產(chǎn)業(yè)智能化：理論機(jī)制與中國(guó)實(shí)踐探索

余江 馬蕾 張?jiān)?/p>

摘 要：產(chǎn)業(yè)智能化是我國(guó)把握新一輪科技革命挑戰(zhàn)與機(jī)遇的必然要求，更是推進(jìn)新型工業(yè)化發(fā)展和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵戰(zhàn)略舉措。產(chǎn)業(yè)智能化不僅為中國(guó)場(chǎng)景下的管理學(xué)研究帶來(lái)了新機(jī)遇，也為探索數(shù)智時(shí)代的產(chǎn)業(yè)體系轉(zhuǎn)型理論提供了新的內(nèi)涵。因此，立足全球視野和中國(guó)實(shí)踐，深入研究產(chǎn)業(yè)智能化的規(guī)律與趨勢(shì)，探索產(chǎn)業(yè)智能化在構(gòu)建我國(guó)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系中的作用機(jī)制。產(chǎn)業(yè)智能化是產(chǎn)業(yè)主體利用數(shù)字智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)體系進(jìn)行賦智重塑，引發(fā)產(chǎn)業(yè)邏輯變革的過(guò)程。其不僅是提升生產(chǎn)及運(yùn)營(yíng)效率的過(guò)程，更是以創(chuàng)新為導(dǎo)向的生態(tài)化過(guò)程。按照“AI突破驅(qū)動(dòng)—轉(zhuǎn)型與變革—共創(chuàng)價(jià)值”的分析邏輯，同時(shí)聚焦企業(yè)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略層次和產(chǎn)業(yè)生態(tài)層次的規(guī)則變化。主要結(jié)論有：第一，產(chǎn)業(yè)智能化強(qiáng)化了數(shù)字化在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的賦能作用，是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化產(chǎn)生質(zhì)變的新階段，將引發(fā)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展邏輯變革。第二，產(chǎn)業(yè)智能化基于知識(shí)集成、自主決策、精準(zhǔn)匹配等能力聚集，提升了企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新的潛力。第三，產(chǎn)業(yè)智能化促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)邊界全面融合，加快了產(chǎn)業(yè)間滲透，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)智能生態(tài)快速發(fā)展及新業(yè)態(tài)形成。產(chǎn)業(yè)智能化帶來(lái)的不僅是局部的成本降低和效率提升，而且是整個(gè)產(chǎn)業(yè)層面的新價(jià)值共創(chuàng)，并不斷促進(jìn)新業(yè)態(tài)產(chǎn)生。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)智能化；人工智能；創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)；產(chǎn)業(yè)生態(tài)

中圖分類號(hào)：F424? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ?文章編號(hào)：1671-0037（2024）1-1-7

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2024.1.1

0 引言

新一代生成式人工智能持續(xù)取得突破，標(biāo)志著世界進(jìn)入新一輪創(chuàng)新活躍期和產(chǎn)業(yè)變革期［1］。AI的新突破與應(yīng)用正在加速重塑科學(xué)研究及生產(chǎn)范式，也在不斷催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新商業(yè)模式，從而成為數(shù)字智能化時(shí)代大國(guó)科技競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。2023年5月5日，二十屆中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第一次會(huì)議強(qiáng)調(diào)，“要把握人工智能等新科技革命浪潮……推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化、綠色化、融合化，建設(shè)具有完整性、先進(jìn)性、安全性的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系”。2023年12月11日至12日，中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議在北京舉行。會(huì)議強(qiáng)調(diào)，要大力推進(jìn)新型工業(yè)化，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，加快推動(dòng)人工智能發(fā)展?？梢钥闯觯苿?dòng)產(chǎn)業(yè)智能化是我國(guó)把握新一輪科技革命挑戰(zhàn)與機(jī)遇的必然要求，也是推進(jìn)新型工業(yè)化發(fā)展和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵戰(zhàn)略舉措，因而受到國(guó)家決策層的高度關(guān)注。

