人工智能赋能新型工业化：典型应用案例征集
元描述： 工业和信息化部发布人工智能赋能新型工业化典型应用案例征集通知，涵盖技术底座、行业应用、装备产品、支撑保障四大领域，旨在寻找能够体现人工智能技术对产业发展的支撑作用，具备创新性和推广价值的典型应用案例。
人工智能赋能新型工业化：开启产业智能化新时代
近年来，人工智能技术蓬勃发展，深刻改变着人类社会生活，也为传统产业转型升级带来了新的机遇。人工智能赋能新型工业化，是推动工业经济高质量发展的重要引擎，也是构建现代化产业体系的关键环节。为了更好地推动人工智能技术在工业领域的应用，促进产业智能化发展，工业和信息化部发起了“人工智能赋能新型工业化典型应用案例征集”活动，旨在挖掘和推广一批能够体现人工智能技术对产业发展支撑作用，具备创新性和推广价值的典型应用案例。
四大领域，全面征集：
本次征集活动涵盖“技术底座、行业应用、装备产品、支撑保障”四大领域，旨在全方位展现人工智能赋能新型工业化的典型应用场景，推动人工智能技术在工业领域的深度融合。
1. 技术底座：夯实智能化基础
技术底座类聚焦人工智能赋能新型工业化的基础设施、技术能力的供给和开放共享，面向工业领域芯片及算力底座、行业大模型、平台工具、场景模型等方向，征集能够体现技术底座对产业发展的支撑作用，具备创新性和推广价值的典型应用案例。
案例方向：
- 芯片及算力底座： 基于边缘计算、云计算等技术，构建高性能、低功耗的工业级芯片和算力平台，为人工智能应用提供强大的算力支撑。例如，面向工业视觉检测、智能控制等应用场景，开发专门的AI芯片和加速器，提升计算效率，降低能耗。
- 行业大模型： 针对不同工业领域，构建大规模预训练模型，能够快速学习和适应特定工业场景，提升模型泛化能力和应用效果。例如，针对钢铁行业，构建一个专门的大模型，学习钢铁生产工艺流程、设备运行参数等信息，用于生产优化、故障预测等场景。
- 平台工具： 开发面向工业领域的AI平台工具，提供模型训练、部署、监控、管理等全流程服务，降低人工智能应用开发门槛，加速模型迭代和应用落地。例如，开发一个基于工业数据的模型开发平台，提供数据清洗、特征工程、模型训练、评估等功能，帮助企业快速构建和部署AI模型。
- 场景模型： 针对特定工业场景，开发定制化的AI模型，解决特定问题，提高生产效率和产品质量。例如，针对汽车制造，开发一个基于机器学习的缺陷检测模型，能够快速识别产品缺陷，提高生产效率和产品质量。
2. 行业应用：赋能产业转型升级
行业应用类聚焦人工智能赋能钢铁、有色、石化、化工、建材、机械、汽车、电力装备、轻工、电子等制造业十大行业，面向研发设计、生产制造、运维服务、经营管理等关键环节和重点场景，征集具备创新性和推广价值，实现一定经济社会效益和具有示范带动作用的典型应用案例。
案例方向：
- 研发设计： 利用人工智能技术，加速产品设计、优化设计流程，提高研发效率和产品质量。例如，利用AI辅助设计软件，根据用户需求自动生成产品设计方案，并进行仿真模拟，优化设计参数，缩短产品研发周期。
- 生产制造： 利用人工智能技术，优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。例如，利用AI视觉检测系统，实时监测生产线运行状态，识别产品缺陷，并进行预警，防止次品出现。
- 运维服务： 利用人工智能技术，提高设备运行效率，延长设备使用寿命，降低运维成本。例如，利用AI预测性维护系统，分析设备运行数据，预测设备故障时间，并进行提前维护，避免设备故障停机。
- 经营管理： 利用人工智能技术，优化企业经营决策，提升企业经营效率，提高企业盈利能力。例如，利用AI数据分析平台，分析市场需求、竞争对手等信息，为企业经营决策提供依据，提高企业盈利能力。
3. 装备产品：构建智能化产品体系
装备产品类聚焦人工智能赋能新型工业化的智能产品，面向大模型、深度学习、计算机视觉、智能语音等人工智能技术赋能智能终端产品、智能高端装备、智能工业软件等领域，征集能够体现装备产品智能化发展趋势，具有一定推广价值的典型应用案例。
案例方向：
- 智能终端产品： 利用人工智能技术，开发智能化终端产品，提高产品智能化水平，提升用户体验。例如，开发智能机器人，能够自主完成生产任务，提高生产效率和产品质量。
