人工智能賦能新型工業化，存在供需兩端一頭熱一頭冷的情況。從供給側看，人工智能技術創新活躍，技術、算法、模型和解決方案不斷迭代升級，企業將工業領域視為人工智能應用落地的重要市場；從需求側看，整體應用意願參差不齊，大型企業有資源有能力，許多中小企業因為缺錢、缺人、缺技術，對人工智能技術應用積極性不高、應用程度低。這導致了人工智能技術在供給側較熱、在需求端較冷，表現為先進製造業落地場景多，一般製造業推進難，頭部企業落地較好，中小製造企業較多持觀望態度。
推動人工智能更深入賦能工業，需著力降低其應用門檻。工業場景具有多樣性、複雜性等特點，精度要求高，容錯率低，各細分行業要求差異化較大，需要提高人工智能技術的專業性、可靠性，針對不同行業、企業推出更適用普惠的產品和解決方案。行業發展，標準先行。工信部人工智能標準化技術委員會日前成立，主要負責人工智能評估測試、運營運維等領域行業標準制定修訂工作，將有助於形成統一的行業標準，打破技術壁壘。
技術進步是降低人工智能應用門檻的關鍵。這有待加大科研投入，強化自主研發能力，在智能芯片、操作系統等關鍵領域取得更多突破。夯實算力、算法、數據等技術底座，培育若干通用大模型和行業大模型。大力發展智能產品，推廣智能化軟件應用，促進家電、手機等消費終端向強智能升級。更好發揮企業的創新主體作用，既鼓勵產學研合作，支持龍頭企業打造人工智能賦能新型工業化典型標杆；也建好服務中小創新企業的人工智能基礎設施，降低其參與人工智能市場的門檻，形成百花齊放的市場競爭格局。 |
