2023产业智能发展与应用技术报告.pdf
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1、产业智能:产业数字化转型的必经之路前言1.1 产业智能提出的背景1.2 产业智能的内涵与特征1.3 产业智能发展的意义产业智能发展的趋势与挑战产业智能发展的总体框架2.1 产业智能发展的历程 2.2 产业智能发展态势2.3 产业智能发展趋势 2.4 产业智能发展面临的挑战 3.1 产业智能发展的新模式 3.2 产业智能发展的新框架 122628181920221314目录产业智能整体技术能力体系4.1 聚合五大核心技术 4.1.1 数字孪生 4.1.2 仿真推演 4.1.3 决策优化 4.1.4 知识工程 4.1.5 协同计算4.2 打造行业智能平台 4.2.1 协同计算平台 4.2.2 数字
2、孪生仿真平台 4.2.3 行业数据平台 4.2.4 行业大模型平台 4.3 构筑行业智能引擎 4.3.1 政务行业智能引擎 4.3.2 交通行业智能引擎 4.3.3 制造行业智能引擎 4.3.4 能源电力行业智能引擎 4.3.5 汽车自动驾驶智能引擎32333435363944505659616466 70 CONTENTS5.1 浙江政务服务一网通办 5.1.1 政务服务管理业务痛点 5.1.2 浙江政务服务一网通办:从网上“可办”到“好办、易办”5.1.3 政务一网通办助力浙江政务服务领跑全国5.2 宜昌城市大脑 5.2.1 城市治理面临挑战 5.2.2 城市大脑:一屏观全域、一网管全城
3、5.2.3 城市大脑助力提升城市现代化水平5.3 中国一汽数智工厂 5.3.1 汽车制造面临挑战 5.3.2 一汽数智工厂:“智造”新标杆 5.3.3 一汽数智工厂助力制造转型升级5.4 宁波舟山港梅山港区 5.4.1 港口转型升级面临挑战 5.4.2 宁波舟山港梅山港区智慧化升级 5.4.3 港区智慧化助力港口提速增效5.5 成宜智慧高速 5.5.1 高速公路运营管理面临挑战 5.5.2 成宜智慧高速:看的更清,反应更快,服务更好 5.5.3 智慧高速让蜀道不再“难”产业智能典型实践838686878874747577777980808283目录目录总结与展望5.6 某大型赛事活动交通安保一
4、体化 5.6.1 大型赛事活动下城市交通安保面临挑战 5.6.2 某大型赛事交通安保一体化方案 5.6.3 交通安保一体化护航赛事圆满成功89899196CONTENTCONTENTS前言当前我国经济已经进入高质量发展阶段,传统产业迭代升级、新兴业态频繁涌现,正是数字和智能技术与传统产业融合发展的结果,在数智化浪潮的推进下,云计算、大数据、人工智能不断变革着传统产业的运行方式,成为撬动产业数字化转型升级的新动能。其中智能化的加速,使得产业智能成为数字中国建设重要一环。产业智能为各行各业提供智能化的产品和服务,不仅能够帮助企业提高生产管理运营效率,降低成本,还能为政府治理提供新思路和新方法,推动
5、全社会各领域实现高效、智能、可持续的生产方式,从而为产业数字化发展带来深层次、全方位的变革。我国产业智能处于全面启动、加快发展的阶段,在产业数字化转型逐步进入深水区、人工智能加大与产业融合的同时,也面临一些亟需研究和破解的瓶颈问题,例如,产业智能的概念尚未明确,技术能力体系有待完善,高水平实践有待挖掘与推广、产业数字生态有待建立等。鉴于此,阿里云联合中国信通院产业与规划研究所合作开展研究,分析产业智能发展的背景和意义,洞察发展规律和研判发展趋势,结合阿里云探索与实践提出产业智能发展的总体框架以及技术能力体系,并给出典型实践,为产业数字化转型提供参考。产业智能遵循“多方协同、多轮驱动”的发展方式
6、,政府、企业、伙伴、用户等都参与其中,共同推动产业智能在产业中的应用与发展。产业智能不是 AI 技术的堆砌,而是围绕着各行各业的数据要素建立起来的技术体系。它的最底层聚合了数字孪生、仿真推演、知识工程、决策优化和协同计算 5 大核心技术,中间层融合行业知识构建了行业智能平台、行业智能引擎,最上层联合生态打造了丰富的解决方案和智能应用。产业智能是多元的、开放的,为产业数字化发展提供全方位的数字技术服务和智能解决方案,其不仅能满足生态合作伙伴随需而用的需求,更能服务于快速变换的市场需要。产业智能已在产业转型升级中加速落地,阿里云联合生态合作伙伴在政务、交通、汽车、制造、医疗等领域,打造了一系列高质
