人工智能与实体经济融合 - 人工智能技术作为关键生产要素深度融入研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销等全价值链环节 [1] - 人工智能正从消费互联网模式创新全面转向工业、农业、能源等实体经济领域 [1] - 大模型已在重点工业领域完成规模化部署，赋能效应日益明显 [1] 产学研用协同创新 - 中国已累计培育400余家人工智能领域国家级专精特新"小巨人"企业 [2] - 国家设立600亿元规模的人工智能基金加快布局投资项目 [2] - 已制定40余项行业关键标准和10余项国际标准促进产融合 [2] - 中电信人工智能科技有限公司与中国电信人工智能研究院联合研发AI验布机，较人工提效100%，布匹缺陷检出率达90% [2] 行业挑战 - 人工智能与实体经济融合过程中暴露出安全治理缺失、高端人才不足等问题 [3] - 建议由权威机构牵头制定工业AI系统评测标准和认证流程 [3] - 鼓励高校设立"人工智能+X"交叉学科推动产学研深度融合 [3] 赋能传统制造业转型 - 中国已形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整人工智能产业体系 [4] - 大模型在能源、电子、原材料、消费品等行业加快落地 [4] - 山东浪潮智能生产技术有限公司为山东荣信集团打造煤化工行业大模型，设备故障预测准确率达90%以上，断链响应效率提升70%，单位能耗降低25% [4] - 人工智能通过预测性分析建立主动式管控体系，将设备故障转变为可预知、可规划的维护活动 [4] - AI助力研发设计环节，大幅提升设计效率、产品性能和迭代速度 [4] 数据资源开发利用 - 国家数据局联合14个部门实施"数据要素×"三年行动计划 [5] - 交通运输部加快建设综合交通运输大模型，已汇聚数据27亿条，存储容量达74TB，提供服务14亿次 [6] - 2024年中国数据生产量同比增长20%，数据流通交易量同比增长超过30% [6] - 国家数据局将构建数据流通交易标准体系，推动发布标准示范合同以降低制度性成本 [7]