無錫人工智能融入產(chǎn)業(yè)發(fā)展評估報告

12一、背景情況介紹 3(一)人工智能行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢 31.全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況分析 32.中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況分析 3(二)算力行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢 51.中國算力發(fā)展政策 52.智算發(fā)展現(xiàn)狀分析 53.智算行業(yè)應(yīng)用分析 64.蘇錫常算力中心發(fā)展情況分析 6二、無錫優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)集群AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 11(一)無錫優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)集群AI轉(zhuǎn)型和算力需求總結(jié) 11(二)無錫市優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)集群AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 131.物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 132.集成電路產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 143.生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 154.軟件信息產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 175.高端裝備產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 186.高端紡織服裝產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 207.節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 218.特色新材料產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 239.新能源產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 2410.汽車及零部件產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 2511.未來產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 27(三)梁溪區(qū)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)集群AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析 27三、無錫智算中心發(fā)展規(guī)劃 29(一)無錫智算中心整體發(fā)展戰(zhàn)略 29(二)無錫智算中心業(yè)務(wù)發(fā)展策略 32四、無錫智算中心發(fā)展目標(biāo)及保障體系 35(一)發(fā)展目標(biāo) 35(二)保障體系 35附錄一：算力政策對標(biāo)分析 4231956年，達(dá)特茅斯（Dartmouth）會議召開，“人工智能（ArtificialIntelligence，AI）”的概念被首次提出，標(biāo)志著AI元年開啟。21世紀(jì)以來，人工智能技術(shù)加速迭代，全球人工智能產(chǎn)業(yè)正以指數(shù)級速度發(fā)展，2020年出現(xiàn)殺手級應(yīng)用ChatGPT后，生成式AI等應(yīng)用創(chuàng)新進(jìn)入空前活躍期，各國政府和企業(yè)均有“Allin”全球主要國家在人工智能領(lǐng)域競爭激烈。美國依托校，在基礎(chǔ)理論研究、算法創(chuàng)新等方面展現(xiàn)強(qiáng)大實力，擁有Pytoc企業(yè)在芯片、處理器等計算資源和硬件技術(shù)方面實現(xiàn)全球領(lǐng)先。運用大模型為產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效。歐盟在人工智能領(lǐng)域的一批世界領(lǐng)先的研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)，通過制定一系列政策和計劃，創(chuàng)新和應(yīng)用，以提升歐洲在全球人工智能領(lǐng)域的競爭力。其他國也在人工智能領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展。這些國家通過政策扶持、資措施，積極推動人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，為全球人工智能領(lǐng)自2016年AlphaGo與世界頂級圍棋選手對戰(zhàn)后，AI概念和技術(shù)從此走入大眾第一個部署文件，確定了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的總體思路、戰(zhàn)略目策雙向推動下，多項人工智能政策密集出臺。中國人工智能相關(guān)政產(chǎn)業(yè)發(fā)展步伐，歷經(jīng)廣泛試點、建設(shè)框架、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展、場景化2023年，ChatGPT的出現(xiàn)標(biāo)志著生成式AI為人工智能領(lǐng)域帶來重大突破，人農(nóng)業(yè)等多個領(lǐng)域進(jìn)行深度融合，創(chuàng)造出新的產(chǎn)品、服務(wù)和商業(yè)模式。圍繞生成式A人工智能生態(tài)的政策布局也迅速鋪開，從算力基礎(chǔ)設(shè)施夯實，到快速對生成式人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以劃分為應(yīng)用層、算法層質(zhì)量和多樣性的數(shù)據(jù)支持人工智能系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)硬件的發(fā)展，算力得到了極大的提升；算法是人工智能系統(tǒng)的4圖1人工智能產(chǎn)業(yè)鏈目前，中國已經(jīng)形成較為完整的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，應(yīng)用層的市場發(fā)展熱度高漲，中國泛人工智能企業(yè)主要分布在應(yīng)用層，但算力、算法等技術(shù)層仍待發(fā)力?？傮w而言，中國人工智能主要以應(yīng)用需求牽引行業(yè)發(fā)展，未來中國的雄厚行業(yè)應(yīng)用場景基礎(chǔ)將使當(dāng)前大模型的迅速發(fā)展大大提升了對數(shù)據(jù)的需求，大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)經(jīng)由深度學(xué)習(xí)等同時，數(shù)據(jù)也面臨著優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的短缺以及部分領(lǐng)域封閉式的數(shù)據(jù)生態(tài)等問題。一方面，中國的數(shù)據(jù)量很大，但沒有真正產(chǎn)業(yè)化，相對標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)服務(wù)商較少，當(dāng)下經(jīng)過采集、清洗、標(biāo)注等流程的高質(zhì)量中文語料資源仍然不足，且隨著時間推移，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的獲取難度將進(jìn)一步加大，高質(zhì)量的真實數(shù)據(jù)已不能滿足大模型規(guī)模和數(shù)量增長。另一方面，目前數(shù)據(jù)通常來自企業(yè)自有數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)、外部付費/開源數(shù)據(jù)集等，中國仍有大量專業(yè)領(lǐng)域的信息數(shù)據(jù)處于相對封閉的狀態(tài)，只能在機(jī)構(gòu)內(nèi)部的數(shù)“十四五”以來，算力發(fā)展為數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長做出突出貢獻(xiàn)。國內(nèi)算力供應(yīng)鏈逐漸片加速迭代優(yōu)化，國產(chǎn)操作系統(tǒng)也加快向千行百業(yè)滲透，整體而言已覆蓋底層軟硬件、但目前高性能芯片短缺仍是算力核心痛點，美國企業(yè)憑借領(lǐng)先的產(chǎn)品性能與生態(tài)能力壟斷芯片市場，國內(nèi)隨著國產(chǎn)替代、信創(chuàng)等發(fā)展機(jī)遇和趨勢，國內(nèi)玩家也在積極5算法的進(jìn)步推動國內(nèi)應(yīng)用模型開發(fā)企業(yè)的爆發(fā)，截至2024年3月，國產(chǎn)大模型數(shù)量已超200個，其中117個大模型通過國家網(wǎng)信辦備案1，算法目前仍面臨高性能芯片短缺以及算法模型與實際應(yīng)用間脫節(jié)問題。大算力芯片是大模型研發(fā)的基礎(chǔ)，目前部分行業(yè)的算力效率仍無法滿足算法企業(yè)和應(yīng)用企業(yè)的需求。此外，由于行業(yè)應(yīng)用場景千差萬別，算法模型難以使用于每個場景，算法模型(二)算力行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢在人工智能行業(yè)快速發(fā)展驅(qū)動下，“算力經(jīng)濟(jì)”異軍崛起。在適度超前的指導(dǎo)思面提出加快邊緣算力建設(shè)，支撐工業(yè)制造、金融交易、智能電網(wǎng)、云游戲等低時延業(yè)務(wù)應(yīng)用。2023年12月，國家發(fā)改委等五部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于深入實施“東數(shù)西算”工程加快構(gòu)建全國一體化算力網(wǎng)的實施意見》，提出算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的新型生產(chǎn)力，加快構(gòu)建全國一體化算力網(wǎng)，促進(jìn)多元異構(gòu)算力融合發(fā)展，提升算力普惠易用水平，創(chuàng)新政策激勵方式，加強(qiáng)共性技術(shù)研發(fā)。這些重要舉措，將進(jìn)一步推動中國算力算力作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的核心生產(chǎn)力，其戰(zhàn)略性地位和支撐性作用正成為普遍共化算力網(wǎng)絡(luò)國家樞紐節(jié)點的部署和“東數(shù)西算”工程的推進(jìn)，中國算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和應(yīng)用保持快速發(fā)展。中國目前以政府和三大運營商為主導(dǎo)的智能計算中心近年實現(xiàn)快速發(fā)展。截至2024年4月，三大通信運營商已建和在建智算中心接近20個，大部分采購國產(chǎn)算力芯片。地方政府依托智算計算中心，一方面為當(dāng)?shù)乜蒲性核推笫聵I(yè)單位提供普惠算力，支撐當(dāng)?shù)乜蒲袆?chuàng)新和人才培養(yǎng)，另一方面結(jié)合本地智能產(chǎn)業(yè)發(fā)智算創(chuàng)新能力不斷提升。隨著智算基礎(chǔ)設(shè)施加快推進(jìn)建設(shè)，以及大模型對算力需求的大幅增長，智算基礎(chǔ)軟硬件和平臺系統(tǒng)持續(xù)突破，有研究表明，訓(xùn)練對算力的需求每隔5個月左右就會翻倍。智算基礎(chǔ)軟硬件加快迭代和發(fā)展1中華人民共和國國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室/2024-04/02/c_1713729983803145.htm6隨著中國算力規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等與實體經(jīng)濟(jì)深度融合，算力應(yīng)用的新業(yè)態(tài)、新模式正加速涌現(xiàn)，一方面，圍繞“大算力+大數(shù)據(jù)+大模工業(yè)、交通、醫(yī)療等各行業(yè)各領(lǐng)域滲透，成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化改造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重智算領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的需求不斷提升，是智能算力需求算力份額占比位列第二；其余主要應(yīng)用行業(yè)包括政府、電信、制造、教育、金融、運圖2中國智能算力應(yīng)用行業(yè)分布2當(dāng)前，智算中心主要服務(wù)大模型，大模型如“雨后春筍”般涌現(xiàn)，大模型產(chǎn)業(yè)的蘇錫常地區(qū)由于發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，近年在政府和社會資本的支到2025年，全市智算中心統(tǒng)籌智算算力不少于3000PFLOPS，成為有全國影響力的算力創(chuàng)新中心、算力應(yīng)用中心和算力產(chǎn)業(yè)高地；推動形成“三核三區(qū)兩基地”的算力空間布局，即以吳江區(qū)“東數(shù)西算”算力樞紐節(jié)點起步區(qū)、虎丘區(qū)中國移動云能力中心、相城區(qū)蘇州市人工智能算力中心為核心，以蘇州工業(yè)園區(qū)、常熟市、太倉市為支撐的城市算力集聚區(qū)，昆山市、吳中區(qū)重點打造先進(jìn)算力產(chǎn)業(yè)化基地；并從算力券、創(chuàng)新主體開展算力關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)支持、典型應(yīng)用場景人工智能大模型發(fā)展、人工2中國信通院《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書（2023年）》/kxyj/qwfb/bps/202309/P020240326630458153765.pdf7蘇州身處全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)長三角樞紐節(jié)點，近年不斷夯實算力“底盤”，在全國第六、全省第一。