黨的二十屆三中全會強(qiáng)調(diào),要加快推進(jìn)新型工業(yè)化,培育壯大先進(jìn)制造業(yè)集群,推動制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。人工智能(AI)作為引領(lǐng)新一輪科技革命的戰(zhàn)略性技術(shù),在推動技術(shù)革命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置、產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用,正在深刻重塑全球制造業(yè)發(fā)展范式。充分發(fā)揮AI賦能與創(chuàng)新引領(lǐng),對于加速推動我國制造業(yè)發(fā)展、向“智造”躍升、構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系、提升國際競爭力意義重大。建議立足我國制造業(yè)發(fā)展實(shí)際,強(qiáng)化系統(tǒng)思維,堅持以“精益、智能、綠色”為目標(biāo)導(dǎo)向,充分利用AI賦能的核心驅(qū)動力,構(gòu)建“AI+制造”新生態(tài),打造智能制造創(chuàng)新高地,推動制造業(yè)全鏈條、全要素、全價值的數(shù)智化升級。
一、人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重大意義
(一)AI已成為全球制造業(yè)格局重塑的核心驅(qū)動力
當(dāng)今,AI作為第四次工業(yè)革命的驅(qū)動力,深刻影響著制造業(yè)發(fā)展。一方面,AI正改變制造業(yè)版圖,催生新商業(yè)模式。智能制造融合AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)智能化和柔性化,提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品定制能力。另一方面,AI已成為國際競爭焦點(diǎn)。美國推出“先進(jìn)制造業(yè)國家戰(zhàn)略計劃”,強(qiáng)調(diào)AI對制造業(yè)的顛覆性影響,通過政策和資金支持AI在制造中的應(yīng)用。德國通過“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略,致力于實(shí)現(xiàn)制造業(yè)智能化、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化,將AI作為實(shí)現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵技術(shù)。日本發(fā)布“互聯(lián)工業(yè)”戰(zhàn)略,推動AI在制造業(yè)中的精細(xì)化應(yīng)用,提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。同時,AI正催生新產(chǎn)業(yè)形態(tài),傳統(tǒng)線性產(chǎn)業(yè)鏈向網(wǎng)狀生態(tài)演進(jìn),形成以AI為核心的智能制造生態(tài),涵蓋AI芯片、算法、傳感器、工業(yè)軟件等,為制造業(yè)注入新活力。
(二)人工智能是推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵支撐
我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展,制造業(yè)面臨從“數(shù)量擴(kuò)張”向“質(zhì)量提升”的切實(shí)轉(zhuǎn)變。AI的戰(zhàn)略價值凸顯。一是提升全要素生產(chǎn)率的有力工具。通過智能化生產(chǎn)線、預(yù)測性維護(hù)、智能供應(yīng)鏈管理等應(yīng)用,可以優(yōu)化資源配置,提高生產(chǎn)效率,降低運(yùn)營成本。如,美國初創(chuàng)公司oPRO.ai開發(fā)的“AI-Pilot”,使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來優(yōu)化制造流程,通過管道工具套件來分析和提煉原始數(shù)據(jù)。提高產(chǎn)量,支持快速決策,增強(qiáng)操作安全性和穩(wěn)定性,有效提升制造業(yè)的整體效率和競爭力,并幫助制造商更好地利用資源。二是推動產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新的催化劑。能夠精準(zhǔn)洞察市場需求,輔助產(chǎn)品設(shè)計和開發(fā)。如,臺積電通過AI優(yōu)化制造精度,使生產(chǎn)效率提升約20%。三是實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展的重要手段。AI通過優(yōu)化能源使用、減少資源浪費(fèi),顯著降低制造過程的能耗。如,谷歌利用“智能+綠色”的DeepMind AI優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)能耗降低約40%。四是賦能中小企業(yè)發(fā)展的有效途徑。通過云制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等方式,中小企業(yè)可低成本獲取先進(jìn)AI技術(shù)和服務(wù),實(shí)現(xiàn)“彎道超車”。如,海爾集團(tuán)COSMOPlat工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,深度融合AI技術(shù),在智能制造、質(zhì)量控制、供應(yīng)鏈管理等方面取得實(shí)績。
