中国冶金报社两会报道组
记者 樊三彩 报道
记者 顾学超 摄影
当下，全球处于新一轮科技革命与产业变革的关键节点，AI(人工智能)成为全球经济发展竞争的焦点。据工信部统计数据，我国传统产业规模庞大，占制造业比重超 80%。传统产业企业借助人工智能，有望优化生产流程、大幅提升效率、降低生产成本，实现跨越式发展。
图为董才平
2024年12月份，中央经济工作会议将“人工智能+”行动列为发展新质生产力的重要方向，工信部也宣布2025年全面实施“人工智能+制造”行动。全国人大代表，中天钢铁集团党委书记、董事局主席、总裁董才平认为，我国传统产业企业虽然迎来了人工智能发展的大好机遇期，但也面临技术、创新、成本、标准等问题。具体主要表现在：缺乏顶层设计规划，常局限于个别环节或局部业务；研发创新能力薄弱，内部研发团队规模小、技术水平有限；投入升级成本较高，涵盖硬件购置、软件开发、数据治理等；行业标准需要完善。
为此，董才平提出4点建议。
一是制定整体规划，促进技术融合。建议组织人工智能专家团队深入传统产业企业，系统性规划人工智能布局，确保各环节协同发展。同时，搭建跨企业技术交流与数据共享平台，制定统一数据接口与技术规范，打破“数据孤岛”，促进数据流通与技术兼容。
二是搭建相关平台，推动产学研一体化。搭建“产学研精准对接平台”，定期收集企业技术需求，促成双方高效对接，共同推动科研成果落地；建立智能制造示范基地和产业化平台，推广相关应用案例，带动传统产业企业转型升级。
三是优化投入模式，降低应用风险。建议相关部门出台有针对性的扶持政策，如人工智能专项贷款、补贴、税收优惠等，切实降低传统产业企业的推广应用、升级改造成本，减轻企业资金负担。同时，行业专家、技术骨干为企业免费咨询诊断，评估长期效益，制订成本控制与收益预测方案，提高企业应用积极性。
四是加快标准制定，规范行业发展。建议相关部门和行业协会组织力量，针对传统产业企业应用人工智能的各个领域，制定统一、规范的行业标准；明确数据采集、模型构建、算法应用等方面的标准规范，确保不同企业产品和服务质量的一致性；加快推动标准互认，将人工智能模型性能（如预测准确率、响应延迟）纳入传统产业设备招投标评分体系，倒逼供应商提升技术适配性，推动行业健康有序发展。