長三角算力調(diào)度中心、蘇州市人工智能（太湖）算力中心、昆山智能計算中心等。蘇州大數(shù)據(jù)集團(tuán)正在規(guī)劃自建算力，一期規(guī)劃1000P，遠(yuǎn)期規(guī)劃2000P。除了智算中心，截至2023年8月，蘇州市共有數(shù)據(jù)中心35家，已建機(jī)架數(shù)量16.2萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，占江蘇?。?8萬）比重超三分之一。2023年，蘇州市總算力需求超過1300PFLOPS，表1蘇州智能計算中心情況420231700P等心20231000P，未來3000P20241000P，未來5000P201913.2P20241000P，規(guī)劃算力8000P2020智算2.6P，2018和202217.5P2020500P某通信運營商蘇州低空經(jīng)濟(jì)智算中心、某軟件系統(tǒng)（蘇州）有限3蘇州市人民政府/szsrmzf/szyw/202308/c8ebf9c3dbce4a1792ce366213a9ec2b.shtml4公開信息整理8蘇州為促進(jìn)算力產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展制定了較好且有針對性的產(chǎn)業(yè)鼓勵政策，除了鼓勵企業(yè)使用本地算力中心的算力外，明確提出鼓勵信創(chuàng)、數(shù)字金融、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、軟件信息、在線經(jīng)濟(jì)等目前使用算力較多的行業(yè)發(fā)展，并側(cè)重支持大模型發(fā)展，特別是具有較好應(yīng)用場景的大模型發(fā)展，并鼓勵人工智能應(yīng)用場景牽引發(fā)展，對主體、產(chǎn)品及蘇州智能算力應(yīng)用領(lǐng)域與本地產(chǎn)業(yè)發(fā)展貼合，目前算力需求最大的行業(yè)是智能網(wǎng)聯(lián)汽車、人工智能、視頻渲染等；此外，生物醫(yī)藥、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、消費互聯(lián)網(wǎng)等也有一定的需求。預(yù)計至2025年，蘇州算力需求將集中于人工智能頭部企業(yè)、高等院校、常州地區(qū)，當(dāng)前常州市人工智能計算行業(yè)發(fā)展仍處于起步階段，現(xiàn)階段常州市主要有兩家由運營商主導(dǎo)建設(shè)的智算中心，可投入使用的智能算力總規(guī)模約275P。一是2024年5月發(fā)布的常州鐘樓區(qū)某通信運營商長三角（常州）智算中心，項目總投資超2億元5，一期運營算力規(guī)模規(guī)劃為230P。6二是某通信運營商常州智算中心，目無錫市可開放智能算力規(guī)模不小于2000P，打造算力標(biāo)桿應(yīng)用不少于10個，算力中心國產(chǎn)算力資源占比達(dá)10%，并對算力中心建設(shè)應(yīng)用場景建設(shè)，提出至2025年打造30個市級以上算力試點示范項目；推動生物醫(yī)藥、車聯(lián)網(wǎng)、智能制造、市域治理、政務(wù)服務(wù)等人工智能垂直模型發(fā)展，以及人工智在智改數(shù)轉(zhuǎn)網(wǎng)聯(lián)、人工智能轉(zhuǎn)型等政策和產(chǎn)業(yè)推動下，無錫市智算中心規(guī)模發(fā)展迅速。據(jù)公開資料顯示，截至2024年3月，無錫市目前有智算中心8個，其中建成智算規(guī)模540P，包括無錫人工智能協(xié)同創(chuàng)新基地等。7在建智算中心規(guī)模約1320P，包括太湖量子智算中心、無錫惠山科創(chuàng)太初算力中心等。8在芯片國產(chǎn)化方面，目前無錫市建成及在建智算中心使用的AI芯片仍主要是國外芯片，少部分使用國產(chǎn)芯片，如某汽車（無錫）智算中心其200P算力芯片使用的是國外芯片；采用異構(gòu)算力架構(gòu)的某智算中心，其約80%算力采用國外芯片；某算力表2無錫智能計算中心情況92024擴(kuò)容至400P2023200P2023三期全部完成50P5如無特殊說明，均指的是人民幣6常州市人民政府/ns_news/4921715906086327公開信息整理8江蘇省數(shù)據(jù)局/art/2024/3/26/art_19420_11202076.html9公開信息整理914P）2022預(yù)計60P2022/2024不低于1000P拓寬至新能源、智慧城心2023/2024首期200P，總規(guī)劃400P算力中心一期為經(jīng)開區(qū)城市大腦運營提供算力支撐，亦為經(jīng)開區(qū)“一鎮(zhèn)五園”的科創(chuàng)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)創(chuàng)新和算力服務(wù)；某汽車企業(yè)與大模型企業(yè)開展合作，服務(wù)汽車行業(yè)企業(yè)發(fā)展；某互聯(lián)網(wǎng)智能云大模型（無錫）創(chuàng)新中心重點服務(wù)無錫本地制造企業(yè)智能化發(fā)展等；某算力提供商以生物醫(yī)藥應(yīng)用為核心，以算力賦能新吳區(qū)新型電新生態(tài)，包括無錫人工智能協(xié)同創(chuàng)新基地，借型提供創(chuàng)新協(xié)助；某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大模型創(chuàng)新中心借助互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)智能云生態(tài)資源以及大模型，提供面向場景化、行業(yè)化的應(yīng)用范式；此外還包括某汽車企業(yè)圍繞無錫市汽車優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群提供行業(yè)AI轉(zhuǎn)型服務(wù)，某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)特別是華為輔助運營的無錫人工智能協(xié)同創(chuàng)新基地，是華為參與的政府建設(shè)的智算中心中建設(shè)速度最快、算力性能最優(yōu)、項目蓄水最快、產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善等四大優(yōu)勢，在人工智能計算領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力深耕，以領(lǐng)先國內(nèi)行業(yè)的芯片能效比和產(chǎn)品功能覆蓋度，快速吸引國內(nèi)企業(yè)使用華為算力芯片；以綜合多元的生態(tài)體系觸達(dá)下游千行百業(yè)的場全面實施的建設(shè)模式，在全國政府投資建設(shè)布局的二是算力性能最優(yōu)，國產(chǎn)化率最高。目前，無錫大部分智算中心仍以國外芯片為片的算力中心，基于華為最新的Atlas900POD集群，實現(xiàn)超強(qiáng)AI10四是構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，服務(wù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。通過基地下設(shè)的“無錫人工智能計算中心”創(chuàng)新基地全面打通“政—產(chǎn)—學(xué)—研—用”人工智能生態(tài)閉環(huán)，全面觸達(dá)并滿足人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上各環(huán)節(jié)企業(yè)及單位算力需求；助力政府招商引資、筑巢引鳳，導(dǎo)入外埠企業(yè)50余家，有意愿落地企業(yè)10家；協(xié)助本地人才培養(yǎng)和創(chuàng)新孵化，合作院校江南大學(xué)、無錫學(xué)院等，推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度融合；賦能企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，解決企業(yè)痛點，未來無錫人工智能協(xié)同創(chuàng)新基地將進(jìn)一步圍繞招商引資和數(shù)智轉(zhuǎn)型兩大抓手，從伙伴牽引、政策導(dǎo)向、項目吸引三方面加快招商引資步伐，從全產(chǎn)業(yè)鏈補(bǔ)齊、帶動中11(一)無錫優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)集群AI轉(zhuǎn)型和算力需求總結(jié)對無錫市近百家重點企業(yè)、行業(yè)協(xié)會進(jìn)行調(diào)研訪談，行業(yè)主要覆蓋無錫市“465”現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，通過對重點行業(yè)的鏈主企業(yè)進(jìn)行調(diào)研，了解無錫市重點行業(yè)、重點企圖3無錫調(diào)研企業(yè)的行業(yè)布局情況10信息、物聯(lián)網(wǎng)、生物醫(yī)藥行業(yè)開展AI轉(zhuǎn)型步伐較快，軟迫切的AI轉(zhuǎn)型需求，包括車聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)深入推進(jìn)以及醫(yī)的需求，都加速了這三個行業(yè)的快速發(fā)展。軟件信息企業(yè)已經(jīng)通過AI+軟件信息為其下游軟件應(yīng)用企業(yè)開展AI轉(zhuǎn)型。無錫物聯(lián)網(wǎng)以車聯(lián)網(wǎng)、工車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)圍繞語音語義理解、端側(cè)、場景布局AI覺質(zhì)檢、智能生產(chǎn)等領(lǐng)域開展AI轉(zhuǎn)型；具有研發(fā)業(yè)務(wù)的造、新能源、汽車、集成電路、紡織服裝、新材料、節(jié)能的初步探索階段，各細(xì)分行業(yè)領(lǐng)域在有較好基礎(chǔ)的生產(chǎn)辦公流程環(huán)節(jié)切入，初步布局圖4無錫調(diào)研企業(yè)按行業(yè)AI轉(zhuǎn)型比例1110調(diào)研數(shù)據(jù)11調(diào)研數(shù)據(jù)12低企業(yè)經(jīng)營成本，助力新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展，如新材料企業(yè)在材料解決方案、材料研發(fā)環(huán)節(jié)投入大、耗時長，因此新材料AI轉(zhuǎn)型在該領(lǐng)域優(yōu)先布環(huán)節(jié)投入大、對企業(yè)影響大，因此領(lǐng)先醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)已開保企業(yè)在運維方面存在一定難度，且難以實現(xiàn)實時監(jiān)領(lǐng)域。另一方面，AI有助于創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，消費企業(yè)，面臨傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型，特別在消費降級大背景下，企業(yè)更加關(guān)注市場營銷，因此嘗試探索AI+營銷、AI+定制化設(shè)計等環(huán)節(jié)；車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，正積極推動自動駕駛發(fā)展，是AI深度學(xué)習(xí)創(chuàng)新的業(yè)務(wù)模式，在智能座艙規(guī)劃和目標(biāo)，頂層戰(zhàn)略不清晰；二是技術(shù)路線不清，企業(yè)對于機(jī)器學(xué)習(xí)、智能算法、企業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型尚未全部完成，因此人工智能化轉(zhuǎn)型步伐也較為緩慢。從智能化轉(zhuǎn)型實施基線來看，一是業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型復(fù)雜，大部分企業(yè)表示目前大模型與實際應(yīng)用場景之間存在較大鴻溝，大模型在工業(yè)應(yīng)用中精準(zhǔn)度較低；二是實施成本偏高，由于目前AI助力產(chǎn)業(yè)變革型發(fā)展的落地情況不明確，且宏觀環(huán)境下企業(yè)目前以生存為主，AI轉(zhuǎn)型成本又較高，造成企業(yè)AI轉(zhuǎn)型動力不足；三是缺乏技術(shù)又懂場景的復(fù)合型人才需求缺口較大，人才難招聘且人才成本高。