张帆加快人工智能与制造业深度融合，推动行业创新发展
时间：2025-03-01 00:50
小编：小世评选
近年来，伴随着人工智能技术迅猛发展，全球各个行业都在积极探索与之深度融合的可能性。作为中国电气装备集团有限公司科技创新部部长的张帆，深知人工智能对制造业转型升级的重要性。面对2025年全国两会的即将召开，他提出了切实可行的建议，旨在加快制造业与人工智能的深度融合，推动高质量的行业创新发展。
在中国，涌现出如DeepSeek、宇树科技等众多本土科技企业，尤其是大模型、生成式人工智能、具身智能等技术，已引发广泛关注。但是，尽管国家层面已经出台一些人工智能赋能制造业的战略文件，具体如何有效推进各个行业的深度融合，仍然缺乏系统性的顶层设计和统筹规划。因此，张帆建议，亟需联合行业内各类企业、研究院所、高校等共同参与，协同建设行业垂直大模型，以避免资源浪费，提升研发实效。
当前，国内从事人工智能相关业务的企业已接近250万，其中成立不足三个月的企业超过13万，这一现象在体现行业活力的同时，也暴露出资源的高度分散。企业在研发阶段，有大量的人力和资金被投入在重复基础模型的构建上，却忽视了对优化模型与行业需求的精准适配。这直接导致了行业垂直大模型的技术水平参差不齐，无法满足生产制造中的实际要求，造成了不可逆的资源浪费。
根据张帆的建议，为了推动电气装备制造业的人工智能发展，需要尽快制定该行业的人工智能发展规划，明确各个重点发展方向、目标、应用场景及实施路径和阶段性任务。这将为行业各方提供清晰的指引，减少资源浪费，提升社会资源的利用效率。
张帆还提到，工业数据是人工智能赋能制造业的关键“燃料”，在当前阶段，工业数据面临数量不足和质量不高双重挑战。许多制造企业在数字化转型方面起步较晚，基础设施薄弱，尤其在生产数据的采集上，常常存在不全面、不及时的现象，导致无法为人工智能模型提供充足的训练样本。数据的质量问题同样不容忽视，许多企业的数据不仅噪声大，格式不统一，关联性差，并缺乏有效的行业标准。
在此背景下，张帆认为应加快制定统一的工业人工智能数据格式规范和行业标准，以促使企业间在数据交易及使用上的共识下降，打破由于数据安全和商业利益带来的“数据围墙”。他提议行业领军企业可以积极发挥其在产业链上的引导作用，围绕高价值应用场景，建立需求牵引、格式统一的高质量工业数据集，创造一个良好的数据共享生态。
推动人工智能与制造业融合的过程中，对于人才的培养也不容忽视。张帆指出，制造业需要通过系统化的职工来提升人工智能技术的应用与创新能力。他建议行业内的公司，通过在职和脱产等多种形式，加快对产业工人的人工智能知识普及，提高其适应新技术的能力。
张帆提出的关于加快推动制造业与人工智能深度融合的建议，不仅是对国家层面的宏观政策的补充，也为行业实践提供了具体的思路和方案。通过协同建设行业大模型、完善数据生态系统、培养复合型人才等措施，可以有力推动制造业的转型升级，实现行业的高质量、可持续创新发展。这不仅将提升中国制造的核心竞争力，也将为全球制造行业的发展做出积极贡献。面向未来，制造业与人工智能的深度融合必将为我国经济带来新的增长动力与机遇。