7、量、多样化,以及标准化与个性化兼具的智能应用和服务,推动数字产业与传统产业的融合发展,助力数字经济与实体经济深度融合。总体而言,产业智能已成为铸就高效可行的数字化转型之路的核心力量。未来,产业智能的前景非常广阔,需要在技术层面上持续与大模型、生成式 AI 等前沿技术融合应用,在产业协同上加强生态合作,以智能促进产业升级和创新发展,为经济社会的可持续发展做出更大的贡献。产业智能:产业数字化转型的必经之路数字化浪潮下,产业智能既是国家发展战略和经济转型升级的重点方向,又是实现智能化、智慧化的重要方法,能够为经济社会发展创造更多的机会和发展空间。12产业智能:产业数字化转型的必经之路1.1 产业智能
8、提出的背景数字经济成为国民经济新的增长“支柱”。当今世界正处于百年未有之大变局,经济增长动力总体乏力,有关机构测算 2020 年至 2035 年全球经济平均增速约为 2.6,并在未来较长一段时间维持低速增长。与此同时,以数字经济为代表的新经济正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。相关统计数据显示,2022 年中国数字经济规模已经超过50 万亿,占 GDP 比重超过 40%,继续保持 10%的高位增长速度,成为稳定经济增长的关键动力,数字经济在国民经济中的地位更加稳固、支撑作用更加明显。中央政策规划为产业智能发展指明方向。近年来,党中央、国务院陆续出台数字经济与
9、数字化转型相关政策,推进数字经济与数字化转型发展。例如关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案提出要支持企业探索大数据、人工智能、云计算、数字孪生和区块链等新一代数字技术应用和集成创新,深入推进企业数字化转型;“十四五”数字经济发展规划明确要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,形成数据驱动的智能决策能力;数字中国建设整体布局规划更是提出要打造数据中心、超算中心、智能计算中心,释放商业数据价值潜能。数字技术持续演进为产业升级提供驱动力。我国新一代信息技术产业规模与技术发展迈上新台阶,以协同计算、人工智能、数字孪生等为代表的新一代信息技术正在引发新一轮科技革命,驱动生产生活方式变革。大数
10、据处理技术和能力进一步提高,人工智能通用模型和行业专用模型技术发展迅速,云计算与边缘计算协同发展,海量数据处理与智能计算推理能力不断提升,算力资源调度分配更加智能高效,为产业智能化升级进一步突破创新提供强劲动力。市场需求与企业竞争倒逼产业智能化变革。前沿性、颠覆性信息技术不断涌现,智能问答、无人驾驶、黑灯工厂、柔性定制等新模式、新产品、新服务竞相发展。然而以传统生产方式为主导的经济与运营模式已很难适应动态变化的市场以及自我降本增效的需求,传统方式的计算中心无法实现算力资源弹性扩展效应,现有的数据分析手段不能满足产业内对智能应用的高精度、高敏捷要求,在竞争压力倍增和需求多样性的今天,以数据、算法
11、与算力驱动行业发展的变革模式已经成为必然选择,产业智能助力各行业传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等领域加速变革与重构。userid:414195,docid:151869,date:2024-01-20,13产业智能:产业数字化转型的必经之路1.2 产业智能的内涵与特征产业智能是指利用以人工智能为主的新一代信息技术助力千行百业转型升级的方式,它的核心是通过数据采集、处理、分析和应用,将传统的管理生产运营流程转变为自动化、智能化和高效化的运行体系,实现管理生产运营的高效率、高质量、低成本、低能耗,促进可持续发展。产业智能服务范围包含三大产业在内的各个行业,其中政府机构按照国家统计局
12、的划分,属于第三产业(但在国内不计入第三产业产值和国民生产总值),因此本报告的产业智能是泛指包括政府机构在内的各个行业的智能化升级。产业智能并不是 AI 技术的堆砌,而是围绕着各行各业的数据要素建立起来的技术体系,它融合了各种数字化手段,以及具有行业属性的智能化技术,是铸就高效可行的数字化转型之路的核心力量。产业智能是面向政务、交通、制造、能源、医疗等行业的技术能力体系,面向全社会开放,为客户以及生态合作伙伴所用,共同为产业发展提供经济、高效、便捷、绿色和安全的智能化服务。综合来看,产业智能特征主要表现在数据化、智能化、个性化、融合性与安全性几个方面。数据化是产业智能的基本特征。产业智能需要依