從智能化轉(zhuǎn)型安全底線來看，一是數(shù)據(jù)存儲問題，企業(yè)使用外部智算平臺存儲數(shù)據(jù)有較高成本；二是信息安全問題，企業(yè)普遍對數(shù)據(jù)安全額外重視，因此不愿貿(mào)然使用外部算力平臺；三是網(wǎng)絡(luò)安全問題，企業(yè)擔(dān)心由于網(wǎng)絡(luò)攻擊影響工業(yè)生產(chǎn)的連續(xù)性，這將對企業(yè)產(chǎn)生圖5無錫企業(yè)AI轉(zhuǎn)型痛點分析入將對算力有進(jìn)一步需求計劃。自建算力中心企業(yè)主要出于數(shù)據(jù)安全性考慮，通過企業(yè)自己搭建算力中心服務(wù)企業(yè)自身AI轉(zhuǎn)型發(fā)展，如：無自建算力中心，無錫某裝備制造企業(yè)采購國外芯片自建算力中心。外采算力企業(yè)采購13方式多樣，如：無錫某能源企業(yè)采購國內(nèi)云算力，無錫某智能網(wǎng)聯(lián)汽車企業(yè)采購某通信運營商算力等。調(diào)研訪談中，企業(yè)表示，隨著AI算力拓展計劃，如：無錫某集成電路企業(yè)未來計劃自建算力中心，無錫某紡織服裝企(二)無錫市優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)集群AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析無錫市2024年規(guī)上工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)增加值6005.31億元，比上年增長7.8%，江蘇省排名第二。12無錫市正著力構(gòu)建以4個地標(biāo)產(chǎn)業(yè)集群、6個優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群、5個未來產(chǎn)業(yè)為支撐的“465”現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，以進(jìn)一步加快重點產(chǎn)業(yè)集群建設(shè)。無錫市是全國物聯(lián)網(wǎng)首航之城，以高端智能傳感器、車網(wǎng)聯(lián)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“一感兩網(wǎng)”為主攻方向，加快打造世界級物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集群。截至2023年底，無錫市擁有物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)3500家，產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)4500億元。13車聯(lián)網(wǎng)和智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)方面，積聚了某車路協(xié)同創(chuàng)新中心、某自動駕駛?cè)A東總部、某智能網(wǎng)聯(lián)事業(yè)部等企業(yè)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)方面，無錫大型制造業(yè)企業(yè)是“孵化”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的主力軍，如某紡織服裝企業(yè)建立的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、某工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)建立的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、某精益數(shù)字化供應(yīng)鏈平臺等。智能傳感器產(chǎn)業(yè)方面，已形成涵蓋傳感器研究、設(shè)計、制造、封測、芯片模組等全產(chǎn)業(yè)鏈條，是國家傳感網(wǎng)創(chuàng)新示范區(qū)，已廣泛應(yīng)用于國產(chǎn)大飛機(jī)AI+車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，無錫依托智能網(wǎng)聯(lián)汽車開放測試道路，積聚了一批車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。車聯(lián)網(wǎng)本身就是基于深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺等技術(shù)發(fā)展而來，主要包含感知模塊、認(rèn)知模塊、行為模塊，而感知模塊和行為模塊具有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過雷達(dá)、攝像頭等感知后，進(jìn)行認(rèn)知和做出決策反饋。因此，AI圖6無錫車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型環(huán)節(jié)一是AI+智能座艙，布局語言和意圖理解大模型，用于車機(jī)系統(tǒng)和智能座艙，實現(xiàn)更高智能的人車交互，通過AI賦能語音助手對乘客控力，打通在視覺、聽覺、觸覺等多模態(tài)應(yīng)用上的操控力，形成深度的乘駕人機(jī)主動12江蘇省統(tǒng)計局、2023年無錫市國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報13無錫市人民政府/doc/2024/08/28/4383301.shtml14二是AI+地圖和路線規(guī)劃，通過深度學(xué)習(xí)和獲取來自車載傳感器和路側(cè)設(shè)備的海量數(shù)據(jù)，構(gòu)建高精地圖，并實時更新地圖信息，為自動駕駛提供精準(zhǔn)的導(dǎo)航和定位服務(wù)；還可以根據(jù)實時交通狀況、道路信息和車輛狀態(tài)，通過將感知、收集到的圖形、電磁波等信息轉(zhuǎn)換為可用的數(shù)據(jù)，進(jìn)行路徑規(guī)劃和決策控制，提高汽車識別道路、行人、障礙物等的時間效率，實現(xiàn)自動駕駛車輛的安全、高效行駛，如：將激光傳感器收集到的時間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為車與物體之間的距離，將車載攝像頭拍攝到的照片信息轉(zhuǎn)換無錫車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)開始AI轉(zhuǎn)型，以無錫某智能駕駛企業(yè)為例，其已經(jīng)開發(fā)了三大模型，即意圖理解大模型、端側(cè)大模型、多場景大模型應(yīng)用。意圖理解大模型主要通過精準(zhǔn)意圖分類、超強(qiáng)語義理解、極致響應(yīng)速度，重塑語音交互對話體驗。端側(cè)大模型通過數(shù)據(jù)本地處理，實現(xiàn)快速響應(yīng)，提升用戶體驗。多場景大模型主要應(yīng)用于AI+車聯(lián)網(wǎng)的痛點主要體現(xiàn)在兩個方面。一是車聯(lián)網(wǎng)目前智能性不足，環(huán)境感知和準(zhǔn)確性有待大幅提升，影響了自動駕駛的整體安全性，程。二是目前投入產(chǎn)出沒有達(dá)到期望，AI轉(zhuǎn)型投入較大，由于投入產(chǎn)出難以達(dá)到企業(yè)型需要典型應(yīng)用場景支持，以解決投入產(chǎn)出比高的問題，同時需要進(jìn)一步開放公共交AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，機(jī)器聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的第一階段，人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)主導(dǎo)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)第二階段，無錫市企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)檢為主，已被廣泛應(yīng)用于電子、汽車及零部件、新材料等諸多場景。部分無錫企業(yè)已在AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域進(jìn)一步深入發(fā)展，開展智能化制造，通過實時數(shù)據(jù)采集和精準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的精細(xì)管理和智能決策，大幅提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。預(yù)期未來隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的逐步深入，AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將呈現(xiàn)出多點落地的規(guī)?；厔?，如設(shè)備協(xié)同作業(yè)、設(shè)備故障預(yù)警、無人智能巡檢、生產(chǎn)智能監(jiān)測等，具體可見高端裝無錫部分工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已實施AI轉(zhuǎn)型，如無錫重點工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)在工運行數(shù)據(jù)實時采集并傳輸?shù)皆贫?，并建立設(shè)備經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，根?jù)經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)分析空壓機(jī)的運行狀態(tài)、負(fù)載需求、能耗等指標(biāo)，并自動調(diào)整參數(shù)，如壓力、溫度、流量等；AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的痛點主要是投入和產(chǎn)出難以達(dá)到預(yù)期，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)AI轉(zhuǎn)型的研發(fā)投入較大，企業(yè)開展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)AI轉(zhuǎn)型需要的投入也的產(chǎn)出效果和對企業(yè)較大的投資收益，因此更深層次、改進(jìn)程仍較慢。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)涉及產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)多、應(yīng)用范圍廣，未來可通過典型應(yīng)用場景集成電路產(chǎn)業(yè)是無錫市“465”現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)集群中具有優(yōu)勢、特色和活力的地標(biāo)產(chǎn)業(yè)，成功培育引進(jìn)了晶圓制造企業(yè)、封裝企業(yè)、材料企業(yè)、集成電路設(shè)計企業(yè)，建成了國家集成電路“芯火”雙創(chuàng)基地、國家集成電路特色工藝及封裝測試創(chuàng)新中心等一15集成電路產(chǎn)業(yè)鏈主要涵蓋方案設(shè)計、集成電路設(shè)計、集成電路制造、集成電路封裝、成品測試和銷售。無錫集成電路企業(yè)AI轉(zhuǎn)型步伐較慢，AI轉(zhuǎn)型的主要場景是AI+圖7無錫集成電路產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型環(huán)節(jié)無錫部分集成電路制造企業(yè)已開始運用AI+智能缺陷檢測，計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)被應(yīng)用于實時檢測和分類生產(chǎn)過程中的缺陷檢查，通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析，實時檢測產(chǎn)品的質(zhì)量指標(biāo)，如尺寸、性能、缺陷率等。一旦發(fā)現(xiàn)問題，人工智能系統(tǒng)能夠迅速給出反饋，并指導(dǎo)生產(chǎn)人員采取相應(yīng)的措施進(jìn)行改進(jìn)。AI+智能缺陷檢測可以無錫部分集成電路企業(yè)已開展AI+智能缺陷檢測，使用基于人工智能的圖像智能目前，集成電路AI轉(zhuǎn)型痛點主要在于智能缺陷檢測的分辨率仍然較低，集成電路企業(yè)對缺陷進(jìn)行分類，有些是嚴(yán)禁出貨的缺陷，有些是可以出貨的缺陷，但是目前AI難以對缺陷類別做出準(zhǔn)確區(qū)分，需要人工再審核。此外，AI+缺陷檢測由于準(zhǔn)確率低，現(xiàn)階段還需要人員長期維護(hù)，成本較高。集成電路電路制造行業(yè)對準(zhǔn)確率要求極高，但是目前A路制造，因此轉(zhuǎn)型緩慢。未來，集成電路轉(zhuǎn)型需要尋找到重點環(huán)節(jié)開展典型場景示范，3.