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AI+制造迎超級風口 工業智能化不斷進階

2025年8月6日 16:32  通信信息報  作 者:杜 峰

全國工業和信息化主管部門負責同志座談會在京召開,明確“推動‘人工智能+制造’行動走深走實”;2025世界人工智能大會展示了“星辰紡織智能體”“工業+AI智算一體化服務平臺”等“AI+制造”的創新成果。無論頂層政策的方向指引,還是前沿展會的實踐探索,都清晰展現出AI在工業領域落地路徑,顯著增強了“AI+制造”發展的確定性。

工業領域進入AI 2.0時代

隨著DeepSeek等國產大模型的火爆“出圈”以及Manus等智能體應用的出現,“人工智能+”正大規模在工業領域落地應用。中國電信憑借深厚的通信技術底蘊,積極投身智能制造領域。

在福建,德奧針織引入中國電信AI驗布機,該機器結合多感知AI大模型結合工業標識解析技術應用,實現每分鐘60米的檢測速度,效率相比人工驗布提升50%,缺陷檢出率高達90%。

在浙江,中國電信幫助逸達科技有限公司完成“云化版”DeepSeek大模型知識庫部署。依托AI能力,工作人員不僅可以了解各個部件銷售情況與機器的產出情況,還能實時進行材料在線補貨,讓工廠日產值提升10%以上。

AI落地制造業面臨多重問題

盡管國產工業大模型不斷發展,在部分工業環節已實現初步落地,取得了一定進展。但工業規律捕捉難、數據質量參差不齊、專業細分場景應用模式零散、成本投入高等問題,也讓AI在工業落地的面臨多重挑戰。

在通用大模型邁向工業場景的過程中,高質量數據是決定模型能否落地的前提條件。截至今年1月,國內規模以上工業企業數量達51.2萬家,覆蓋41個工業大類、207個工業中類、666個工業小類,數據結構多樣,數據質量參差不齊。

同時,企業的智能化基礎各異,生產過程千差萬別,工業領域的特征和規律復雜,不同應用場景和需求之間差別明顯。

算力突破,破解AI在工業落地難題

工業場景的AI落地困境,本質上是數據、算力、算法三重瓶頸交織形成的系統性難題。中國電信探索多種解決方案,推動人工智能與工業深度融合。

為進一步優化算力資源配置,實現算力的高效調度與廣泛共享,中國電信自研“息壤”智算平臺。依托“息壤”平臺調度天翼云智算資源,實現邊緣-云端AI協同分析,預警響應提速5倍。

數據作為AI發展的“燃料”,其質量與規模至關重要。中國電信“靈澤2.0數據要素平臺”聚焦行業內數據集約共享與安全可信流通等痛點問題,覆蓋數據要素生產、加工、審核、上架、訂購、交易合約、產品交付、結算支付等全流程,為數據要素的合規、高效流通與價值釋放提供了有力保障。

中國電信聯合中國工業互聯網研發布的“工業+AI”智算一體化服務平臺,依托電信云算力優勢,為企業提供通算、智算、超算服務;在全國裝備制造業數字供應鏈平臺基礎上,開展制造業高質量數據集建設,打造工業數據智能模型訓練中心,提供全流程智能化服務。

編 輯:章芳
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