明白：打造新质生产力，“AI+工业”应该怎么“加”

在信息化和智能化浪潮的推动下，AI正成为推动经济社会发展的重要动力。今年的工作报告明确指出，要开展“人工智能+”行动，深入推动AI与制造业的融合，打造新质生产力，引领制造业现质量变革、效率变革和动力变革。SIP中继的相关知识也可以到网站具体了解一下，有专业的客服人员为您全面解读，相信会有一个好的合作！https://www.siptrunk.cn/

围绕高端化、智能化、绿色化发展方向，如何将AI深入赋能制造业各领域各环节格创东智认为，AI与工业的融合不仅仅是简单的技术叠加，更是要在工业生产的全流程中现智能化升级，现数据的全面采集、分析和应用。



首先，AI与工业的融合要精准把握需求，因地制宜。制造业企业作为市场的主体，其需求和痛点是AI+工业融合的出发点。不同行业、规模的企业面临的问题和需求各异，应结合际情况，采用个性化解决方案，包括为企业提供智能化改造的咨询、规划、施和运营等全方位服务，帮助企业现数智化升级，培育新质生产力。

而在推进AI在生产全流程的应用创新方面，也需要紧密结合工业生产场景的际需求，探索AI在产品设计、生产制造、质量控制、能碳管控等各个环节的应用。通过智能化改造，现自动化、智能化 ，提升生产效率、降低成本、提高产品质量。

以生产和质量控制为例，传统生产方式往往依赖于人工操作和经验判断，存在着生产效率低下、质量不稳定等问题。通过AI+工业场景的融合应用，可以通过对生产数据的收集和分析，及时发现潜在问题并进行预警，确保产品质量的稳定性和一致性。这种数据驱动的决策方式，使得企业在面对市场变化时能够迅速作出反应，有效应对各种挑战。再比如，针对工业场景能碳的际需求，也可以利用AI算法驱动，从制造业工厂的能源输入、能源消耗、碳排放大维度，帮助企业打造面向全生命周期，覆盖所有能源及排放场景的智能化管控平台。



此外，释放数据价值也是强化AI与工业融合的重要部分。数据是AI应用的核心资源，只有充分利用工业数据，促进数据要素流通，才能为AI应用提供充足的“数据土壤”，这就要求打破数据孤岛，促进工业数据在不同企业、不同部门之间的流通与共享。同时，还需要加强数据治理，保障数据安全，确保数据要素在合法合规的前提下得到充分利用。通过数据驱动的方式，现工业生产的智能化决策和优化，提升企业的竞争力和创新能力。

比较后，AI与工业的融合不仅需要先进的技术支持，还需要相应的人才和生态支撑。当前，市场上对既懂AI又懂工业的复合型人才需求迫切。这些人才需要具备深厚的AI技术功底，同时又要对工业制造流程有深入的了解。因此，加强人才培养和引进，构建完善的人才体系，是推动“AI+工业”融合的关键一环。



作为以AI赋能的工业智能解决方案提供商，格创东智将坚定“AI”的创业战略举措，用AI重构工业智能解决方案，推动新质生产力在半导体、新能源等先进制造业的应用落地，促进生产、品质、能源等领域的智能化变革，打造高质量发展“新引擎”。