案例：汽车设计人工智能生成内容（AIGC）案例：服装设计中试验证大力推进中试智能化改造，加快虚拟仿真、多模态融合等技术在中试环节的应用，通过全面感知、实时分析、科学决策和精准执行，优化工艺流程、提高中试效率、降低试验成本2026年4月12日，位于深圳龙华的乐聚机器人中试产线正式投用生产制造深化人工智能技术在工业核心流程控制、工艺优化、排产调度等环节应用，促进生产过程分析、决策、执行智能化推广机器视觉、无人智能巡检等工业质检技术，强化产线实时监测和预测性维护，提升设备故障识别准确性，实现安全生产风险预警与事件告警案例：人工智能排产系统营销服务推广智能客服、数字人、商品三维模型，重点突破个性化推荐、定制化售后、服务化延伸等，发展基于人工智能技术的答疑、培训等功能，改善售前、售中、售后服务体验，提升服务价值变电站智能巡检“机器狗”无人机巡检智能风电场运营管理发挥大模型推理预测能力，加速订单处理、销量预测、库存预警等环节智能升级，优化供应链管理运用大模型分析和生成能力，提升企业对战略、人力资源、财务、风险等方面的管理能力案例：全球首例无人驾驶矿卡大规模常态化生产运营（三）以“人工智能+”构建智能产品新形态工业机器人数控系统手术机器人智能诊断系统……推动智能装备迭代工业机器人服务机器人特种机器人工业机器人机器人加工机器人喷涂机器人装配机器人焊接协作机器人仓储机器人智能装备：人工智能影像诊疗判断疾病智能终端：AI手机将在2028年占据主流终端市场加速智能终端升级智能终端：智能陪伴产品爆发态势值得关注智能终端：具身智能与人形机器人AI智能体（AI

Agent）是一种基于大模型，能够通过环境感知、自主理解、自主决策、动作执行逐步完成给定目标的计算机程序打造智能体新业态重要作用：AI智能体从五个维度推动业务重塑提升执行效率增强适应能力实现精准匹配增进运营弹性提升业务韧性人工智能与工业软件融合加深（四）进展成效海尔滚筒洗衣机互联工厂东方电气集团东方汽轮机有限公司叶片加工数字化车间三“人工智能+”赋能新型工业化面临的问题和挑战1核心技术存在短板2数据治理面临挑战3安全体系尚不健全4复合人才较为短缺5产需衔接尚不通畅6应用深度有待拓展7伦理问题有待考虑“人工智能+”赋能新型工业化的展望和思考四（一）发展展望展望2035年的“人工智能+”制造与人类对齐（人）与机器共融（机）与生产协同优化（料）与工艺知识共智（法）与物理