近年來(lái)，在實(shí)踐領(lǐng)域我國(guó)已經(jīng)涌現(xiàn)了一批具有全球影響力的人工智能研究成果，同時(shí)一些先行企業(yè)也開(kāi)始探索智能化轉(zhuǎn)型之路。然而，產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型具有高度的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性。企業(yè)作為科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主體，一方面對(duì)AI的新突破與應(yīng)用引發(fā)革命性變革進(jìn)而提升企業(yè)核心能力的潛力充滿期待，另一方面也對(duì)人工智能被惡意使用、存在故障和失控等技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)以及相關(guān)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、安全治理、知識(shí)管理、人力資本管理與組織變革等現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)存有疑慮。不僅如此，在學(xué)界，以“數(shù)據(jù)”“感知”和“鏈接”為支撐的產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型不僅為中國(guó)場(chǎng)景下的管理學(xué)研究帶來(lái)了新挑戰(zhàn)，也為數(shù)智新時(shí)代的產(chǎn)業(yè)體系轉(zhuǎn)型發(fā)展理論探索提供了新的內(nèi)涵。產(chǎn)業(yè)智能化是有待深入研究的重大理論與實(shí)踐命題，需要立足全球視野和中國(guó)實(shí)踐，深入研究產(chǎn)業(yè)智能化的規(guī)律與趨勢(shì)，探索產(chǎn)業(yè)智能化在構(gòu)建我國(guó)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系中的作用機(jī)制。綜上，產(chǎn)業(yè)智能化研究對(duì)于新時(shí)代深刻把握產(chǎn)業(yè)發(fā)展新規(guī)律有著積極意義。

1 產(chǎn)業(yè)智能化理論機(jī)制

產(chǎn)業(yè)智能化將進(jìn)一步打破傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)分工，促使產(chǎn)業(yè)進(jìn)入深度數(shù)字化與智能化新階段，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)新結(jié)構(gòu)的生態(tài)重組，形成融合的充滿活力的新智能產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)［2］。產(chǎn)業(yè)智能化是產(chǎn)業(yè)主體利用數(shù)字智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)體系進(jìn)行賦智重塑，引發(fā)產(chǎn)業(yè)邏輯變革的過(guò)程。其不僅是提升生產(chǎn)及運(yùn)營(yíng)效率的一種過(guò)程，也是以創(chuàng)新為導(dǎo)向的生態(tài)化過(guò)程。面對(duì)各類異質(zhì)度很高的復(fù)雜產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景，其智能化過(guò)程將集成多學(xué)科信息、數(shù)據(jù)、技術(shù)和工具等［3］。產(chǎn)業(yè)智能化在業(yè)務(wù)模型能力開(kāi)放和全新人機(jī)接口的基礎(chǔ)上，與產(chǎn)業(yè)垂直場(chǎng)景深度結(jié)合，推動(dòng)改變產(chǎn)業(yè)內(nèi)組織結(jié)構(gòu)和商業(yè)邏輯，從多方向識(shí)別和尋求多元化產(chǎn)業(yè)知識(shí)，多維度突破原有組織邊界，持續(xù)挖掘新發(fā)展?jié)摿ΑＴ谶@一過(guò)程中，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的規(guī)則正在發(fā)生重大的變革。

產(chǎn)業(yè)智能化遵循“AI突破驅(qū)動(dòng)—轉(zhuǎn)型與變革—共創(chuàng)價(jià)值”的邏輯，同時(shí)關(guān)注企業(yè)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略層次和產(chǎn)業(yè)生態(tài)層次的新邏輯與規(guī)則（見(jiàn)圖1）。生成式人工智能作為基于算法、模型、規(guī)則等生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內(nèi)容的新一代人工智能技術(shù)，早已突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)展示工具功能，形成了一個(gè)具有深度集成感知、分析、預(yù)測(cè)、決策、執(zhí)行和學(xué)習(xí)等多種能力的智能化系統(tǒng)。以超大模型自然語(yǔ)言處理為代表的AI新算法正在推動(dòng)重構(gòu)基于數(shù)字化平臺(tái)的產(chǎn)品服務(wù)形態(tài)，以全新的人機(jī)互動(dòng)形式，改變產(chǎn)品和服務(wù)提供新價(jià)值的過(guò)程［4］。這種變革早就超越了企業(yè)內(nèi)單純的個(gè)別單元應(yīng)用新技術(shù)的層面，而是涉及產(chǎn)業(yè)全價(jià)值鏈、生產(chǎn)方式以及產(chǎn)品與服務(wù)交付模式的系統(tǒng)升級(jí)。

