中化新网讯 近日，易观分析发布《中国制造业人工智能行业应用发展图谱2023》，详细分析了中国制造业人工智能(AI)应用的现状、面临的挑战以及未来发展趋势。

　　报告指出，2022年，我国数字经济规模首次突破50万亿元，制造业数字经济渗透率提升至24%，但与发达国家相比，行业数字经济渗透率仍存在差距，面临高端制造回流、中低端制造转移等多重压力，需以并行模式融合网络化、数字化与智能化手段进行升级。

　　报告指出，人工智能在推动制造行业数智化转型过程中发挥着核心价值作用。一是通过自动化提高生产和运营效率，通过数据分析与建模，发现质量缺陷，预测潜在问题，并通过优化工艺和生产参数来提高生产质量。二是通过优化生产计划、材料以及能源使用等，提高能源使用效率，降低废品率，实现可持续发展。三是通过将人工智能引入产品研发流程，提升研发效率，缩短研发周期。

　　报告认为，以工业互联网为基础的智能工厂是AI在制造业落地实践的最佳形式。一方面，AI与工业知识的结合，能够构建各类工业机理模型，嵌入智能工厂重点领域与场景，加速协同与创新。另一方面，由于智能工厂环节多、系统复杂度高，工业AI的开发与应用，须以工业互联网为依托。通过AI在关键环节的赋能作用，智能工厂实现了生产、管理、服务的智能化，推动了产业模式向服务型制造转变，助力制造业实现数字化端到端集成，促进协作与资源共享。

　　报告指出了制造行业AI应用面临的三大挑战。首先是模型应用可靠性挑战。工业领域，尤其是生产制造流程，安全、可靠和稳定至关重要，这对AI模型，包括大模型提出了更高要求。其次是应用成本挑战。从大模型驱动的AI应用方面，通用大模型的成本难以被客户接受，算力成本居高不下，降低应用成本成为行业所需。再次是行业Knowhow与数据资源挑战。与其他行业不同，工业场景相对来说数据样本量较小，AI训练相对困难，需要制造企业强化自身数据积累与沉淀，从而提升AI应用现实可行性。

　　报告预测，未来工业级场景需求升级，将带动计算机视觉、工业知识图谱、工业数字孪生等关键技术向多元化场景纵深发展。同时，AI与工业大数据双向驱动，将全面释放价值，成为智能制造升级关键推动力。

　　近日，山西（太原）数字经济场景创新中心正式启用。这是全国第一家政府引导、民营企业投资运营、社会化参与的场景创新中心。

　　7月30日，2024中国国际大数据产业博览会新闻发布会在北京举行。会上，国家数据局副局长沈竹林用“五个新”概括了数字经济取得新的进展和成绩。

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