人工智能与实体经济深度融合的实现路径

更新时间：2025-10-21 14:52:06 编辑：紫金01查看：0

人工智能是当今科技引领经济转型的新趋势和新热点。实体经济是国民经济发展的根基和命脉，拥有海量数据、丰富的经验，却存在效率低、成本高、创新不足等问题，而人工智能具有强大的数据处理能力、智能决策能力和自主学习能力，可以有效解决这些难题。人工智能与实体经济深度融合不只是简单的技术和设备嫁接、迭代，而是通过将研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等各环节深度融合，形成流程的颠覆、模式的创新、价值的跃升。人工智能与实体经济深度融合能够重构生产方式、优化资源配置、催生新产业，提高经济整体素质和抗风险能力。

　　深度融合存在的主要问题

　　专业数据短缺制约发展。实体经济运行发展蕴含大量数据，分散在各个企业、部门、系统。这些“数据孤岛”的出现，源自各企业、各部门信息化建设的参差不齐，使用的信息系统、标准各异，造成数据格式不统一、接口不兼容、无法实现互联互通。同时，“数据孤岛”也与数据安全、隐私相关。企业往往因忌惮数据共享泄露商业秘密甚至动摇自身市场地位，选择封闭数据、拒绝互联互通。如何通过新的商业模式将数据整合在一起，让有价值的数据被共享是重中之重。

　　场景适配薄弱限制落地。当前，工业大模型普遍欠缺与实际生产匹配的专业知识、复杂逻辑演绎、任务分解与规划能力及不确定性决策能力。将大模型深度融入现有质控、工艺环节优化等步骤，实现多系统高效协同联动，关键在于通过大规模系统改造扫清技术壁垒。不同行业的产品形态差异显著、零部件规格高度离散，模型算法的适配复杂度因此大幅提升，调试难度也急剧增加。此外，工业全链条场景高度碎片化、多元化，工业大模型在单一场景落地时，方案设计、训练优化和后期运维流程冗长，加之模型泛化性弱，导致市场上缺乏能提供标准化、体系化、稳定可靠解决方案的产品。

　　安全隐患掣肘应用深化。工业大模型因基于互联网，系统庞杂，数据端口多，容易受到黑客攻击，责任主体难以追溯，会使企业心存忧虑。这些安全性问题导致企业对于应用人工智能，特别是部署大模型，踌躇不前。人工智能的可靠性问题同样也困扰着工业大模型，工业大模型可能会因算法自身存在的某些未知逻辑错误，或训练数据不准确、质量不高、泛化场景有限等原因，产生与现实世界相违背的“幻觉”。在工业应用场合，这一不可靠性一旦成为实际的命令或控制信号，将直接导致产品批次性质量故障、产品合格率降低、生产设备的大量浪费甚至事故的发生。

　　深度融合的路径

　　打造全域数据生态平台。数据生态平台应将分散的数据进行整合、存储、管理，具备对不同数据格式、来源的处理能力，可以支撑多数据源的数据接入。在严格保护商业秘密、个人隐私的前提下，积极推进企业间、企业与政府对数据资源的开放共享。通过建立预测、分类、聚类模型，对市场需求进行更精确的预测，挖掘客户的个性化喜好，对潜在的风险进行量化评估。分析结果要以可视化图形、图绘地图、数据卡片等形式呈现，便于决策者快速感知和运用，构建数据关系图谱，形成结构化知识，为更高级的智能应用（如智能问答、知识推理等）赋能。

　　形成产业智能协同生态。智能赋能是将人工智能与实体业务相结合的全新模式，通过应用先进技术为企业增效降耗，不断创造新的价值。智能赋能不仅是技术的使用，更是基于对行业及业务的理解，找到合适的应用场景与业务逻辑，设计切实可行的解决方案。例如，制造业的智能制造将人工智能技术应用于生产制造各个环节，实现装备“感知”，使生产制造过程得到实时监控、分析和优化。智能赋能的成功实现，需要行业专家和技术团队的共同努力。通过深入分析行业痛点，共同制定具有针对性的解决方案。

　　构建纵深安全防御体系。对核心工业模型系统实施严格的物理或逻辑网络隔离，部署下一代防火墙、零信任架构，实现细粒度访问控制与持续身份验证。采用同态加密、安全多方计算等隐私增强技术，保障训练、推理、存储、传输各环节数据安全。建立敏感数据脱敏与分类分级管理机制。部署人工智能驱动的安全运营中心，实时监控异常行为与新型攻击模式，定期进行渗透测试与漏洞修复。完善数据安全管理体系和相关制度，建立覆盖供应商、开发方、运营方、用户的数据安全责任契约与保险机制，制定详尽的应急预案。提升模型可靠性，抑制“人工智能幻觉”。构建精准、完备的工业领域知识图谱，严控训练数据质量，强化数据清洗与标注验证。将物理规则、专家经验嵌入模型训练过程。在关键决策环节设计“人在环路”机制，模型需提供置信度评估及可理解的决策依据，供专业人员审核。实时监测模型在线监控，设置性能退化阈值。建立用户反馈通道，持续迭代优化模型，快速修复算法漏洞。对金融、能源等行业，优先采用私有化部署或专属云，强化模型安全认证，探索建立行业级安全共享联盟与标准。

　　推动人工智能与实体经济深度融合，是把握新一轮科技革命与产业变革的战略支点。当前，高水平专业数据集严重短缺、适配产业场景能力薄弱、安全顾虑制约应用深化等问题，如同三道亟须跨越的鸿沟，阻碍着智能化潜力的充分释放。因此，既要构建跨行业智能数据联盟，加速高质量、场景化数据资源的共建共享，破解“无米之炊”困境；更要着力打造适配产业场景的智能化技术体系，推动人工智能从“可用”向“易用、好用、深用”跃升，打通从实验室创新到车间赋能的“最后一公里”。此外，要构建安全可信的治理框架，在技术保障与制度规范上双管齐下，筑牢应用深化的信任基石。唯有如此，方能真正释放人工智能对全要素生产率的革命性提升作用，为加快构建现代化产业体系、培育发展新质生产力注入持久的创新动能，谱写经济高质量发展的智能化新篇章。（蒋炯辉）

      来源：中国社会科学报

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