13、赖海量、精准、实时的数据,进而从中提取高价值信息,为企业决策提供支持,提升企业的生产效率、管理水平和竞争能力。通过数据采集、处理、挖掘和分析,产业智能形成可靠的数据基础,为其服务产业各环节打下坚实基础,使各项服务更加智能、高效。智能化是产业智能的核心特征。人工智能渗透在产业智能的各个环节。在生产领域,AI 可通过自主控制生产流程、设备等方式,实现自动化生产;通过对生产数据的分析处理,实现生产流程的优化和改进,实现降本增效;在服务领域,AI 通过智能客服、智能推荐、智能咨询等方式,为用户提供更加精准、高效的服务,提升用户体验和满意度。图 1-1 产业智能的主要特征14产业智能:产业数字化转型的必
14、经之路个性化是产业智能的先进特征。根据客户的不同需求和偏好进行定制化生产是产业智能的重要趋势。通过数据分析和智能化技术,企业可以实现对产品的个性化设计、生产和销售,对客户的个性化服务,提高产品的附加值和用户体验,提升企业核心竞争力。融合性是产业智能的实用特征。随着产业数字化转型的深入推进,各行各业之间的融合已成为趋势。通过产业融合,企业可以有效整合各类资源,提高生产效率和质量,降低成本,提高市场竞争力。同时,产业融合也可以促进创新和新业态的发展,推动行业可持续发展。安全性是产业智能的普适特征。安全性是产业智能的重要保障。通过数据的安全管理和系统的可靠性保障,可以确保生产过程中的数据安全、物流安
15、全、生产安全和环境安全,避免生产事故和人身伤害的发生,保障企业的生产经营和行业稳定。1.3 产业智能发展的意义在当今快速变化和高度竞争的商业环境中,企业要想保持竞争优势,数字化转型已经成为了企业战略不可或缺的一部分。产业智能作为数字化转型的关键环节,可以为企业创造巨大的商业机会和发展空间,同时,可以加快推进政府数字化治理,推动各领域从“大有可为”走向“大有作为”。产业智能助力提升企业竞争力。在生产方面,产业智能可以帮助企业优化生产流程、提高生产效率、减少生产损耗和原料浪费,从而降低生产成本。在销售方面,通过深入分析客户数据、市场趋势和行业变化,企业可以根据不同的客户特征,提供更加个性化、高质量
16、的产品和服务,增强客户粘性,提高市场份额。图 1-2 产业智能发展的意义产业智能:产业数字化转型的必经之路产业智能推动产业升级和转型。在数据横向打通的基础上,产业智能将各个领域的数据进行整合和优化,实现对产业的深度分析和洞察,发现和解决潜在发展问题。产业智能还可以促进供应链升级和优化,通过平台将上下游各个领域的数据进行智能关联,从而实现对供应链深度优化和升级。产业智能推进数字治理现代化。一方面,产业智能的发展可以促进政府数字化治理,实现政务数据化和智能化。例如政府部门可以通过建立数据平台、智能系统,对社会问题进行监测、分析和预测,及时做出决策和调整。另一方面,产业智能可以帮助政府实现智能化管理
17、,提高公共服务水平。例如政府利用智能交通系统,实现交通流量的优化调控和道路安全的监测预警,提高交通管理效率和交通运行安全性。产业智能助力实现可持续发展。在传统的生产过程中,能源和资源的浪费难以降低,通过产业智能化,企业可以依靠数据实时监测能源和资源的使用情况,发现并解决浪费问题,从而提高能源和资源利用效率,减少资源的消耗。同时,企业还可通过提高产品质量和提升能效等手段来降低环境污染和碳排放。如生产车间的自动化和智能化可以有效减少废气排放和能源浪费,提高生产效率和产品质量,从而减少环境污染和碳排放。15产业智能发展的趋势与挑战产业智能正处于全面启动、加快发展的阶段,唯有顺应趋势,夯实数字基础设施
18、,深耕技术与产业,探索人工智能与产业融合创新,才能化解难题,推动产业智能快速健康发展。18产业智能发展的趋势与挑战2.1 产业智能发展的历程我国产业转型升级发展至今,经历了信息化、数字化等发展阶段,其发展理念、建设思路等持续迭代创新,目前进入产业链融合、价值链整合、协同创新的产业智能化新阶段。产业智能作为数字化转型的高级阶段,经过 IT 基础设施上云、数据与业务融合互通、智慧应用系统敏捷开发等发展历程与能力演进,伴随着 AI、智能算力、智能模型等技术进一步发展,推动数字政府、数字经济、数字社会、数字产业、数字生态全场景向决策智能化迈进。信息化阶段,企业转型点状突破开启产业智能新探索。最开始的数
19、字化转型概念,强调了应用数字技术重塑客户价值主张和增强客户之间的交互与协作。随着宽带网络的发展与普及,数据库等技术不断成熟,不少企业开始探索信息化系统的应用,积极部署网络化环境建设,广泛使用 ERP、CRM、OA 等系统,推进业务流程及管理方式信息化变革,高效提升业务协同的效率,大幅降低企业成本。随着数字时代的来临,部分企业开始探索 IT 基础设施云化部署,推进生产数据融合共享,以业务数据化为数据要素高效流通、价值挖掘与释放奠定基础条件。数字化阶段,数字化平台赋能数据价值充分释放。2018 年以来,十九大对部署科技强国、网络强国、智慧社会等战略提出了建设要求,随着“加快数字化发展”成为国家政策