生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析2023年，無錫生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)規(guī)模首次突破2000億元，在創(chuàng)新藥、醫(yī)療器械、現(xiàn)代中醫(yī)藥、醫(yī)藥研發(fā)服務(wù)外包、精準(zhǔn)醫(yī)療、特醫(yī)食品等領(lǐng)域聚集生物醫(yī)藥企業(yè)超2000家。2022年和2023年，無錫兩度獲評中國生物醫(yī)藥發(fā)展20大重點地級市，已擁有醫(yī)藥研發(fā)服務(wù)外包企業(yè)、醫(yī)學(xué)影像設(shè)備企業(yè)、特殊醫(yī)學(xué)用途配方食品、精準(zhǔn)醫(yī)療企業(yè)；以及無錫市南京大學(xué)錫山應(yīng)用生物技術(shù)研究所、江南大學(xué)未來食品科學(xué)中心無錫市近年推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)賦能生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)全鏈條，打造醫(yī)藥研發(fā)服務(wù)高地并優(yōu)化醫(yī)療健康服務(wù)模式。無錫市加快醫(yī)療16大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺建設(shè)，整合全市臨床生物樣本庫、臨床試驗數(shù)據(jù)庫等醫(yī)藥信息資源，建立開放共享的數(shù)字化臨床研究服務(wù)平臺。同時，無錫市基于無錫國家超算中心構(gòu)建AI輔助藥物研發(fā)技術(shù)平臺，在藥物設(shè)計、藥物合成、性質(zhì)預(yù)測、新適應(yīng)癥開發(fā)等方面生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)以制藥和醫(yī)療器械細(xì)分產(chǎn)業(yè)鏈為主，制藥產(chǎn)業(yè)價值鏈涵蓋藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床試驗及注冊、產(chǎn)線生產(chǎn)四個主要環(huán)節(jié)；醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)圖譜主要包括診療設(shè)備、醫(yī)療耗材、康復(fù)器械及家用器械等。無錫生快，主要AI轉(zhuǎn)型場景集中在兩個領(lǐng)域，包括AI+藥物研發(fā)（藥物發(fā)現(xiàn)及研究環(huán)節(jié)）和圖8無錫生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型環(huán)節(jié)一是，AI+藥物研發(fā)，由于藥物研發(fā)存在前期投入大、開發(fā)時間長及風(fēng)險高的特點，為醫(yī)藥行業(yè)中亟待依托人工智能降本提效的重點領(lǐng)域。人工智能賦能藥物研發(fā)兩現(xiàn)和開發(fā)過程有效識別新藥靶點，探索藥物在新適應(yīng)癥中的應(yīng)用；臨床前研究階段，輔助改良藥品化合物設(shè)計、設(shè)計替代分子，并于臨床試驗階段預(yù)測臨床結(jié)果以優(yōu)化臨圖9無錫醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型環(huán)節(jié)二是，AI+影像學(xué)診斷，人工智能通過將醫(yī)學(xué)影像自動生成三維模型等方式加強(qiáng)17算法模型提供充分信息密度的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。目前，無錫市醫(yī)學(xué)影像設(shè)備特色產(chǎn)業(yè)集群短于病理醫(yī)師診斷時長。未來將重點突破AI賦能動態(tài)無錫某生物醫(yī)藥企業(yè)自2020年展開AI轉(zhuǎn)型，通過大規(guī)模研發(fā)投入及與AI解決方案廠商合作模式，在生物制藥與辦公提效等場景均已中的藥物發(fā)現(xiàn)與臨床前研究環(huán)節(jié)，基于本地部署的小型算力中心及國際云計算廠商支并逐步規(guī)劃探索搭建人工智能大分子藥物設(shè)計和工藝開發(fā)平臺，屆時將產(chǎn)生進(jìn)一步的無錫某醫(yī)療器械企業(yè)自2022年開始在影像學(xué)診斷設(shè)備方面展開AI轉(zhuǎn)型，目前通過算法自研與外部合作開發(fā)模式，已開發(fā)應(yīng)用場掃描診斷功能開發(fā)AI賦能，并建立區(qū)域級數(shù)據(jù)中心匯聚無錫生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型的痛點主要體現(xiàn)在兩個方面。一是“數(shù)即由于生物醫(yī)藥行業(yè)特性，較難形成醫(yī)院、患者、藥的訓(xùn)練和推理精準(zhǔn)程度依賴于足量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)以發(fā)揮智能數(shù)據(jù)分析、整合、篩選等功能。因此，為促進(jìn)無錫市生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步開展A局等統(tǒng)籌聯(lián)動，推動醫(yī)療數(shù)據(jù)流通平臺與數(shù)據(jù)開放共享機(jī)制的建立。二是醫(yī)療器械手4.軟件信息產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析2023年，無錫軟件產(chǎn)業(yè)集聚營收超億元企業(yè)200余家，累計專利超萬件，產(chǎn)業(yè)規(guī)模邁上2000億新臺階，聚焦基礎(chǔ)軟件、工業(yè)軟件、平臺軟件、安全軟件、行業(yè)應(yīng)國信創(chuàng)百強(qiáng)企業(yè)，某數(shù)據(jù)企業(yè)獲評國家首批信息技術(shù)外包與制造業(yè)融合發(fā)展重點企業(yè)?；A(chǔ)，無錫軟件信息企業(yè)主要圍繞各自原有的軟件應(yīng)用領(lǐng)域向行業(yè)應(yīng)用垂直大模型拓AI+軟件較傳統(tǒng)軟件的提升主要體現(xiàn)在四個方面。一是從被動執(zhí)行轉(zhuǎn)為主動學(xué)習(xí)。AI+軟件不僅限于表面功能增強(qiáng)，更重要的是軟件思維方式的轉(zhuǎn)變。通過深度學(xué)習(xí)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)，軟件從被動執(zhí)行轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥膶W(xué)習(xí)和推理。二是提供更佳個性化服務(wù)。AI深度整合讓軟件能夠提供更佳個性化服務(wù)，通過理解用戶的需求和習(xí)慣，軟件能夠提供更加精準(zhǔn)和個性化服務(wù)，提升用戶滿意度和忠誠度。三是可以直接處理現(xiàn)場更加復(fù)雜任務(wù)。AI深度學(xué)習(xí)可以處理復(fù)雜任務(wù)，如語音交互和識別、圖像識別和給予分析結(jié)論等，AI讓軟件能夠處理更復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，提升軟件業(yè)務(wù)能力。四是實現(xiàn)實時響應(yīng)。AI使得軟件能夠?qū)崟r響應(yīng)用戶的行為和環(huán)境變化，提供及時服務(wù)和推薦，提升軟目前，無錫部分軟件信息企業(yè)已經(jīng)開始AI轉(zhuǎn)型，如某軟件信息企業(yè)自主研發(fā)國18內(nèi)首款搭載行業(yè)垂直領(lǐng)域AI能力的辦公軟件術(shù)，聚焦垂直領(lǐng)域的智能辦公解決方案。軟件包含寫作助手、文檔校對、素材推薦、又如某軟件信息企業(yè)從報表起家，2013年左右推出FineBI，面向業(yè)務(wù)部門，用戶通過簡單拖拽操作，便能制作豐富多樣的數(shù)據(jù)可視化信息，并可進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取。AI言問答的方式，來進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析等操作，使得不懂?dāng)?shù)據(jù)分析的用戶也可以獲得想要的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)分析應(yīng)用局限。此外，企業(yè)還開發(fā)了以PaaS工具為主的簡道云和九數(shù)云，通過AI助手嵌入，以對話軟件行業(yè)AI轉(zhuǎn)型仍然面臨一定的困境，因為軟件行業(yè)屬性是服務(wù)行業(yè)，如果想2023年全市高端裝備產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)值接近2500億元。2023年中國機(jī)械500強(qiáng)企業(yè)中，無錫企業(yè)超20家，上榜企業(yè)數(shù)量位列江蘇省第二。14無錫高端裝備聚焦高端 基礎(chǔ)件、航空航天制造、電工裝備、船舶海工裝備、專用裝備制造和軌道交通類產(chǎn)業(yè)。高端裝備產(chǎn)業(yè)具有全生命周期環(huán)節(jié)鏈條長、數(shù)據(jù)多源異構(gòu)質(zhì)量不穩(wěn)定、多學(xué)科跨領(lǐng)域知識交叉等特征，工業(yè)數(shù)據(jù)治理與知識融合是實現(xiàn)高端裝備智能制造轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。無錫市全面引導(dǎo)高端裝備企業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)、物流、銷售和服務(wù)等環(huán)節(jié)進(jìn)行智能化改造與轉(zhuǎn)型。目前，無錫市高端裝備等工業(yè)垂類大模型在實際工業(yè)應(yīng)用場景不斷拓展，已構(gòu)建在無錫首個國家級“雙跨”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺打造的工業(yè)大模型，以及某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的智能云大模型（無錫）創(chuàng)新中心，為無錫市高端裝備等工業(yè)企業(yè)提供人工高端裝備制造產(chǎn)業(yè)通用價值鏈涵蓋研發(fā)設(shè)計、零部件采購與生產(chǎn)、整機(jī)制造、市場銷售及后服務(wù)五個主要環(huán)節(jié)。無錫高端裝備企業(yè)目前開心場景包括AI+圖紙設(shè)計及糾錯、AI+仿真模擬、AI+供應(yīng)鏈管理、AI+物流倉儲、AI+質(zhì)檢、AI+商務(wù)輔助及AI+智慧運維。圖10無錫高端裝備產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型環(huán)節(jié)14無錫市濱湖區(qū)人民政府/doc/2023/11/09/4109102.shtml19一是AI+圖紙設(shè)計及糾錯，無錫高端裝備企業(yè)通過對海量設(shè)計案例與用戶反饋的深入挖掘，AI識別出成功的設(shè)計模式和用戶偏好的細(xì)微差別，快速模擬和評估各種設(shè)計變體，通過算法分析出每一種設(shè)計的性能、成本和市場接受度，提升設(shè)計精準(zhǔn)性和市場適應(yīng)性，讓設(shè)計師在眾多可能性中迅速找到最佳路徑，避免盲目嘗試和無效迭代。二是AI+仿真模擬，運用AI仿真技術(shù)模擬實際場三是AI+采購管理，根據(jù)歷史投資金額、訂單數(shù)據(jù)、庫存情況、出庫情況、市場發(fā)展情況、客戶發(fā)展情況、營銷計劃等，自動預(yù)測未來三個月某一品類的需求，為公司采購做相應(yīng)的儲備。AI技術(shù)賦能可實現(xiàn)采購全過程系統(tǒng)集成和高效協(xié)同，提高采購效率，降低采購成本，減少管理沒問題支出，同時更快更準(zhǔn)拓展供應(yīng)商資源，獲得更四是AI+倉儲物流，AI機(jī)器視覺可有效解決傳統(tǒng)分揀中的高錯誤率和人度大等問題，通過圖像抓取與分析，精準(zhǔn)識別目標(biāo)種類及其位置和擺放方向，通過指揮機(jī)械臂等執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成抓取和放置任務(wù)。同時，AI可以自動追蹤并記錄庫存變化，實時監(jiān)控貨物動態(tài)，確保庫存數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確無誤。在廠內(nèi)，AI結(jié)合智慧物流，通過自動五是AI+質(zhì)檢，通過引入機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)算法，能夠自動檢測產(chǎn)品表面的微七是AI+商務(wù)輔助。通過建立企業(yè)知識庫，AI除了在人事行政方面實現(xiàn)低人工成本外，在商務(wù)投標(biāo)等場景亦幫助企業(yè)大幅提效。針對高端裝備類企業(yè)在出海時面臨不同地區(qū)海外市場的技術(shù)規(guī)格、監(jiān)管政策差異較大的痛點，AI則能夠幫助快速八是AI+銷售預(yù)測，通過預(yù)測模型和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對歷史銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致分析，提煉消費者的深層次購買邏輯和行為模式，捕捉市場微妙變化，進(jìn)而預(yù)測未來的銷售走勢。此外，AI技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于客戶分析和銷售渠道優(yōu)化環(huán)節(jié)，通過深度挖掘客戶的購買記錄、瀏覽行為等多維度數(shù)據(jù)，能夠為企業(yè)描繪出更為精準(zhǔn)的客戶畫像。