人工智能赋能新型工业化：多方共促良性循环，新型工业化中的人工智能：应用、瓶颈与突破

人工智能在新型工业化进程中的应用情况。指出其在生产制造环节加速应用，既推动传统产业优化和新兴产业发展，也面临着一些发展瓶颈，进而阐述政府、企业和社会各界在推动人工智能与新型工业化良性互动中应发挥的作用。

在当今时代，人工智能正以前所未有的速度向着生产制造环节渗透。这一进程可不是某一方的单打独斗，而是需要政府、企业以及社会各界齐心协力，如此才能达成科技创新与产业带动之间的良性循环。

就在不久之前，工业和信息化部发布了人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单，这里面涵盖了多达151项典型应用案例。这一举动的目的很明确，就是要大力推动人工智能在新型工业化进程中的广泛应用与推广，从而加速形成新质生产力。

人工智能啊，它可是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量呢。它快速地在生产制造环节扎根应用，就像一阵春风，有力地推动着制造业朝着数字化、网络化、智能化的方向大步发展，从各个方面、深层次地为新型工业化注入能量。

你看在传统的产业领域当中，借助人工智能技术来优化工艺流程、改进加工方式，这不但能够实现智能制造，而且还能大幅度地降低能耗以及碳排放。而在新兴产业这边呢，人工智能就像是一个魔法棒，创造出了数不清的商业机会和广阔的发展空间，像自动驾驶、智慧物流等新产业、新模式就像春笋般不断冒出来，持续地形成新的经济增长点。

这里不得不提一下生成式人工智能，它可是人工智能领域里的重要分支，近年来那发展速度就像火箭一样迅猛。它能够深度分析数据，从而加快产品研发和创新的步伐，使得工业企业的生产效率得到提升。根据第55次《中国互联网络发展状况统计报告》的数据显示，截止到2024年12月底，总共有302款生成式人工智能服务在国家网信办完成了备案，其中光是2024年就新增了238款备案呢。

然而，我们也得清醒地认识到，人工智能要想全面地为新型工业化赋能，目前还存在着不少的发展瓶颈。比如说算力供给不足、缺乏高质量的数据集，还有专业人才十分稀缺等等问题。这就迫切地需要政府、企业以及社会各界携手合作，来打破这些阻碍，实现科技创新与产业带动的良性循环。

首先，顶层设计与政策要起到支撑的作用。得尽快制定并且实施人工智能与实体经济深度融合发展的战略以及推进路径，全方位地开展“人工智能 +”行动。在财政、金融、人才培养、产业等各个方面形成政策的合力，构建起以技术研发、场景应用和产业升级为核心的产业生态，这样才能为制造业的智能化改造和数字化转型提供强有力的支持。

其次，科技创新要发挥引领的作用。关键核心技术可是驱动人工智能与制造业深度融合的根本动力。得构建起以市场为导向的创新体系，充分调动技术研发人员、投资者、市场运营等各方主体的创新积极性，推动大模型算法、框架等基础性、原创性技术取得突破，加快提升智能芯片的算力水平，从而确保产业链和供应链能够自主可控。同时，要大力支持那些拥有自主核心技术的开源社区、开源平台、开源项目的发展，推动开放式创新、平台化创新，让创新资源能够共建共享。

再者，高效开放的数据要素市场数据是重要的保障。数据对于人工智能来说，就如同“养料”一般，在推动人工智能赋能新型工业化的进程中占据着至关重要的地位。工业企业在使用数据的时候，最担心的就是安全问题了。所以呢，必须要完善与数据隐私相关的法规制度，探索隐私计算等新兴技术的应用前景，确保在训练人工智能产品的过程中，数据资源能够保护企业和个人的隐私，增强数据收集和使用的合法性与可靠性。

最后，企业可是实现人工智能与制造业深度融合、加速推进新型工业化的微观主体。要充分发挥我国制造业场景丰富的优势，针对设计生产、管理服务、物流运输等各个环节进行智能化改造，逐步实现从智能产线到数字化车间再到智慧工厂的升级迭代，打造出一批数字化转型的标杆企业，充分释放示范效应。并且要重视“链主”企业在集群中的引领作用，鼓励中小企业融入人工智能产业集群，依靠协同创新来筑牢竞争优势。

本文总结了人工智能在新型工业化进程中的应用现状，既看到了其在推动传统与新兴产业发展方面的积极作用，也指出了面临的瓶颈。同时从顶层设计、科技创新、数据保障、企业主体等方面阐述了各方应如何努力，以实现人工智能与新型工业化的良性互动。