专家看两会:强化AI+工业核心技术攻关,打造新质生产力

2024/03/12 14:19人民邮电报杨扬

2024年政府工作报告提出,深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动,实施制造业数字化转型行动,加快工业互联网规模化应用,大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力。

在工业互联网领域深耕多年的中国联通研究院工业互联网研究部总监、中国联通数智应用首席专家周晓龙表示:“工业互联网作为新型工业化的战略性基础设施和发展新质生产力的重要驱动力量,连续7年写入政府工作报告,并首次提出开展‘人工智能+’行动,标志着工业互联网从以往数字化、网络化为主走向以智能化为核心的新阶段。”

周晓龙认为,以工业互联网、人工智能、大数据等新兴技术为引擎的新质生产力,围绕高端化、智能化、绿色化发展方向,将深入赋能制造业各领域各环节,推进制造业发展的质量变革、效率变革、动力变革。对于如何强化AI+工业核心技术攻关,助力发展工业互联网,打造新质生产力,周晓龙建议从需求诊断、算网设施、智能生产、数据要素和人才培养等五个方面着手。

首先,工业企业规模不同、行业迥异,通过人工智能等新一代信息技术对传统产业改造升级从而形成新质生产力不存在标准答案,企业数字化转型应结合所处行业特点和发展阶段,精准把握企业的痛点和需求,才能做到因地制宜、有的放矢。周晓龙认为,通过大模型+细分行业知识图谱技术攻关可以研发出严肃场景下需要的面向千企千面的数字化转型调研诊断智能专家系统,为企业精准把脉,提供不同层级、不同颗粒度、符合企业现状及核心需求的转型方案,精准化推动企业数智升级。

其次,打造多层次的工业算力网络数字基础设施,筑牢新型工业化数字底座。“人工智能在工业中的广泛应用对算力和网络均提出更为复杂的要求,因此需要为工业企业提供覆盖生产制造全流程的高速泛在、确定性网络连接,加快形成多样化智算技术路线的异构智算资源池,为新型工业化提供多样化算力调度服务,满足工业智能应用场景下大规模、高性能算力需求。”周晓龙如是说。

第三,积极推进工业智能技术在生产全流程的应用创新。周晓龙表示,要进一步创新并应用以深度学习、知识图谱等为代表的工业智能技术,不断提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性等问题的能力,并通过构建行业大模型与工业场景的深度融合,全面探索多元化仿真场景测试、个性化缺陷检测、多维度交互式服务等全流程工业智能创新应用。

第四,促进工业数据要素流通,释放数据要素价值,为人工智能应用提供充足的数据集。针对工业领域多源异构数据集成难、质量差的难题,周晓龙建议,可以基于数据湖技术与数据集成技术,对工业互联网典型的IT系统、OT系统的结构化、非结构化以及时序数据进行高效采集和统一处理,并将大数据分析建模技术应用在产品质量预测、工艺参数优化、生产设备管控、生产质量管理、产品运维等多方面,深度挖掘企业数据的潜在价值,有效赋能工业企业数智化转型升级。同时发挥区块链+标识解析技术能力,推动跨企业生产、仓储、检测等重点环节数据互通,带动产业链上下游企业协同,实现全场景数据共享和追溯,提高供应链的韧性。

最后,新质生产力的规模化发展需要一批既懂工业又懂人工智能等数字化技术的复合型、研发型人才。周晓龙认为,可以依托产教融合的工业互联网实训基地,为企业、高校提供工业互联网复合型、实用型、创新型人才培养,以分级分类的能力实训和认证体系,满足不同层次人才的培养需求,构建工业互联网领域“产、学、研、培”一体化人才服务平台,保障人才实训的前瞻性、科学性、实用性。

