飛象網訊（易歡）在全球科技迅猛發展的當下，人工智能已經成為推動產業變革的核心力量，新型工業化作為我國經濟高質量發展的關鍵路徑，正積極擁抱AI技術，加速實現信息化、數字化、智能化的轉型升級。
近日，在“2025中國互聯網大會”期間舉辦的“AI賦能新型工業化發展” 論壇上，來自產業界的專家及企業精英們也深入探討了AI在新型工業化進程中的應用與發展，一起剖析人工智能賦能新型工業化發展中的短板、不足和問題，并探討解決問題、加快AI與新型工業化融合發展的策略與方案。
人工智能正在工業領域持續釋放應用潛力
眾所周知，我國一直推進人工智能+行動，已經連續兩年寫入了政府工作報告，希望能夠從全面釋放技術潛能，重塑生產力關系，培育推動新質生產力，實現經濟提質增效。隨著人工智能能力逐漸從弱人工智能走向強人工智能，并邁向通用人工智能，標志著算法能力提升，同時也跟領域知識不斷融合，能夠面向工業的很多創新環節正在持續釋放應用潛力。
與此同時，黨的二十大明確提出"推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、網絡強國、數字中國"，為人工智能與新型工業化融合發展指明了方向。以AI為核心的技術群，正在重塑工業生產流程、重構產業鏈條、重構價值創造模式，為制造業高質量發展注入澎湃動能。
據中國信通院人工智能研究所副所長巫彤寧介紹，目前，在很多工業場景中已經看到人工智能優質應用的出現。比如，傳統的機器學習模型在機器視覺識別、預測，機器維護等領域已有很多提質增效的案例。在深度學習階段，目前很多復雜場景，如生產狀況的識別、關聯性分析、預測分析、設備維護、設備狀況控制等都有比較多的應用。“未來對更復雜的場景，例如，多個業務流程的調度、預測以及高智能化生產決策方面會繼續釋放它的潛能�！�
此外，巫彤寧指出，大模型也已經用在了工業中，目前主要應用在工業知識問答、工業代碼生成過程中�！捌鋸婍椩谟诰C合推理、方案生成、任務規劃和診斷預測等方面。目前在工業領域，總結大模型應用主要集中在研發、設計驗證環節和運營與營銷環節，生產制造環節大模型滲透率小，傳統的小模型應用比較多，形成了微笑曲線的態勢，未來在生產制造環節進一步推動大模型是工作的重點。”
值得一提的是，人工智能賦能工業也具有行業不同的屬性，大模型目前在能源電力、電子信息、汽車、智能制造等行業，適用于全局優化，智能調度和復雜決策的場景。小模型在工程機械、石化化工、鋼鐵等行業占比較高，側重于硬件需求低和任務專用型強的場景，因此在高附加值、數字化信息化程度較高的行業，憑借積累的基礎能夠更有動力實現數智化升級。對于傳統行業，由于數據孤島，技術門檻等限制了其發展。
人工智能與工業相結合，首先是逐漸融入企業質量、生產、綠色、安全等環節，形成更穩定的產業機構，帶動傳統產業實現轉型升級。另一方面，能夠實現效率敏捷，安全水平躍遷式提升，實現資源更有力的高效配置。
巫彤寧強調：“總體來看，我們判斷在工業領域，人工智能大模型、小模型應用還處于相輔相成階段，各自發揮自身優勢，大模型利用它大腦的優勢進行任務的理解與分解，工具的調用以及產生一些更新的創意。小模型依據精準判斷和回答，更好的執行大模型分拆的任務，實現具體任務檢測、優化和執行。”
四點建議應對融合之路面臨的三重瓶頸
在人工智能賦能新型工業化取得進展的同時，中國互聯網協會副秘書長戴煒也直言不諱的指出，目前其融合之路仍面臨三重瓶頸：一是底座薄弱。傳統產業數字化、碎片化、煙囪式并存，數據孤島阻滯跨域協同。二是技術鴻溝。工業場景高實時、高可靠、強噪聲等特性導致AI模型遷移難，泛化弱，難以匹配柔性生產需求。三是治理滯后。工業數據跨境流動，算法黑箱決策，人機權責邊界等相關的新的議題對于安全倫理與監管框架也提出了更高的要求。
戴煒認為，破解這些難題需要我們以更加開放的姿態，更系統的思維以及更務實的行動來共同推動AI與新型工業化深度融合，并提出了四點建議。
一是堅持技術引領，夯實工業智能化根基。 聚焦工業視覺檢測、數字孿生建模、工業知識圖譜等關鍵領域，突破高精度感知、復雜環境決策、自主學習優化等核心技術，構建覆蓋研發設計、生產制造、運維服務的全鏈條AI能力體系，全面夯實工業智能化根基。
二是深化場景創新，釋放工業升級新動能。 推動智能工廠、無人車間、柔性產線等典型應用落地，實現生產效率躍升、能耗動態優化、質量精準管控。重點攻關工業大模型與垂直領域知識融合難題，打造面向鋼鐵、能源、汽車、電子等行業的"AI+工業大腦"，讓AI從實驗室走向車間一線，從"可用"邁向"好用"。
三是加強安全管控，筑牢工業發展底線。AI與工業的深度融合，既帶來效率提升，也伴隨風險挑戰：工業數據的泄露可能威脅產業鏈安全，算法偏差可能影響產品質量，智能設備的漏洞可能引發生產事故。我們既要鼓勵"大膽創新"，也要守住"安全紅線"，在創新中防范風險，在發展中保障安全。
四是構建協同生態，筑牢融合發展新格局。 既要強化頂層設計，完善工業數據確權、AI倫理規范等制度供給；又要加快企業智能化改造，培育既懂工業又懂AI的復合型人才；還要發揮行業組織的橋梁作用，推動標準互認、平臺共建、資源共享。構建AI賦能新型工業化的"技術研發-場景驗證-規模復制-價值反哺"的良性循環。
與此同時，戴煒強調，作為中國互聯網的行業組織，中國互聯網協會將持續發力：一是深化與企業、高校、科研機構的協同聯動，通過聯合實驗室、標準制定等方式，助力完善AI賦能工業的生態體系；二是搭建供需對接平臺，舉辦"AI+工業"的相關應用賽道比賽，挖掘推廣標桿案例；三是持續推動行業自律，倡導公平競爭，共同打造開放、有序、協同、共贏的工業智能化生態圈！
