文章核心观点 - 工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在通过强化算力供给、开发行业模型、加快重点行业应用赋能等措施，系统性推动人工智能与制造业深度融合，目标是到2027年形成一批标志性成果，为人工智能发展贡献中国方案 [1][2][4] 政策目标与量化指标 - 到2027年，推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [1] - 到2027年，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] - 到2027年，培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1] - 目标是建成全球领先的开源开放生态，全面提升安全治理能力 [1] 创新筑基：夯实人工智能赋能底座 - 专项行动首位是“创新筑基”，首要任务是强化人工智能算力供给 [2] - 政策支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [2] - 将有序推进高水平智算设施布局，加快建设全国一体化算力网监测调度平台，以促进算力资源高效利用 [2] - 将开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，以提升智算资源供给能力 [2] - 支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型 [2] - 专家指出，现阶段人工智能算力和行业模型尚不能满足制造业需要，但探索将很快找到适配的行业模型 [2] AI算力与芯片行业发展趋势 - AI算力需求正驱动AI芯片行业快速发展 [3] - 以GPU为代表的逻辑芯片因超强计算能力得到迅速发展 [3] - 据预测，中国AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至2029年的13367.92亿元，2025年至2029年年均复合增长率为53.7% [3] - 华为、寒武纪、海光信息等厂商正加速AI芯片国产替代进程 [3] - AI芯片是AI大模型的底座，技术迭代与国产替代有望带来发展新机遇，AI基础设施建设将推动算力规模增长，从而带动国内AI芯片企业收入增长 [3] 赋智升级：加快重点行业应用赋能 - 专项行动第二位是“赋智升级”，明确提出加快重点行业应用赋能 [4] - 将分类制定“人工智能+制造”行业应用全景图和转型路线图，参考配套的《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》 [4] - 加快人工智能赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等制造业相关重点行业 [4] - 配套《指引》对上述五大重点行业的细分领域如何利用人工智能赋能作出了具体部署 [4] 重点行业赋能的具体部署与影响 - 对于装备制造行业，明确提出加速汽车行业全链条智能化升级，例如打造汽车大模型以自动生成车身造型、内饰布局方案，并实时仿真优化结构参数 [4] - 专家分析，优先选择这些行业是因为它们是国民经济的支柱和优势产业，中国在其中具有规模与产业集聚优势，人工智能赋能对整体经济作用大 [5] - 这些产业更容易与AI融合，例如电子消费品已广泛实现智能化，具备丰富的成功案例 [5] - 这些产业具有数字化改造的迫切性，例如AI被视为中国突破原材料技术瓶颈的关键 [5] - 人工智能对原材料行业的影响：将材料数据和经验转化为工艺优势，加速新材料研发 [5] - 人工智能对装备制造业的影响：提高装备的自主能力和自适应控制能力，从而提升生产效率；通过预测性维护降低产品次品率 [5] - 人工智能对消费品行业的影响：丰富产品功能；对电子信息和软件行业的影响：推进芯片工艺提升，提高软件产品智能水平 [5]