- 智能高端装备： 利用人工智能技术，开发智能高端装备，提高装备智能化水平，提升装备性能和效率。例如，开发智能数控机床，能够根据产品设计自动调整加工参数，提高加工效率和产品质量。
- 智能工业软件： 利用人工智能技术，开发智能工业软件，提高软件智能化水平，提升软件效率和功能。例如，开发智能生产调度软件，能够根据生产需求和设备状态，自动优化生产计划，提高生产效率和资源利用率。
4. 支撑保障：完善智能化生态体系
支撑保障类聚焦人工智能赋能新型工业化的支撑要素和保障体系，面向高质量数据集、评测数据集、数据交易共享模式、测试评估体系、安全检测工具、安全保障能力等领域，征集能够体现对人工智能赋能新型工业化的支撑和保障作用，具备一定推广价值的典型应用案例。
案例方向：
- 高质量数据集： 建立高质量的工业数据标准和数据采集体系，为人工智能模型训练和应用提供高质量的数据支撑。例如，建立一个包含不同工业场景、不同类型设备、不同种类数据的工业数据集，为人工智能模型训练提供大量高质量的数据。
- 评测数据集： 建立面向工业领域的人工智能模型评测数据集，为模型评估和效果比较提供标准化参考。例如，建立一个包含不同场景、不同任务、不同指标的工业领域人工智能模型评测数据集，帮助企业评估和比较不同模型的性能，选择最优模型。
- 数据交易共享模式： 建立安全可靠的数据交易共享平台，促进工业数据流通和共享，推动产业协同发展。例如，建立一个基于区块链技术的数据交易平台，保障数据安全和隐私，促进工业数据流通和共享，推动产业协同发展。
- 测试评估体系： 建立面向工业领域的人工智能模型测试评估体系，保障人工智能模型的安全性和可靠性。例如，建立一个包含安全性测试、可靠性测试、性能测试、鲁棒性测试等内容的工业领域人工智能模型测试评估体系，保障人工智能模型的安全性和可靠性。
- 安全检测工具： 开发面向工业领域的人工智能模型安全检测工具，识别和防范人工智能模型安全风险。例如，开发一个能够识别和防范恶意代码注入、数据中毒攻击、模型窃取等安全风险的工业领域人工智能模型安全检测工具。
- 安全保障能力： 建立完善的工业领域人工智能模型安全保障体系，保障人工智能模型的安全运行和健康发展。例如，建立一个包含安全管理制度、安全技术措施、安全应急预案等内容的工业领域人工智能模型安全保障体系，保障人工智能模型的安全运行和健康发展。
总结：
人工智能赋能新型工业化是时代发展的必然趋势，也是推动工业经济高质量发展的重要引擎。本次征集活动旨在挖掘和推广一批能够体现人工智能技术对产业发展支撑作用，具备创新性和推广价值的典型应用案例。希望通过本次征集活动，能够进一步推动人工智能技术在工业领域的应用，促进产业智能化发展，推动工业经济高质量发展。
常见问题解答
1. 什么是人工智能赋能新型工业化？
人工智能赋能新型工业化是指利用人工智能技术，对传统工业进行改造升级，提高生产效率、产品质量、资源利用率，降低成本，推动工业经济高质量发展。
2. 人工智能赋能新型工业化的典型应用案例有哪些？
人工智能赋能新型工业化的典型应用案例有很多，例如，AI视觉检测系统、AI预测性维护系统、AI辅助设计软件、智能机器人、智能数控机床、智能工业软件等。
3. 人工智能赋能新型工业化对企业有哪些益处？
人工智能赋能新型工业化能够帮助企业提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量、优化经营决策、提升企业竞争力。
4. 如何参与人工智能赋能新型工业化典型应用案例征集活动？
有意参与征集活动的企业或机构，可通过工业和信息化部官网或相关网站获取征集通知，并按要求提交案例材料。
5. 征集活动时间安排是怎样的？
具体时间安排请关注工业和信息化部官网或相关网站发布的最新通知。
6. 如何联系主办方？
如有任何疑问，请与工业和信息化部相关部门联系。
结论：
人工智能赋能新型工业化是推动工业经济高质量发展的重要引擎，也是构建现代化产业体系的关键环节。本次征集活动将为人工智能赋能新型工业化发展提供有力支撑，推动人工智能技术在工业领域的深度融合，促进产业智能化发展，推动工业经济高质量发展。
