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久治县(下辖2个街道、8个镇、8个乡









市辖区(下辖3个街道、6个镇)







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市辖区(_3D49.53.17、乔庄镇、_XT10.744)、河西乡、羊坪彝族乡、小曹娥镇、段屋乡) 西狼村,大田村,柳树洼村,滨江花园社区,陶山村,长兴社区,窄口,港胡村,六台村石黄村,乌兰额日格嘎查,熊家湖,聂家,下洛甫关兴社区,大海社区,巫门村

  南京6月10日电 题:聚焦推进“人工智能+”行动 农工党中央开展2025年度重点考察调研

  作者 范宇斌 钟升 张杨彬

  中央经济工作会议把“以科技创新引领新质生产力发展”作为2025年经济工作的重点任务之一,提出开展“人工智能+”行动。制造业是立国之本、强国之基,人工智能的快速发展为制造业转型升级提供了重要机遇。

  受中共中央委托,农工党中央主席何维率调研组围绕“推进‘人工智能+’行动,加快制造业数字化转型”主题,近日在上海、江苏两地开展2025年度重点考察调研。中共中央统战部、国家发展改革委、工业和信息化部等部门或直属事业单位有关同志及相关专家参加调研。

  如何以人工智能赋能传统产业?

  随着人工智能技术加速迭代,迎来爆发式发展,上海、江苏等地制造业数字化指数在全国排在前列,正加大探索力度,在人工智能赋能制造业发展方面精准发力,产生示范效应。

  调研组参观中远海运集团时了解到,作为全球领先的综合性航运物流企业,中远海运集团锚定数智赋能、绿色低碳两个赛道,打造全球绿色数智化综合物流供应链服务生态,运力规模、货物运输量、营业收入连续四年排名行业世界第一。

  传统制造业在全部制造业中比重高,是支撑国民经济发展和满足人民生活需要的重要基础。调研组建议,充分发挥人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,宜坚持通用大模型、垂直大模型、专用小模型协同发展,算力、算法、数据三大要素科学布局,扎实推动科技创新和产业创新深度融合,加快推进人工智能赋能传统制造改造升级。

农工党中央主席何维近日率调研组赴上海开展重点考察调研。图为调研组考察中远海运集团。 汤彦俊 摄

  如何以人工智能催生新产品、新业态?

  人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正深刻改变人类生产生活方式,新产品、新业态不断涌现,含“智”量不断提高。

  在迪必尔生物工程(上海)有限公司,调研组了解到,公司专注于微小型平行反应器及自动化解决方案的研发,并整合了智能数据管理云平台,实现了从“高通量筛选”到“高通量工艺开发”的重要转变。

  星逻智能科技(苏州)有限公司的光伏面板清洁机器人可代替人力长时间低效率的清洗作业,将光伏场站发电效率提升10%至30%。调研组详细询问无人机自动投放回收系统原理,组内相关领域专家与企业负责人探讨后,对可拓展的应用领域提出了建议。

  在专注大模型对话式人工智能的苏州思必驰科技股份有限公司,调研组成员坐上智能汽车体验智能人机交互,还现场测试了语音识别、语言转化技术。调研组还走进南京硅基智能科技有限公司,向有关负责人了解AI数字人技术应用情况、用户信息安全保护、深度伪造防范等问题。

  调研组建议,突出应用导向,根据不同行业特点和发展阶段,加强人工智能和底层数字技术的自主创新能力。尤其是中小微企业可发挥中国海量数据和丰富应用场景的优势,把握人工智能的发展方向和路径,让数字经济与实体经济深度融合,不断催生新模式、新业态、新场景。

农工党中央主席何维近日率调研组赴江苏开展重点考察调研。图为调研组考察星逻智能科技(苏州)有限公司。 钟升 摄

  如何以人工智能带动,形成有区域优势的新质生产力?

  我国数据资源丰富,产业体系完备,市场空间巨大,发展人工智能前景广阔,上海、江苏等作为人工智能高地,在赋能制造业方面已形成一定优势。

  清陶(昆山)能源发展有限公司源自清华大学的创新成果,目前已发展为国内固态锂电池产业化领跑者之一。调研组了解该公司利用人工智能在仿真计算研发、工艺智能制造、电池健康安全管理等方面的应用情况,通过人工智能仿真实验,研发效率提升了100%,实验数量减少了30%。

  在上海脑科学与类脑研究中心,调研组了解到,研究中心组建长三角脑科学与类脑智能技术相关团队,打造了技术支撑和研发共享平台;同时不断发挥新型研发机构作用,设立长三角地区脑科学与智能技术的研究网络,实现高水平研究创新资源协同互补。

  目前,人工智能赋能制造业存在“两端快、中间慢”特征,即产业链两端的研发设计、运营服务等环节落地相对较快,生产制造等中间环节相对较慢。调研组认为,推动制造业数字化转型是一项复杂的系统工程,抓住人工智能黄金发展期,构建涵盖制度、技术、基础设施、场景、人才、安全等全方位保障体系。构建企业主导的产学研用协同创新体系,助力传统制造改造升级。

  调研期间,还组织召开专题调研座谈会。有关部门介绍了当地人工智能相关创新成果及经验,并提出“‘AI+制造’基础能力有待加强”“‘AI+制造’人才存在结构性矛盾”“高质量行业语料库匮乏”等问题。调研组仔细记录,表示将充分研讨、梳理此次调研成果,形成报告,从政策层面探寻破解之道。

  “推动制造业数字化转型,要尊重规律,把握节奏,因地制宜,分类、分层逐步推进。”调研组建议,研究人类智能促进人工智能发展,坚持大模型研发应用通专结合,稳步推进传统制造产业转型升级,积极培育战略性新兴产业,前瞻布局未来产业,推动我国制造业实现高质量发展。(完)

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