企業(yè)依托智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自身的智能化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，以AI技術(shù)突破為驅(qū)動(dòng)改變了產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的工作流程，進(jìn)而改變跨產(chǎn)業(yè)組織的治理規(guī)則。通過(guò)從海量數(shù)據(jù)信息中自主學(xué)習(xí)行業(yè)知識(shí)，構(gòu)建閉環(huán)式學(xué)習(xí)體系，進(jìn)而生成全新的、原創(chuàng)的專業(yè)知識(shí)或產(chǎn)品，并能持續(xù)提高能力來(lái)打破專業(yè)知識(shí)壁壘。而基于AI大模型生成的自然語(yǔ)言交互能力，為企業(yè)內(nèi)部、產(chǎn)業(yè)上下游之間實(shí)時(shí)泛在的連接提供了數(shù)據(jù)交互的全新方式［5］。

智能化的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)逐步被賦予了“感知—分析—決策”能力。基于智能感知與數(shù)據(jù)積累改變了信息的交互規(guī)則，基于大模型的預(yù)測(cè)能力改變了數(shù)據(jù)分析的過(guò)程，依托智能決策能力改變了傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程。近年來(lái)，人工智能多模態(tài)能力的建設(shè)，推進(jìn)機(jī)器基本實(shí)現(xiàn)了感知—決策—執(zhí)行的流程［6］。面向產(chǎn)業(yè)垂直場(chǎng)景，不斷更新整合產(chǎn)業(yè)知識(shí)庫(kù)，在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)模塊知識(shí)和系統(tǒng)知識(shí)同步積累的同時(shí)，幫助企業(yè)主體克服自身的發(fā)展慣性，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)潛在的新業(yè)務(wù)突破的可能性［7］。

在各個(gè)行業(yè)垂直場(chǎng)景方面，新型AI技術(shù)全面增強(qiáng)了需求分析與需求理解能力。在產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)要素方面，AI技術(shù)對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)服務(wù)體系和數(shù)據(jù)架構(gòu)建設(shè)等能力的提升作用顯著。在專業(yè)知識(shí)庫(kù)方面，AI技術(shù)依托專業(yè)模型的知識(shí)庫(kù)，提高了跨環(huán)節(jié)、跨領(lǐng)域知識(shí)積累與綜合運(yùn)用的能力。同時(shí)，AI技術(shù)通過(guò)整合財(cái)務(wù)、人力資本、運(yùn)營(yíng)、IT等企業(yè)多個(gè)業(yè)務(wù)條線與系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的整體性、系統(tǒng)性價(jià)值釋放，提高其業(yè)務(wù)洞察力與戰(zhàn)略預(yù)見(jiàn)力。

1.1 AI突破驅(qū)動(dòng)

產(chǎn)業(yè)智能化是延展智能化寬度與深度的過(guò)程，能夠推動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景深度融合，提升生產(chǎn)效率，并引發(fā)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的重構(gòu)［8］。AI模型通用能力的釋放與賦能以及新的交互能力的產(chǎn)生，正在推動(dòng)實(shí)現(xiàn)工業(yè)軟件功能的橫向與縱向深度拓展，同時(shí)圖像數(shù)據(jù)的全新生成能力正在大幅提升工業(yè)設(shè)計(jì)效率。在制造層面，人形機(jī)器人等的飛速發(fā)展也在推動(dòng)未來(lái)的制造流程結(jié)構(gòu)性變化。例如，特斯拉公司開(kāi)發(fā)的全新Optimus人形機(jī)器人，其成本已經(jīng)降到20 000美元，標(biāo)志著高智能的人形機(jī)器人逐步進(jìn)入規(guī)模應(yīng)用階段。

1.2 轉(zhuǎn)型與變革

產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與變革在產(chǎn)業(yè)鏈層面推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)智能化，能夠幫助企業(yè)全方位構(gòu)建具有針對(duì)性的AI能力，快速發(fā)掘大規(guī)模應(yīng)用場(chǎng)景［9］。隨著AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中的不斷應(yīng)用與發(fā)展，企業(yè)不僅會(huì)產(chǎn)生新的AI需求，而且還需要與上下游企業(yè)共創(chuàng)可執(zhí)行、可落地的企業(yè)級(jí)AI解決方案，將AI轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力。與此同時(shí)，企業(yè)內(nèi)部新的人機(jī)交互模式滲透到產(chǎn)品研發(fā)、工藝設(shè)計(jì)、生產(chǎn)作業(yè)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)等環(huán)節(jié)，賦能每個(gè)智能終端、智能單元和智能系統(tǒng)。傳統(tǒng)的工業(yè)流水線和生產(chǎn)性單元轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)習(xí)型工廠、數(shù)字化工廠以及網(wǎng)絡(luò)化工廠。

