人工智能与工业深度融合是必由之路
两会期间,全国政协委员、交通运输部科学研究院副院长王先进提出,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的发展空间。他认为可以从以下四大关键点入手:

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。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。
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。

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,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。
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