- 工聯網
- 作者：劉艷玲
- 2025年1月21日 07:28
工聯網消息(IItime) 當下，新型工業化進程正深度重塑產業格局。人工智能作為這一變革進程中的關鍵驅動力，正深度滲透至工業各環節，引發生產模式、管理范式及產業鏈條的全方位革新。
151個案例成應用標桿，支撐保障類筑牢安全根基
近日，工信部發布《關于印發人工智能賦能新型工業化典型應用案例名單的通知》，經單位推薦、專家評審和網上公示等環節，確定了151項人工智能賦能新型工業化典型應用案例，具體包括24個技術底座類案例、89個行業應用類案例、33個裝備產品類案例、5個支撐保障類案例。
據了解，支撐保障類聚焦人工智能賦能新型工業化的支撐要素和保障體系，面向高質量數據集、評測數據集、數據交易共享模式、測試評估體系、安全檢測工具、安全保障能力等領域，征集能夠體現對人工智能賦能新型工業化的支撐和保障作用，具備一定推廣價值的典型應用案例。
此支撐保障體系涵蓋算力支持、數據管理與算法服務、工業軟件與安全防護等核心范疇，它們彼此協同、緊密關聯，貫通工業生產全流程。工信部所公示的人工智能賦能新型工業化典型應用案例清單，深度呈現了相關關鍵主體憑借專業技術與創新實踐，助力企業邁向智能化的進階之路。
例如，在支撐保障類典型應用案例方面，美的集團的基于安全GPT的企業智能安全運營實踐成功上榜。美的集團與深信服積極開展大模型共創模式，選擇將“安全GPT”以“云服務”接入的方式，為自身提供告警降噪、資產梳理、自動化處置等服務，這一舉措大幅提高了整體運營效率。
與此同時，美的集團還在不斷積極完善縱深安全防御體系，著力夯實 “進不來、能發現、防泄漏、保合規、重運營” 的信息安全架構。通過巧妙結合安全自動化編排和安全GPT技術，進一步提升安全運營的自動化和智能化能力，全方位護航企業穩健發展。
百度大模型安全解決方案則敏銳把握行業需求，從多模態內容安全、端側內容安全、數據安全、模型安全等多個維度，構建了全方位的大模型安全防護體系。
在多模態內容安全領域，百度安全創新性地提出了"模態對齊"和"視覺理解"的原生安全方案，通過區域分割和聚合分析技術實現精細化的風險識別。針對端側大模型場景，百度安全構建了一套精簡而全面的安全架構。從多模態審核到防越獄設計，從上下文提示詞保護到云端策略更新，實現了端上與云端的安全管控閉環。在大模型數據安全方面，百度安全基于"零信任、零改造、全流程"理念，實現從語料數據管理到模型訓練、流轉、使用和私有化交付等環節的全方位保護。
多領域融合發展，驅動產業結構升級
近年來，人工智能在算法、算力、數據三駕馬車的加持下，發展日新月異。從宏觀數據來看，我國已然成為人工智能領域的重要力量，人工智能核心企業數量超過4500家，已形成完整全面的產業基礎和應用服務體系能力。算力方面，我國算力總規模居全球第二，商業化應用了一批自研的人工智能芯片，多個萬卡集群也相繼投入使用。模型方面，目前國內已有超過200個模型通過備案。數據方面，工信部正抓緊工業語料公共服務平臺建設，加快行業數據匯聚，建立一批重點行業數據集。
立足當下，越來越多的企業正積極投身于人工智能與新型工業化融合的浪潮之中，各行業呈現出千帆競發、百舸爭流的景象。人工智能賦能新型工業化成為我國產業結構調整和經濟增長模式轉變的重要驅動力。
過去，我國部分產業依賴大量勞動力和資源投入，如今隨著人工智能在工業領域的廣泛應用，越來越多的產業向知識密集型、技術驅動型轉變。在制造業，智能化生產線隨處可見，智能機器人在人工智能的精準指揮下，完成著各種復雜且精細的工序，不僅生產效率大幅提高，產品質量也更為穩定可靠；在能源行業，通過人工智能對能源生產、傳輸與分配環節的優化，實現了節能減排與高效供應的雙重目標；在物流領域，智能倉儲、智能配送系統借助人工智能的算法優勢，讓貨物的流轉更加快捷、精準，極大提升了物流效率。
總而言之，人工智能賦能新型工業化已然踏上了高速發展的快車道，持續在各個層面引發深刻的變革。工業領域因而脫胎換骨，正沿著智能化、高效化、可持續化的路徑穩步邁進，成為經濟發展新的增長極。
展望未來，隨著科技的持續進步以及政策的保駕護航，人工智能與新型工業化的融合必將綻放出更為絢爛的光彩，催生出更多引領時代潮流的產業形態和商業模式。
