中国经济网络保留的所有权利 中国经济网络新媒体矩阵 在线音频 - 视觉节目许可证（0107190）（北京ICP040090） 目前，人工智能正在从技术的概念转变为行业的实施，这成为修复全球竞争场景的主要力量。面对吹哨的聪明时期，我们如何获得实现新工业变革的转型和升级的机会？在最近举行的2025年全国新质量生产力和智能行业发展会议上，许多专家和学者提出了建议，并探索了在智能时期升级该行业的新途径。边境技术促进了深刻的变化。科学和技术和工业变革的革命的新革命正在以前所未有的速度和宽度来开发全球生产力模式。中国自动机董事长杨·孟菲（Yang Mengfei）ION空间技术研究所的离子协会和研究人员，关于切割技术的突破，例如人工智能，大数据，区块链，生物技术和新能源，促进了劳动方法，组织形式，组织形式的深刻变化。作为现代发展的主要基础，自动化技术与经济和社会发展以及国家战略需求深入融合，这正成为鼓励发展新生产力质量的主要机器，并继续否认升级行业，技术变革和社会发展方面的强大动力。政府的报告今年建议继续促进“人工智能 +”行动，更好地将数字技术与制造和市场福利的好处相结合，支持大型模型的广泛应用，并大力开发新一代的智能终端，例如智能连接的新车S，人造手机，计算机，计算机以及计算机，电脑手机和计算机，智能机器人以及智能人工设备。扩展大规模5G应用程序，加速工业互联网的创新开发，优化国家计算资源布局，并在数字集群行业开发集群。 “作为科学和技术革命和工业变革的新革命的主要力量，人工智能不仅是发展新生产率的Mahpet机器，而且是加速制造生产力的重要支持。在数千个行业中，制造是实施人工智能产品的重要场所。工业软件，过程设计和其他领域。在工业制造和制造业中智能可以用于产品质量监控，工业代码生成，工业机器人控制，产品包装等领域。在工业运营和管理中，人工智能可用于原材料提取，智能生产和制造制造，仓库和物流，供应链管理等领域；在工业产品服务中，人工智能可用于智能营销，CU Servicestomer和智能产品等领域。该行业达成了共识，即人工智能增强新工业化的能力是实现高质量制造开发的重要途径之一。最近，工业和信息技术部进行了特殊研究和扩展促进智能行业的发展并赋予新的工业化，强调需要系统地计划并协调促进战略，计划，政策，标准等中的任务的实施。抓住机会开发“庞大的大脑”，如何占用人工智能的基本战略机会来加速工业应用并加速人工智能和制造业的深层整合和发展？ Qian Feng认为，加速工业压纹智能系统的建设，尤其是“工业大脑”变化并升级传统制造。工业链和供应链价值链的优化，生产因素的创新分配，制造过程的实时和精确调节，智能NT控制安全，环境保护操作和维护以及新材料和新产品的智能设计，以确保在制造工艺，绿色和低碳生产，高价值和高端产品中极大地利用资源和能源，并最大程度地利用工业链的链条。 “它将为新一代智能制造和数字化转型提供高质量的技术供应，为发展新的生产力质量，并将新的动力注入新的工业化，为新的工业化提供了主要的驱动力。”冯冯说。为了应对我国家“工业”建筑中主要关键技术的当前问题，人工智能的支持和动机不足以增强制造业能力，以及需要加强机制和人才培训的统治，行业专家也提供了理解问题的想法。首先，专注于破坏BAS的工业需求基本的IC技术，并结合了“工业大脑”的高质量技术供应。我们必须加速基本技术（例如工业软件和工业操作系统）的研究和开发，促进和变化工业元，区块链和隐私计算等技术的整合和变化，并改善第一（集合），第一批次，第一批次和第一版的应用政策；促进人工智能的一般技术与工业机制，知识和情况的结合，并加速您的关键工业技术的研究和开发，例如，诸如半可抑制的FPGA芯片，高兼容性编译器，培训和推理框架；加快在主要行业中创建“工业数据空间”，并促进工业数据的流通和共享。使用工业元，人工智能和对象互联网以及其他技术OGIES实时获取工业数据并创建高质量的工业语料库。其次，专注于主要行业的转型和升级，并开发出由人工智能赋予能力的智能“工业大脑”。我们必须加快建立野外模型的创建，该模型结合了制造业和专家，使用人工智能令人不安的创新（例如Deptseek）赋予Pang -g -g -g -foring and Flow Business的能力，并指导工业领域的情报变化的迅速转变；获取大型设备更新和转型的机会，以加速在设备，生产线，车间，工厂，工厂，商业，行业等上运行的“工业大脑”的构建。给我国家的制造类别的全部效果，增强技术的增强，增强技术的增强，增强链条，增强平台和生态增强，并加强生态增强。，并扩大智能制造的深度和程度。此外，必须加强政策保证和机制，以支持工业中的科学和技术变革与创新与“工业大脑”的深入整合。建议建立一个主要的物种项目，用于现代技术和“大脑工业”的应用，以促进制造业务的“链”。加入人工智能和制造业，国家技术创新中心，大学和学院等国家实验室的国家实验室，以建立创新财团；促进“工业大脑”技术框架，算法模型，服装工具等的开源源，并创建一个应用程序生态系统；大学指南建立人工智能和制造的跨学科学科，增强工业智能的才华横溢的化合物的种植，这是一种D创建公共服务平台，例如工业情报变化，应用，测试和技术验证的启动。构成AI技术应用程序挑战的专家已经被教导，制造业仍然面临着人工智能技术的应用挑战，包括一些空间数据样本，难以开发可信赖的数据以及系统独立发展的系统。有必要包括基于一般大型模型的过程，设备和知识机制的有机组合，并将知识和技术完全整合到专业和垂直领域中，以生成“包括专业和专家在内的大型模型”。 “在Big Model的人工技术的开发中，许多家庭和外国研究机构开始进行大型模型的模型和电源计算竞赛，这引发了学术界对TH的批判性思维E当前发展人工智能的路径。 “南中国中国技术大学教授陈·朱隆（Chen Junlong）表示，一方面，大型模型的研究和应用在很大程度上取决于外国领导的高绩效计算生态系统，并且难以控制大型模型的独立安全性；在大多数工业中，大型模型在大多数工业中的使用与智能相比，较高的模型不需要成比例的，而是依赖于人工的发展。能源供应和能源已成为防止人工智能技术突破的主要瓶颈和最终边界，中国自动化协会副主席张成奇（Zhang Chenghui）兼山东大学教授总结中国在大量新能源的过程中发展的ND技术成就，并提出了新的理论和新的理论参考和新的理论参考和对大规模的新能源的改进，以及声称大型计算机组合的新范式是深层集成深度整合新帕拉迪奇的深度整合的深度整合。电力智能电力电力 - 能源系统，以促进电力系统的升级和数字化转换。中国经济网络版权中国经济网络新媒体矩阵网络视听计划许可证（0107190）（北京ICP0400
