規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數字化改造全覆蓋

　　根據《實施方案》提出的工作目標，2025年，江西力爭在重點行業(yè)打造20個左右典型應用場景。到2027年，力爭建設一批高質量行業(yè)數據集，形成20個以上垂直領域行業(yè)模型和100個左右示范引領典型應用場景，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數字化改造全覆蓋，企業(yè)智能化水平大幅提升，產業(yè)核心競爭力明顯增強。

　　《實施方案》提出了五項任務，提升含“智”量。

　　一是智能化軟件應用。鼓勵企業(yè)選擇具有人工智能功能的資源計劃系統(tǒng)(ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)、高級計劃與排程(APS)等不同業(yè)務信息系統(tǒng)，推動企業(yè)內部信息化系統(tǒng)的綜合集成，進一步提升數據分析、預測能力。

　　二是更新智能化設備。鼓勵企業(yè)應用一批高技術、高效率、高可靠性的智能化產線設備，大力推廣數控機床與智能制造裝備、智能檢測設備、工業(yè)控制裝備、智能物流裝備，提升數據采集分析效率和覆蓋面。

　　三是推廣具身智能。加快培育工業(yè)機器人協助生產制造、工業(yè)檢測、設備管理等各類智能應用場景。鼓勵企業(yè)采購和應用工業(yè)機器人、人形機器人、機器臂等具身智能裝備。結合真實場景推動智能人機交互、多自由度精準控制等高精度工業(yè)機器人研制發(fā)展，進一步提升具身智能機器人在復雜生產任務中的自主執(zhí)行能力。

　　四是打造賦能平臺。推動大型企業(yè)建設服務行業(yè)企業(yè)的產品設計、虛擬仿真、計算機輔助工程等人工智能賦能平臺，共享場景資源、業(yè)務邏輯和行業(yè)知識，為中小企業(yè)提供低成本智能算力資源、工具集、模型庫和成熟應用解決方案。

　　五是打造輕量化產品。推動運營商、大型互聯網企業(yè)開發(fā)系列輕量化人工智能產品，并以訂閱服務方式推廣應用。引導企業(yè)開展云端研發(fā)設計，按需訂閱產品設計、仿真模擬等軟件服務，提升產品仿真效率，降低軟件運維成本。探索“公共云+API”大模型應用模式，研究運用“模型券”等補貼方式支持大模型應用。

　　江西還將實施高質量數據匯聚工程。

　　一是匯聚經營數據。支持企業(yè)對已有的產品生命周期管理系統(tǒng)(PLM)、資源計劃系統(tǒng)(ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)、供應鏈管理系統(tǒng)(SCM)、倉庫管理系統(tǒng)(WMS)、質量管理系統(tǒng)(QMS)、客戶關系管理系統(tǒng)(CRM)等聯動升級，將多維度經營管理數據進行匯聚整合，形成經營管理數據集。

　　二是匯聚生產數據。支持企業(yè)整合設備傳感數據、可編程邏輯控制器(PLC)/分布式控制系統(tǒng)(DCS)控制、工藝參數、設計、排產、設備日志質檢記錄等大量工業(yè)時序數據，實現生產數據關聯匯聚，形成生產數據集。

　　三是匯聚生產過程及生產工藝數據。支持企業(yè)對生產流程、工藝等信息進行數據沉淀，形成生產流程數據集，通過高速攝像等技術對優(yōu)秀產線工人實際操作經驗進行數據化，形成生產操作數據集。

　　四是推動設備更新。推動大規(guī)模設備更新，對“老舊非標”設備加裝智能傳感器、通信模塊等硬件設備，實時采集設備的運行狀態(tài)數據。通過物聯網技術，將設備連接到網絡中，實現設備之間的互聯互通。

　　多維度促進數字化轉型與人工智能協同

　　對于如何實施數字化轉型與人工智能協同工程，以及如何實施產業(yè)鏈智能協作工程，《實施方案》提出了多項任務。

　　在管理輔助智能應用方面，通過對企業(yè)生產調度、人力資源管理、財務管理等多個經營管理子系統(tǒng)數據進行匯聚建模，沉淀業(yè)務管理知識模型，開發(fā)人工智能管理輔助產品，輔助企業(yè)各級管理者提升生產管理效率和資源利用率。

　　在生產輔助智能應用方面，通過對產線數據(包括設備日志數據等)進行匯聚建模，沉淀產線輔助排產優(yōu)化知識模型，開發(fā)設備級、產線級、車間級和工廠級的人、機、物協同人工智能輔助產品，優(yōu)化產線各環(huán)節(jié)關鍵指標參數，實現產線設備、員工、產品品質、生產合規(guī)和效率優(yōu)化的智能監(jiān)測，改變生產設備粗放式管理模式。

　　在人工智能規(guī)范員工操作流程和工藝應用方面，通過對生產流程、生產工藝數據進行匯聚建模，沉淀工藝知識模型，對每一生產環(huán)節(jié)員工生產流程經驗分析，開發(fā)面向生產一線員工的智能輔助產品，實現員工輔助培訓和產線操作糾偏，提升工作流程、工藝標準化完成度。

