人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。前不久召开的中共中央政治局常务委员会会议强调，加快传统基础设施和5G、人工智能等新型基础设施建设。今年的《政府工作报告》提出，发展工业互联网，推进智能制造，培育新兴产业集群。 近年来，天津市紧抓人工智能产业发展机遇，“以会兴业”，通过举行三届世界智能大会，加快谋划“大智能”战略布局，推动一大批项目落地，发力人工智能新蓝海。 云端之上的人工智能业界盛会即将再次启幕。由国家发展改革委等八部门联合天津市政府共同主办的第四届世界智能大会云上峰会将于6月24日在天津举行。最新科技成果、业界领军者等将齐聚峰会，开展“头脑风暴”，助推人工智能产业破浪前行。 在首届世界智能大会上，天津市就出台了关于大力发展智能科技产业推动智能经济发展建设智能社会的实施意见、加快推进智能科技产业发展总体行动计划以及智能制造、智能农业等十大专项行动计划，形成了“1+10”的方案体系。 几年来，一大批人工智能项目加速落地津门。天津市工信局总经济师周胜昔介绍，自2017年以来，三届世界智能大会共签署200项合作协议，累计投资额2610亿元，智能大会“以会兴业”的成效正在显现。 会把脉的诊断仪、会游泳的电子鱼、会跳舞的机器人、会耕种的插秧机……历届智能大会上的科技产品，正融入人们的生活。在天津大学医学部实验室内，借助“脑语者”芯片，志愿者的肢体在人工神经康复机器人的指挥下随“心”所动。“‘脑语者’芯片是在第三届世界智能大会上发布的，我们正在加快芯片的研发应用，未来它将成为瘫痪病人的福音。”天津大学医学部助理教授陈龙告诉经济日报记者。 在第二届世界智能大会上，紫光云“牵手”天津，将全国总部落户天津滨海高新区。如今，这个总投资120亿元的总部项目已涵盖研发中心、中心节点等核心板块，正积极参与天津“城市大脑”建设。“世界智能大会对于推动新一代信息技术的研究和应用有着积极意义。相信紫光在智慧城市、智能安防等领域的技术产品，将更加广泛地服务于天津。”紫光集团董事长兼首席执行官赵伟国表示。目前，天津滨海新区和紫光云已成功打造出“1+4+N”新型智慧城市体系，实现了“大数据一张图感知城市”“大平台一张网惠及民生”和“大运营一条链服务产业”。 “通过智能大会平台，我们还引入了TCL北方总部、国美智能、科大讯飞、中电科新材料园、海尔工业互联网平台、京东智慧物流研发制造基地等项目落户天津。他们的壮大发展，正成为天津智能制造的新亮点。”天津市工信局局长尹继辉说。在智能大会平台的促进下，目前天津市智能制造企业数量已占规模以上工业总数的20%。 配合智能项目落地，天津专门设立了百亿元智能制造专项资金，对制造业进行全要素、全流程、全产业链、全生命周期赋能升级。两年来，天津共支持了4批911个智能化改造项目，安排财政资金36.2亿元，打造高质量、多领域的智能工厂、数字化车间，推动产业转型升级。截至2019年底，天津已建设了60家智能工厂和100个数字化车间。 视觉检测、传感器、自动检测系统……在天津武清，来自丹麦的跨国工业集团──丹佛斯的天津商用压缩机工厂内，智能设备齐全。两年来，丹佛斯天津商用压缩机工厂已获得300余万元智能制造专项支持，全部用于购置自动化设备。丹佛斯中国区副总裁施俊表示，“借助智能化设备，我们的研发周期可以缩短一半。两年来，生产效率提升30%，产品不合格率下降57%”。 目前，天津市在智能制造、智慧城市、智慧教育、智慧医疗、智慧媒体等垂直行业的应用发展已形成80个5G应用场景。“我们将继续吸引更多优质项目落户天津，推动5G应用与产业发展，加快打造全国一流5G城市和智能制造新高地。”尹继辉说。
