原標(biāo)題：構(gòu)建“最強大腦”升級傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)

當(dāng)前，以大模型為代表的人工智能，正從單點應(yīng)用階段邁入與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合的階段。如何通過深入探索人工智能在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的可持續(xù)應(yīng)用模式，推動產(chǎn)業(yè)效率與協(xié)同能力的系統(tǒng)性提升，成為題中應(yīng)有之義。

傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟的主體，是實體經(jīng)濟的根基，更是穩(wěn)增長、穩(wěn)就業(yè)、穩(wěn)物價的重要支撐。長期以來，制造業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)依靠要素投入、規(guī)模擴張實現(xiàn)快速增長，但效率不高、創(chuàng)新不足、轉(zhuǎn)型偏慢等矛盾也不容忽視。大模型具備深度學(xué)習(xí)、知識推理、跨域協(xié)同、自主優(yōu)化等核心能力，能夠精準(zhǔn)對接傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型痛點，打通堵點，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)從要素驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動。我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實踐，已充分展現(xiàn)了人工智能賦能的巨大效果。在鋼鐵、紡織、能源電力等行業(yè)，在低碳安全、降本增效、產(chǎn)業(yè)協(xié)同、精準(zhǔn)預(yù)警和故障處置等多種場景，大模型可以真正融入本地工藝過程、掌握行業(yè)獨有知識，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)擺脫低端鎖定，不斷向價值鏈中高端攀升。

在這一過程中，也存在不少痛點和堵點。例如，數(shù)據(jù)壁壘依然突出，企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島林立，行業(yè)數(shù)據(jù)分散在不同主體之間，公共數(shù)據(jù)供給難以滿足需要。又如，轉(zhuǎn)型成本與轉(zhuǎn)型風(fēng)險顧慮。部分企業(yè)尤其是中小企業(yè)，“不愿轉(zhuǎn)、不敢轉(zhuǎn)、不會轉(zhuǎn)”的現(xiàn)象依然普遍。此外，既懂傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)工藝又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才供給嚴(yán)重不足；部分模型與產(chǎn)業(yè)場景結(jié)合不緊，可靠性、可解釋性難以滿足工業(yè)生產(chǎn)精度要求。破解這些難題，需系統(tǒng)施策、協(xié)同發(fā)力，構(gòu)建政府引導(dǎo)、企業(yè)主體、市場驅(qū)動、多方聯(lián)動的發(fā)展生態(tài)，用大模型構(gòu)建“最強大腦”，引導(dǎo)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)蛻變升級。

統(tǒng)籌整合數(shù)據(jù)資源。打破數(shù)據(jù)流通壁壘是當(dāng)務(wù)之急，應(yīng)加快制定行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，推動企業(yè)、行業(yè)、公共數(shù)據(jù)分層分類開放共享，建設(shè)一批高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集。鼓勵龍頭企業(yè)牽頭，聯(lián)合上下游企業(yè)共建數(shù)據(jù)聯(lián)盟，在保護商業(yè)秘密的前提下實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通。對于中小企業(yè)，可依托公共服務(wù)平臺提供標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口和算力支撐，降低數(shù)據(jù)獲取門檻。

構(gòu)建垂類模型供給體系。支持龍頭企業(yè)聯(lián)合科研院所、人工智能企業(yè)共建行業(yè)大模型，聚焦鋼鐵、化工、紡織、能源等細分領(lǐng)域，沉淀專業(yè)知識體系，打造一批“懂工藝、懂機理、懂場景”的垂類模型。兼顧中小企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)差異，大力推進輕量化、低成本、模塊化模型應(yīng)用。

提升轉(zhuǎn)型服務(wù)效能。搭建面向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型公共服務(wù)平臺，整合技術(shù)咨詢、測試驗證、人才培訓(xùn)、運維保障等資源，為企業(yè)提供“一站式”服務(wù)。加大財政、稅收、金融支持力度，對行業(yè)垂類模型研發(fā)、工業(yè)數(shù)據(jù)集建設(shè)、中小企業(yè)智能化改造給予精準(zhǔn)扶持。

保障人才梯隊建設(shè)。加快產(chǎn)教融合、校企合作，支持高校、職業(yè)院校優(yōu)化專業(yè)設(shè)置，把學(xué)院建在產(chǎn)業(yè)里，定向培養(yǎng)兼具產(chǎn)業(yè)知識與人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。企業(yè)也要加強員工技能培訓(xùn)，提升操作人員智能化運維能力。鼓勵人工智能人才深入產(chǎn)業(yè)一線，與行業(yè)工程師和操作人員團隊合作、結(jié)對攻關(guān)，在融合發(fā)展中培育新型產(chǎn)業(yè)人才。

推進標(biāo)桿示范引領(lǐng)。發(fā)揮龍頭企業(yè)帶動作用，打造一批大模型深度應(yīng)用的智能化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿，形成可復(fù)制、可推廣的經(jīng)驗?zāi)Ｊ健９膭畲笃髽I(yè)將已驗證的解決方案模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化，通過產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同帶動上下游中小企業(yè)“全鏈路轉(zhuǎn)型”，從點上突破邁向鏈上協(xié)同。打通技術(shù)、數(shù)據(jù)、人才、場景的閉環(huán)，在產(chǎn)業(yè)競爭中占據(jù)主動。