每經記者｜張蕊    每經編輯｜魏官紅    

1月7日，工信部等八部門印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》（以下簡稱《意見》）。

《意見》提出，到2027年，推動3至5個通用大模型在制造業深度應用，形成特色化、全覆蓋的行業大模型，打造100個工業領域高質量數據集，推廣500個典型應用場景。培育2至3家具有全球影響力的生態主導型企業和一批專精特新中小企業，打造一批“懂智能、熟行業”的賦能應用服務商，選樹1000家標桿企業。建成全球領先的開源開放生態，安全治理能力全面提升，為人工智能發展貢獻中國方案。

《每日經濟新聞》記者注意到，與《意見》一起發布的，還有兩份配套附件，分別是《人工智能賦能制造業重點行業轉型指引》（以下簡稱《指引》）和《制造業企業人工智能應用指南》。

實現AI+制造，AI才能被視為真正的生產力工具

《意見》把“創新筑基：夯實人工智能賦能底座”放在了專項行動的首位，首先提出強化人工智能算力供給。

推動智能芯片軟硬協同發展，支持突破高端訓練芯片、端側推理芯片、人工智能服務器、高速互聯、智算云操作系統等關鍵核心技術。有序推進高水平智算設施布局，加快建設全國一體化算力網監測調度平臺，促進算力資源高效利用。開展智算云服務試點，推動大模型一體機、邊緣計算服務器、工業云算力部署，提升智算資源供給能力。

在開發高水平行業模型方面，《意見》提出，支持模型訓練和推理方法創新，開發適應制造業實時性、可靠性、安全性特點的高性能算法模型。

知名經濟學者、工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林在接受《每日經濟新聞》記者微信采訪時表示，目前，AI（人工智能）的主要應用方向還是在AIGC（人工智能生成內容），如今是嘗試向制造業延伸，只有改變制造業，實現AI+制造，AI才能被視為真正的生產力工具，AI帶來的才會是一輪科技革命。現階段人工智能算力和行業模型還不能滿足制造業的需要，“但凡事都在探索，我想很快就能找到適配的行業模型”。

甬興證券研報顯示，AI算力需求驅動AI芯片行業快速發展。據摩爾線程招股書，在數字經濟飛速發展、新質生產力不斷提升的背景下，以GPU（圖形處理器）為代表的具備超強計算能力和卓越性能的邏輯芯片得到了迅速發展。據弗若斯特沙利文預測數據，到2029年，中國的AI芯片市場規模將從2024年的1425.37億元激增至13367.92億元，2025年至2029年期間年均復合增長率為53.7%。

不僅如此，華為、寒武紀、海光信息等廠商正加速AI芯片國產替代。甬興證券研報認為，AI芯片是AI大模型的底座，技術迭代、國產替代有望帶來發展新機遇。英偉達GPU產品持續迭代，國內GPU、ASIC（專用集成電路）廠商加速國產替代，AI基礎設施建設或將推動AI算力規模增長，從而帶動國內AI芯片企業實現收入增長。

優先選擇原材料、裝備制造、消費品等五大重點行業賦能

《意見》將“賦智升級：拓展推廣高價值應用場景”放在了專項行動的第二位，明確提出加快重點行業應用賦能。

《意見》提出，要參考《指引》，分類制定“人工智能+制造”行業應用全景圖和轉型路線圖，加快人工智能賦能原材料、裝備制造、消費品、電子信息、軟件和信息技術服務等制造業相關重點行業，加快標桿解決方案和經驗推廣應用。

記者注意到，《指引》對原材料、裝備制造、消費品、電子信息、軟件和信息技術服務等五大重點行業的細分行業如何利用人工智能賦能做出了具體部署。

例如，對于裝備制造行業，《指引》明確提出加速汽車行業全鏈條智能化升級。打造汽車大模型，自動生成車身造型、內飾布局等方案，實時仿真動態優化結構強度、風阻系數等參數，推動智能研發新范式。加快人工智能技術在硬件配置、參數調優等環節應用，開發模塊化工藝島，打造柔性可重構產線。

盤和林對《每日經濟新聞》記者分析表示，之所以優先選擇這幾個行業，首先是因為這幾個產業是國民經濟的支柱產業和優勢產業。中國在這些行業中具有明顯的優勢，比如規模優勢和產業集聚優勢，所以人工智能賦能這些產業對中國經濟整體的作用較大。

其次，這些產業往往是更容易和AI融合的產業，比如電子消費品已經廣泛實現智能化，產品智能化具備豐富的成功案例。

此外，這幾個產業具有數字化改造的迫切性，比如原材料，AI是中國突破原材料技術瓶頸的關鍵。

對于人工智能會對這些行業帶來怎樣的影響，盤和林認為，對于原材料行業，人工智能將材料數據和經驗轉化為工藝優勢，并加速新材料研發。對于裝備制造業，人工智能將提高裝備的自主能力，提高裝備的自適應控制能力，從而能夠更好地增強生產效率，另外，通過人工智能預測性維護，可以讓裝備生產產品的次品率更低。

“當然，對于消費品行業，人工智能可以豐富其功能。而對于電子信息和軟件，人工智能可以推進芯片工藝的提升，也能提高軟件產品的智能水平。”盤和林說。

封面圖片來源：圖片來源：每日經濟新聞 資料圖