1.3 共創(chuàng)價(jià)值

面向價(jià)值網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的產(chǎn)業(yè)智能化，是一個(gè)以挖掘潛在價(jià)值和創(chuàng)造新價(jià)值為核心的過(guò)程。其可以讓相關(guān)企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值倍增，主要包括以下幾種。更加敏捷的運(yùn)營(yíng)，通過(guò)更進(jìn)階的智能感知與認(rèn)知技術(shù)提升產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率；更加高效的定制化，允許企業(yè)在控制成本的前提下保持生產(chǎn)的靈活性；更加智能的決策支持，利用大模型的高水平預(yù)測(cè)能力輔助實(shí)現(xiàn)快速精準(zhǔn)的生產(chǎn)決策。這種在產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景下塑造的新創(chuàng)造能力不僅能節(jié)省大量的人力和時(shí)間成本，還可以提高產(chǎn)業(yè)安全性和可靠性，幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)高度不確定的市場(chǎng)環(huán)境，促進(jìn)企業(yè)將技術(shù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值［10］。

2 以“賦智”來(lái)“賦能”的產(chǎn)業(yè)智能化實(shí)踐

以智能制造為主攻方向，人工智能與制造業(yè)的深度融合推動(dòng)著我國(guó)新型工業(yè)化發(fā)展［11］。AI技術(shù)與服務(wù)體系及制造業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景分別從供給側(cè)和需求側(cè)兩端推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展。在AI技術(shù)與服務(wù)體系的供給側(cè)，依托算力、算法、數(shù)據(jù)、連接等推進(jìn)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)大模型能力提升，并在此基礎(chǔ)上訓(xùn)練垂直領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ?。在制造業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的需求側(cè)，通過(guò)研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、檢測(cè)運(yùn)維、售后服務(wù)等的應(yīng)用需求促進(jìn)模型迭代升級(jí)。在智慧化的工業(yè)場(chǎng)景中，智能化轉(zhuǎn)型貫穿AI生命周期各個(gè)層面和環(huán)節(jié)，即從數(shù)據(jù)獲取到模型開(kāi)發(fā)、部署和監(jiān)控，幫助產(chǎn)業(yè)主體構(gòu)建和部署端到端的、可信負(fù)責(zé)的AI，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)價(jià)值躍升。依托供需兩端發(fā)力，支撐智能產(chǎn)品和裝備、智能工廠、智慧供應(yīng)鏈等智能制造的主攻方向，以持續(xù)智能化帶動(dòng)工業(yè)化、工業(yè)化促進(jìn)智能化的方式推動(dòng)新型工業(yè)化發(fā)展（見(jiàn)圖2）。

2.1 行業(yè)模型框架：算法、算力和數(shù)據(jù)

算法、算力和數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)設(shè)施是發(fā)展人工智能新應(yīng)用的基石。算法決定了AI識(shí)別和決策的方式，其需要足夠的算力來(lái)驅(qū)動(dòng)；同時(shí)，算法的提升又需要大規(guī)模高質(zhì)量的數(shù)據(jù)；三者相輔相成，缺一不可［12］。

算法層面，產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展需要在大模型基礎(chǔ)上構(gòu)建領(lǐng)域?qū)I(yè)小模型，面向特定產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景高效集成來(lái)自產(chǎn)業(yè)范疇內(nèi)外不同類型的知識(shí)要素。以持續(xù)“賦智”來(lái)對(duì)產(chǎn)業(yè)持續(xù)賦能，最大化發(fā)揮AI的效能，激發(fā)產(chǎn)業(yè)主體創(chuàng)建和訓(xùn)練有業(yè)務(wù)針對(duì)性的AI模型。通過(guò)不斷調(diào)整和管理，持續(xù)優(yōu)化和利用好支撐業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)科學(xué)模型，對(duì)海量相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化甄別、篩選、解釋和洞見(jiàn)。