责任编辑:LuYue

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5.支撑绿色化发展。基于数字技术开展装备及工艺流程优化升级改造,促进减污降碳、节能增效。推动企业建设碳排放管控平台和重点产品碳足迹基础数据库,综合运用物联网、人工智能、区块链、工业互联网标识解析等技术开展碳排放计算与碳足迹追溯,促进低碳发展。推动企业和园区加强数字化能源管控,开展重点用能环节的在线监测、运行优化与系统平衡,促进新能源应用和化石能源减量。鼓励建设环境管控平台,基于5G、无人机、遥感、自动监控、机器视觉等技术,对生产、原燃料和产成品运输、治污设施运行、污染物有组织和无组织排放、厂区环境质量等数据进行采集、分析和预警,实现环境智能化管理。推广低噪声工艺和智能化装备,涉异味园区及企业加强恶臭自动监测和风险防控。鼓励建设面向行业的循环再生资源交易平台,促进工业固废与各类副产品的交易流通与综合利用。 6.保障安全化生产。加快在线分析仪器仪表、智能传感器等技术产品和巡检机器人、消防机器人等安全应急装备的应用,提升面向高温、易燃、易爆、有毒、有害等原材料生产工序车间、设备设施、库区罐区的快速感知能力。鼓励企业建设数字化安全管控平台,建立风险特征库、失效数据库及故障预测分析模型,开展关键设备、关键软件、系统运行故障及其衍生安全风险的实时监测和分析预测,打造超前预警预防能力。建设安全生产案例库、应急演练情景库等知识库,开展风险仿真、应急演练和隐患排查,强化应急处置能力。基于评估模型和工具集,开展安全处置措施评价评估与安全事故追溯分析,增强系统评估能力。 7.实现高效化运营。推动企业从传统经验型决策管理向数据驱动的智能决策管理模式转变,面向市场需求预测、销售产品组合调配、采购配料优化、业财一体化管理等建立业务模型,提升企业经营分析、全过程预测以及市场快速响应能力,打造销售、采购、生产、仓储、物流等全链条一体化管理模式,实现供产销全流程高效运营。推进产业链上下游企业间的业务协同和资源优化,支持重点行业龙头企业及第三方机构基于人工智能、区块链、工业互联网标识解析等技术,打造面向企业全价值链、全资产要素和产品全生命周期的协同制造平台,实现制造能力、技术、知识、金融等共享、调度和优化,提高产业链供应链资源配置效率。 (三)加强主体培育 8.培育数字化转型标杆。依托智能制造典型应用场景和示范工厂、工业互联网、中小企业数字化转型城市、新一代信息技术与制造业融合发展等现有试点示范工作基础,立足原材料工业特点和数字化转型需求,开展原材料工业数字化转型标杆选树行动。面向研发设计、制造执行、质量控制、设备运维、仓储物流、能源环保、安全管理等环节,打造一批数字化转型典型场景。围绕数字技术在提升产品合格率、资源综合利用效率、全员劳动生产率和节能减排水平等方面的融合应用,打造一批“5G+工业互联网”融合应用成效显著、实现制造过程数字孪生的数字化转型标杆工厂。面向资源勘探、采矿选矿、矿石运输、经营决策等全过程,建设一批资源管理数字化、生产管控智能化、生产流程少人无人化、安全管理集成化的智能矿山。围绕技术能力提升、业务流程再造、经营管理决策优化、提质降本增效,打造一批制造、管理、服务全流程自感知、自学习、自决策、自执行、自适应的数字化转型标杆企业。 9.推动大中小企业融通发展。支持原材料行业龙头企业和“链主”企业建设数据驱动、可信交互的产业链协作平台,与配套中小企业共享智能设备、智能仪器、智能仪表、数字化软件、工业APP等数字技术产品,向中小企业开放市场、平台、物流等资源。引导行业领军企业分享智能场景、智能工厂建设经验,为中小企业在绿色冶炼、精密加工、高效热处理等环节数字化转型升级提供技术支持和一体化解决方案。培育一批专注细分领域、数字化水平较高的专精特新“小巨人”企业和单项冠军企业,强化与大型企业的专业化协作,加强数字技术、产品、装备供应链配套支撑。开展中小企业数字化转型城市试点,促进原材料工业中小企业转型升级。 10.推进产业园区智慧化建设。充分运用5G、标识解析、大数据、人工智能、云计算、物联网、区块链等技术,加强化工、有色金属等重点行业园区数字化基础能力升级和公共服务平台建设,推动园区数据互联互通,实现基础设施、资源能源、技术人才等要素共享共用。引导园区将数字技术与现代化管理深度融合,开展安全生产、风险防范、环境管理、能源管理、应急管理、物流管理等重点环节的智能预警与分析评价,推进行业耦合发展,提升园区发展与管理水平。推动数字化协同制造、共享制造在原材料工业集聚地区规模化发展,构建数实结合的产业集群发展新生态。 (四)完善支撑服务 11.加强技术创新供给。支持企业、科研院所、高校等相关单位组建创新联合体,聚焦高效合成分离、纯净化冶炼、近净成形等典型应用场景,围绕数据挖掘、工艺仿真、过程模拟、数字孪生等关键技术开展理论、模型、算法攻关,加速技术创新突破。研制一批技术领先、性能优良的大型PLC、智能化仪器仪表、智能阀门等标准化产品,开发一批先进适用可靠的工程数字化设计与交付、高级计划调度排产、智能化过程控制等高端工业软件和工业APP,依托智能制造系统解决方案揭榜挂帅等工作,面向重点行业培育一批产品和系统解决方案。