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余晓晖：《中国制造业要借助人工智能转型升级》
2026-06-02 08:42:47
作者：余晓晖（中国信息通信研究院院长，正高级工程师）
从发展规律和应用态势来看，人工智能赋能行业的路径符合数字技术应用的一般客观规律，即遵循“从数字化水平较好的领域率先突破，再逐步扩散到更多行业”的推进特征。我国制造业具有门类齐全、规模庞大、场景丰富、数据潜能巨大等优势，加快人工智能技术的创新应用探索，既有助于为产业注入新的创新动能，催生各类新模式新业态，实现产业高质量发展；同时制造业也为人工智能技术提供了丰富的试验田和数据集，将推动人工智能发展迈上新的台阶。具体来说，应从四个方面发力。
一是加快工业人工智能应用模式创新探索。尽管当前工业人工智能已经形成大量丰富的应用模式，但人工智能作为创新最为活跃的领域，对制造业的融合赋能潜力还远远未得到充分释放。应面向重点行业和典型场景加快人工智能应用探索，与工业互联网深度融合，进一步强化研发设计和营销服务“两端”环节应用，同时面向生产制造等“核心”环节推进深度应用。
二是推动人工智能与工业技术融合创新。推动人工智能技术与工业知识、模型深度结合，在保证工业制造对稳定、可靠、质量等要求的同时，赋予其智能化能力，是工业人工智能技术创新的关键，也是全球性难题。应加大研发投入，突破人工智能与工业技术融合的基础性原理与关键工程化问题，驱动以智能化为主要特征的新工业革命。
三是布局智能叠加的智能制造终端产品、装备、系统。当前人工智能正深刻改变制造装备、机器人、工业自动化、工业软件等领域的产品形态与产业图景；同时，电脑、手机、家电、无人系统、物联网等各类终端产品也加快向人工智能升级。要充分发挥我国人工智能创新优势，特别是推动各行业领军企业与人工智能企业优势互补和创新合作，带动各个领域的产品智能化升级与产业突破，打造我国制造业智能化新优势。
四是加强重点领域行业数据资源构建。工业人工智能创新关键是高质量的行业数据集、模型库，目前我国基础大模型已进入全球领先行列，但在工业等领域的应用积累还较为薄弱。要围绕重点制造业高价值场景，加快积累形成高质量行业数据集，构建行业数据资源体系，同时积极探索基于可信数据空间的行业数据流通体系，将数据资源潜能有效转化为国家数据优势，在推进制造业智能化升级的同时，反哺大模型性能升级，推进我国人工智能的进一步突破。
随着人工智能技术的进一步普惠化和各行业数字化转型的全面推进，人工智能将在制造、能源等更多实体经济领域实现深度应用，与更加复杂的物理场景和核心生产流程相结合，推动生产力实现更大的变革性突破。当前，全球人工智能创新和应用全面加速，我国已具备良好技术产业基础，涌现出世界级大模型产品和优秀企业，进一步发展需要政府与行业形成更强合力，协同推进人工智能技术创新和应用落地。
作者介绍：
余晓晖：中国信息通信研究院院长、党委副书记，正高级工程师，第十四届全国政协委员，享受国务政府特殊津贴。兼任：中国互联网协会副理事长及秘书长、工业互联网战略咨询专家委员会秘书长兼执行委员会召集人、工业互联网产业联盟理事长、战略性新兴产业发展专家咨询委员会委员、国家制造强国建设战略咨询委员会智能制造专家委员会委员、工业和信息化部通信科技委副主任委员和信息通信经济专家委员会理事长，全国工商联人工智能委员会主席团成员，部人工智能标准化技术委员会常务副主任委员。余晓晖长期从事信息通信技术与产业、信息通信网络、信息化、两化融合、数字经济等研究工作。2000年以来，主持了有关工业互联网、宽带中国、互联网、移动互联网、物联网、数字基础设施、数字化转型等领域系统性研究，推动了产业技术创新发展和应用。作为中方组长主持了与欧盟和德国在物联网、工业互联网等领域的研究合作；在《中国战略新兴产业》《互联网天地》《瞭望》《学术前沿》《求是》等期刊上发表论文几十篇篇；出版《综合算力—解码算存运的力量》《数字化网络化智能化技术》等著作多部。获得十多项通信科技进步奖。
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