　　在研發(fā)設計智能應用方面，通過對產品模型、設計參數、仿真環(huán)境進行匯聚建模，沉淀工程設計知識模型，構建設計模型、仿真模型等數據集，形成工藝開發(fā)、中試放大和工廠優(yōu)化的智能產品，利用人工智能提升三維建模、參數化設計等技術的研發(fā)效率，快速迭代產品設計，縮短新技術開發(fā)從實驗室到工廠的時間。

　　在決策輔助應用方面，通過對產業(yè)鏈上下游各類生產數據的規(guī)?；瘏R聚建模，開發(fā)能自主分析市場需求、企業(yè)生產能力、供應鏈動態(tài)變化的人工智能產品，構建市場趨勢與生產計劃的動態(tài)匹配關系，優(yōu)化工業(yè)企業(yè)采購和定價，提升企業(yè)經營決策能力。運用江西省數據匯聚流通基礎設施平臺，開展企業(yè)數據匯聚治理和開發(fā)利用。

　　江西將建設“鏈主企業(yè)+特色園區(qū)”協同生態(tài)，遴選行業(yè)“鏈主”企業(yè)、龍頭企業(yè)，圍繞其需求規(guī)劃配套園區(qū)，吸引上下游企業(yè)入駐。建設一批“人工智能產業(yè)基地”，鼓勵鏈主企業(yè)牽頭制定技術標準，中小企業(yè)承接模塊封裝、測試等環(huán)節(jié)，形成“研發(fā)—制造—應用”閉環(huán)。

　　江西將構建行業(yè)大數據應用模型，推動基礎大模型在各行業(yè)領域推廣應用，開發(fā)深度適配行業(yè)特色場景的大模型產品，深入應用于“產業(yè)大腦”，推動產業(yè)鏈上下游企業(yè)數據的互通共享，促進跨企業(yè)的高效協同，加強多產業(yè)大腦間的“跨鏈”協同開發(fā)。

　　江西還將推動工業(yè)互聯網平臺賦智，鼓勵工業(yè)互聯網平臺應用人工智能技術，提供人工智能技術底座，上線一批“小快輕準”的人工智能產品，以訂閱服務方式規(guī)?；茝V應用，形成產業(yè)新模式。

　　集中優(yōu)勢突破場景落地共性難點

　　《實施方案》還對基礎生態(tài)保障提出了任務要求。

　　一是優(yōu)化算力布局。積極參與國家“東數西算”工程，統(tǒng)籌數據中心、智能計算中心布局。建立省級算力資源調度平臺，?推廣算力資源普惠服務，探索開展“算力券”試點，鼓勵制造業(yè)企業(yè)通過公共云按需獲取多元化、低成本優(yōu)質算力，降低算力使用成本，保障大模型產品研發(fā)和技術創(chuàng)新應用。鼓勵大型企業(yè)探索建設服務行業(yè)企業(yè)轉型的算力中心和大模型，發(fā)展算力云服務，豐富“算力+”應用場景建設。

　　二是開展應用場景“揭榜掛帥”。圍繞人工智能賦能制造業(yè)數字化轉型典型場景編制攻關清單，采用“揭榜掛帥”等方式，引導技術服務主體和需求企業(yè)雙牽頭，鼓勵國有企業(yè)先行先試，集中優(yōu)勢突破一批關鍵產品和裝備，突破場景落地共性難點，加快人工智能關鍵核心技術、創(chuàng)新成果、解決方案和應用場景的落地推廣。加強“人工智能+”項目儲備，建設一批人工智能場景示范項目。

　　三是推動看樣學樣仿樣。舉辦全省“人工智能+”場景應用大賽、觀摩研學、供需對接等活動，宣傳人工智能與制造業(yè)數字化轉型領域的先進理念、技術產品和解決方案，提高社會公眾對人工智能的整體認知和應用水平，營造良好社會環(huán)境。搭建產業(yè)交流合作平臺。定期發(fā)布人工智能賦能制造業(yè)數字化轉型典型案例，強化優(yōu)秀企業(yè)、示范項目、應用標桿的宣傳推廣。

　　四是強化高層次人才支撐。推動高校組建小規(guī)模服務團隊，向地區(qū)派駐掛職干部、成立研發(fā)機構，引導高校研發(fā)團隊深入企業(yè)一線梳理轉型應用需求，整合科研資源開展人工智能賦能技術攻關，在實踐中培育一批實用型人才。

　　此外，為了保障《實施方案》順利施行，江西將加強組織領導，發(fā)揮省推進制造業(yè)數字化轉型聯席會議機制作用，成立人工智能推進工作專班，推進重點任務落實。

　　加大政策支持力度，統(tǒng)籌省級工業(yè)發(fā)展專項資金支持人工智能和數字化轉型協同，支持企業(yè)實施人工智能應用的數字化轉型、設備更新、技術改造項目，以“揭榜掛帥”形式發(fā)布行業(yè)數據資源池建設、大模型、業(yè)務應用場景重點協同攻關項目。

　　加強人才培育，推動高校增設人工智能學院，開設“人工智能+制造”交叉學科建設，分行業(yè)梳理數字化轉型人才需求，加強制造業(yè)從業(yè)人員數字技術技能培訓，提升企業(yè)生產經營人員的數字化能力。

　　加大宣傳推介，加強人工智能賦能數字化轉型經驗模式總結和宣傳推廣，積極營造人工智能、制造業(yè)數字化轉型協同發(fā)展社會氛圍。