加快推进人工智能赋能新型工业化

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今年政府工作报告中强调，要持续推进“人工智能+”行动，推动数字技术与制造业优势深度融合，并支持大模型的广泛应用，大力发展先进制造业，推进新型工业化。 人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是新型工业化的关键驱动力。它改变了产业发展的底层逻辑，促进了科技创新与产业创新的深度融合，不仅突破了传统工业化的瓶颈，更培育了全要素生产率增长的新动能。

人工智能赋能新型工业化，核心在于人工智能与工业制造业的深度融合。 当前，“人工智能+”已上升为国家战略，以大模型为技术底座、工业应用为导向的工业大模型成为赋能新型工业化的重要方向。 Deep-Seek等人工智能技术的快速发展，加速了AI在工业制造业的应用普及，显著推动了我国新型工业化的进程。

近年来，在政策引导和产业链各方共同努力下，制造业数字化转型加速推进。越来越多的工业企业积极拥抱人工智能，人工智能赋能新型工业化的水平不断提高，有效推动了制造业的数字化转型、智能化升级和绿色化发展。 随着国产大模型（如DeepSeek）的快速发展和应用，人工智能赋能新型工业化不断向纵深拓展，大模型技术进入规模化应用新阶段。 越来越多的工业企业接入DeepSeek等平台，人工智能技术在研发设计、运营管理、营销服务等环节的应用日益深入，并逐步渗透到生产制造环节，加速了数字化车间和智能工厂的建设，推动制造业向全方位、深层次的智能化转型升级，有力促进工业企业高质量发展。

尽管取得了积极进展，但仍面临一些挑战，例如大模型与工业技术深度融合的难度、关键核心技术的短板、高质量数据获取和整合的挑战、人工智能技术应用成本高和商业模式不明确以及跨界人才短缺等问题。 因此，需要采取更有效、更高质量的策略，推动人工智能赋能新型工业化高质量发展。

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1. 深化人工智能与制造业融合: 建设“云边端”协同的智能基础设施，鼓励企业加大内网改造和智能化升级力度，开展重大装备数字化、智能化改造，推动重大装备更新换代，加快企业接入DeepSeek等平台，形成与现有大模型协同发展的体系，并加快行业大模型和场景小模型的发展。

2. 构建高质量工业数据集: 构建高质量数据生态，制定统一的AI数据格式规范和行业标准，建立完善的数据采集、存储、分析和应用体系，建设一批高质量的工业数据集，充分挖掘数据价值并保障数据安全。 完善数据要素市场，推动数据共享和开放，建设工业大数据平台，打破数据孤岛，促进数据流通和价值实现。

3. 培养复合型人才: 引进人工智能和新型工业化领域的高端人才和创新人才，同时鼓励企业加大员工人工智能技术培训力度，提升人工智能应用和创新能力，满足新型工业化建设的人才需求。

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