“徽”聚517 | 院士漫谈“数字化”

“全球主要国家纷纷出台加速这一进程，以5G、AI、工业互联网等为代表的新兴技术不断突破，与信息技术交织融合形成的数字化成果极大提升了制造业效率和质量，为原材料工业等制造业转型提供了关键支撑，将引发制造*与制造模式的创新变革。”在5月17日举办的2023世界电信和信息社会日大会上，中国科学院院士陈光讲道。

陈光院士讲道，以工业互联网为代表的信息通信技术推动传统产业升级，主要体现在以下三个方面。

一是推动生产经营方式的变革。制造企业利用现代传感、新型网络等技术广泛采集生产经营数据，结合人工智能、大数据等新型工具对业务流程进行建模分析与优化，实现业务效率提升与价值创新。比如太隆减速机公司基于徐工焊云平台对机床联网采集数据，结合机床机理模型，通过大数据分析技术对机床进行实时监测与预测性维护，设备利用率提高了7.65%，设备运维成本降低了20%。

二是推动产品服务范式变革。制造企业一方面利用工业互联网平台汇聚多学科专业的人员、算法、模型、任务等设计资源，结合人工智能提升工业仿真设计效率，挖掘数据隐性知识，实现协同化设计、创程性设计等新型研发模式。另一方面通过挖掘智能产品业务数据潜在价值，创新商业模式，比如微派格水务开展远程水务数据采集与设备维修，实现了设备十几万的*到千万级智慧管网服务商业模式的转型。

三是推动产业组织模式变革。企业基于工业互联网等手段共享供应链上下游企业和合作伙伴的客户、订单、设计、生产、经营等各类信息资源，加快制造资源泛在链接、在线汇聚和精准对接，对产业资源调度与组织方式进行优化重构，提升行业运行效率，如纺织行业平台制布互联将成衣厂订单拆分，通过数据分析将拆分的订单派发给印、染、纺等多类型中小企业，使中小企业盈利水平提升了50%，成衣厂拿货成本下降10%。

以钢铁行业为例，钢铁行业作为原材料行业的典型代表之一，在国内外发展形势和自身转型升级需求的牵引下，依托行业自身较为发达的自动化与信息化基础，不断推进数字化转型实践，走出了一条具有显著行业特色的转型升级之路。

一是推动钢铁生产复杂黑箱过程走向透明、集约。钢铁企业通过对钢铁生产过程中的复杂工艺流程，生产管控业务、资源调度配置等进行广泛的数据采集与建模优化，显著提升生产控制精度、工业管理效率，跨工序界面的一体化协同优化。

二是推动大型钢铁企业管控走向协同高效。大型钢铁集团利用工业互联网平台等技术开展多生产基地数据汇聚分析，推动多基地协同管控，结合智能快速分析工具显著提升大型钢铁企业的管理效率与水平。

三是推动钢铁工程产品设计经验模型化、标准化、复用化。钢铁企业通过将钢铁行业产品、工艺、工厂的各类信息以智能化模型等形式表达，依托数据化平台组织研发创新相关资源，形成数据驱动、虚实映射、高效协同的新型研发模式。

四是推动钢铁产业生态不断优化智能。钢铁行业打通包含铁矿石等钢铁原料供应商、钢材生产厂商、用钢企业以及钢材贸易、第三方仓储加工等生产性服务厂商的产业链条，构建钢铁智能生态圈，提升钢铁行业资源配置效率。

近年来，ICT技术在面向智能和可持续发展过渡方面取得重要进展，ICT技术驱动智能数字技术解决方案和新趋势，能够有效促进经济、环境和社会的可持续发展。

面向大算力的时代，产业发展还面临不小的挑战。因为传统算力性能和效能低下，大规模算力获取难度大、成本高，开发的模式门槛高、技术难度大，而且传统的云计算和智算独立发展没有产生融合效应，无法满足大算力时代的需求。

以智能数字新技术促进新发展，在5月17日举办的2023世界电信和信息社会日大会上，中国工程院院士*指出，通信恰恰能够赋能超强AI。由于单机计算受限于芯片处理能力，难以支撑机器人等移动终端的类人认知与学习，而智能网联在网络内实现语义承载模型的分发、更新与演化，能够通过语义信息自下而上汇聚于大模型层，支持模型更新、演化之后的分发。

智能数字新技术将促进社会*化变革。“目前ChatGPT通过AI的自然语言处理，在应用层方面具备逻辑推理分析等能力，引发智能交互应用的技术革命。但是这只是冰山一角，在网络层和物理层，语义通信将构建新的信息智慧基座，揭开智能技术新时代，带来新的经济增长点。”*讲道。

大模型为大算力发展提速。因为AI大模型改变了中国云计算的发展前景，不同于过往相对同质化的云服务竞争，大模型带来了更强的生产力。围绕大模型进一步打造有竞争力的应用生态，扩展了云服务市场空间，*了新需求的不断涌现。面向未来，*建议，要加强数字核心技术攻关支撑产业应用，重视信息基础设施，实现大平台支撑，聚焦国际标准工作，推动产业生态建设，建立广泛的产业联盟。

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作者：程琳琳

责编/版式：王禹蓉

审核：舒文琼

监制：刘启诚

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