全国政协委员、中联重科(行情000157,诊股)(港股01157)董事长詹纯新在今年两会上提出建议，要大力支持工业人工智能和企业基础研究平台发展。 支持人工智能在工业产线上应用 人工智能是近年来两会热议话题之一。目前人工智能在消费和服务领域得到广泛应用，一批创新活跃、特色鲜明的企业加速成长，新模式、新业态不断涌现，整体呈现蓬勃发展态势。我国人工智能与工业领域的融合相对滞后，面临着起步较晚、基础较薄弱、难度较大等困难，工业领域和产品中的人工智能研发应用较有限，一定程度上影响了我国工业提质升级。 詹纯新认为，每一次科技革命只有与工业制造深度结合，推动制造模式和生产组织方式的根本性变革，才能带动生产力的飞跃。人工智能的战略性地位和头雁效应，更应体现在与工业制造的深度融合上，由此推动产线、车间、企业的根本性变革，重塑生产运营、产品服务、组织流程等业务场景，打造创新业态。 詹纯新建议，应高度重视人工智能与工业的深度融合，加大力度推动人工智能在工业产线和产品中的应用。 推动企业基础研究平台建设 詹纯新表示，提升企业技术创新能力，强化企业技术创新主体地位，是科技强国的核心任务之一。近年来，中国企业技术创新的主体地位更加突出，工业体系进一步完善，技术水平突飞猛进，取得了举世瞩目的成就。但今年以来，疫情对海外供应链造成了一定影响，反映出基础研究领域尤其是企业基础研究难以满足产业发展需求的现状。 詹纯新认为，企业技术创新亟需基础研究成果的支撑。当前一些龙头企业已经处于全球行业的第一阵营，技术创新进入“无人区”。要进一步创新突破，就必须加大投入做好基础研究，用原创性、根本性的基础研究成果支撑应用技术创新。 他建议，应加大对企业国家重点实验室的支持力度，进一步提升企业技术创新的主体地位，促进创新要素向企业集聚，增强企业创新能力，为实施创新驱动发展战略、建设创新型国家提供有力支撑。 相关专题：聚焦2020年全国两会财经报道
5月22日消息，全国政协委员、交通运输部科学研究院副院长王先进表示，在今年两会上，他将提交关于推动人工智能与工业制造深度融合的思考建议，从人工智能与实体经济的深度融合发展的角度建言献策，以加快我国智能经济形态的构建，引领传统产业进行数字化转型。 王先进在这份名为《关于推动人工智能与工业制造深度融合的思考建议》的提案中指出，工业作为我国实体经济发展的重要支撑，正面临巨大的转型升级考验。推动人工智能与工业融合发展，一方面有助于应对我国人口红利消失的影响，提升工业生产效率和产业竞争力，优化我国经济结构，提升产业竞争力，实现高质量发展，另一方面也有助于应对突发公共卫生事件对生产制造的影响，增强我国经济韧性。 全国政协委员、交通运输部科学研究院副院长王先进 趋势：AI与工业深入融合是现代工业发展必由之路 “人工智能作为引领未来的前瞻性、战略性技术，已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。”在王先进看来，近年来，我国不断加快构建工业互联网，多层次系统化平台体系初步形成，应用持续深化，从局部突破走向垂直深耕，“总体上来看，人工智能与工业的融合成效初显，但与美德日等先进国家还存在明显差距，并且人工智能与工业领域细分子行业融合度差异较大。” 他认为，我国工业正处在智能化升级的重要阶段，以复杂机械装备仿真设计、制造工艺优化、产品质量（瑕疵）检测、智能仓储物流、能耗管控、安全管理等应用场景为切入点，推动人工智能与工业深度融合，既是现代工业发展的必然趋势，也为人工智能带来更为广阔发展的空间。 人工智能与生产制造融合，对生产质量与效率的提高是显而易见的。以德国海德堡的ABB公司智能工厂为例，该工厂部署了7种智能机器人(行情300024,诊股)，能够根据前序工段特点自动调整工作模式，确保工厂始终处于最佳状态，最终使工厂生产效率提升了3%，产品种类也增加了3倍。 同时，基于AI的智能在线检测技术还能提高产品检测速度及质量，减少因漏检、误检所引起的损失。如旷视为某摄像头模组企业提供的智能质检解决方案实现了产品的在线实时检测，能够及时发现产品划伤、折痕、油污、破损等缺陷，缺陷检测率同比提高90%，降低85%以上人工成本，整体维护成本降低10%。 挑战：人工智能关键基础共性技术亟待突破 但在实际操作中，人工智能与工业深度融合的问题和挑战也仍然面临不少的问题和挑战，主要表现在：人工智能关键基础共性技术亟待突破、成功应用案例示范效应不明显、企业人工智能技术应用缺乏风险分担机制、产业链上下游各环节缺乏协同、工业企业数字化基础依然薄弱。 “比如说，在人工智能关键基础共性技术层面，我国缺乏完善的主流框架的人工智能基础平台，大部分人工智能企业依托谷歌、脸书等国际巨头开发框架开发中下游应用，对外部基础技术依赖度高。”他分析认为，“AI+工业”的组合，在诸多工业细分领域也没有适合切入的应用场景，而现有成功案例多集中在超大型企业，对中小企业缺乏示范推广效应，“更为致命的是，智能化改造项目平均需要约3.5年时间，投资超过9000万元，这无疑加大了工业企业的经营风险。” 从产业链及行业的角度来看，产业链上下游协同不顺畅、端到端解决方案能力不足、生产系统数字化率低、工业企业数据不规范等问题，也进一步制约着人工智能与工业的深度融合。 对此，王先进表示，人工智能在工业细分领域的应用差异化特征显著，只有通过搭建通用型人工智能操作深度学习开发框架，实现场景化算法的快速构建，才能快速响应企业差异化需求，降低人工智能应用开发成本和部署成本。因此，构建深度学习框架级开发能力，也成为人工智能与工业加速融合的必要条件。 值得庆幸的是，在一批国内优秀的人工智能企业的不懈努力下，以MegEngine（天元）、PaddlePaddle（飞桨）、Jittor（计图）、MindSpore等代表的国产深度学习框架的开源，也为我国人工智能与工业加速融合提供了弯道超车的机会。“如旷视于今年3月正式发布新一代AI生产力平台Brain++，并开源其核心框架天元（MegEngine），其中天元也是国内唯一自主研发并全员使用的深度学习框架，可针对不同垂直领域的碎片化需求定制丰富的算法组合，以更少的人力和更短的时间开发出各种新算法，为产业智能解决方案规模化落地提供技术保障。” 建言：四大核心关键点加速“AI+工业”深度融合 如何推动人工智能与工业的深度融合？王先进在建议中认为可以从以下四大核心关键点入手： 支持自主框架，夯实核心技术能力 在基础技术研发方面，要继续支持以旷视、百度、华为等重点企业进一步提升自主研发人工智能开发框架以及芯片的应用广度和深度，减少对国外开源框架和GPU芯片的依赖，同时在工业领域推广应用自主研发的深度学习框架和芯片，提高工业生产安全性。 同时，还应加快推动国内人工智能行业标准体系建设，探索成立开源基金，这不但能够积极引导国际人工智能标准发展方向，不断提升我国人工智能技术标准化水平和国际影响力，还能加快构建自主开源生态。 推进融合应用，提升实体经济效率 在推进人工智能应用示范方面，重点针对智能产品与装备、智能工厂与产线、智能管理与服务、智能供应链与物流、智能监控与决策等领域梳理需求，定项支持加速解决方案落地，遴选典型案例示范推广。同时，打造深度融合标志性产品、平台和解决方案。 在政策扶持方面，鼓励人工智能“应用先导区”和“创新发展试验区”对人工智能创新应用的支持，探索设立地方专项资金支持工业人工智能创新应用。建议相关部门能够为典型行业、典型企业提供专项资金支持，加速行业示范人工智能应用项目的落地，同时加大对已落地案例的推广，更好地发挥成功示范效应。 鼓励产业协同，打造产业生态体系 支持人工智能产业联盟和人工智能与工业融合发展相关联盟、工作委员会，积极开展行业和跨行业交流合作，推动产业链上下游协同和跨行业协同创新。同时鼓励产业园区搭建跨行业交流平台，推动工业互联网平台集成商与人工智能技术提供商加强合作，加强工业企业与人工智能企业交流合作，实现工业互联网平台与人工智能应用集成。 破除行业壁垒，打造融合发展环境 要优化数据治理规则，推动行业间数据流通，建立可执行度高的数据监管条例，为人工智能应用研发和应用提供充分的数据资源和环境支持。构建智能化信息基础设施，加快建设下一代互联网、5G通信网、工业互联网、超算中心等信息基础设施，形成适应智能经济、智能社会需要的基础设施体系，降低行业融合成本。推进智能制造标准体系建设建设，优先针对智能工业机器人、工业物联网发展和应用需求，推动相关接口标准化。
吴清：在人工智能领域将设立上海人工智能产业投资基金
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