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深度革新AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展場(chǎng)景 賦能新質(zhì)生產(chǎn)力提效成長(zhǎng) 深圳努力打造世界一流超智融合新范式

AI視界(以下內(nèi)容由AI生成,僅供參考)

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深圳新聞網(wǎng)2026年3月15日訊(深圳特區(qū)報(bào)記者 鄒媛)作為AI產(chǎn)業(yè)的基座與前提,AI通用大模型的進(jìn)展總是最激動(dòng)人心的,但這是否為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的唯一途徑?

但在今年的《政府工作報(bào)告》中,深圳提出了加強(qiáng)全棧自主可控人工智能軟硬件生態(tài)建設(shè),集中力量攻堅(jiān)算法理論、模型架構(gòu)、智算芯片、基礎(chǔ)軟件、智能機(jī)器人等核心技術(shù);建好用好鵬城云腦Ⅲ等國(guó)家人工智能重大訓(xùn)力基礎(chǔ)設(shè)施、國(guó)家超算深圳中心二期,努力打造世界一流超智融合新范式。

那什么是世界一流超智融合新范式呢?深圳正跳出“制造業(yè)+AI”的簡(jiǎn)單工具疊加,以“AI大模型+先進(jìn)制造業(yè)+應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新+生態(tài)建設(shè)”為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展邏輯,賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展鍛造新質(zhì)生產(chǎn)力,不走尋常路,正在打造世界一流超智融合新范式的道路上進(jìn)行全方位的探索。

深變革:重塑生產(chǎn)邏輯,決策權(quán)交給“智慧大腦”

傳統(tǒng)制造車(chē)間里,老師傅憑經(jīng)驗(yàn)調(diào)參數(shù)、人工巡檢找缺陷的場(chǎng)景,正在被AI驅(qū)動(dòng)的智能生產(chǎn)模式取代。在深圳,AI不再是制造環(huán)節(jié)的“附加項(xiàng)”,而是向研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)調(diào)度、供應(yīng)鏈管理等核心環(huán)節(jié)全面突破,實(shí)現(xiàn)從“事后補(bǔ)救”到“事前預(yù)測(cè)、事中調(diào)控”的轉(zhuǎn)變。

在新能源制造龍頭欣旺達(dá)的鋰電生產(chǎn)車(chē)間,基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)打造的智能調(diào)優(yōu)系統(tǒng)正7×24小時(shí)指揮機(jī)械臂作業(yè),一改傳統(tǒng)產(chǎn)線(xiàn)依賴(lài)人工停機(jī)試參的模式,通過(guò)實(shí)時(shí)感知參數(shù)偏移趨勢(shì)動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu),讓電池組裝VHB(超高粘合)貼膠等核心工序?qū)崿F(xiàn)無(wú)人化、不停機(jī)生產(chǎn)。

“傳統(tǒng)調(diào)參不僅耗時(shí),還存在質(zhì)量波動(dòng),AI系統(tǒng)讓調(diào)優(yōu)時(shí)間縮短66%,制程能力CPK(過(guò)程能力指數(shù))指標(biāo)提升29%,徹底解決了環(huán)境波動(dòng)、設(shè)備重啟帶來(lái)的生產(chǎn)難題?!毙劳_(dá)電子股份有限公司AI研究院副總經(jīng)理袁夢(mèng)菲接受記者專(zhuān)訪(fǎng)時(shí)表示,原來(lái)的工業(yè)生產(chǎn)問(wèn)題解決流程是“人工感知—線(xiàn)下分析—經(jīng)驗(yàn)決策”,而嵌入AI后形成了“AI感知問(wèn)題—AI分析問(wèn)題—AI指導(dǎo)決策”的完整閉環(huán),實(shí)現(xiàn)了工業(yè)決策的智能化升級(jí)。

強(qiáng)生態(tài):筑牢硬核底座,打通落地“最后一公里”

15分鐘就可以讀取1000張零件圖紙,制訂出其生產(chǎn)加工策略并給出報(bào)價(jià),螞蟻工場(chǎng)研發(fā)的工業(yè)大模型應(yīng)用產(chǎn)品,將10人一天的工作量壓縮至15分鐘完成;思謀科技、晶泰科技等企業(yè)成為機(jī)器視覺(jué)、AI制藥等領(lǐng)域垂類(lèi)模型“領(lǐng)頭羊”;優(yōu)必選、逐際動(dòng)力等企業(yè)的人形機(jī)器人技術(shù),正逐步應(yīng)用于工業(yè)焊接、裝配等細(xì)分場(chǎng)景。