通過精準(zhǔn)的客戶分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動的銷售渠道優(yōu)化，企業(yè)能夠制定出更為精準(zhǔn)、有效的銷九是AI+智慧運維。通過基于AI模型建立的設(shè)備運行狀態(tài)以及軟件系統(tǒng)實時監(jiān)控及自動分析，及時預(yù)測潛在的故障異常并定位分目前，無錫市高端裝備產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型由頭部企業(yè)主導(dǎo)。以無錫某裝備企業(yè)為例，其自2023年年中戰(zhàn)略規(guī)劃將AI賦能列為集團(tuán)重點戰(zhàn)略發(fā)展方向以來，已在智慧工廠、智慧物流等場景的算法及大模型進(jìn)行自研；目前已實現(xiàn)在業(yè)務(wù)、制造、研發(fā)、運營多個維度全面開展AI轉(zhuǎn)型，具體應(yīng)用場景包括AI輔助商務(wù)投標(biāo)及技術(shù)文件解析、AI+智能制造、AI+智慧物流、AI輔助研發(fā)及仿真模擬、圖紙自檢及糾錯以及通過AI接替部分公司中后臺如人事等部門職能。未來，企業(yè)20現(xiàn)階段人工智能在高端裝備產(chǎn)業(yè)應(yīng)用過程中面臨兩個痛點。一是成本較高，國內(nèi)客戶難以接受，海外客戶存在較大需求潛力。二是數(shù)據(jù)不足，為符合垂直場景實際產(chǎn)線和研發(fā)知識等高質(zhì)量語料的輸入不足，因此在行業(yè)針對性和精準(zhǔn)度方面存在不足，會產(chǎn)生“AI幻覺”問題，更精準(zhǔn)的模型及更多部署場景需要通過終端市場數(shù)據(jù)采集后進(jìn)行深度訓(xùn)練才可以開發(fā)出來。高端裝備產(chǎn)業(yè)對核心數(shù)據(jù)安全十分敏感，強(qiáng)調(diào)知識產(chǎn)權(quán)自主可控，不愿企業(yè)知識文檔流入公有云，因此目前行業(yè)內(nèi)龍頭企業(yè)仍以私有化部因此，為推進(jìn)無錫市高端裝備產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步AI轉(zhuǎn)型，政府各職能部門需要一方面推動高端裝備領(lǐng)域人工智能生態(tài)圈形成，促進(jìn)生態(tài)伙伴合力，共同開發(fā)場景應(yīng)用及形成規(guī)模化應(yīng)用復(fù)制，通過規(guī)模效應(yīng)和范圍效應(yīng)降低高端裝面推動以隱私計算、數(shù)據(jù)匿名化清洗處理等方式促進(jìn)高端裝備產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)開放流通以及紡織服裝產(chǎn)業(yè)作為無錫市六大優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)之一，在國際國內(nèi)市場具有較強(qiáng)的比較優(yōu)勢和競爭力。無錫紡織服裝以棉毛紡及服裝為特色和優(yōu)勢，初步構(gòu)建了上下游協(xié)同發(fā)展的較為完整的產(chǎn)業(yè)體系，蘇錫通高端紡織集群是全國紡織領(lǐng)域唯一的國家先進(jìn)制造檢、流通、營銷和消費者服務(wù)。無錫紡織服裝產(chǎn)產(chǎn)業(yè)再次躍遷的重要力量。紡織服裝AI轉(zhuǎn)型場景主要在設(shè)圖11無錫高端紡織服裝產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型環(huán)節(jié)一是AI+定制化設(shè)計。AI+定制化設(shè)計可提供創(chuàng)意靈感、降低設(shè)計成本、提高工作效率、改善設(shè)計管理、規(guī)避版權(quán)風(fēng)險等利處。依托企業(yè)過去積累的大量設(shè)計數(shù)據(jù)，無錫企業(yè)建立設(shè)計相關(guān)大模型，運用大模型可圍繞客戶要求快速生成服裝設(shè)計圖和上身圖，供客戶選擇。同時，AI也可以設(shè)計出獨一無二的圖案、符號等，滿足客戶定制化要求。采用AI提供的定制化設(shè)計，可以提高效率、節(jié)二是AI+質(zhì)檢。無錫紡織服裝企業(yè)有計劃通過AI進(jìn)一步前生產(chǎn)流程需要依賴人工檢查布料質(zhì)量，工人勞動強(qiáng)度大、效率低，檢測準(zhǔn)確率難以保證，而紡織服裝企業(yè)種類繁多、產(chǎn)品復(fù)雜，運用瑕疵A品線上檢測，缺陷標(biāo)簽在線展示，實時輸出缺陷結(jié)果，大幅提高了產(chǎn)品檢測率，且減21三是AI+倉儲物流。AI在倉儲方面，可通過攝像頭全方位、全息地采集數(shù)據(jù)，自動識別物品名稱、長寬高、顏色以及是否存在變形等問題，提高物品倉儲的可視化和智能化水平。AI在物流方面，可以借助智能視覺技術(shù)快速識別訂單信息，并對訂單進(jìn)行歸類處理，通過AI完成物流訂單識別的繁瑣四是AI+市場銷售預(yù)測分析。紡織服裝企業(yè)經(jīng)過市場多年累積，擁有海量消費大數(shù)據(jù)，借助大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)與工具，更加精準(zhǔn)預(yù)測未來銷售情況，為企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略、五是AI+營銷數(shù)字人。紡織服裝行業(yè)屬性是消費品，直接面向消費者，終端門店眾多，為更好地實現(xiàn)產(chǎn)品營銷，無錫紡織服裝企業(yè)已經(jīng)開始采用AI+營銷數(shù)字人技術(shù)，消費者在門店試穿和采購時，通過數(shù)字人可以快速試穿多種產(chǎn)品，可以更好地了解產(chǎn)品的質(zhì)地、上身效果等，選擇符合自身需求的產(chǎn)品。虛擬數(shù)字人具有年輕化、規(guī)?；⒎簥蕵坊奶攸c，通過打造數(shù)字虛擬IP，提升了紡織企業(yè)品牌形象，也提供了更好的消費體驗。此外，數(shù)字人也可應(yīng)用于產(chǎn)品圖片拍攝，服裝企業(yè)拍攝面料商品圖時，不無錫龍頭紡織服裝企業(yè)已經(jīng)初步嘗試AI轉(zhuǎn)型，以無錫某紡織服裝企業(yè)為例，目前已在兩個方面開展AI轉(zhuǎn)型。一是AI+定制化設(shè)計，基于客戶需求，運用AI技術(shù)實現(xiàn)服裝個性化定AI+營銷數(shù)字人，2022年左右，企業(yè)基于量體艙，聯(lián)合江南大學(xué)合作研發(fā)AI量體艙，已在10-20個門店開展應(yīng)用。未來，企業(yè)有計劃進(jìn)一步探索其他AI應(yīng)AI+銷售預(yù)測，在集團(tuán)打通會員系統(tǒng)、財務(wù)、銷售等數(shù)據(jù)情況下，通過AI賦能銷售預(yù)紡織服裝企業(yè)AI轉(zhuǎn)型痛點主要有兩個。一是紡織服裝企業(yè)發(fā)展時間都較長，企業(yè)系統(tǒng)多，應(yīng)用于生產(chǎn)、倉儲、管理等各個環(huán)節(jié)，難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)打通，數(shù)據(jù)資源難整紡織服裝行業(yè)競爭激烈、利潤率普遍較低，高昂的AI轉(zhuǎn)型投入業(yè)目前面臨的普遍困境。未來，紡織服裝企業(yè)需要政府及相關(guān)部門支持，以獲得行業(yè)無錫市節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展穩(wěn)中有進(jìn)，2023年全市節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值突破1500億元，全市擁有2000多家節(jié)能環(huán)保企事業(yè)單位、4000多家配套企業(yè)，初步形成研發(fā)設(shè)計—裝備制造—工程施工—運營服務(wù)的完整產(chǎn)業(yè)鏈，產(chǎn)業(yè)聚焦節(jié)能裝備產(chǎn)品、水處統(tǒng)等技術(shù)，不斷加強(qiáng)智慧節(jié)能降耗體制機(jī)制建設(shè)，并利用人工智能推進(jìn)“雙碳”進(jìn)程，節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)價值鏈涵蓋研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、產(chǎn)品銷售、工程安裝與運營服務(wù)五個主要環(huán)節(jié)。無錫節(jié)能和環(huán)保企業(yè)目前已經(jīng)開始AI轉(zhuǎn)領(lǐng)域，包括AI+能耗分析、AI+智慧運維與AI+能碳管理平臺。22圖12無錫節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型環(huán)節(jié)一是合同能源管理中的能耗分析，無錫市智慧節(jié)能運營分析制冷供熱等工業(yè)的能耗狀況，通過實時工況數(shù)據(jù)和預(yù)測性分析，以大模型分析最佳效率和最佳功耗，預(yù)測未來制冷供熱需求，自動調(diào)整系統(tǒng)運行狀態(tài)，實現(xiàn)動態(tài)的冷卻控制和熱管理，助力工業(yè)節(jié)能減排。如中央空調(diào)冷凍水系統(tǒng)，傳統(tǒng)冷凍水系統(tǒng)控制調(diào)整頻率一般是小時到天級別，AI+冷凍水系統(tǒng)二是智慧運維，利用人工智能賦能機(jī)器人、紅外攝像頭，通過對環(huán)境監(jiān)控、數(shù)據(jù)智能分析，實現(xiàn)對巡檢區(qū)域設(shè)備的實時監(jiān)控，將巡檢告警信息自動推送到遠(yuǎn)程平臺及實現(xiàn)以設(shè)備狀態(tài)自動感知及預(yù)測、風(fēng)險實時預(yù)警、智能輔助決策、遠(yuǎn)程生產(chǎn)指揮、精三是智能碳管理平臺開發(fā)，以AIoT為技術(shù)底座，通過傳感器等設(shè)備收集環(huán)境數(shù)據(jù)，實現(xiàn)人工智能對碳排放來源的實時監(jiān)測，分析園區(qū)減少碳排放的潛在優(yōu)化空間；利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對數(shù)據(jù)中心、能源基礎(chǔ)設(shè)施等大型碳排放源的能效比和排放數(shù)據(jù)無錫某節(jié)能環(huán)保集團(tuán)自2020年開始進(jìn)行AI轉(zhuǎn)型，其智慧節(jié)能運營業(yè)務(wù)，天氣感知、負(fù)荷預(yù)測、全網(wǎng)平衡等AI算法及模型決傳統(tǒng)供熱能耗高的難題。未來，集團(tuán)計劃基于冷熱光電新能源五大業(yè)務(wù)線，圍繞下游客戶構(gòu)建工業(yè)設(shè)備生態(tài)系統(tǒng)并考慮拓展“虛擬電廠”業(yè)務(wù)，由集團(tuán)承擔(dān)賦能紐帶角色，實現(xiàn)對生態(tài)伙伴在智慧節(jié)能和智慧生產(chǎn)方面的AI無錫某能源互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)搭建的“能碳大腦”能夠精準(zhǔn)核算規(guī)劃碳中和目標(biāo)設(shè)定和實踐路徑；通過實時監(jiān)測園區(qū)綠電生產(chǎn)消納情況、源荷儲微網(wǎng)運行情況、削峰填谷動態(tài)平衡情況、碳總量碳減排情況，以及碳資產(chǎn)、碳普惠和能碳雙控的情況，將中臺匯聚的大數(shù)據(jù)通過企業(yè)自研的能源垂直領(lǐng)域AI模型及云時段、不同環(huán)節(jié)的用能需求和溫室氣體排放情況，自動生成不同環(huán)節(jié)的降碳策略，達(dá)到能碳數(shù)智化管理和園區(qū)管理效率提升。未來，企業(yè)計劃開發(fā)智能互動系統(tǒng)的多模態(tài)無錫節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型痛點有兩個。一是投資回報難以實現(xiàn)盈虧平衡，節(jié)能環(huán)保AI轉(zhuǎn)型投入大，但是能為下游客戶帶來的收益度有限，因此AI轉(zhuǎn)型拓展較為困難。二是智慧運維普遍更易接受人工巡檢，對通過AI賦能機(jī)器人巡檢23產(chǎn)業(yè)仍需政府相關(guān)職能部門支持AI轉(zhuǎn)型，一方面通過在項目以起到示范引領(lǐng)作用，降低節(jié)能環(huán)保企業(yè)對AI轉(zhuǎn)型收2023年無錫市新材料產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破2500億元，是無錫市六個規(guī)模超2000億元產(chǎn)業(yè)之一。無錫新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展處于全省第一梯隊，在碳纖維、納米材料、石墨烯三大重點前沿領(lǐng)域都處于全國領(lǐng)先地位，擁有化工材料企業(yè)、新型金屬材料企業(yè)、電新材料產(chǎn)業(yè)鏈涵蓋前期的市場需求、材料研發(fā)、工藝設(shè)計、樣品制備與測試、質(zhì)量檢測、規(guī)?；a(chǎn)環(huán)節(jié)。無錫新材料企業(yè)目前已經(jīng)端研發(fā)和售前解決方案環(huán)節(jié)，即AI+產(chǎn)品解決方案和AI+新材料研發(fā)。圖13無錫新材料產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型環(huán)節(jié)一是AI+產(chǎn)品解決方案。