算力層面，行業(yè)模型對(duì)于AI模型類訓(xùn)練的需求成倍增長(zhǎng)?！霸?AI”已為產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了穩(wěn)定的支撐環(huán)境，有助于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的持續(xù)擴(kuò)展，優(yōu)化了算力基礎(chǔ)設(shè)施布局、結(jié)構(gòu)、功能和系統(tǒng)集成。越來(lái)越多的企業(yè)組織在公有云、私有云和企業(yè)本地基礎(chǔ)設(shè)施之間部署、訓(xùn)練、調(diào)整模型和數(shù)據(jù)。算力代表著集信息計(jì)算力、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)載力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)力于一體的生產(chǎn)力，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)生態(tài)賦能。例如，在前沿的芯片制造工藝領(lǐng)域，2023年英偉達(dá)公司公布了面向芯片制造行業(yè)的突破性技術(shù)——NVIDIA cuLitho計(jì)算光刻庫(kù)，其可以將計(jì)算光刻加速40倍以上，使得2nm及更先進(jìn)的芯片技術(shù)商用化大大加速。全球芯片制造巨頭臺(tái)積電、全球光刻機(jī)企業(yè)ASML公司和全球最大EDA巨頭新思科技（Synoposys）均參與了研發(fā)合作。這項(xiàng)人工智能技術(shù)的突破推動(dòng)了集成電路前沿制造工藝研發(fā)新模式的形成。

數(shù)據(jù)層面，與以往以時(shí)間序列等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理為主不同，生成式AI對(duì)高質(zhì)量文本、圖片、文檔等數(shù)據(jù)的要求也不斷提升［13］。AI正在成為當(dāng)前企業(yè)的一種核心生產(chǎn)力。在具體的產(chǎn)業(yè)情景下，生成式AI通過(guò)不斷學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，迅速理解產(chǎn)業(yè)用戶解決問(wèn)題的場(chǎng)景模式，進(jìn)而創(chuàng)造性地生成全新的解決方案，以保障企業(yè)業(yè)務(wù)的健康發(fā)展。

2.2 產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域AI應(yīng)用的主要進(jìn)展

以多模態(tài)AI大模型為代表的新一代人工智能技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)從辦公、營(yíng)銷、商業(yè)設(shè)計(jì)等層面逐漸拓展到先進(jìn)制造、金融科技與智慧城市等產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心層。產(chǎn)業(yè)應(yīng)用對(duì)專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累與知識(shí)學(xué)習(xí)提出了新的要求，需要以場(chǎng)景為牽引全面提升產(chǎn)業(yè)智能化水平［14］。以核心產(chǎn)業(yè)的制造業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用為例，目前AI主要被應(yīng)用于以下領(lǐng)域。

在研發(fā)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，依托力學(xué)和合成等制造領(lǐng)域?qū)I(yè)化知識(shí)與原理在大模型中的沉淀，提升建模的準(zhǔn)確性與效率，指導(dǎo)相關(guān)工業(yè)設(shè)計(jì)的實(shí)踐。例如，在傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)計(jì)中，現(xiàn)有工業(yè)設(shè)計(jì)軟件的應(yīng)用提供了海量標(biāo)準(zhǔn)化的工程制度、布局規(guī)劃；然而依托現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行工業(yè)大模型訓(xùn)練，并與設(shè)計(jì)者的思路需求進(jìn)行交互，拓展了工業(yè)設(shè)計(jì)的思路邊界，提升了設(shè)計(jì)的可行性與效率。通過(guò)不同知識(shí)主體之間異質(zhì)性知識(shí)相互整合、相互補(bǔ)充的反饋環(huán)，能夠幫助企業(yè)研發(fā)人員更好地?cái)[脫既定認(rèn)知慣性的約束［15］。例如，海爾設(shè)計(jì)公司與亞馬遜云科技合作，使生成式AI涵蓋新品設(shè)計(jì)、改款升級(jí)、渠道定制化等設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，形成4個(gè)完整的云上解決方案，全面替代自有機(jī)房，進(jìn)而促使產(chǎn)品設(shè)計(jì)中心的工作流程實(shí)現(xiàn)了全面自動(dòng)化。上線后各類項(xiàng)目周期縮短了30%，獲得了顯著的商業(yè)成功。

在工業(yè)仿真領(lǐng)域，大模型提升了仿真模擬對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景與環(huán)境復(fù)雜性的理解程度。例如，依托已有車輛測(cè)試與實(shí)驗(yàn)中的數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)車輛結(jié)構(gòu)、材料屬性與碰撞結(jié)果相互之間的非線性關(guān)系。與傳統(tǒng)車輛碰撞仿真需要多輪人工參數(shù)的大量調(diào)整不同，人工智能大模型大大縮短了尋找參數(shù)組合的周期，并涌現(xiàn)出多樣化的全新碰撞場(chǎng)景。

