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加快推進(jìn)“人工智能+中小企業(yè)” 貫通實(shí)數(shù)融合“最后一公里”
2025/3/18 9:05:46 來源:人民郵電報(bào) 【字體:大 中 小】【收藏本頁】【打印】【關(guān)閉】
核心提示:通過引入傳感器、智能機(jī)器人等硬件設(shè)備,精密設(shè)備生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)了對生產(chǎn)過程中數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、存儲和分析,生產(chǎn)線效率從原來的40%提升到如今的90%; 利用“一物一碼”技術(shù),將生產(chǎn)通過引入傳感器、智能機(jī)器人等硬件設(shè)備,精密設(shè)備生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)了對生產(chǎn)過程中數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、存儲和分析,生產(chǎn)線效率從原來的40%提升到如今的90%;
利用“一物一碼”技術(shù),將生產(chǎn)和銷售全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)記錄于區(qū)塊鏈,實(shí)現(xiàn)對倉庫產(chǎn)品的實(shí)時(shí)可視化管理,庫存周轉(zhuǎn)率得到大幅提升,生產(chǎn)準(zhǔn)備提前期縮短了20分鐘……
這是中小企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)降本增效的真實(shí)寫照,近年來我國中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快推進(jìn)。
當(dāng)前,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快從消費(fèi)端向制造端拓展延伸,企業(yè)數(shù)字化探索逐步從大型龍頭企業(yè)向中小企業(yè)示范傳導(dǎo),日前,中國信息通信研究院發(fā)布了《專精特新中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究報(bào)告》(以下簡稱《報(bào)告》),《報(bào)告》指出,全國中小微企業(yè)上云率超過30%,中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型順應(yīng)工業(yè)經(jīng)濟(jì)進(jìn)階和數(shù)字經(jīng)濟(jì)演進(jìn)規(guī)律,也支撐和推動(dòng)著制造業(yè)升級模式和企業(yè)發(fā)展形態(tài)的關(guān)鍵性變革。
《報(bào)告》顯示,從總量規(guī)模看,一大批在基礎(chǔ)軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、分布式數(shù)據(jù)庫等數(shù)智領(lǐng)域突破技術(shù)瓶頸的專精特新中小企業(yè)脫穎而出,專精特新“小巨人”企業(yè)分布在計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)的企業(yè)數(shù)量最多,占比超過14%。
從人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)數(shù)量看,我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)超4700家,覆蓋從基礎(chǔ)層、框架層、模型層到應(yīng)用層的完整產(chǎn)業(yè)體系。專精特新“小巨人”企業(yè)中,屬于人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)量占比約為8%;專利數(shù)量上,國家知識產(chǎn)權(quán)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,截至2023年底,我國人工智能發(fā)明專利有效量達(dá)到37.8萬件,同比增速超40%。
從人工智能賦能企業(yè)發(fā)展的技術(shù)趨勢看,智能技術(shù)與工業(yè)知識融合加深,人工智能在企業(yè)端的應(yīng)用從由語音識別、視覺識別,向數(shù)據(jù)建模優(yōu)化與知識推理決策延伸,加速演變?yōu)樘岣咂髽I(yè)全要素生產(chǎn)率的新工具;應(yīng)用場景上,從生產(chǎn)制造、運(yùn)維服務(wù)等過程走向全價(jià)值鏈系統(tǒng)優(yōu)化,涌現(xiàn)出智能預(yù)測性維護(hù)、智能立體倉儲等應(yīng)用場景。加快推進(jìn)“人工智能+中小企業(yè)”,推動(dòng)人工智能在中小企業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用和深度賦能,勢必將轉(zhuǎn)化為促進(jìn)生產(chǎn)力持續(xù)躍升的新引擎。
《報(bào)告》指出,受訪企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)的四大場景是設(shè)備健康管理、智能分揀、供應(yīng)鏈優(yōu)化和基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測,占比分別是37.2%、36.0%、32.9%和29.9%。分規(guī)模看,微型企業(yè)采用最廣泛的AI技術(shù)是圖像識別,主要用于“智能分揀”場景;小型企業(yè)和中型企業(yè)采用最廣泛的技術(shù)是數(shù)據(jù)可視化,主要應(yīng)用場景分別是“設(shè)備健康管理”和“供應(yīng)鏈優(yōu)化”。分行業(yè)看,AI在裝備制造業(yè)集中應(yīng)用于智能調(diào)度、設(shè)備運(yùn)維,AI在消費(fèi)品行業(yè)多應(yīng)用于智能化營銷管理,AI在原材料行業(yè)集中應(yīng)用于生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化和過程模擬仿真,AI在電子信息行業(yè)更多運(yùn)用于精密元器件的視覺質(zhì)檢。
《報(bào)告》指出,中小企業(yè)不僅是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求者、受益者,也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的供給者、貢獻(xiàn)者,是貫通實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合“最后一公里”的關(guān)鍵主體。
因此,在遵循中小企業(yè)一般成長和轉(zhuǎn)型規(guī)律的基礎(chǔ)上,要聚焦中小企業(yè)關(guān)心的營收、成本、質(zhì)量等訴求,以解決轉(zhuǎn)型過程中最基礎(chǔ)問題為靶向,加快人工智能新技術(shù)突破和數(shù)據(jù)新要素驅(qū)動(dòng),全域、全鏈、全環(huán)節(jié)提升中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的層次和水平。首先要在激發(fā)轉(zhuǎn)型內(nèi)生需求上下功夫,加大財(cái)稅支持,謀劃專項(xiàng)支持專精特新中小企業(yè)數(shù)智改造、設(shè)備更新升級,探索企業(yè)數(shù)字化投入享受研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除的可能性和可行性,適時(shí)出臺可操作的細(xì)則指引。其次,要在探索轉(zhuǎn)型路徑模式上樹標(biāo)桿,選樹示范標(biāo)桿,打造若干轉(zhuǎn)型效果突出、投入產(chǎn)出比高的專精特新中小企業(yè)轉(zhuǎn)型樣本,消除同行業(yè)中小企業(yè)對前期高昂投資和后續(xù)不確定經(jīng)濟(jì)回報(bào)的疑慮。
此外,要在提升轉(zhuǎn)型服務(wù)水平上出實(shí)招,以提升供需適配度為導(dǎo)向,開發(fā)更多的“輕應(yīng)用”“微服務(wù)”,加大對云化軟件工具研發(fā)的支持力度,推動(dòng)訂閱式服務(wù)規(guī)模性普及。鼓勵(lì)地方分別面向單個(gè)細(xì)分行業(yè)創(chuàng)建供需適配庫,聚焦集成、行業(yè)、場景三個(gè)類別,有針對性地培育和壯大一批診斷咨詢服務(wù)商、集成方案提供商、專業(yè)軟件服務(wù)商,征選和推廣一批復(fù)用率高、適應(yīng)性強(qiáng)的工業(yè)APP,打造“資源池”“工具箱”“檔案庫”。
隨著人工智能的發(fā)展,更要在人工智能上求突破。《報(bào)告》提出,要開展“人工智能+中小企業(yè)”行動(dòng),夯實(shí)普惠算力、生成式模型、行業(yè)高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集等技術(shù)底座,推動(dòng)通用大模型與面向工業(yè)場景的垂直小模型相協(xié)同、相融合,加快AI應(yīng)用提速和創(chuàng)新賦能優(yōu)質(zhì)企業(yè)。(辛通)
轉(zhuǎn)自:人民郵電報(bào)
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