加快原材料智能制造领域全国重点实验室、工程(技术)中心的整合优化重组。分行业建设原材料工业制造业创新中心,整合各类创新资源,开展数字化转型关键共性技术攻关,打通技术开发、转移扩散到商业化应用的创新链条。 12.强化人工智能驱动。探索建立原材料企业与人工智能企业之间的需求匹配和创新协同机制,加快推进人工智能技术赋能原材料工业。推动将成熟人工智能技术引入生产调度优化、过程模拟仿真、运营管理决策、安全管控等典型场景,催化一批低成本、高价值人工智能产品和解决方案,培育若干技术能力强、服务品质优的人工智能技术提供商。建设适用于生成式人工智能的行业数据集,基于现有通用大模型技术底座进行定制化开发训练,构建细分行业大模型,面向新材料研发、供应链优化、大宗商品价格预测等应用需求,加快大模型技术深度创新。 13.增强公共服务支撑。聚焦行业数字化转型需求,重点打造涵盖技术创新转化、产业生态建设和数据要素赋能的公共服务支撑体系。在重点行业建设一批工业互联网数字化转型促进中心,培育一批数字化转型服务机构,开展系统性解决方案及轻量化工业APP等技术产品研发及测试验证、解决方案供需对接、数字化诊断咨询等,推动智能制造发展水平和效能评估、进园区和专家行等公益服务,助力企业数字化转型。建设新材料大数据中心,构筑多层次、相互协同的新材料数据资源体系,形成数据驱动的研发模式、生产组织模式、产用衔接模式。建设国家工业互联网大数据中心原材料行业分中心,围绕行业核心业务汇数用数和赋能服务。推进建材、有色金属等行业工业互联网平台建设,持续提升石化化工、钢铁等行业重点工业互联网平台能力,支持有条件平台向跨行业跨领域工业互联网平台转化升级,重点面向中小企业提供运行优化、能源管理、设备运维、环境保护、安全管控等领域数字化转型服务支撑。 14.加强网络与数据安全治理。落实工业互联网安全分类分级管理要求,建立完善分类分级管理制度,科学识别和判定企业网络安全级别,落实适合自身发展实际的安全防护措施,持续开展网络安全演练,实战化检验提升重大风险防御和处置能力。持续完善全流程数据安全工作机制,研制细分行业重要和核心数据识别细则等标准规范,加强宣贯培训,落实重要数据识别备案、安全防护、风险评估、监测预警和应急处置等要求,全面提升数据安全保护能力。鼓励研究机构、数据交易所、重点企业合作建设面向细分行业的可信数据空间,保障企业间数据流通的安全、可信、可控。推动企业建立工控安全管理制度,强化技管结合,切实提升工控安全防护水平,落实工控安全主体责任。 三、保障措施 (一)加强组织实施 工业和信息化部等相关部门按照职责分工抓好落实,各地区加强与本工作方案的政策衔接,推动实施企业数字化转型“一把手工程”。加强原材料行业数字化转型监测,组织定期开展评估。成立原材料工业数字化转型专家委员会,强化对“智改数转网联”重大问题和决策的智库支撑。成立4个重点行业数字化转型推进中心,落实相关重点任务,开展数字化转型诊断、咨询、评估等服务。征集遴选原材料工业数字化转型标杆企业、典型场景、解决方案,探索形成可复制、可推广的新业态、新模式、新路径。 (二)加强政策支持 研究制定原材料工业数字化转型关键技术和重点产品清单,用好现有专项资金渠道,统筹支持原材料工业数字化转型基础研究、技术创新和应用开发。围绕原材料工业数字化转型需求,遴选一批优秀系统解决方案提供商。发挥国家产融合作平台作用,将先进适用技术纳入支持范围,通过实行差别化信贷政策、创新金融产品等方式,强化金融机构对数字化转型的支持。 (三)加强标准建设 围绕研发设计、生产制造、经营管理、绿色安全等,持续完善石化化工、钢铁、有色金属、建材等行业智能制造标准体系。推动面向行业特色需求的新型工业网络、人工智能、工业互联网平台等技术标准制修订,打造一批覆盖智能采选、无人浇铸、管网优化、窑炉控制等典型场景的应用标准,制定重点行业的数字化转型水平与成效评估标准。强化标准体系与计量测试、认证认可、检验检测体系的衔接,加大标准宣贯力度,促进成熟标准落地应用。 (四)加强人才引育 开展原材料工业数字化领域重点人才需求摸底,推动建立重点人才和专家信息库。加强人才培养规划布局,支持企业设立“数字化转型首席设计师”“首席数据官”,依托国家相关人才培养工程和攻关项目,加快培育一批科技领军人才、青年骨干人才,以及一批既懂原材料工业又懂数字技术的复合型人才。依托职业教育提质培优行动计划,加速培育数字化转型急需紧缺的工程师和技术技能人才。支持引进数字化转型海外高端人才。 (五)加强宣传引导 支持地方举办重点行业数字化转型大会,发布重大技术成果和典型案例。加强行业数字化转型学习培训和对标引导,提升企业数字化转型认知水平,推动经营管理理念和转型发展理念变革。鼓励行业协会学会举办原材料工业数字化转型技术创新应用大赛,评选表彰优秀人才和团队。充分发挥主流媒体、官方门户网站、行业协会、专业智库等渠道作用,强化对原材料工业数字化转型经验和成效的宣传报道。 来源:智能制造IMS[详细]2024-02-22 14:22

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