在工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域，視覺(jué)大模型提升了加工瑕疵、次品等問(wèn)題的檢測(cè)準(zhǔn)確性與效率，解決了傳統(tǒng)樣本數(shù)據(jù)獲取困難、標(biāo)注困難的問(wèn)題。平臺(tái)化設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、規(guī)?；ㄖ频刃聵I(yè)態(tài)新模式的涌現(xiàn)，擴(kuò)展和延伸了價(jià)值的內(nèi)涵［16］。例如，當(dāng)前主要汽車制造企業(yè)均借助最新的智能化技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)設(shè)備知識(shí)快速獲取、故障智能診斷、專家在線指導(dǎo)［17］。人工智能新技術(shù)的廣泛應(yīng)用正推動(dòng)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和跨界的落地。例如，百度公司的Apollo自動(dòng)駕駛研發(fā)平臺(tái)從有限合作到開(kāi)源平臺(tái)的演進(jìn)，為技術(shù)開(kāi)源合作和產(chǎn)業(yè)上下游伙伴網(wǎng)絡(luò)的形成提供了發(fā)展契機(jī)［18］。

在流程管理方面，AI智能系統(tǒng)的效用逐步增強(qiáng)。智能化轉(zhuǎn)型重構(gòu)產(chǎn)業(yè)組織的競(jìng)爭(zhēng)模式，增強(qiáng)了產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)活力，推動(dòng)各類產(chǎn)業(yè)主體前瞻性地持續(xù)優(yōu)化戰(zhàn)略業(yè)務(wù)。例如，對(duì)產(chǎn)品銷售進(jìn)行預(yù)警，同時(shí)觸發(fā)智能工作流給相關(guān)部門，并提供若干推薦解決方案和已使用過(guò)的方案。其后，智能工作流一直在智能系統(tǒng)中跟進(jìn)問(wèn)題，并進(jìn)行智能應(yīng)對(duì)，直到問(wèn)題閉環(huán)解決。企業(yè)組織結(jié)構(gòu)向扁平化精益化轉(zhuǎn)型，根據(jù)產(chǎn)業(yè)特定場(chǎng)景和業(yè)務(wù)情況二次建模。企業(yè)需要在生成式AI的基礎(chǔ)上建立微調(diào)（Fine Tune）層，對(duì)產(chǎn)品與服務(wù)需求先進(jìn)行預(yù)處理，再交給大模型進(jìn)行理解和分析，以促使其在具體產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)價(jià)值躍升。

在智能客服領(lǐng)域，依托大語(yǔ)言模型賦能，能夠全面理解和把握用戶需求，并結(jié)合自身的知識(shí)庫(kù)與邏輯推理能力給出解決方案。例如，某家電巨頭利用搜索引擎和大語(yǔ)言模型結(jié)合產(chǎn)生的解決方案，將原始企業(yè)資料轉(zhuǎn)化為可利用的數(shù)字資產(chǎn)，借助生成式AI實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)檢索和問(wèn)答，徹底重構(gòu)了全球化售后客戶服務(wù)體系。

在產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同方面，產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)只有擁有更強(qiáng)的數(shù)據(jù)密集型跨界創(chuàng)新能力，才能保持其在產(chǎn)業(yè)鏈中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。而供應(yīng)商更多選擇產(chǎn)品構(gòu)架創(chuàng)新，進(jìn)而加劇了產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)部創(chuàng)新分工的競(jìng)爭(zhēng)程度［19］。產(chǎn)業(yè)智能化需要產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)聯(lián)合廣泛的產(chǎn)業(yè)伙伴生態(tài)力量，幫助合作伙伴深度應(yīng)用數(shù)字智能新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用現(xiàn)代化和安全，形成跨產(chǎn)業(yè)主體組織間的智能工作流。依托開(kāi)放的AI平臺(tái)，匯聚產(chǎn)業(yè)鏈上下游的合作伙伴和行業(yè)客戶，通過(guò)價(jià)值共創(chuàng)促使產(chǎn)業(yè)伙伴專注于將AI用于核心業(yè)務(wù)來(lái)提升自身競(jìng)爭(zhēng)力，加速推進(jìn)開(kāi)放、可信、具有行業(yè)和業(yè)務(wù)針對(duì)性的企業(yè)級(jí)AI的落地應(yīng)用［20］。