二、我國人工智能賦能制造業(yè)創(chuàng)新面臨的挑戰(zhàn)
(一)核心技術(shù)自主創(chuàng)新能力不足,高端產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)苤朴谌?/p>
我國在AI基礎(chǔ)理論、核心算法和關(guān)鍵組件等方面的自主創(chuàng)新能力仍顯不足,高端產(chǎn)業(yè)鏈嚴(yán)重依賴進(jìn)口。以AI芯片為例,中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院數(shù)據(jù)顯示,2022年我國AI芯片市場規(guī)模達(dá)178億元,但高端AI芯片90%以上依賴進(jìn)口。在大模型領(lǐng)域,2023年斯坦福大學(xué)發(fā)布的《人工智能指數(shù)報告》顯示,我國最高排名的大模型在綜合能力評測中僅位列第八,與OpenAI、Google等頭部模型仍有較大差距。核心技術(shù)長期受制于人,嚴(yán)重制約著AI在制造業(yè)中的深度應(yīng)用和原始創(chuàng)新。
(二)數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全問題突出,制約AI應(yīng)用效果
高質(zhì)量數(shù)據(jù)是AI應(yīng)用的基礎(chǔ),但我國制造業(yè)普遍存在數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、安全風(fēng)險大等問題?!吨悄苤圃彀l(fā)展指數(shù)報告》顯示,我國69%的制造企業(yè)在智能制造水平上處于一級及以下水平,大多數(shù)企業(yè)在數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化方面仍有很大提升空間。數(shù)據(jù)安全方面,國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心統(tǒng)計顯示,2022年公開披露的工業(yè)信息安全事件共312起,其中制造、能源領(lǐng)域成為網(wǎng)絡(luò)攻擊重點(diǎn)目標(biāo)。惡意軟件、分布式拒絕服務(wù)(DDoS)攻擊、網(wǎng)絡(luò)釣魚等攻擊方式嚴(yán)重影響AI模型的訓(xùn)練效果和應(yīng)用可靠性,制約了制造業(yè)AI創(chuàng)新的深度和廣度。
(三)人才供需結(jié)構(gòu)性失衡,高端復(fù)合型人才稀缺
《2022年中國人工智能人才發(fā)展報告》顯示,我國AI人才供給存在較大缺口,特別是高端復(fù)合型人才匱乏,已成為制約產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。同時,供需不匹配,跨學(xué)科復(fù)合型人才較為緊缺。區(qū)域發(fā)展失衡嚴(yán)重,近七成AI人才集中在北上深等東部一線城市,而中西部制造業(yè)集群面臨嚴(yán)重人才荒?,F(xiàn)有勞動力結(jié)構(gòu)與智能制造需求錯配,大量傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)工人缺乏AI應(yīng)用能力,人才結(jié)構(gòu)性矛盾依然突出,嚴(yán)重制約了AI技術(shù)在制造業(yè)全鏈條的創(chuàng)新應(yīng)用,并影響到區(qū)域制造業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展。
(四)中小企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱,AI應(yīng)用能力亟待提升
中小企業(yè)是制造業(yè)的重要組成部分,但其數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱,AI應(yīng)用能力嚴(yán)重不足?!吨袊行∑髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型報告2024》顯示,六成以上中小企業(yè)仍處于單點(diǎn)嘗試和局部建設(shè)的早期轉(zhuǎn)型階段。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資金投入方面,其占營業(yè)收入的比例主要集中在2%以下,智能數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入尚處于較低水平,且面臨資金壓力、技術(shù)服務(wù)供給不足等挑戰(zhàn)。不僅影響其自身創(chuàng)新發(fā)展,也制約整個制造業(yè)價值鏈智能化升級進(jìn)程。