新材料是工業(yè)制造產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)的上游，下游應(yīng)用行業(yè)對新材料的要求千差萬別，AI+產(chǎn)品解決方案可以更好地服務(wù)各行業(yè)客戶對新材料的不同需求，根據(jù)客戶要求定制解決方案。同時，傳統(tǒng)解決方案制定過程中，前期研究、實驗、打樣需要較長時間和較高成本投入，而通過A二是AI+新材料研發(fā)。初期研究階段，傳統(tǒng)新材料研發(fā)依賴于耗時且成本高昂的實驗方法，AI通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度算法，整合分析跨學(xué)科、跨平臺的大量材料數(shù)據(jù)，包括但不限于已發(fā)表的文獻(xiàn)、專利數(shù)據(jù)庫和實驗記錄等，快速篩選出有潛力的候選材預(yù)測新材料的物理、化學(xué)及機(jī)械性能，完成初步的材料設(shè)計與合成。材料性能測試階段，AI不僅可以預(yù)測材料屬性，還能優(yōu)化實驗條件，通過算法可以找到最優(yōu)的反應(yīng)條無錫部分新材料企業(yè)已經(jīng)初步嘗試AI轉(zhuǎn)型，以無錫某納米材料企業(yè)為例，目前已經(jīng)在兩個方面嘗試AI轉(zhuǎn)型。一是AI+納米鍍膜解決方案。由于公司防水鍍膜產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于汽車、掃地機(jī)器人、電動牙刷等領(lǐng)域，其對防水鍍膜要求不一，導(dǎo)致前期研究、實驗、打樣需要較長時間和較高成本投入?；诖?，公司在開源大模型基礎(chǔ)上，聯(lián)合其他公司共同研發(fā)垂直大模型，利用公司已有的解決方案后再進(jìn)行實驗，大幅提高效率。二是AI+辦公。公司利用辦公大模型，開無錫新材料產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型的痛點主要體現(xiàn)在兩個方面。一是數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，導(dǎo)致24AI幻覺。目前數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，且數(shù)據(jù)規(guī)模有限，導(dǎo)致不同人不同時間輸入問題或關(guān)鍵詞后，得到答案各式各樣，AI檢索和問答結(jié)果偏差較大。二是由于行業(yè)下游應(yīng)用場景千差萬別，大模型中的圖片識別仍不夠成熟，無法準(zhǔn)確識別在制造過程中，各種應(yīng)用場景新材料的應(yīng)用范圍，大模型與實際應(yīng)用之間需要更多練習(xí)，以實現(xiàn)契合實際的AI轉(zhuǎn)型。未來，新材料行業(yè)需要獲得更多行業(yè)數(shù)據(jù)集，政府及相關(guān)部門需要建立數(shù)據(jù)匯以打造“新能源裝備之都”為愿景，無錫集聚新能源規(guī)上企業(yè)近200業(yè)收入超過1500億元。無錫利用能源電子和能源物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)優(yōu)勢，積極推進(jìn)新型電力系統(tǒng)建設(shè)與智慧能源系統(tǒng)部署，如錫山區(qū)智慧風(fēng)電運維項目應(yīng)用大數(shù)據(jù)和云計算，實現(xiàn)覆蓋全生命周期的風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)評價與診斷、風(fēng)電場功率預(yù)測、遠(yuǎn)程監(jiān)控、新能源產(chǎn)業(yè)體系涵蓋源、網(wǎng)、荷、儲（即電力供給側(cè)、電力輸配網(wǎng)、負(fù)荷用能側(cè)、儲能側(cè)）四個核心組成部分。無錫新能源企業(yè)目前已經(jīng)開始在電力供給側(cè)、電網(wǎng)側(cè)和負(fù)荷用能側(cè)開展AI轉(zhuǎn)型，主要場景包括AI+智能選址、AI+發(fā)電預(yù)測、AI+風(fēng)機(jī)運營優(yōu)化、AI+發(fā)電設(shè)備運維、AI+智能電網(wǎng)調(diào)度、AI+虛擬電廠探索。圖14無錫新能源產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型環(huán)節(jié)一是AI+智能選址，主要包括大型風(fēng)光電場選址和充電樁等分布式設(shè)備選址。大型風(fēng)光電場基于氣象大模型分析風(fēng)電資源布局情況，經(jīng)分析形成電場選址建議。分布式設(shè)備如充電樁選址則通過將用戶輻射半徑、配電系統(tǒng)情況、地價成本等因素納入模二是AI+發(fā)電量預(yù)測，如果發(fā)電無法讓儲能和電網(wǎng)及時消納將造成浪費，因此通實現(xiàn)對新能源發(fā)電領(lǐng)域的賦能，通過開發(fā)氣象垂直大模型，實現(xiàn)對風(fēng)向、風(fēng)速等分析25四是AI+發(fā)電設(shè)備運維，智能運檢系統(tǒng)利用AI算法，對新能源設(shè)施的運行數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)控和分析。通過模式識別和異常檢測，AI能夠及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備的故障和異常狀五是AI+智能電網(wǎng)調(diào)度，智能電網(wǎng)調(diào)控利用AI算法，實時監(jiān)測和分析電網(wǎng)的運行狀態(tài)，預(yù)測電網(wǎng)的負(fù)荷變化和故障風(fēng)險。通過自適應(yīng)控制策略，AI能夠及時調(diào)整電網(wǎng)的運行參數(shù)，應(yīng)對各種復(fù)雜情況。例如，AI可以根據(jù)天氣預(yù)報和能源預(yù)測，提前調(diào)整六是AI+虛擬電廠，虛擬電廠利用AI算法狀態(tài)，優(yōu)化能源的調(diào)度和分配，不僅提高了能源的利用效率，也減少對傳統(tǒng)電廠的依賴。例如，虛擬電廠可以根據(jù)風(fēng)力和太陽能的實時產(chǎn)出，調(diào)整儲能系統(tǒng)的充放電策略，無錫目前在供給側(cè)、電網(wǎng)側(cè)和負(fù)荷側(cè)已開始AI轉(zhuǎn)型，以無錫某能源企業(yè)為例，在終端發(fā)電側(cè)基于自研開發(fā)的能源垂直氣象大模型，使得智慧風(fēng)機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)前端感知風(fēng)場精細(xì)選址和風(fēng)機(jī)建造等決策提供了算力底座支持。在平臺側(cè)，協(xié)同，優(yōu)化能源系統(tǒng)的管理，降低系統(tǒng)波動性帶來的成能場景，例如隨著新能源產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)上的綠色金融模式逐漸成熟，各大發(fā)電集團(tuán)對風(fēng)場的管理逐漸從生產(chǎn)風(fēng)險管控轉(zhuǎn)向?qū)κ袌鲲L(fēng)險管控，企交易價格預(yù)測，并結(jié)合終端數(shù)據(jù)自動形成市場交易策略。同時隨著大模型接管運營的現(xiàn)階段人工智能在新能源產(chǎn)業(yè)應(yīng)用過程中面臨的主要痛點為投入產(chǎn)出比與數(shù)據(jù)流通壁壘問題。企業(yè)決策層由于AI轉(zhuǎn)型投資回報比相對較型推進(jìn)動力。同時由于電力行業(yè)的特殊性，數(shù)據(jù)具有一定的封閉性，各項電力相關(guān)數(shù)據(jù)難以獲取成為垂直大模型研發(fā)和企業(yè)AI轉(zhuǎn)型阻力。因一步AI轉(zhuǎn)型，一方面需要無錫相關(guān)政府職能部門以場轉(zhuǎn)型不同細(xì)分領(lǐng)域的“首試首用”和探索新場景延伸，另一方面需要促進(jìn)電力數(shù)據(jù)以無錫汽車及零部件產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值超2000億元，涵蓋整車制造、發(fā)動機(jī)、底盤、汽車電子電器、汽車內(nèi)外飾以及新能源汽車零部件等主要產(chǎn)業(yè)鏈，擁有整車（含新能源汽內(nèi)外飾等零部件企業(yè)400家左右，新能源汽車零部件企業(yè)13家，在內(nèi)燃機(jī)、射系統(tǒng)、尾氣后處理、汽車內(nèi)外飾制造、汽車裝備制造等傳統(tǒng)汽車零部件細(xì)分領(lǐng)域處于國內(nèi)乃至國際領(lǐng)先地位。15汽車及零部件產(chǎn)業(yè)通用價值鏈中AI賦能領(lǐng)域包括產(chǎn)品設(shè)計與研發(fā)、智能化生產(chǎn)、供應(yīng)鏈管理、市場營銷、售后服務(wù)五個環(huán)節(jié)。目前，無主要集中在產(chǎn)品設(shè)計、研發(fā)及制造環(huán)節(jié)，主要應(yīng)用場景包括AI+客戶需求、AI+設(shè)計、15《無錫市汽車及零部件（含新能源汽車）產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展三年行動計劃（2023-2025年）》/doc/2023/10/27/4094511.shtml26AI+軟件開發(fā)、AI+仿真實驗、AI+檢測、AI+市場營銷。圖15無錫汽車及零部件產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型環(huán)節(jié)一是AI+客戶需求識別，通過自然語言處理技術(shù)，在和客戶溝通過程中可以進(jìn)行二是AI+汽車設(shè)計，提供圖紙數(shù)據(jù)等語料，開發(fā)圖紙自動生成大模型，同時自動識別數(shù)模、二三維圖紙前后信息變化，自動生成變更描述，并可開展圖紙中機(jī)械件的三是AI+軟件開發(fā)，汽車零部件及整車中涉及電子控制的零部件和環(huán)節(jié)，如電控四是AI+仿真實驗，通過從動力學(xué)、流體學(xué)及結(jié)構(gòu)學(xué)等維度進(jìn)行AI仿真模擬分五是AI+降噪檢測分析，將噪音圖譜和聲頻等數(shù)據(jù)輸入大模型中，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析，了解聲音傳播和衰減情況，模擬自動診斷故障，開展故障診斷預(yù)測和優(yōu)化六是AI+市場營銷，AI在市場營銷中的應(yīng)用體現(xiàn)在宣傳圖片設(shè)計、銷售預(yù)測、用戶畫像描繪、輿情分析等領(lǐng)域。通過AI策劃汽車助汽車開發(fā)創(chuàng)成式設(shè)計、仿真、標(biāo)注、交互等領(lǐng)域；開發(fā)“面向用戶體驗”和“面向無錫某汽車零部件企業(yè)通過與AI平臺廠商合作，探索開發(fā)部署于本地的垂直大模型，賦能圖紙設(shè)計、仿真分析、校準(zhǔn)測試等設(shè)計環(huán)節(jié)；并在電控、電驅(qū)等系統(tǒng)的軟（噪聲、振動和粗糙度）中，企業(yè)計劃通過開發(fā)大模型以實現(xiàn)對噪聲圖譜、扭曲振動頻率等數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，自動診斷產(chǎn)品缺陷及預(yù)防故障，同時計劃構(gòu)建搭載AIGC互27工業(yè)軟件的研發(fā)協(xié)同，將數(shù)字孿生、仿真分析等技術(shù)應(yīng)用到造型、工程、建模分析測無錫汽車及零部件產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型的痛點主要包括三個方面。一是大模型的“幻覺問題導(dǎo)致企業(yè)需要投入額外的人力成本再次復(fù)核。二是投入產(chǎn)出比，AI轉(zhuǎn)型對于汽車及零部件企業(yè)并非剛需，而若AI轉(zhuǎn)型投入較大，效益不是汽車及零部件行業(yè)垂類場景AI人才較為稀揭榜掛帥等科技懸賞制度攻關(guān)破解汽車AI轉(zhuǎn)型卡點難題無錫正積極布局人工智能、量子科技、第三代半導(dǎo)體、氫能和儲能、深海裝備等五大產(chǎn)業(yè)，拓展多個未來產(chǎn)業(yè)新方向，至2027年，產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到2000億元。無錫人工智能對算力需求最大，少量深海裝備、量子科技企業(yè)布局AI發(fā)展，對算力有一定需求，而氫能和儲能、第三代半導(dǎo)體AI轉(zhuǎn)型的算法、大模型企業(yè)都在使用算力，是算力需求的重點行業(yè)。量子科技由于目前以研發(fā)為主，且量子科技行業(yè)存在大量測算需要，對算力有一定需求，但是企業(yè)算力需求通過大模型對深海采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，幫助中國更好向海洋產(chǎn)業(yè)進(jìn)軍。氫能和儲能(三)梁溪區(qū)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)集群AI轉(zhuǎn)型和算力需求分析梁溪區(qū)提出做強(qiáng)都市工業(yè)，加快培育壯大先進(jìn)制造業(yè)集群，提高制造業(yè)在GDP中占比，2023年規(guī)上工業(yè)總產(chǎn)值完成347.02億元，同比增長4.0%16。