在智能时代，该行业正在热情地为工业更新的新

目前，人工智能将技术的概念传达给了工业实施，并且是重组全球竞争环境的核心力量。面对一个反复无常的年龄，我们如何借此机会在新的一轮工业转型中实现转型和更新？在全国各地2025年新质量的行业行业的最新发展和生产力中，许多专家和学者提出了探索智能时代工业改善的新途径的建议。边境技术推动了深刻的变化。科学技术革命和工业转型的新一轮是以前所未有的速度和宽阔的速度来重塑全球生产力模式。中国汽车协会主席和中国太空技术研究所的研究员杨·孟菲尔（Yang Mengfei）认为，诸如人工智能，大数据，区块链，诸如人工智能的发展方面的进步生物技术和新能源正在促进生产方法，组织格式和工业形式的重大变化。作为创新发展的主要基石，自动化技术已深入融合到经济和社会发展以及国家战略需求中，成为促进新优质生产力发展的重要引擎，不断地向工业更新，技术创新和社会进步注入强烈的冲动。今年的政府工作报告提出了智能连接，手机和人工智能计算机以及智能智能抢劫的新能源车辆的建议。扩展5G的大规模应用程序，加快工业互联网的创新开发，优化国家计算机资源的设计，并创建国际竞争激烈的数字行业的集群。 “作为新一轮科学和技术革命以及工业TR的中心力量中国科学技术大学的教授Qian Feng说，人工智能不仅是发展新优质生产力的重要引擎，而且也是加速制造能力的重要支持。其中，制造业是实施人工智能技术产品的重要领域。IAL智能将用于产品质量监测，工业代码，工业机器人的控制，产品包装等领域。例如，在产品质量监控中，人工智能通过实际学习，实时监控和智能，算法分析和智能系统集成来提高工业质量监测的效率和精度。工业运营和管理允许人工智能在原材料，智能生产和制造，仓库和物流，供应链管理等领域中使用。工业产品服务允许人工智能用于智能营销，客户服务和智能产品等领域。该行业已经达成共识，即人工智能正在增强新的工业化。最近，工业，信息和技术部强调了进行特殊研究和启发旨在促进人工智能行业发展并加强新的工业化，并以协调的方式计划和促进战略，计划，政策，标准和其他tospectas的任务。它将实施它为人工智能行业的发展创造出色的生态环境，加强新的工业化并彻底刺激创新的活力。借此机会建立“工业大脑”。我们如何利用人工智能的关键战略机会来加速工业应用并加速智力和人工制造的深入整合和发展？ Qian Feng认为，加速智能工业救济的建设，即“工业大脑”，是促进深层转变和更新传统制造业的重要措施。他认为，建造“工业大脑“整合制造生产因素的整个生命周期的大脑”必须加速。供应和需求的快速认识，监管制造的行动以及对因素的个性化优化，工业价值链的个性化优化，创新的供应链，生产因素的创新分配，生产因素，维护专业人员在实时保护环境中维持环境的环境，维护环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维护环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境，维持环境的环境，维持环境的环境，维持环境的保护，维持环境的保护，维持环境的保护，维持环境的保护，维护环境的保护，维持环境的保护，维持环境的保护，维持对环境的保护，对环境的保护，对制造业的使用和能源的利用Cesses，绿色和低碳的生产，高价值和高端产品以及工业价值链的最大化。 Qian Feng说：“这将为新一代的制造和数字化转型提供高质量的技术供应，将为发展新质量生产力的发展提供关键的驱动力。”为了应对我国“工业大脑”结构中关键基本技术的当前问题，行业专家也在提出想法来理解问题，以回应人工智能改善制造业以改善不适当的支持和动机。首先，我们将重点关注工业需求，以打破关键的基本技术并整合“工业大脑”的高质量技术供应。私人欧元并改善了第一版，第一版，第一版（集合）的应用策略。它促进了共同的人工具有工业机制，知识和场景的质智能技术，并加速了工业智能中关键基本技术的研究和开发，包括半隔离 - 塞米式的FPGA芯片，高兼容性编译器，培训和推论框架。加速在主要行业中创建“工业数据空间”，并促进工业数据的分布和交换。使用遇到的工业，人工智能，物联网和其他技术来实现对工业数据的实时获取并创建高质量的工业语料库。其次，它将着重于改变和改善主要行业，并建立能够使人工智能的智能“工业大脑”。建立整合制造和专业化的垂直现场模型必须加速，并在人工智能中的破坏性创新，例如Deepseek，例如，将其用于赋予公司的能力，使公司能够上升能力。EAM和下游，导致人工智能创新的快速转变工业部门的结果。 Daikiaprovecha有机会更新和转换仿制设备以吸引内部和外部外部环境，以加速通过设备，生产线，车间，工厂，公司，行业等设备，生产线，车间，工厂，行业等的“工业大脑”的构建。它完全符合我国制造类别的好处，增强了技术的增强能力，供应链的授权，平台的授权，授权以及扩大智能制造的深度和幅度。此外，有必要加强政策和保证机制，以支持科学和技术创新的“工业大脑”的深入整合。建议为创新和应用程序建立重要的特殊项目促进制造公司的“连锁所有者”的“工业大脑”的离子。 “工业大脑”，算法模型，组件工具等的技术框架是创建应用程序生态系统的开源。大学指南，建立了智能和人工制造的跨学科领域，增强了工业智能的合并才能的培养，并创建了公共服务平台，以培养工业智能创新，应用程序测试，技术验证等。解决AI技术应用的挑战。专家指出，当前的制造业关系在应用人工智能技术的应用方面面临许多挑战，包括时空中的数据样本较少，难以生成可靠的数据以及您自己开发系统的困难。有必要将知识和技术完全整合到专业和垂直领域的组织中Cally将知识，设备和机制整合在一起，并基于大型通用模型来建立“大型，专业和专业模型”。 “从大型模型参数的竞争和计算机能源竞争的竞争中，伟大的人工智能模型技术的发展导致了许多研究机构，这导致了学院对当前人工智能发展途径的批判性思维。”中国技术大学教授陈·朱隆（Chen Junlong）说，另一方面，大型模型的研究和应用在很大程度上取决于在国外主导的高性能计算机生态系统，这阻碍了对大型模型技术独立安全的控制。另一方面，大多数工业知识分子在GENT方案中使用该模型的出色表现需要更有效和更轻巧的模型，而不是与付费的C成比例计算成本。为了应对这个问题，陈·朱隆（Chen Junlong）根据当前大型和小型模型的研究状况提出了在大型和小型模型之间进行协作创新的想法。基于当前技术进化和工业实践的趋势，人工智能的发展主要基于能源供应的可持续性，而能源是中央瓶颈与人工智能技术进步之间的最终限制。在这方面，中国自动化协会副主席，山东大学教授张成岛总结了新能源系统控制的发展历史，在国内和国际上购买，尤其是中国建立的地标管理理论和技术成就，这是由新能源的大规模应用程序形成的，并提供了新的能源，并提供了钥匙，并提供了主要的参考文献，并提供了主要的介绍。以及提供新能源标准参考的工程演示。电力 - 智力电力 - 电力元元系统促进了能源系统的更新和数字转换。