工信部近期揭晓了人工智能赋能新型工业化的典型应用案例名单，共计151个案例荣登榜单。此举旨在通过示范引领，激励地方政府与企业加大对人工智能应用的政策、资金及项目扶持，加速人工智能技术在新型工业化中的推广与应用，从而催化新质生产力的形成。

作为新型工业化的核心驱动力，人工智能不仅是新一轮科技革命与产业变革的战略性技术，更是具备广泛通用性的关键共性技术，其“头雁”效应显著。中央经济工作会议明确倡导“人工智能+”行动，意在促进人工智能技术与各行各业的深度融合。凭借强大的渗透性、替代性、协同性和创新性，人工智能正深度融入制造业的各个环节，显著提升全要素生产率，重塑产业技术体系、生产模式及产业形态，推动制造业的转型升级。

我国人工智能产业已具备为新型工业化赋能的坚实基础。当前，我国人工智能核心产业规模已逼近6000亿元，相关企业数量超过4500家，初步构建了全面的人工智能产业体系，涵盖芯片、算法、数据、平台、应用等上下游关键领域。智能芯片、通用大模型等创新成果不断涌现，智能基础设施日益完善，数字化车间和智能工厂建设加速，现代化、智能化的产业体系正在加速形成，推动传统生产力向新质生产力转变。

人工智能在工业领域的应用场景持续拓展，正逐步从研发设计、运营管理、营销服务等环节深入渗透至生产制造环节，推动制造业向全方位、深层次智能化转型升级迈进。专用智能应用，如传统小模型，已逐步成熟；而通用智能应用，以大模型为代表，正处于初步探索阶段。行业应用场景的不断丰富与创新，正深刻改变着制造过程与研发模式，催生新产品与新形态，为我国工业由大变强、实现弯道超车提供了重要方向和重大机遇。

然而，在人工智能赋能新型工业化的过程中，供需两端存在不平衡现象。供给侧方面，人工智能技术创新活跃，技术、算法、模型和解决方案持续迭代升级，企业将工业领域视为人工智能应用的重要市场。但需求侧方面，整体应用意愿存在差异，大型企业因资源和能力充足而积极参与，而许多中小企业则因资金、人才和技术短缺，对人工智能技术的应用积极性不高，应用程度较低。这导致人工智能技术在供给侧较为热门，而在需求端则相对冷淡，表现为先进制造业落地场景丰富，一般制造业推进困难，头部企业应用效果良好，而中小制造企业则多持观望态度。

为推动人工智能更深入地赋能工业，需着力降低其应用门槛。鉴于工业场景的多样性、复杂性和高精度要求，需提高人工智能技术的专业性和可靠性，针对不同行业和企业推出更适用、更普惠的产品和解决方案。同时，标准制定至关重要。工信部人工智能标准化技术委员会的成立，将负责人工智能评估测试、运营运维等领域的行业标准制定与修订工作，有助于形成统一行业标准，打破技术壁垒。

技术进步是降低人工智能应用门槛的关键。为此，需加大科研投入，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。同时，要夯实算力、算法、数据等技术基础，培育通用大模型和行业大模型。此外，还应大力发展智能产品，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。为更好发挥企业的创新主体作用，应鼓励产学研合作，支持龙头企业打造人工智能赋能新型工业化的典型标杆；同时，建设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。

（文章来源：中国经济网）