梁溪區(qū)結(jié)合 全區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)與資源稟賦，提出重點構(gòu)建高端醫(yī)療器械、汽車零部件、人工智能、北斗空間信息、空天產(chǎn)業(yè)、機(jī)器人、食品科技、智能傳感器、智能高端裝備、新能源梁溪區(qū)已成為全市唯一全面覆蓋人工智能發(fā)展三要素“算力、算法、數(shù)據(jù)”的區(qū)網(wǎng)企業(yè)的智能云大模型創(chuàng)新中心、某軟件信息企業(yè)的無錫未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新基地等為引領(lǐng)梁溪區(qū)AI轉(zhuǎn)型需求集中于近年新招引的新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)，十大產(chǎn)業(yè)生態(tài)中，機(jī)器人、醫(yī)療器械、智能傳感器等產(chǎn)業(yè)已經(jīng)初步嘗試進(jìn)行業(yè)AI轉(zhuǎn)型需求相對較少。機(jī)器人產(chǎn)業(yè)對于垂直大模型應(yīng)用需求相對較多，方面具有更高要求，需要開發(fā)更多并行參數(shù)的垂直大模型。目前，梁溪區(qū)圍繞“AI+智能制造”理念已引入全球第三大倉儲機(jī)器人、工業(yè)移動機(jī)器人鏈主企業(yè)等一批機(jī)器人生態(tài)圈優(yōu)質(zhì)企業(yè)。智能傳感器產(chǎn)業(yè)的AI轉(zhuǎn)型則集中在16梁溪區(qū)人民政府/doc/2024/01/29/4167646.shtml28同時，梁溪區(qū)正在積極建設(shè)大模型產(chǎn)業(yè)基地“魔力空間”，園區(qū)計劃將入駐大模型開發(fā)和應(yīng)用企業(yè)。目前，梁溪區(qū)已經(jīng)集聚人工智能大模型基礎(chǔ)軟件供應(yīng)商；在醫(yī)療器械和金融領(lǐng)域亦已初步嘗試培育大模型，并計劃推動與科研院所合作開發(fā)半導(dǎo)體相關(guān)項目；同時區(qū)內(nèi)企業(yè)已為本地紡織服裝企業(yè)、茶葉檢測以及本地車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等提供企業(yè)AI轉(zhuǎn)型面臨的主要痛點包括三個方面。一是行業(yè)大模型與產(chǎn)線實際應(yīng)用間存在鴻溝，需要較長的磨合時間。二是由于行業(yè)數(shù)據(jù)流通壁壘，訓(xùn)練場景有限，模型精度有待提高。三是目前部分傳統(tǒng)企業(yè)暫未深刻認(rèn)知AI29隨著國際形勢的復(fù)雜變化，自主可控成為國家發(fā)展的重要戰(zhàn)略，算力作為人工智能時代推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的基礎(chǔ)動力和底座，自主可控對于國家安全和發(fā)展具有重要意義。隨著技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)步，國內(nèi)企業(yè)在芯片設(shè)計、制造工藝、系統(tǒng)集成等方面取得了重要突破，為國產(chǎn)算力的發(fā)展提供了有力支撐。無錫正著力提高國產(chǎn)算力占比，建設(shè)了以國產(chǎn)算力芯片為基礎(chǔ)的無錫人工智能協(xié)同創(chuàng)新基地、太湖量子智算中心等。未來無錫應(yīng)把握算力國產(chǎn)替代趨勢，提升算力資源國產(chǎn)化率，明確無錫算力中心底色，把握算力中心發(fā)展核心是賦能千行百業(yè)、助推產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，醫(yī)療健康、車聯(lián)網(wǎng)、紡織服裝等越來越多行業(yè)積極探索利用算力技術(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級，提升企業(yè)效率和競爭溝，加快構(gòu)建以算力為基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)為驅(qū)動、軟硬件入產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵。無錫擁有一批以算力為基礎(chǔ)、鏈接產(chǎn)業(yè)鏈上下游的產(chǎn)業(yè)生態(tài)引領(lǐng)者，這些產(chǎn)業(yè)生態(tài)引領(lǐng)者正成為推動無錫產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級向縱深發(fā)展的重要力量，同時也牽引大模型、算法、數(shù)據(jù)等人工智能行業(yè)生態(tài)集聚。無錫未來應(yīng)緊扣算力賦能行業(yè)發(fā)展核心，依托本地算力生態(tài)建設(shè)引領(lǐng)者，識別區(qū)別于其他區(qū)域算力中心的核心優(yōu)勢和發(fā)展模式，進(jìn)一步提升無錫算力中心鏈接軟硬件廠商和產(chǎn)業(yè)端資源能力，以場景化能力賦能無錫產(chǎn)業(yè)，以生態(tài)凝聚力構(gòu)建算力產(chǎn)業(yè)鏈閉環(huán)，助推無錫成為算力加速產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型提升無錫智能算力供給與服務(wù)能力，以無錫市加快構(gòu)建集約高效、開放有序、供給充分、生態(tài)完備的算力發(fā)展格局為目標(biāo)，算力運載能力進(jìn)一步增強(qiáng)，算力能效水平穩(wěn)步提升，持續(xù)提供優(yōu)質(zhì)普惠算力供給，打造從供給到應(yīng)用的全鏈條算力創(chuàng)新生態(tài)，圍繞無錫深入實施產(chǎn)業(yè)強(qiáng)市主導(dǎo)戰(zhàn)略，加強(qiáng)算力服務(wù)無錫“465”主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)能力，凸圖16無錫智算中心發(fā)展愿景30卡位算力自主可控國家戰(zhàn)略和國產(chǎn)化替代趨勢，緊抓算力賦能千行百業(yè)引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革，破解人工智能與產(chǎn)業(yè)實際應(yīng)用之間的鴻溝，基于無錫良好的國產(chǎn)算力基礎(chǔ)，發(fā)揮無錫算力生態(tài)建設(shè)引領(lǐng)者優(yōu)勢，進(jìn)一步明確無錫算力中心發(fā)展底色，識別算力中心發(fā)展優(yōu)勢，凸顯算力中心發(fā)展擔(dān)當(dāng)，服務(wù)無錫“465”主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將無錫市算力圖17無錫智算中心發(fā)展戰(zhàn)略總圖2.發(fā)展定位國產(chǎn)化人工智能算力高地。加快推動高水平科技自立自強(qiáng)，堅持原創(chuàng)引領(lǐng)，依托無錫國產(chǎn)算力企業(yè)，推動一批國產(chǎn)替代，提升無錫算力芯片、深度學(xué)習(xí)框架等基礎(chǔ)軟硬件設(shè)施國產(chǎn)化水平，加快提升算力芯片等關(guān)鍵技術(shù)的自控可控能力，國產(chǎn)硬件全面兼容國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架，搭建基于國產(chǎn)軟硬件的人工智能訓(xùn)練和服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施，布局一批全棧國產(chǎn)化的生成式大模型，形成具有競爭力和技術(shù)主導(dǎo)權(quán)的無錫算力中心集群，加強(qiáng)算力、數(shù)據(jù)、大模型等協(xié)同聯(lián)動，加速突破一批標(biāo)志性的解決方案、開放共享和技術(shù)產(chǎn)品，以軟件和數(shù)據(jù)生態(tài)建設(shè)更好地支撐算力中心的發(fā)展，支持各類智慧應(yīng)用場景落地，促進(jìn)人工智能創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、資金鏈、人才鏈深度融合，加速新技術(shù)迭代升級和新應(yīng)用產(chǎn)業(yè)快速增長，實現(xiàn)人工智能高水平應(yīng)用深度賦能實體經(jīng)濟(jì)，構(gòu)建創(chuàng)新3.發(fā)展模式構(gòu)建以服務(wù)化、產(chǎn)業(yè)化、生態(tài)化三化驅(qū)動的無錫算力中心發(fā)展模式，實現(xiàn)算力中力服務(wù)，推動算力中心提供預(yù)置行業(yè)算法、構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練大模型、提供專業(yè)化數(shù)據(jù)等，升級擴(kuò)容高性能普惠算力供給能力，讓更多用戶享受普適普惠智算服務(wù)。圍繞客戶全31場景需求，提供端到端全?？煽康乃懔Ψ?wù)，以功能豐富、使用便捷的算力調(diào)度、算多優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)業(yè)資源和創(chuàng)新應(yīng)用場景，探索“算力+場景”，深挖各行業(yè)在研試驗證、生產(chǎn)制造、營銷服務(wù)、運營管理等環(huán)節(jié)的人工智能場景，形成一批算力試點示范項目和標(biāo)桿項目，深化全域全時全場景應(yīng)用，帶動全市制造業(yè)人工智能化水平持續(xù)躍升，在各領(lǐng)域各層次賦能新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展，為經(jīng)濟(jì)社會各個領(lǐng)域帶來新產(chǎn)業(yè)、新建立人工智能創(chuàng)新聯(lián)盟，以聯(lián)盟擴(kuò)圈鏈接開放創(chuàng)新生態(tài)資源。開展人工智能相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)創(chuàng)新，探索數(shù)據(jù)開放共享，構(gòu)建高質(zhì)量人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，加強(qiáng)開源模型研發(fā)攻關(guān)，開發(fā)布局一批更貼合行業(yè)實際的垂直應(yīng)用大模型。營造良好的產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)，建立既懂人工智能技術(shù)又懂業(yè)務(wù)場景的人才高地，支持產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新，營造一流算4.發(fā)展策略以算力服務(wù)為基礎(chǔ)，行業(yè)應(yīng)用和協(xié)同發(fā)展為核心，產(chǎn)業(yè)集聚為支撐，服務(wù)無錫算優(yōu)化算力中心服務(wù)能力，加快推進(jìn)無錫智算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，對算力建設(shè)者和使用者給予補(bǔ)貼，推進(jìn)算力公共服務(wù)平臺建設(shè)，匯聚普惠算力資源。提高全市算力中心國深化算力賦能行業(yè)應(yīng)用，以場景應(yīng)用為牽引，加快推動算力應(yīng)用場景建設(shè)，推動智算在生物醫(yī)藥、車聯(lián)網(wǎng)、高端裝備等典型應(yīng)用場景建設(shè)，支持樹立行業(yè)應(yīng)用標(biāo)桿，構(gòu)建算力協(xié)同發(fā)展生態(tài)，建立產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟，支持應(yīng)用牽引的跨界協(xié)同創(chuàng)新，鼓勵數(shù)據(jù)歸集、數(shù)據(jù)開放和對場景賦能，構(gòu)建基于智算的軟硬件協(xié)同開放生態(tài)，依托智算中心集聚大模型智算軟件棧，鼓勵共建人工智能聯(lián)合實驗室，形成一批“算力+”行增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)集聚平臺屬性，加快招商引資集聚一批算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)企業(yè)，支持搭建算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)相關(guān)孵化器，通過產(chǎn)業(yè)鏈上下游聯(lián)動，創(chuàng)新一批垂直行業(yè)大模型，孵化一5.保障體系圍繞統(tǒng)籌聯(lián)動、政策支持、人才供給、示范引領(lǐng)、安全保障五個方面，加強(qiáng)智算中心發(fā)展保障體系建設(shè)，加快頂層智算中心建設(shè)、運營保障機(jī)制建設(shè)，制定重點突出和給予企業(yè)AI轉(zhuǎn)型強(qiáng)力支撐的政策保障，加強(qiáng)場景示合型、科技型人才，強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)等信息安全保障，為無錫智算中心打造長三角一32提升算力資源統(tǒng)籌供給能力。加快推進(jìn)無錫智能算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，鼓勵多元資本積極參與無錫智能算力建設(shè)，服務(wù)無錫本地企業(yè)對智算設(shè)施的需求。對無錫市統(tǒng)籌建設(shè)、落地?zé)o錫市且主要服務(wù)無錫企業(yè)、高校和科研單位的智算項目，給予建設(shè)補(bǔ)貼。用智能算力的成本?；跓o錫算力公共服務(wù)平臺，統(tǒng)籌市內(nèi)外算力資源，發(fā)揮算力資資源高速互聯(lián)和無縫對接，加快匯聚普惠算力資源。探究國內(nèi)領(lǐng)先的算力公共服務(wù)平臺與算力調(diào)度平臺系統(tǒng)架構(gòu)與技術(shù)路線，開展全域、全場景、全鏈路和全周期的運營支持國產(chǎn)算力發(fā)展。