人工智能赋能新型工业化，存在供需两端一头热一头冷的情况。从供给侧看，人工智能技术创新活跃，技术、算法、模型和解决方案不断迭代升级，企业将工业领域视为人工智能应用落地的重要市场；从需求侧看，整体应用意愿参差不齐，大型企业有资源有能力，许多中小企业因为缺钱、缺人、缺技术，对人工智能技术应用积极性不高、应用程度低。这导致了人工智能技术在供给侧较热、在需求端较冷，表现为先进制造业落地场景多，一般制造业推进难，头部企业落地较好，中小制造企业较多持观望态度。
推动人工智能更深入赋能工业，需着力降低其应用门槛。工业场景具有多样性、复杂性等特点，精度要求高，容错率低，各细分行业要求差异化较大，需要提高人工智能技术的专业性、可靠性，针对不同行业、企业推出更适用普惠的产品和解决方案。行业发展，标准先行。工信部人工智能标准化技术委员会日前成立，主要负责人工智能评估测试、运营运维等领域行业标准制定修订工作，将有助于形成统一的行业标准，打破技术壁垒。
技术进步是降低人工智能应用门槛的关键。这有待加大科研投入，强化自主研发能力，在智能芯片、操作系统等关键领域取得更多突破。夯实算力、算法、数据等技术底座，培育若干通用大模型和行业大模型。大力发展智能产品，推广智能化软件应用，促进家电、手机等消费终端向强智能升级。更好发挥企业的创新主体作用，既鼓励产学研合作，支持龙头企业打造人工智能赋能新型工业化典型标杆；也建好服务中小创新企业的人工智能基础设施，降低其参与人工智能市场的门槛，形成百花齐放的市场竞争格局。 |
