近年來我國人工智能發(fā)展勢頭迅猛，工業(yè)提質(zhì)增效成效顯著。但同時，我國在人工智能與工業(yè)技術深度融合發(fā)展方面仍面臨一系列問題和挑戰(zhàn)。因此建議：
加強頂層設計，夯實工業(yè)智能化發(fā)展基礎。由政府主導建立工業(yè)人工智能產(chǎn)業(yè)建設領導小組機制，專業(yè)學會、行業(yè)協(xié)會、基于人工智能技術的龍頭企業(yè)和標準化技術組織等廣泛參與；統(tǒng)籌規(guī)劃，加快建設一批人工智能計算中心，推進算力資源的互聯(lián)互通、開放共享，定期發(fā)布可公開數(shù)據(jù)；建設高質(zhì)量的行業(yè)共享數(shù)據(jù)集，建立數(shù)據(jù)生產(chǎn)、流動和保護機制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準規(guī)范、流動暢通、存儲安全。
強化產(chǎn)業(yè)培育力度，助推工業(yè)智能發(fā)展提質(zhì)增效。發(fā)揮政府統(tǒng)籌和主導作用，拓展應用場景，加速應用落地。考慮人工智能應用于工業(yè)環(huán)境時的特殊性和過程的局限性，著力研究人工智能的工業(yè)適配性，推進工業(yè)企業(yè)數(shù)字化改造、智能化轉(zhuǎn)型。支持行業(yè)推廣人工智能及其裝備在制造、能源等工業(yè)領域的示范應用，形成工業(yè)智能典型應用場景。
加強基礎研究，持續(xù)提升核心技術支撐力。加強人工智能底層基礎理論研究與核心技術突破，推動基礎模型的研發(fā)，算法、數(shù)據(jù)和算力的創(chuàng)新，除了計算機視覺技術、群體智能技術、自然語言處理技術之外，重點聚焦人腦科學、腦機接口技術和自主無人系統(tǒng)技術等。同時夯實智能傳感器、人工智能芯片和基礎軟件等產(chǎn)業(yè)核心基礎，加快關鍵共性技術研發(fā)，強化自主生態(tài)創(chuàng)建。
加強服務型研發(fā)設計，推進工業(yè)專用模型發(fā)展。重點推動以模型即服務（MaaS）為代表的模式，實現(xiàn)“人工智能+制造”對產(chǎn)業(yè)的滲透。推動建立數(shù)字驅(qū)動的協(xié)同供應鏈，實現(xiàn)全供應鏈信息的整合與及時分享。
