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中国工业报社数智工业研究中心发布2026“人工智能+制造”十大课题，聚焦AI与制造业融合面临的数据孤岛、算力短缺、人才缺口等挑战。 旨在推动AI技术在工业领域的深度应用。- 工业软件智能化和关键场景应用有待深化，面临数据和技术脱节问题
- 工业数据孤岛现象突出，安全防护薄弱，约70%工业数据未被激活
- 工业AI开源生态不完善，人机协同模式不成熟，复合型人才缺口显著
近日，由中国工业报社主办，北京汽车博物馆、北京市丰台区互联网行业党委共同协办，中工智库数智工业工作委员会、中国科技新闻学会品牌传播工作委员会、长三角钢铁产业发展协会支持，中国工业报社数智工业研究中心承办的第十八届中国工业论坛·2025数智工业探索者论坛在北京汽车博物馆隆重召开。论坛上，中国工业报社数智工业研究中心正式发布2026“人工智能+制造”十大课题。2025年是“人工智能+制造”加速落地的一年。政策层面，国务院印发关于深入实施“人工智能+”行动的意见，推动人工智能与经济社会各领域深度融合，培育新质生产力、构建智能经济社会新形态。“人工智能+制造”专项行动、工业互联网与人工智能融合方案、工业互联网平台高质量发展行动方案等政策发布，推动技术与制造双向赋能，夯实产业融合发展底座。中国工业报社在案例研究、实地调研并征求专家意见的基础上，提炼形成了2026“人工智能+制造”十大课题，以下是课题详情。课题一 工业软件智能化处于探索期，关键场景应用有待深化当前，工业软件与AI融合面临数据、技术等全链条脱节，深层难点涉及工业机理与AI范式冲突等多方面问题，关键场景应用需进一步深化。工业数据存在“技术异构+标准割裂+组织壁垒+安全顾虑”四维叠加的系统性问题，约70%工业数据未被激活，同时，数据治理存在全链路安全漏洞，防护能力薄弱。课题三 工业高实时推理难，通用大模型轻量化部署存短板工业场景对大模型有高准确、低时延、高可靠诉求，但通用大模型在轻量化部署、实时响应和可靠性保障上有短板，难适配工业现场需求。工业算力存在通用算力过剩、智能/专用算力短缺等供需错配问题；边缘与智算因标准等问题协同不足，制约工业AI规模化落地。课题五 智能装备国产化替代不彻底，核心部件依赖进口当前，装备领域存在核心部件依赖进口、装备国产化替代不彻底、装备智能化水平低的问题，三者共同导致智能装备国产化水平整体偏低。中小企业受资金、技术、人才限制，适配生产、质检、运营、供应链、服务全流程的轻量化、落地性强的AI应用成本高，投资回报（ROI）周期长，需要“即用型、模块化、低投入”的AI产品。课题七 工业AI开源生态不完善，全生命周期动态评测闭环缺失工业AI开源体系存在散、偏、浅、缺等问题，全链条开源体系缺失，且模型全生命周期动态评测闭环缺失，阻碍企业AI应用落地。人机协同面临技术、认知协同等四大痛点，未形成深度协作；需构建数据驱动的网络化新型生产组织，作为人机共生的制度保障。供应链协同智能化受数据孤岛等多重障碍制约，推进困难；其韧性不足，面对扰动抗冲击、恢复及适配能力弱，易出现各类问题。课题十 复合型人才缺口显著，数字技能与工艺知识脱节既懂制造工艺又精通AI技术的跨界人才缺口超100万，人才培养周期长，数字技能与工艺知识存在脱节问题。本文来源：中国工业新闻网
图片来源：网络 责任编辑：张灿
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