人工智能驱动新型工业化发展路径探究

 

一、研究背景与冲突

 

在全球科技迅猛发展的当下，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已成为推动社会经济变革的核心力量。新型工业化作为我国实现经济高质量发展、提升产业竞争力的关键战略，正面临着前所未有的机遇与挑战。AI技术的快速迭代，从大语言模型到多模态大模型，再向具身智能演进，其应用领域不断拓展，为工业发展带来了革命性的影响。数据作为AI发展的关键生产要素，在使用中具有非竞争性、非排斥性，且越用越多，它深度渗透到传统生产要素和各行各业，重塑了生产、管理和创新模式。

 

然而，在AI赋能新型工业化的进程中，诸多问题也逐渐凸显。一方面，AI基础设施建设，尤其是算力布局，尚未能充分满足工业智能化发展的需求。不同区域间算力发展不均衡，算力资源与工业应用场景的匹配度有待提高，制约了AI技术在工业领域的广泛应用。另一方面，尽管国资央企在推动人工智能发展方面取得了一定进展，如智能算力供给能力提升、数据集建设稳步推进等，但在数据要素开发利用、将AI技术深度融入生产模式以及发挥引领产业发展作用等方面，仍存在提升空间。在国际竞争日益激烈的背景下，如何让国资央企承担起智能基础设施建设和通用大模型研发的重任，进而推动工业转型升级，成为亟待解决的问题。

 

这一系列背景与冲突，引出了一个关键疑问：如何有效利用AI技术推动新型工业化发展，尤其是国资央企在其中应发挥怎样的作用，采取何种发展路径？这不仅关系到我国工业产业竞争力的提升，更关乎国家经济的可持续发展。

 

二、AI的发展趋势与对新型工业化的影响

 

（一）AI技术的演进路径

 

AI技术经历了从简单算法到复杂模型的发展历程，如今正从大语言模型迈向多模态大模型，并朝着具身智能方向探索。多模态大模型能够融合文本、图像、音频等多种数据模态，实现更加智能、自然的交互。具身智能则赋予智能体在真实环境中感知、决策和行动的能力，使AI应用场景进一步拓展。这种技术演进趋势为新型工业化带来了无限可能，例如在工业设计、生产过程优化、质量检测等环节，AI技术能够实现更高的效率和精度。

 

（二）AI对工业生产要素的重塑

 

数据作为AI时代关键生产要素，其特性对工业生产要素产生了深刻影响。与传统生产要素不同，数据在使用过程中不仅不会被消耗，反而会不断积累和增值。它能够渗透到劳动力、资本、技术等传统生产要素中，提升要素质量和配置效率。在劳动力方面，AI技术可以辅助工人完成复杂任务，提高劳动技能和生产效率；在资本配置上，数据驱动的决策有助于更精准地投资工业领域的创新项目；在技术创新上，数据为研发提供了丰富的信息资源，加速新技术的开发和应用。

 

三、国资央企在AI赋能新型工业化中的使命与现状

 

（一）国资央企的功能定位与使命

 

国资央企作为国家经济发展的重要支柱，在AI赋能新型工业化中承担着重要使命。从国家战略层面看，国资央企需要引领产业发展方向，推动关键技术突破，保障国家产业安全。在AI技术发展的关键时期，国资央企应积极参与智能基础设施建设，尤其是算力基础设施的布局，提升国家整体算力水平。同时，构建和优化通用大模型，为工业领域提供底层技术支持，促进产业协同创新。

 

（二）国资央企的发展现状与挑战

 

近年来，国资央企在人工智能领域取得了显著进展。在算力供给方面，积极融入国家算力布局，与各方合作提升智能算力供给能力；数据集建设也在稳步推进，为AI模型训练提供了丰富的数据资源；大模型构建加速追赶，缩小了与国际先进水平的差距。然而，国资央企在发展过程中仍面临诸多挑战。在数据要素开发利用上，数据质量参差不齐，数据共享机制不完善，影响了AI技术的应用效果。在将AI技术融入生产模式方面，部分企业存在技术应用成本高、人才短缺等问题，导致AI赋能生产的进程缓慢。

 

四、AI赋能工业的落地策略与应用场景

 

（一）AI赋能工业的关键策略

 

1. 数据驱动的创新策略：强化数据要素的开发利用，建立高质量的数据集。国资央企应整合内部数据资源，加强数据治理，提高数据质量和安全性。同时，积极参与行业数据共享平台建设，获取更多外部数据，为AI模型训练提供丰富的数据支持。

2. 核心场景应用策略：聚焦核心应用场景，推动AI技术在工业领域的深度应用。例如，在生产流程优化方面，利用AI算法分析生产数据，实现生产节拍的精准控制和资源的高效配置；在质量检测环节，采用图像识别等AI技术，提高检测精度和效率，降低次品率。

 

（二）AI在工业领域的具体应用场景

 

1. 制造业设计与研发：在制造业中，AI技术广泛应用于产品设计和研发过程。通过AI大模型，可以快速筛选大量原材料，进行产品性能模拟和优化设计，缩短研发周期，降低研发成本。在汽车设计领域，借助虚拟制造技术，利用AI对汽车外观、结构和性能进行模拟测试，提前发现设计缺陷，提高设计质量。

2. 工业供应链管理：在工业供应链管理中，AI技术发挥着重要作用。通过对供应链各环节数据的实时分析，AI可以优化库存管理、预测需求变化、提高物流配送效率。以C919大飞机制造为例，其供应链涉及全球数百家供应商，AI技术能够实现对供应链的精准管理，确保零部件的按时交付和质量控制。

 

五、结论与展望

 

AI技术为新型工业化带来了巨大的发展机遇，同时也对国资央企提出了更高的要求。通过深入分析AI的发展趋势、对工业生产要素的影响，以及国资央企在其中的使命与现状，我们明确了AI赋能工业的落地策略和应用场景。在未来发展中，国资央企应充分发挥自身优势，加大在AI基础设施建设、数据要素开发利用和核心场景应用等方面的投入，引领工业转型升级。同时，政府应加强政策支持，营造良好的产业发展环境，促进产学研合作，推动AI技术与新型工业化的深度融合，为我国经济的高质量发展注入新动力。随着技术的不断进步和应用的深入，AI必将在新型工业化进程中发挥更加重要的作用，创造更加美好的工业未来。