近日，中國工業(yè)和信息化部部長、部兩化融合工作領(lǐng)導(dǎo)小組組長李樂成主持召開部兩化融合工作領(lǐng)導(dǎo)小組會(huì)議，研究部署人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與新型工業(yè)化融合工作，釋放出推動(dòng)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的強(qiáng)烈信號(hào)。會(huì)議明確指出，要將人工智能技術(shù)創(chuàng)新和融合應(yīng)用作為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力，通過系統(tǒng)性推動(dòng)戰(zhàn)略、規(guī)劃、政策、標(biāo)準(zhǔn)等落地，為AI賦能新型工業(yè)化構(gòu)建良性生態(tài)。這一部署不僅為制造業(yè)企業(yè)指明了發(fā)展方向，更標(biāo)志著我國工業(yè)領(lǐng)域正迎來以AI技術(shù)為核心的智能化變革關(guān)鍵期。
會(huì)議圍繞人工智能與新型工業(yè)化深度融合，提出五大核心方向，勾勒出制造業(yè)智能化升級(jí)的清晰路徑：
1、在夯實(shí)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層面，強(qiáng)調(diào)強(qiáng)化算力供給與行業(yè)專用大模型布局，為定制化AI模型開發(fā)提供支撐。
2、在塑造應(yīng)用優(yōu)勢方面，要求推動(dòng)大模型在重點(diǎn)行業(yè)落地，從研發(fā)設(shè)計(jì)到售后服務(wù)全流程實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)，同時(shí)培育AI賦能應(yīng)用服務(wù)商以解決企業(yè)人才儲(chǔ)備不足的問題。
3、在標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)層面，統(tǒng)籌推進(jìn)AI標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，通過規(guī)范發(fā)展促進(jìn)數(shù)據(jù)流通與協(xié)同，提升企業(yè)在國際競爭中的話語權(quán)。
4、在產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建上，著力培育優(yōu)勢企業(yè)與專精特新“小巨人”，借助開源機(jī)制降低研發(fā)成本，同時(shí)加大財(cái)稅與資本支持。
5、在安全治理層面，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)安全、算法倫理與合規(guī)管理，確保AI應(yīng)用行穩(wěn)致遠(yuǎn)。
這些部署既立足當(dāng)下解決企業(yè)轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)，又著眼長遠(yuǎn)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，形成了覆蓋技術(shù)、應(yīng)用、標(biāo)準(zhǔn)、生態(tài)、安全的全方位推進(jìn)體系。
在國家大力推進(jìn) “人工智能 + 制造” 的戰(zhàn)略背景下，谷器數(shù)據(jù)作為工業(yè)智能化領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐者，其自主研發(fā)的Supply AI智能體正通過技術(shù)創(chuàng)新與場景落地，為制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供切實(shí)可行的解決方案。該系統(tǒng)以多模態(tài)交互與知識(shí)圖譜增強(qiáng)技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建起工業(yè)場景智能決策閉環(huán)，成為國內(nèi)首個(gè)實(shí)現(xiàn)Agent+MCP架構(gòu)的工業(yè)智能體系統(tǒng)，其 “多元模型、操作簡單、架構(gòu)高效” 的技術(shù)特色，與工信部會(huì)議提出的融合方向高度契合，為企業(yè)落實(shí)政策導(dǎo)向提供了有力的技術(shù)支撐。
Supply AI智能體的核心優(yōu)勢在于構(gòu)建了覆蓋工業(yè)全鏈條的智能化應(yīng)用體系，通過任務(wù)規(guī)劃、執(zhí)行管理等體系實(shí)現(xiàn)全流程閉環(huán)，借助數(shù)據(jù)采集及模型微調(diào)提升可靠性，深耕智能制造場景，注重業(yè)務(wù)實(shí)效，轉(zhuǎn)化技術(shù)價(jià)值，以“價(jià)值導(dǎo)向、場景驅(qū)動(dòng)”實(shí)現(xiàn)從概念到商業(yè)的跨越，重塑產(chǎn)業(yè)格局。在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，通過設(shè)備數(shù)據(jù)采集與算法分析實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警與智能排程，基于歷史工藝數(shù)據(jù)優(yōu)化參數(shù)配置，為生產(chǎn)線裝上 “智能大腦”，讓生產(chǎn)過程從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，顯著提升生產(chǎn)效率與訂單交付時(shí)效;在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域，系統(tǒng)整合銷售、庫存、物流等多維度數(shù)據(jù)，通過智能算法實(shí)現(xiàn)需求預(yù)測與動(dòng)態(tài)補(bǔ)貨，幫助企業(yè)打破數(shù)據(jù)孤島，增強(qiáng)供應(yīng)鏈韌性;質(zhì)量管控場景中，Supply AI構(gòu)建全鏈路質(zhì)檢追溯體系，將傳統(tǒng)抽檢模式升級(jí)為全量智能檢測，有效保障產(chǎn)品質(zhì)量一致性;在雙碳管理方面，系統(tǒng)通過碳資產(chǎn)核算、碳足跡盤查等功能，助力企業(yè)搭建碳數(shù)據(jù)模型，為綠色轉(zhuǎn)型提供數(shù)據(jù)支撐。多元場景化應(yīng)用不僅降低了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型門檻，更通過 “即開即用” 的模板化部署，讓技術(shù)落地變得簡單高效。
值得關(guān)注的是，Supply AI構(gòu)建的 “數(shù)據(jù)智能決策引擎” 與 “智能工作流引擎”，形成了從數(shù)據(jù)整合到流程自動(dòng)化的閉環(huán)能力。決策引擎通過多源數(shù)據(jù)治理與算法分析，將生產(chǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化看板與決策建議，幫助企業(yè)從 “看數(shù)據(jù)” 到 “用數(shù)據(jù)” 跨越;工作流引擎則以低代碼編排實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化，展現(xiàn)出AI對企業(yè)運(yùn)營模式的重塑潛力。
隨著工信部 “人工智能 + 制造” 行動(dòng)的深入推進(jìn)，谷器數(shù)據(jù)Supply AI智能體正通過持續(xù)的技術(shù)迭代與場景拓展，為制造業(yè)勾勒出更廣闊的智能化圖景。未來，隨著大模型在工業(yè)領(lǐng)域的深度應(yīng)用，Supply AI將進(jìn)一步打通設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、服務(wù)全鏈條數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)從單點(diǎn)優(yōu)化到系統(tǒng)協(xié)同的升級(jí);在開源生態(tài)與標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)方面，企業(yè)將積極參與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定，通過技術(shù)共享推動(dòng)產(chǎn)業(yè)協(xié)同，助力更多企業(yè)在智能化浪潮中搶占先機(jī)。
從政策部署到技術(shù)落地，人工智能與制造業(yè)的融合已不是選擇題，而是關(guān)乎企業(yè)生存發(fā)展的必答題。谷器數(shù)據(jù) Supply AI智能體以 “讓工業(yè)更智能” 為使命，正通過可感知、可落地、可迭代的解決方案，推動(dòng)制造業(yè)從 “制造” 向 “智造” 躍遷，為新型工業(yè)化注入強(qiáng)勁動(dòng)力，在中國式現(xiàn)代化的物質(zhì)技術(shù)基礎(chǔ)構(gòu)建中，書寫屬于AI時(shí)代的工業(yè)新篇章。
（來源：谷器數(shù)據(jù)）
