近年来，我国工业加快向数字化、智能化转型，工业提质增效成效显著。人工智能技术的广泛应用，为工业发展注入了新动能。然而，人工智能与工业技术深度融合仍面临一系列问题和挑战。
建议一：加强顶层设计，夯实工业智能化发展基础
由政府主导建立工业人工智能产业建设领导小组机制，统筹规划，加快建设一批人工智能计算中心，建设高质量的行业共享数据集，并建立数据生产、流动和保护机制，设立“人工智能根技术”国家重点研发专项。
建议二：强化产业培育力度，助推工业智能发展提质增效
发挥政府统筹和主导作用，拓展应用场景，加速应用落地，支持行业推广人工智能及其装备在制造、能源等工业领域的示范应用，形成工业智能典型应用场景。
建议三：加强基础研究，持续提升核心技术支撑力
注重从0到1的原始创新，加强人工智能底层基础理论研究与核心技术突破，推动基础模型的研发，算法、数据和算力的创新。同时夯实智能传感器、人工智能芯片和基础软件等产业核心基础，加快关键共性技术研发，强化自主生态创建。
建议四：加强服务型研发设计，推进工业专用模型发展
重点推动以模型即服务（MaaS）为代表的模式，实现“人工智能＋制造”对产业的渗透。推动建立数字驱动的协同供应链，实现全供应链信息的整合与及时分享。加强工业数据的采集、利用、开发，通过专用大模型实现智能化的生产调度和故障预警，提高生产效率和产品质量；在专用大模型的不断积累过程中，打造高智能新型工业产品，实现工业人工智能技术发展与应用的深度融合。
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