提高全市算力中心國產(chǎn)算力資源占比，依托國產(chǎn)廠商構(gòu)建全棧AI軟硬件自主可控智算平臺，支持算力中心架，配置國產(chǎn)化算法、算子庫、數(shù)據(jù)庫、工具鏈、模型庫等工具，研發(fā)全棧國產(chǎn)化的生成式大模型，服務(wù)且符合中國國內(nèi)企業(yè)人工智能轉(zhuǎn)型需求，逐步形成自主可控的人工智能技術(shù)體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)，進(jìn)一步提升智算中心調(diào)度能力。推進(jìn)國產(chǎn)算力中心開發(fā)完善便捷的跨架構(gòu)遷移平臺與高效遷移工具鏈，算生態(tài)問題，打造國產(chǎn)算力適配與遷移標(biāo)準(zhǔn)化解決方案，積極實現(xiàn)“應(yīng)用一次開發(fā)、加快推動算力應(yīng)用場景建設(shè)。圍繞無錫市“465”主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，推動“智算+生物聚焦研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、質(zhì)量檢測、供應(yīng)鏈管理、市場營銷、運營管理等環(huán)節(jié)，進(jìn)一步提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率，不斷催生新業(yè)態(tài)、新模式。支持生物醫(yī)藥企業(yè)圍繞藥物發(fā)現(xiàn)、并向超聲、內(nèi)窺鏡等領(lǐng)域延伸。支持車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)圍繞智能座艙開展意圖理解、語音交互深化，圍繞駕駛路線優(yōu)化、實時路況以及出行應(yīng)用場景高端裝備企業(yè)圍繞圖紙設(shè)計及自檢糾錯、仿真模擬、原料供應(yīng)、銷售規(guī)劃、倉儲物流支持樹立行業(yè)應(yīng)用標(biāo)桿。通過“以用促建”方式，對在全市遴選的具有標(biāo)桿效應(yīng)的算力應(yīng)用優(yōu)秀項目，可采取“雙向”獎勵制度，對場景提供主體和大模型建設(shè)提供方給予獎勵支持，加快打造一批具有前沿引領(lǐng)性、可復(fù)制推廣性的智算產(chǎn)業(yè)典型示范應(yīng)用場景。探索采用“場景券”支持場景人工智能轉(zhuǎn)型，可通過事前申領(lǐng)、事后兌付持續(xù)推進(jìn)制造業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)。繼續(xù)推進(jìn)全市工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識解析二級節(jié)點建設(shè)，擴(kuò)大全市接入企業(yè)數(shù)量，支持企業(yè)打造國家級、升級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，鼓勵企業(yè)建設(shè)5G全連接工廠，擴(kuò)大省星級上云企業(yè)數(shù)量，通過支持企業(yè)智能33構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟。集聚數(shù)據(jù)、算法模型、算力、科研院所、行業(yè)協(xié)會等全棧人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)合作伙伴，組建無錫人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟，以人工智能應(yīng)用為牽引，共同探討應(yīng)用案例、技術(shù)動態(tài)、場景與技術(shù)的融合等，發(fā)揮橋梁紐帶作用，強(qiáng)化應(yīng)用牽引的跨界協(xié)同創(chuàng)新。圍繞本地算力、算法，遴選一批重點應(yīng)用場景，卷”的發(fā)展機(jī)制，打通算力、大模型理論研究與產(chǎn)業(yè)實際應(yīng)用場景之間的困境，實現(xiàn)加快數(shù)據(jù)歸集和對場景賦能。針對應(yīng)用場景普遍面臨的難以獲得全面、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)供給以進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的痛點，加快數(shù)據(jù)要素歸集和數(shù)據(jù)流通交易，為產(chǎn)業(yè)人工智能轉(zhuǎn)型提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。一是加強(qiáng)公共數(shù)據(jù)開放共享，積極開展無錫公共領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘、清洗和隱私安全處理，通過多級授權(quán)方式，探索推動無錫數(shù)據(jù)要素流通平臺定向有條件開放公共數(shù)據(jù)，推動公共數(shù)據(jù)對場景價值賦能。二是歸集高質(zhì)量基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，鼓勵開發(fā)文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)集，在生物醫(yī)藥、車聯(lián)網(wǎng)、高端裝備制造等領(lǐng)域打造行業(yè)數(shù)據(jù)集，支持各類市場主體通過無錫數(shù)據(jù)要素流通平臺提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，為開發(fā)、訓(xùn)練、應(yīng)用大模型提供支持，對訓(xùn)練使用量、數(shù)據(jù)質(zhì)量等綜合排名靠前的市場主體給予獎勵。三是建設(shè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練基地，政府聯(lián)合科研院所、技術(shù)廠商等建立數(shù)據(jù)訓(xùn)練基地和隱私計算聯(lián)合實驗室，通過對公共數(shù)據(jù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集等各類數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)注處理后，依托隱私計算平臺等技術(shù)手段，實現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)“可用發(fā)生態(tài)，推動底層硬件與軟件框架高效適配，推動自主深度學(xué)習(xí)開源框架與智算中心開展廣泛適配與融合優(yōu)化。開放主流AI框架、數(shù)據(jù)集和算法創(chuàng)新提供全棧式基礎(chǔ)軟件和工具鏈，高效支撐生物醫(yī)藥、車聯(lián)網(wǎng)、高端裝備制造等領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新與場景融合應(yīng)用。二是依托智算中心集聚大模型智算軟件棧，為企業(yè)提供涵蓋算力系統(tǒng)環(huán)節(jié)部署、算力調(diào)度保障、面向大模型的高效工具鏈等全棧全流程服務(wù)，幫助更多企業(yè)跨越大模型研發(fā)應(yīng)用門檻，充分釋放大模型創(chuàng)新生產(chǎn)力。三是資源稟賦優(yōu)勢，既滿足客戶各項需求和服務(wù)，也為的機(jī)會。基于智算生態(tài)的軟件協(xié)同平臺將持續(xù)聚合產(chǎn)業(yè)力量，促進(jìn)智算創(chuàng)新技術(shù)、場景應(yīng)用與交付服務(wù)的融合落地，為創(chuàng)新者提供成長空間，為合作伙伴提供開放和易用的商業(yè)發(fā)展平臺。四是鼓勵企業(yè)、高校、科研院所共建人工智能聯(lián)合實驗室，形成一支持算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)企業(yè)發(fā)展。支持和引導(dǎo)各類企業(yè)在無錫設(shè)立全球、全國或區(qū)域級數(shù)據(jù)、算法模型、算力、基礎(chǔ)軟硬件等產(chǎn)業(yè)鏈上下游生態(tài)總部。支持算力產(chǎn)業(yè)鏈相支持搭建算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)相關(guān)孵化器。打造人工智能發(fā)展和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的試驗田、孵化器，落實重點企業(yè)“服務(wù)包”制度，為有潛力的創(chuàng)新企業(yè)提供算力、語料、人才、資本等支撐。廣泛鏈接應(yīng)用場景，集聚產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)和相關(guān)人才，推動創(chuàng)新主體34在一個物理空間中高頻互動、深度交流、深化對接，形成人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)開發(fā)與終端應(yīng)用之間的傳導(dǎo)閉環(huán)，推動無錫市人工智能產(chǎn)業(yè)由“點狀分布”轉(zhuǎn)變?yōu)椤版湢盥?lián)動”的集聚發(fā)展，形成倍增效應(yīng)以加速產(chǎn)業(yè)集聚進(jìn)程。支持基于無錫豐富的工業(yè)應(yīng)用場景，創(chuàng)新研發(fā)行業(yè)垂直大模型，打造無錫行業(yè)垂直大模型高地和集聚區(qū)。支持孵化器內(nèi)創(chuàng)強(qiáng)化科技研發(fā)和自主創(chuàng)新。支持算力、算法、數(shù)據(jù)等企業(yè)申報國家發(fā)改委東數(shù)西算示范項目、國家級技術(shù)創(chuàng)新示范企業(yè)、企業(yè)技術(shù)中心和工程研究中心、新一代人工智能重大項目等，并對符合條件的算力企業(yè)、項目給予獎勵支持，以良好的科技創(chuàng)新35(一)發(fā)展目標(biāo)提升算力服務(wù)，運載能力實現(xiàn)新發(fā)展。智能算力規(guī)模不斷滿足產(chǎn)業(yè)AI化發(fā)展需求，算力網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間單向網(wǎng)絡(luò)時延控制在1毫秒以內(nèi)，智算中布局國產(chǎn)替代，技術(shù)攻堅取得新突破。提升國產(chǎn)人工智能算力、算法模型等基礎(chǔ)軟硬件市場占比，算力芯片等基本實現(xiàn)自主可控，算力基礎(chǔ)設(shè)施硬件全面兼容算法模力+”場景典型示范項目，形成一批突破性、帶動性、示范性強(qiáng)的重大應(yīng)人工智能企業(yè)與場景需求聯(lián)合創(chuàng)新的生態(tài)體系和創(chuàng)新機(jī)制，走出一條特色人工智能賦搶占多個垂直細(xì)分賽道。人工智能全面賦能新型工業(yè)化，轉(zhuǎn)型升級再提速，助力無錫(二)保障體系加強(qiáng)政府各相關(guān)職能部門、行業(yè)協(xié)會、聯(lián)盟組織等協(xié)同合作，做好重點任務(wù)保障。持續(xù)發(fā)揮無錫算力公共服務(wù)平臺算力統(tǒng)籌和智能調(diào)度功能，形成多層級算力資源互聯(lián)互通的算網(wǎng)大腦，助力融和應(yīng)用創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。加強(qiáng)協(xié)調(diào)調(diào)度，強(qiáng)化資源統(tǒng)籌，推動全市公共數(shù)據(jù)通過授權(quán)機(jī)制實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享開放。加強(qiáng)行業(yè)、聯(lián)盟組織等交流合作，依托行業(yè)組織加強(qiáng)智算生態(tài)打造，助力提升無錫智算基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)同創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)賦能創(chuàng)新發(fā)展。充分發(fā)揮領(lǐng)軍科學(xué)家、中青年科學(xué)家等行業(yè)專家作用，圍繞本市“算力+”發(fā)2.政策支持進(jìn)一步加大金融支持和財政支持力度，全方位助力智算產(chǎn)業(yè)穩(wěn)步高質(zhì)量發(fā)展。加大財政金融支持力度。通過產(chǎn)業(yè)基金、財政專項資金等加大對智算重點項目的支持力度。支持社會資本向算力產(chǎn)業(yè)流動，鼓勵金融機(jī)構(gòu)加大對綠色低碳算力基礎(chǔ)設(shè)施的信保障推進(jìn)智算資源供給自主可控進(jìn)程。學(xué)習(xí)北京、上海等地政策，鼓勵各類主體開放共享高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)供給方，根據(jù)數(shù)據(jù)開放數(shù)量和質(zhì)量，或按照交易情況給予一定比例補(bǔ)貼支持。學(xué)習(xí)蘇州、南京等地政策，在全市范圍內(nèi)遴選“算力+”應(yīng)用場景示范項目，按照“雙向”獎勵機(jī)制，對場景提供方、產(chǎn)品及服務(wù)提供方給予獎勵，化基礎(chǔ)。學(xué)習(xí)成都、北京等地政策，鼓勵聯(lián)合協(xié)同創(chuàng)新，對建立協(xié)同創(chuàng)新基地給予一加大人工智能領(lǐng)域人才引育力度，全鏈條培養(yǎng)創(chuàng)新型、復(fù)