(五)區(qū)域協(xié)同發(fā)展不足,產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型壓力巨大
AI與制造業(yè)深度融合過程中,區(qū)域發(fā)展不平衡和就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整帶來的挑戰(zhàn)日益突出。東部沿海地區(qū)在AI基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)新資源等方面具有明顯優(yōu)勢,而中西部地區(qū)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨較大資源約束,加劇了區(qū)域發(fā)展差距。同時,AI技術(shù)在制造業(yè)的廣泛應(yīng)用正重塑就業(yè)結(jié)構(gòu)。麥肯錫預(yù)測,到2030年全球8億個工作崗位將受其影響,我國制造業(yè)傳統(tǒng)崗位將面臨沖擊,而具備AI應(yīng)用能力的復(fù)合型人才需求快速增長,就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾加劇。
三、加速人工智能創(chuàng)新引領(lǐng)制造業(yè)發(fā)展的對策建議
(一)構(gòu)建自主可控AI技術(shù)創(chuàng)新鏈,突破核心技術(shù)瓶頸
打造制造業(yè)AI創(chuàng)新沙盒。在重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)集群設(shè)立監(jiān)管豁免區(qū),允許在受控環(huán)境中測試突破性AI技術(shù),加速從實(shí)驗室到工廠的轉(zhuǎn)化過程。打造“AI+制造”創(chuàng)新生態(tài)。依托現(xiàn)有制造業(yè)創(chuàng)新中心,建設(shè)AI技術(shù)驗證和產(chǎn)業(yè)化基地。構(gòu)建開源社區(qū),推動算法模型開放共享。設(shè)立AI產(chǎn)業(yè)基金,支持本土AI企業(yè)做大做強(qiáng)。
(二)構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)價值鏈,夯實(shí)AI創(chuàng)新基礎(chǔ)
建立數(shù)據(jù)治理體系。制定數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、使用等標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。搭建行業(yè)數(shù)據(jù)資源池,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)有序匯聚與共享。開發(fā)智能化數(shù)據(jù)安全防護(hù)系統(tǒng),構(gòu)建全方位防護(hù)網(wǎng)絡(luò)。激活數(shù)據(jù)要素價值。設(shè)立產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)交易所,建立數(shù)據(jù)確權(quán)和定價機(jī)制。推廣“數(shù)據(jù)銀行”模式,盤活企業(yè)沉睡數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
(三)構(gòu)建普惠賦能體系,助推中小企業(yè)智能升級
搭建一站式服務(wù)平臺。建設(shè)公共技術(shù)服務(wù)中心,提供模塊化解決方案。推廣“智能制造即服務(wù)”模式,降低應(yīng)用門檻。設(shè)立專項轉(zhuǎn)型基金,提供定向扶持。實(shí)施鏈主企業(yè)帶動計劃。發(fā)揮龍頭企業(yè)引領(lǐng)作用,推動供應(yīng)鏈協(xié)同升級。建立產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)合體,促進(jìn)大中小企業(yè)融通發(fā)展。
(四)構(gòu)建區(qū)域協(xié)同發(fā)展機(jī)制,促進(jìn)均衡與可持續(xù)發(fā)展
完善區(qū)域合作機(jī)制。建立區(qū)域聯(lián)動發(fā)展平臺,促進(jìn)東西部產(chǎn)業(yè)協(xié)同。設(shè)立區(qū)域共建項目庫,推動技術(shù)和資源共享。實(shí)施“數(shù)字飛地”計劃,推動產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移。建立就業(yè)轉(zhuǎn)型支持體系。開展AI影響評估,前瞻性規(guī)劃職業(yè)轉(zhuǎn)型路徑。設(shè)立就業(yè)援助幫扶,支持傳統(tǒng)崗位轉(zhuǎn)型升級。建立技能認(rèn)證體系,暢通職業(yè)發(fā)展通道。
(作者單位:國家發(fā)展改革委市場所)