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在巫彤宁看来，推动标准化建设至关重要。应通过建立人工智能标准化技术委员会，建立健全和推广人工智能相关行业标准，开展技术研究与验证，促进技术的统一和互操作性，加强人工智能产品和应用与产业深度融合。
人才培养方面，单志广建议，推动建设覆盖高层次人才、专业技术人才、行业技能人才、中小学人工智能基础教育人才等多层次人才培养体系；加强新型技能培训，引导劳动者进入数据标注等人工智能产业相关岗位；积极开展数字教育国际交流合作，努力培养适应时代发展的全球治理与国际化创新型人才。
赋能效应更明显
制造业是国民经济的支柱，拥有一定的数字化基础，人工智能技术可通过优化研发设计过程，缩短研发周期；通过提升生产线智能化，提升生产效率和产品质控水平；基于历史数据和专家知识，开展故障诊断和预防性维护，降低设备故障率。
“人工智能技术能够准确预测市场需求和技术产品的迭代趋势，进而辅助企业制定长期发展战略，促进新技术的研发和应用，支持企业持续创新。”巫彤宁介绍，智能物流管理系统可实现优化物流路线和车辆调度，确保货物能够以最快、最经济的方式送达。此外，利用人工智能技术开展设备预测性维护，结合工业互联网和5G技术，实时监测、获取设备运行数据，推算出设备故障出现时间，减少生产中断风险，为制造业带来更高的稳定性和可靠性。
陶青表示，工信部将深化人工智能技术在制造业全流程融合应用，大幅提升研发、中试、生产、服务、管理等环节智能化水平。针对国民经济影响大、带动能力强、数字化基础好的重点行业，开展人工智能赋能新型工业化专项行动。
“要实现制造业关键环节、重点行业和重点产品的智能化升级，需要做好场景挖掘和业务流程标准化。”单志广认为，生产、质检、库存管理、供应链优化等关键环节，往往具有重复性高、数据量大、决策复杂等特点，适合应用人工智能技术。例如，在质检环节使用机器视觉技术进行自动检测。
显示面板生产过程的每一个关键制程都需要AOI（自动光学检测）设备拍摄图片，进而识别相关缺陷。以前用人工进行缺陷分类，整个流程有100多个制程，需要耗费大量人工和时间。为降低人力成本，格创东智联合TCL华星开发了AI视觉检测系统，基于人工智能技术进行图片的识别分类。在大幅提升检测效率的同时，减少了90%的检测人员，一天可以检测300多万张图片。此外，人工智能技术能够有效避免人员易疲劳、人与人之间的认知差异等问题，进一步提升检测精度。
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