标 题：

关于深化“工业互联网+人工智能”，赋能制造业转型的建议

　　2024年12月，工信部联合其他部门发布《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》《制造业企业数字化转型实施指南》《关于加快传统制造业转型升级的指导意见》等多个文件，明确提出要加速人工智能的创新应用和深度赋能，充分激活数据要素价值，指出了支撑工业人工智能训练和应用推广、推进国家工业互联网大数据中心建设等具体方向，也强调了大力推进企业智改数转网联，加快人工智能等信息技术与制造全过程、全要素深度融合，促进人工智能赋能传统制造业的重要性。苏州市发布《苏州市关于加快推进“人工智能+制造业”的若干措施》，从发展目标、重点任务、保障措施三个维度为人工智能与制造业的融合发展提供了全面指导。 　　2023年以来，苏州紧抓国家新一代人工智能创新发展试验区建设机遇，以人工智能与实体经济深度融合为主线，取得了显著成效。产业规模与产业生态方面，2023年全市人工智能产业规模已超2000亿元，2024年上半年人工智能产业产值达1146.58亿元，同比增长7.7%，展现出强劲的增长动力。截至2024年9月，苏州已集聚人工智能相关企业超2000家，其中规上企业378家，布局了15家智能计算中心，培育了49个市级创新联合体。中国电信长三角示范区（吴江）算力调度中心和中国移动长三角（苏州）云计算中心等标志性项目的顺利投入使用，全市智算规模突破2900P，为人工智能在制造业中的广泛应用提供了强大的算力保障。创新能力与场景应用方面，苏州着力构建以“AI+制造”为特色的人工智能技术应用示范体系，目前已拥有2家国家新一代人工智能开放创新平台，累计140个项目入选江苏省人工智能融合创新产品和应用解决方案，累计遴选78个人工智能应用场景示范项目，相关项目已在视觉检测、仓储物流、能源管控等制造业流程融入人工智能技术，实现人工智能技术助力制造业设计创新、质量提升、能效优化、成本节约。依托一批具有工业智能化解决方案能力的企业，截至2023年末，苏州累计完成智能化改造和数字化转型项目3.08万个，为制造业的转型升级奠定了坚实基础。

　　一是算力资源供需错配。尽管当前市内算力资源整体较为丰富，但服务本地制造业人工智能应用的算力资源比例较低。一方面，大量算力集中于数据中心或云服务平台，未能精准对接本地制造业企业的实际需求，导致算力资源在传输与分配过程中存在损耗与延迟。另一方面，制造业企业对算力资源的申请、使用流程复杂，缺乏专门针对制造业特性的算力优化方案，使得丰富的算力资源未能有效转化为推动制造业智能化改造的动力。 　　二是算法应用领域失衡。当前人工智能产业的算法研发更多聚焦于服务业场景，在制造业的技术和场景探索方面投入相对较少。服务业场景通常具有数据获取相对容易、应用场景较为标准化等特点，吸引了大量算法研发力量；而制造业生产流程复杂、工艺多样，对算法的精度、稳定性和实时性要求极高。针对制造业的算法研究不足导致在产品质量检测、生产流程优化、供应链管理等关键环节，难以运用先进算法实现智能化升级，无法充分发挥人工智能在提升制造业效率与竞争力方面的潜力。 　　三是数据质量低、整合难。制造业产业数据分散且质量低，严重制约了垂直模型的发展。制造业企业内部各部门之间数据相互独立，缺乏有效的数据共享机制；同时，不同企业之间的数据格式、标准差异较大，难以进行整合与分析。此外，数据采集过程中存在数据缺失、噪声干扰等问题，导致数据质量不高。而垂直模型的构建高度依赖大量高质量、针对性强的数据，数据的分散与低质量使得模型训练难以获得准确、全面的数据支持，无法有效学习制造业特定场景下的复杂模式与规律，限制了人工智能在制造业细分领域的深度应用与创新发展。 　　

　　一是建设苏州市人工智能赋能制造业公共服务平台。建设具有适用于制造业生产场景特性的算力底座、算法培育、数据治理与数据集等功能的公共服务平台。通过平台为制造业企业提供算力资源的便捷申请和获取接口，降低制造业企业算力资源申请门槛。在平台上搭建算法共享库，按照场景需求收集、整理并发布适用于制造业不同垂直场景的算法模型，如生产流程优化算法、质量检测算法等；联合科研机构、高校和企业开展针对制造业场景的算法研究，丰富制造业垂直场景人工智能算法体系。依托平台充分发挥工业互联网的数据汇聚与处理优势，提供数据清洗、标注、整合等服务，帮助企业解决产业数据分散、质量低的问题，逐步建立制造业数据标准规范体系。同时通过平台搭建安全的数据共享环境，促进企业间的数据合法、合规流通，为发展制造业垂直模型提供高质量的数据支撑。 　　二是试点开展“算力开放”行动。发挥市内算力资源优势，由主管部门牵头，联合科研院所、算力供应商、制造业企业代表等，共同制定“算力开放”行动试点方案。依托工业互联网的连接与协同能力，整合云计算中心、数据中心以及其他闲置算力资源，为人工智能赋能制造业筑牢算力基础。通过线上线下相结合的方式，组织算力供应商与制造业企业开展供需对接会，搭建常态化的沟通平台，助力企业了解各类算力资源特点与适用场景，推动算力供应商深入掌握制造业企业在人工智能应用方面的算力需求，如产品质量检测、生产流程优化等场景对算力规模、类型及实时性的要求，促进双方精准合作。积极招引各类算力运营企业，借助工业互联网产业生态吸引相关企业汇聚，形成产业集群效应。充分利用三大运营商广泛的渠道资源优势，推动算力产业向中游运营服务延伸，为制造业企业提供更为丰富、专业的算力运营服务，促进工业互联网与人工智能在制造业应用中的算力支撑体系不断完善，助力制造业智能化、数字化转型升级。 　　三是开展“工业互联网+人工智能”示范培育工作。在全市范围内筛选具有一定智能化基础、创新意愿强烈的制造业企业作为示范培育对象。为入选企业提供政策支持、资金扶持和技术指导，鼓励企业加大在工业互联网与人工智能融合方面的投入，探索适合自身发展的应用模式。针对制造业生产、管理、服务等各环节，挖掘并打造一批具有代表性的“工业互联网+人工智能”应用场景，如智能工厂、智能供应链等。组织行业交流活动，邀请其他企业参观学习示范企业的成功经验，推动先进应用场景在全市制造业企业中的推广落地。 　　

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