3 結(jié)論與啟示

3.1 研究結(jié)論

產(chǎn)業(yè)智能化是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化產(chǎn)生質(zhì)變的新階段，也是推動(dòng)國(guó)內(nèi)新型工業(yè)化發(fā)展的關(guān)鍵路徑；同時(shí)產(chǎn)業(yè)智能化基于知識(shí)集成、自主決策等集成能力，提升了產(chǎn)業(yè)主體的持續(xù)創(chuàng)新能力。不僅如此，產(chǎn)業(yè)智能化還促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)邊界全面融合，加快了產(chǎn)業(yè)間滲透，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)生態(tài)快速發(fā)展及新業(yè)態(tài)形成。智能化正在成為企業(yè)差異化競(jìng)爭(zhēng)和產(chǎn)業(yè)技術(shù)共同進(jìn)步的驅(qū)動(dòng)力，將為產(chǎn)業(yè)中各相關(guān)方創(chuàng)造獨(dú)特的智能化價(jià)值。

第一，產(chǎn)業(yè)智能化全面強(qiáng)化數(shù)字化在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的賦能作用，將引發(fā)產(chǎn)業(yè)發(fā)展邏輯變革。AI技術(shù)及其應(yīng)用全面強(qiáng)化了信息技術(shù)、計(jì)算技術(shù)、通信技術(shù)和連接技術(shù)的深度集成，是產(chǎn)業(yè)組織發(fā)生重大變革并重構(gòu)組織結(jié)構(gòu)、行為及運(yùn)行系統(tǒng)的重要驅(qū)動(dòng)力。因此，在產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型中，需要系統(tǒng)布局產(chǎn)業(yè)智能化戰(zhàn)略，指導(dǎo)企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的戰(zhàn)略演變，產(chǎn)品、服務(wù)和運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新以及在業(yè)務(wù)流程中應(yīng)用智能技術(shù)。

第二，產(chǎn)業(yè)智能化基于知識(shí)集成、自主決策、精準(zhǔn)匹配等能力聚集，提升了企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新的潛力。依托對(duì)行業(yè)知識(shí)的沉淀與集成，形成了對(duì)于產(chǎn)品研發(fā)/設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈/資源管理、市場(chǎng)/營(yíng)銷、用戶/客戶運(yùn)營(yíng)、組織協(xié)同等多方面的支撐能力。同時(shí)，依托AI大模型預(yù)測(cè)精準(zhǔn)性的提升，智能輔助決策成為產(chǎn)業(yè)決策系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

第三，產(chǎn)業(yè)智能化促進(jìn)產(chǎn)業(yè)邊界進(jìn)一步融合，加快了產(chǎn)業(yè)間滲透，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)生態(tài)快速發(fā)展及新業(yè)態(tài)形成，以產(chǎn)業(yè)中焦點(diǎn)企業(yè)的大模型為主導(dǎo)，連接眾多專業(yè)模型。數(shù)據(jù)流、知識(shí)流在大模型及專業(yè)模型中的快速流轉(zhuǎn)加快了產(chǎn)業(yè)間的互動(dòng)，并與圍繞模型的算法及算例共同形成了產(chǎn)業(yè)智能化創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。

3.2 研究啟示

當(dāng)前，數(shù)智賦能新領(lǐng)域新賽道呈現(xiàn)的群體突破，對(duì)于在復(fù)雜國(guó)際環(huán)境下?lián)屨既虍a(chǎn)業(yè)體系智能化發(fā)展制高點(diǎn)，以人工智能創(chuàng)新突破為抓手推進(jìn)國(guó)家的新型工業(yè)化發(fā)展具有重大意義。產(chǎn)業(yè)智能化帶來(lái)的不僅是局部的成本降低和效率提升，而且是整個(gè)產(chǎn)業(yè)層面的新價(jià)值共創(chuàng)。在智能化轉(zhuǎn)型中構(gòu)建前瞻性、引領(lǐng)性和可持續(xù)發(fā)展的智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，能夠有效應(yīng)對(duì)未來(lái)的不確定以及不斷變化的新挑戰(zhàn)和機(jī)遇，并引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展。其主要啟示體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)。

其一，在企業(yè)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略層次，依托數(shù)據(jù)與模型相互增強(qiáng)的雙驅(qū)動(dòng)力，積極推動(dòng)人工智能深度嵌入生產(chǎn)全過(guò)程，以深度數(shù)智化推動(dòng)更多新業(yè)務(wù)新場(chǎng)景持續(xù)落地，共生共贏，支撐形成有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的開(kāi)放的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)。

