AI如何赋能新型工业化？（四）

（接上文）

二、AI在推进新型工业化中的重要角色及其优势

我国数字经济规模已经跃居世界第二。这一进程表明，AI技术在推动新型工业化过程中具有重要作用。它不仅可以加速传统工业转型升级步伐，还能够与数字经济紧密融合、创新发展，从而为我国新型工业化奠定坚实基础。

AI与数字经济的深度融合是新型工业化发展的重要方向。它不仅能够提高企业生产效率、优化产品质量和服务水平，还可以提升企业创新能力、助力企业降本增效、推动产业转型升级。

1.提升生产效率，推动产业转型升级

目前，我国已经初步形成以“数字产业化”为引领，以“产业数字化”为支撑，以“数据价值化”为基础，以“经济生态化”为保障的新型工业化格局。

AI技术在数字经济的产业数字化中具有重要作用，它能够通过提升产业生产效率，助力传统工业实现转型升级。

首先，AI技术可以帮助企业从海量数据中挖掘出潜在价值，从而帮助企业降低生产成本、提高生产效率。传统的制造业大多是劳动密集型企业，这些企业通常缺乏完善的数字化基础设施和信息资源管理能力，从而无法及时、准确地获取外部市场信息。在这样的背景下，企业只能通过不断调整生产计划和库存管理来维持正常的生产秩序。但是在产能过剩、市场疲软的背景下，企业无法通过扩大生产规模来对冲成本上升压力，只能被迫缩减生产规模。

其次，AI技术还可以通过自动化生产线实现产业链协同。在传统制造业中，产业链上下游之间通常存在着“信息不对称”问题。上游供应商向下游供应商提供原材料和零部件后难以及时掌握下游需求信息，而下游供应商也难以掌握上游原材料和零部件的市场价格和需求变化情况。通过 AI技术可以实现产业链上下游的协同合作、相互监督和相互预测，从而打破传统产业链中“信息不对称”的问题。这不仅可以提升产业链上下游之间的效率，还可以降低整个产业链的成本。

2.优化产品质量，推动产品提质增效

传统工业化时代，我国制造业存在着低质、同质化现象，随着竞争不断加剧，这一问题将会日益突出。由于传统工业化时代的产品大多是靠“大而全”“小而全”的方式生产出来的，所以这些产品往往是在生产线上“组装”出来的。在生产过程中，由于缺少对产品质量的检测和控制手段，很难保证每一件产品都符合设计要求。同时，由于技术水平的限制，这一时期制造出来的产品往往质量不稳定、容易发生故障。这极大地降低了消费者对于产品质量的满意度。

随着 AI技术的发展和应用，越来越多的企业开始利用 AI技术对产品进行质量检测和控制。它通过在生产线上部署可穿戴设备、机器视觉等设备，实现对生产线上制造过程的实时监控、质量检测和控制；通过机器学习等技术，实现对生产过程中数据的自动采集和处理，为企业提供从原材料采购、生产制造到售后服务整个流程中产品质量控制服务；通过数据分析等技术手段，实现对生产过程中各种工艺参数以及其他数据指标的监测、分析和优化，提高产品质量和生产效率。

3.强化安全保障，推动安全生产

随着我国新型工业化进程的不断推进，各行各业的安全生产压力不断增大。由于工业生产过程中存在大量危险因素，如高温、高压、易燃易爆、有毒有害等，因此工业生产的安全隐患往往是非常突出的。传统安全保障手段主要是依靠人工管理和巡查，由于存在诸多弊端，其效果并不理想。

在传统安全保障体系下，企业需要投入大量的人力物力进行现场管理和巡查工作，存在效率低下、成本高昂、缺乏技术支持等问题。而 AI技术通过对生产数据进行处理和分析，可以在大幅降低人力成本的同时，大幅度提升工作效率和精准度。

在一些危险因素较多的行业， AI技术可以帮助企业及时发现安全隐患并及时采取有效措施消除隐患。比如在化工行业，利用 AI技术可以通过对工艺参数进行监测和分析，实现自动化控制；在钢铁行业，利用 AI技术可以通过对生产数据的处理和分析实现智能化决策，减少人工操作。同时， AI技术还可以在多个环节中实现自动化控制和智能化决策，从而为企业生产带来更多的安全保障。

4.优化服务水平，提升服务能力

通过 AI技术，可以将传统制造业中的经验知识数字化、系统化、可视化，帮助企业提高决策效率，优化服务水平。例如，在钢铁行业，AI可以通过对数据的分析和挖掘，帮助企业识别生产中存在的问题；通过对温度、压力等数据的分析和预测，帮助企业优化产品结构、控制生产成本；通过对员工工作状态的监控和分析，帮助企业优化人力资源配置。在汽车行业，AI技术可以利用数据分析、数据挖掘等方法为汽车制造企业提供决策支持。例如，通过对海量的汽车大数据进行分析和挖掘，可以帮助企业优化生产计划、提高生产效率；通过对客户历史消费行为数据进行分析和挖掘，可以帮助企业优化产品结构和客户服务体系。

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