促进人工智能与制造业深度融合发展的难点及政策建议

发布时间：2021-04-06 22:02

　　为加快实体经济复苏并抢占未来产业制高点,主要发达国家都在加强相关战略部署,促进人工智能与制造业深度融合。近年来,国内外在人工智能与制造业融合发展领域的实践取得可观成效,提升了制造业生产效率与经济效益、能够有效缓解人力成本上涨压力并弥补了人类劳动者的不足,提高生产柔性化程度从而实现低成本大规模定制,较为准确地预测市场与匹配供需,促进制造业服务化转型,增强制造业质量控制能力。进一步推进人工智能与制造业深度融合是一项复杂的系统工程,世界各国都面临人工智能标准化制定与实施、互联网技术攻克、信息安全保障、复合型人才培养储备等一系列共同的问题和挑战,而我国还需面对关键核心技术、融合发展创新模式及引领全球融合发展趋势的制造业企业等缺乏问题。对此,我国应通过多方协同发展促进人工智能与制造业深度融合。国家层面,高度重视人工智能与制造业的深度融合,进行科学规划,并建立以基础研究为重点的国家实验室;产业层面,构建机器学习所需的工业大数据库,夯实大数据基础,推动人工智能与制造业深度融合的模式创新和业态创新;企业层面,鼓励我国优势制造业企业进行逆向整合,掌握核心要素资源,加强与互联网和人工智能相关企业的战略联系... 

【文章来源】：电器工业. 2018,(11)

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
一、人工智能发展趋势及我国优势
    （一） 人工智能逐渐呈现新的发展趋势
    （二） 我国发展人工智能的突出优势
二、国内外人工智能与制造业融合发展的主要实践成效
    （一） 提升制造业生产效率与经济效益
    （二） 有效缓解人力成本上涨压力, 弥补人类劳动者的不足
    （三） 提高生产的柔性化程度, 实现低成本的大规模定制
    （四） 较为准确地预测市场与匹配供需
    （五） 促进制造业服务化转型
    （六） 提升制造业质量控制能力
三、我国人工智能与制造业深度融合的难点
    （一） 人工智能与制造业深度融合所需的制造环节数据难以开发利用
    （二） 人工智能与制造业深度融合不能采用可复制的系统和整体解决方案
    （三） 缺乏人工智能核心技术及人工智能与制造业深度融合发展创新模式
    （四） 缺乏能够引领全球人工智能与制造业深度融合发展趋势的制造业企业
    （五） 人工智能与制造业深度融合所需的复合型人才严重缺乏
四、促进我国人工智能与制造业深度融合发展的政策建议
    （一） 编制制造业人工智能技术路线图
    （二） 组建以基础研究为重点的人工智能国家实验室
    （三） 构建制造环节的工业大数据库
    （四） 促进人工智能在制造业领域的应用研究和模式推广
    （五） 鼓励制造业企业利用综合优势实施逆向整合
    （六） 逐步形成适应人工智能与制造业深度融合发展的高等教育与职业培训体系
    （七） 评估和防范人工智能发展过程中引发的社会问题


【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能发展的重点领域和方向[J]. 杨丹辉,邓洲.  人民论坛. 2018(02)
[2]创新驱动导向的“供给创新”与供给侧结构性改革[J]. 段炼.  求是学刊. 2017(06)
[3]全球价值链下制造业嵌入式升级研究[J]. 王珏,黄光灿.  区域经济评论. 2017(05)
[4]大数据思维视阈下的高等教育治理变革[J]. 刘伟.  内蒙古社会科学(汉文版). 2017(01)
[5]人工智能在智能制造领域的应用研究（英文）[J]. Bo-hu LI,Bao-cun HOU,Wen-tao YU,Xiao-bing LU,Chun-wei YANG.  Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2017(01)
[6]中国工业经济增长动力机制转换[J]. 江飞涛,武鹏,李晓萍.  中国工业经济. 2014(05)



本文编号：3122231