其二，在產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，要持續(xù)更新產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略思維。以數(shù)智引領(lǐng)新領(lǐng)域新賽道的整體戰(zhàn)略謀劃，推動(dòng)智能基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)，發(fā)揮算法、算力、數(shù)據(jù)協(xié)同驅(qū)動(dòng)的潛力，推動(dòng)人工智能和大數(shù)據(jù)深度嵌入生產(chǎn)過(guò)程，以共生共贏的合作開(kāi)放理念，營(yíng)造數(shù)智創(chuàng)新生態(tài)圈，釋放智能化的創(chuàng)新潛能。

其三，聚焦中國(guó)特色產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景，有效推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化，促進(jìn)人工智能新技術(shù)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新管理形成有效動(dòng)態(tài)互動(dòng)，引導(dǎo)各類產(chǎn)業(yè)組織架構(gòu)轉(zhuǎn)型，構(gòu)建共享型組織架構(gòu)，充分利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)跨時(shí)空的資源分享，提高資源配置效率。同時(shí)，持續(xù)加強(qiáng)數(shù)據(jù)要素基礎(chǔ)制度建設(shè)和治理體系建設(shè)，深入實(shí)施“數(shù)據(jù)要素×”行動(dòng)計(jì)劃，在重點(diǎn)領(lǐng)域加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)要素價(jià)值創(chuàng)造的路徑探索和試點(diǎn)示范?？傊?，只有深入探究產(chǎn)業(yè)智能化的規(guī)律與趨勢(shì)，把握人工智能新科技革命浪潮的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，才能在更高起點(diǎn)更大空間塑造高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能新優(yōu)勢(shì)。

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Industrial Intelligence： Exploration of Theoretical Mechanism and Chinese Practice

Yu Jiang1，2， Ma Lei3， Zhang Yue1，2

（1.Institute of Science and Development， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100190， China; 2.School of Public Policy and Management， University of Chinese Academy of Sciences， Beijing 100049， China; 3.School of Public Affairs， Nanjing University of Science and Technology， Nanjing 210094， China）

Abstract： Grasping the challenges and opportunities presented by the new era of scientific and technological revolution is the inevitable requirement of industrial intelligence， which stands out as a pivotal strategic initiative for China in advancing new industrialization and achieving high-quality economic development. The concept of "industrial intelligence" not only poses fresh opportunities to management research within the Chinese context but also injects new connotations into the exploration of the theory of industrial system transformation in the era of digital intelligence. Hence， in-depth examination of the laws and trends of industrial intelligence， rooted in both a global perspective and China's practical experiences is imperative. This exploration seeks to explore the mechanisms by which industrial intelligence can contribute to the construction of China's modern industrial system. This study emphasizes that industrial intellectualization constitutes a systemic process wherein industrial entities leverage digital intelligent technology to instill intelligence and reshape the industrial system， resulting in a shift in industrial logic. It is not merely a process system aimed at enhancing production and operational efficiency but also an innovation-oriented ecological system. The analytical framework of industrial intelligence follows the logic of "AI breakthrough-driven transformation-co-creation of value." It delves into the novel principles and regulations governing enterprise operations at both the strategic and industrial ecological levels. The deep integration of artificial intelligence and manufacturing industry are promoting the development of our new-type industrialization. This research underscores several key findings： firstly， the infusion of "intelligence" into the industry reinforces the enabling role of "digitalization" in industrial development， representing a new stage in the evolution of industrial digitalization and will trigger the new logic of industrial innovation and development. Secondly， the industry's "intelligence" enhances the innovation capabilities of enterprises through knowledge integration， independent decision-making， precise matching and others. Thirdly， the "intellectualization" of the industry propels the full integration of industrial boundaries， accelerates inter-industry penetration and reduces the original industrial barriers， not only promotes the rapid development of industrial intelligent ecology， but also continuously promotes the generation of new business forms.

Key words： industrial intelligence; AI; innovation ecosystem; industrial ecology

（欄目編輯：邵冰欣）

收稿日期：2024-01-02

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“我國(guó)核心信息技術(shù)創(chuàng)新規(guī)律與創(chuàng)新體系研究”（NSFC71834006）；國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新機(jī)制、突破路徑與政策體系研究”（NSFC72334007）；國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“從追趕到后追趕：核心信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)新興創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)培育路徑與政策研究”（NSFC72104227）。

作者簡(jiǎn)介：余江（1969—），男，博士，研究員，研究方向：數(shù)字科技與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略;馬蕾（1965—），女，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：技術(shù)創(chuàng)新管理與政策、數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)；張?jiān)剑?988—），女，博士，副研究員，研究方向：產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新管理與競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略。