【五洲新语】李毅中：推进人工智能在制造业的深度应用

来源：
2023-10-16 09:28:22

导语

9月27日，由深圳工业总会创办的第十二届“五洲工业发展论坛”隆重举行。本届论坛以“人工智能浪潮下，制造业高质量发展之路”为主题，围绕“先进制造、智能制造、人工智能、大模型、3D视觉”等主要议题，22位嘉宾进行主旨、主题演讲，并展开巅峰对话。现在特别推出“五洲新语”专栏，分享业界大咖在论坛上的精彩观点。

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论坛上，第十六、十七届中央委员，第十二届全国政协常委，工业和信息化部原部长，中国工业经济联合会会长李毅中发表“推进人工智能在制造业的深度应用”主旨演讲，围绕“人工智能在两化深度融合中的带动、支撑作用”、“人工智能推动工业制造业数字化转型走深向实”、“人工智能创新应用示范，带动制造业智能化升级”三方面展开演讲。

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新一代信息技术中，数据是资源，互联网是集成工具，人工智能是核心技术。人工智能的三个特点：

一是综合集成了诸多高新科技。用以研究开发模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用体系，形成人工智能技术产业。

二是有广泛和深邃的应用场景。算力算法是核心，推动了在经济、社会、民生各领域、各行业的广泛深入的应用。如近来大模型等生成式人工智能技术已开展了应用。

三是有巨大的成长潜力。深度学习、增强智能、内脑智能等不断探索，人工智能由弱到强，具有广阔的前景和巨大潜力。所以说人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力。

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国务院2017年7月印发《新一代人工智能发展规划》，提出“三步走”的战略目标：第一步，2020年人工智能产业要成为新增长点，已取得初步成效。第二步，2025年人工智能要成为产业升级、经济转型的主要动力。十四五规划把人工智能列为科技前沿之首，二十大报告列为战略性新兴产业之一。第三步，2030年理论、技术、应用达到国际先进水平，为基本实现现代化奠定基础。

科技研发、产业培育、产品应用三环节，三位一体，构成人工智能完整产业链。人工智能产业链是数字经济的分项，发展方式十分契合。要总体布局、分步实施，同样要落实到各层面。

发展数字经济，工业制造业是主战场

开发利用人工智能要从两个方面展开即“数字产业化、产业数字化”。

数字产业化意味着要把人工智能的技术物化为实体产业，把算法和算力物化为不同层面的计算中心和服务平台。同时，要发展智能终端制造。

“产业数字化”即锚定智能制造这个主攻方向，应用人工智能提升产业智能化水平。行业要“因业施策”，企业要分层次、分阶段抓起。夯实基础，循序渐进，推进智能化升级，防止急于求成、盲目投入。

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人工智能推动数字化深入到生产制造核心部位

在实践中，人工智能推动数字化深入到生产制造核心部位，有七个部位。

一是研发设计数字化、智能化。数字智能工具普及率已达77%。

二是改造提升企业内网，打造5G全连接工厂。完善数据价值化系统，人工智能加边缘计算提升计算能力。

三是制造单元和生产流程的自动化、智能化。离散式、流程式制造各有特色。关键工序数控化率已达58.6%。

四是要完善设备设施智能监控、故障诊断、预测预警，实现在线维护，远程运维。人工智能逐级提升数字化功能，保障安全稳定。

五是辅助工序网络化智能化协同。如质检、物流、环保等，保障企业内部循环畅通。

六是外网联通相关方。运用人工智能技术细分市场、优化资源、协同共享，强化产业链的紧密度和可靠性。

七是要提升企业管理信息化水准。采用智能软件，优化业务流程，提升运营效率，把握市场走向和前沿科技，谋划未来。

人工智能培育算法算力，与先进制造业深度融合，带动制造业数字化智能化。贯彻落实国家规划，科技部2017-2018年公布了5家国家新一代人工智能开放创新平台。百度的智能驾驶、阿里的城市大脑、腾讯的医疗影像、科大讯飞的智能语音、商汤科技的智能视觉。

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百度自动驾驶人工智能平台带动了智能网联汽车产业。我们发展智能网联汽车，人、车、路、网、云五位一体，实现无人驾驶安全高效节能。百度从2013年开始介入了这个研究项目，先后与吉利、广气、百度与汽车制造商合作，2013年以来推出几代自动驾驶电动车。技术核心是“百度汽车大脑”，模拟人脑神经元工作原理再造。可记录三维道路信息、高精度车辆探测识别定位，为自动驾驶智能决策。在汽车制造中，持续提升感知系统、规划控制系统、车载信通系统的智能水平。建立道路和建筑感知系统，打造智慧出行“车城网”。已在北上广深等多个大城市开展了自动驾驶出行服务。

腾讯医疗影像人工智能平台带动医药工业创新发展。腾讯建立了人工智能医疗平台“腾讯觅影”，与多家研发、医院、器械制造结合。已实现包括新冠肺炎CT等多种影像模态临床应用，带动了高端医疗器械的研制。近日与深圳迈瑞合作研发新产品。腾讯的 “云深智药”AI药物发现平台，整合了在算法、数据以及计算能力的优势，开发了自研算法，覆盖了从靶点识别确定、候选化合物到确认开发整个过程，减少了时间和成本，提高了药效，已开始用在新药研发上。

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