20、重点方向,“上云用数赋智”“工业大数据”“企业数字化转型”等成为新时期数字化建设的重点关注领域。在此期间,云计算、5G、人工智能、大数据、物联网、区块链等技术快速发展,一批企业级、行业级数据平台的建设与应用,助力产业链上下游多主体业务数据的高效流通,各环节沉淀的数据经过共享交换、整合分析、价值挖掘形成联动,渗透于更广泛的业务运营中,使数据更懂业务,反哺业务模式创新,实现业务数据化向数据业务化的跃迁。智能化阶段,数字化转型向决策智能迈进。“十四五”时期,建设“数字中国”是新时代推进图 2-1 产业智能的发展历程19产业智能发展的趋势与挑战中国式现代化的重要引擎,国家部委密集出台“数字政府”“数字
21、经济”及“数字中国建设布局”等政策文件,推动社会治理、民生服务及产业发展方式的全方位转型和整体性变革作为构筑国家竞争新优势的重点任务。随着人工智能发展的持续演进,以及智能算力支撑的不断提升,自然语言处理、智能算法模型、人机交互等技术飞速发展,产业智能基于海量多源异构数据的价值挖掘,围绕政务、交通、医疗、制造等领域,打造各种业务创新应用场景,并结合敏捷化开发能力,支持高价值智能应用创新快速上线,赋能城市运行管理及产业经济高质量发展。2.2 产业智能发展态势我国产业数字化已进入创新发展快车道,产业智能的政策、技术和应用环境日益成熟,大数据、人工智能等新技术成为当前推动经济社会发展和产业数字化变革的
22、重要力量,不断助推各行各业数智化转型升级。在政策层面,产业智能相关的国家和地方政策密集出台。二十大报告指出,推动战略性新兴产业融合集群发展,构建人工智能等一批新的增长引擎。国家新一代人工智能标准体系建设指南提出建立人工智能标准体系,率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域应用。关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见、关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景,构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态。系列政策为我国产业智能发展营造了良好的发展环境
23、。在技术层面,产业智能相关的前沿技术创新和成果转化空前活跃。我国人工智能核心技术创新和产业化不断取得新突破,人工智能科技论文发表量以及专利申请量位居世界首位。截至 2022 年底,人工智能核心产业规模达 5080 亿元,人工智能企业数量 4227 家,约占全球总数 16%。随着ChatGPT 引发的人工智能新浪潮,国内各大互联网企业均纷纷推出通用大模型和行业专属模型,不断加强人工智能自研芯片、开源框架、应用算法、典型智能产品等关键核心技术攻关,沿着更高精度、更多模态、更复杂任务等方向持续创新,智能计算、视觉识别、语音识别、人机对话、机器翻译、中文语义识别等应用技术水平不断提高,同时涌现出一批人
24、工智能开源框架和开发社区。20产业智能发展的趋势与挑战在应用层面,产业智能相关的应用领域和场景创新持续深化。当前人工智能、先进计算等数字技术加速迈向普适化和商业化发展新阶段,数字人技术在北京冬奥会成功落地,从虚拟客服、虚拟主播、虚拟偶像到各行业的数字员工,数字人快速融入到经济社会中。工业互联网全面融入 45 个国民经济大类,设备连接数超过 8000 万台套,服务工业企业 160 万家,“AI+工业互联网”成为产业智能发展排头兵,以机器视觉、深度学习、知识图谱为核心,产业智能基于算力和 AI 平台,将传统基于人工经验的行业知识和数据沉淀封装为可复用、可移植的微服务模型组件,实现“数据智能+行业知
25、识”深度融合。例如在生产控制、质量检测领域通过人工智能持续优化从而提升良品率、降低生产损耗;例如使用数字孪生技术通过对工业设备和生产运营场景的状态感知,有效提升故障预警能力。2.3 产业智能发展趋势产业智能与数据、算力结合越来越紧密。随着数字化转型逐步深入,各地加快通用数据中心、超算中心、智算中心的建设和布局,科学计算、行业应用、社会治理和生产生活等多场景算力需求场景不断涌现,产业智能与数据、多元异构计算结合越来越紧密,从人工智能在产业中的应用落地也能看到这种变化,例如 AI 在生物医药领域中的应用已深度落地,其中新药研发与 AI 算力结合最紧密,以肿瘤药物研发为例,传统的高通量筛选库通常含有
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