AI與先進(jìn)制造的深度融合,離不開(kāi)全方位的生態(tài)支撐。依托新一代信息通信、新能源汽車(chē)等萬(wàn)億級(jí)產(chǎn)業(yè)集群,海量真實(shí)工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景和豐富數(shù)據(jù)基礎(chǔ),本土頭部科技企業(yè)提供的底層大模型、具身智能軟硬件及算力支撐,深圳AI+先進(jìn)制造發(fā)展的底氣更加硬實(shí)。

2月發(fā)布的《深圳市“人工智能+”先進(jìn)制造業(yè)行動(dòng)計(jì)劃(2026—2027年)》明確,到2027年,在“人工智能+”先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)域,形成“一基地、一中心、一聯(lián)盟、百場(chǎng)景、多應(yīng)用”的發(fā)展格局。這不僅勾勒出清晰的發(fā)展路線(xiàn)圖,更直擊制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的共性難題。

“這一布局的核心邏輯,正是瞄準(zhǔn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型中普遍存在‘技術(shù)看不懂、落地成本高、場(chǎng)景找不到’等共性難題,通過(guò)機(jī)制創(chuàng)新打通技術(shù)轉(zhuǎn)化與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的閉環(huán)?!本C合開(kāi)發(fā)研究院(中國(guó)·深圳)通證數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究中心主任李恩漢告訴記者,國(guó)家人工智能應(yīng)用中試基地是打通技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室到生產(chǎn)線(xiàn)的中試驗(yàn)證環(huán)節(jié);工業(yè)智能體創(chuàng)新中心主攻數(shù)字員工技術(shù)攻關(guān),提供核心技術(shù)支撐;工業(yè)軟件及工業(yè)知識(shí)聯(lián)盟則將制造業(yè)隱性知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可復(fù)制的軟件和模型,大幅降低中小企業(yè)轉(zhuǎn)型門(mén)檻,讓技術(shù)真正服務(wù)于產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

謀未來(lái):破解轉(zhuǎn)型痛點(diǎn),多方協(xié)同錯(cuò)位發(fā)展

當(dāng)前,深圳廣大制造企業(yè)尤其是中小企業(yè),在AI落地中面臨著數(shù)據(jù)孤島突出、改造成本高、復(fù)合型人才匱乏三大共性痛點(diǎn)。

如何解題?李恩漢認(rèn)為,中小企業(yè)不必盲目追求自建通用大模型,核心破局思路是平臺(tái)化服務(wù)、大小模型協(xié)同應(yīng)用,依托行業(yè)開(kāi)放生態(tài)采用垂直行業(yè)大模型結(jié)合智能體與專(zhuān)用小模型的模塊化解決方案,同時(shí)依靠政府和鏈主企業(yè)的引領(lǐng),通過(guò)普惠性知識(shí)共享、多元化資源支持,降低試錯(cuò)和部署成本,讓中小企業(yè)敢用、能用AI。

“AI+先進(jìn)制造的發(fā)展,核心要圍繞數(shù)據(jù)、算力與算法、場(chǎng)景三大維度突破。數(shù)據(jù)層面要實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,算力與算法層面要解決大模型算力消耗過(guò)高的問(wèn)題,將大模型壓縮為輕量化模型,適配工業(yè)場(chǎng)景的實(shí)時(shí)性要求?!痹谠瑝?mèng)菲看來(lái),工業(yè)制造與高校、專(zhuān)業(yè)研究機(jī)構(gòu)合作,未來(lái)一定會(huì)成為產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型的大趨勢(shì),龍頭企業(yè)能為高校和創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)成果提供工業(yè)化驗(yàn)證和落地的支撐,同時(shí)也能借助前沿技術(shù)加速自身發(fā)展,形成雙輪驅(qū)動(dòng)。

面向未來(lái),李恩漢認(rèn)為,深圳AI+先進(jìn)制造領(lǐng)域的發(fā)展將迎來(lái)結(jié)構(gòu)性變化,制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)會(huì)逐步轉(zhuǎn)移,工廠(chǎng)生產(chǎn)模式將加速向軟件定義、系統(tǒng)級(jí)自主化的方向演進(jìn),而混合云與多智能體協(xié)同的技術(shù)架構(gòu),有望成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主流方向之一?!吧钲谠谶m度加大產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)放力度的同時(shí),引導(dǎo)企業(yè)實(shí)現(xiàn)錯(cuò)位發(fā)展,避免行業(yè)內(nèi)的過(guò)度競(jìng)爭(zhēng);此外,還可由政府牽頭,建設(shè)具有公信力的工業(yè)數(shù)據(jù)中試平臺(tái)和第三方安全倫理評(píng)估平臺(tái),為企業(yè)的智能化探索提供更可靠的保障,讓企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用的過(guò)程中更安心、更有方向”。

編輯:劉曉宇

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