匯總介紹2024年長沙經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)“人工智能＋”融合應用場景揭榜申報條件類別指南等內(nèi)容，詳情如下，需要咨詢申報的可以免費咨詢漁漁為您解答指導！

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  一、人工智能＋工廠

  （一）＋AI孿生工廠

  鼓勵制造企業(yè)綜合運用AI、數(shù)字孿生等新一代信息技術，收集來自流程和設備的多模態(tài)實時數(shù)據(jù)，借助多元模型耦合能力，搭配分布式計算框架實現(xiàn)仿真、優(yōu)化、控制一體化，構建基于整套實體工廠生產(chǎn)、倉儲、廠內(nèi)物流、經(jīng)營管理等的工廠數(shù)字孿生體模型，開展從單元、系統(tǒng)、到復雜環(huán)境的虛實精準映射，集成適配不同場景的人工智能模型，實現(xiàn)多環(huán)節(jié)動態(tài)感知、生產(chǎn)流程優(yōu)化、精益生產(chǎn)管理等。

  （二）＋5G工廠

  鼓勵制造企業(yè)面向工廠生產(chǎn)運行、檢測監(jiān)測、運營管理等環(huán)節(jié)，基于5G工控算力底座，探索5G獨立專網(wǎng)、5G混合專網(wǎng)、5G虛擬專網(wǎng)等工業(yè)級5G專網(wǎng)建設，融合應用5G URLLC、5G TSN等創(chuàng)新解決方案，推動算網(wǎng)與產(chǎn)線級、車間級、工廠級業(yè)務場景的廣泛連接，支撐協(xié)同研發(fā)設計、精準動態(tài)作業(yè)、廠區(qū)智能物流等場景應用，形成生產(chǎn)單元廣泛連接、信息技術與運營技術深度融合的5G工廠。

  （三）＋零碳工廠

  鼓勵制造企業(yè)面向綠色低碳和節(jié)能減排智能化管控需求，基于智能物聯(lián)操作系統(tǒng)搭建數(shù)字一體化平臺，依托人工智能、數(shù)字孿生等技術，打造專有能碳數(shù)據(jù)庫、組織級及產(chǎn)品級碳核算、能效評估與優(yōu)化模型，建立裝備／產(chǎn)線／車間／工廠多級能耗模型和全生命周期碳排放模型，實現(xiàn)對企業(yè)碳排放量的精細化管理和產(chǎn)品全生命周期的碳足跡管理，依托CCUS等降碳技術開展工藝過程碳減排，結合人工智能算法預測企業(yè)能源需求，挖掘減排潛力，實現(xiàn)多系統(tǒng)或設備間能耗平衡調度。

  二、人工智能＋制造

  （一）＋產(chǎn)品設計

  鼓勵制造企業(yè)聯(lián)合軟件服務商面向軟件開發(fā)、設計、運維等環(huán)節(jié)，在通用大模型基礎上合作二次開發(fā)研運專用大模型，基于研發(fā)運營領域專有數(shù)據(jù)集和知識積累構建預訓練模型，利用高質量的行業(yè)標注數(shù)據(jù)對預訓練模型進行調優(yōu)，從而研發(fā)自主可控的研運行業(yè)大模型，二次訓練后形成多種開發(fā)測試輔助工具，實現(xiàn)智能輔助設計模型、專業(yè)產(chǎn)品設計知識庫、輔助編碼、智能測試、智能運維、專業(yè)化智能輔助決策等。

  （二）＋生產(chǎn)工藝

  鼓勵制造企業(yè)針對生產(chǎn)運行操作工況組合多變、設備故障率高等實際問題，打造生產(chǎn)管理統(tǒng)一平臺，自研高頻數(shù)采對現(xiàn)場重點設備工藝參數(shù)實時采集和監(jiān)控，通過數(shù)理統(tǒng)計、神經(jīng)網(wǎng)絡等手段構建面向生產(chǎn)過程不同產(chǎn)品指標與進料性質、操作工況等反饋的衍生大模型，基于人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術對模型不斷迭代優(yōu)化，實時優(yōu)化生產(chǎn)方案，實現(xiàn)智能排產(chǎn)、智能倉儲物流、預測性維護等。

  （三）＋運營管理

  鼓勵制造企業(yè)針對運營管理、倉儲物流、市場營銷等環(huán)節(jié)效率低的實際問題，建立運營管理數(shù)字化平臺，運用機器學習、計算機視覺、環(huán)境感知等智能網(wǎng)聯(lián)軟硬件技術，對高并發(fā)數(shù)據(jù)、多模態(tài)數(shù)據(jù)、多源異構數(shù)據(jù)等要素信息實時采集，連接業(yè)務應用系統(tǒng)，構建運營決策算法模型，開展大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)精益生產(chǎn)、智能風控、精準營銷等廠內(nèi)環(huán)境的智能化應用及無人車、無人機等終端設備在倉儲、城市等廠外環(huán)境的商業(yè)化應用。

  三、人工智能＋產(chǎn)品

  （一）＋人形機器人

  鼓勵制造企業(yè)面向物流、工廠制造、危險環(huán)境作業(yè)等復雜、危險、重復性任務，基于人形機器人物理實體，協(xié)同端到端多模態(tài)大模型及部署在邊緣服務器的感知算法，將任務指令轉換為動作指令，結合多種傳感器數(shù)據(jù)，使機器人端在復雜環(huán)境下完成汽車裝配、設備維護、物料搬運等具體動作執(zhí)行，依托應用場景迭代和優(yōu)化控制算法，提升環(huán)境感知和動作控制能力，實現(xiàn)復雜環(huán)境下協(xié)同控制與人機交互等。

  （二）＋工業(yè)軟件

  鼓勵制造企業(yè)聯(lián)合人工智能服務商基于生成式AI等技術智能抽取和整合大量工業(yè)數(shù)據(jù)、技術文檔以及專家經(jīng)驗，提煉關鍵工藝知識，形成精細化、實用化、結構化的知識體系，面向智能排產(chǎn)、智能分揀、復雜工件識別等復雜多變的工業(yè)應用場景開展自主學習迭代，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)測指導、工業(yè)知識共享與高效協(xié)同決策等。

  （三）＋數(shù)字工具

  鼓勵制造企業(yè)聚焦國產(chǎn)化自主可控的數(shù)字工具普及應用，對企業(yè)在用在建的數(shù)字化軟件、系統(tǒng)、工具進行國產(chǎn)化改造，基于國產(chǎn)化云原生架構、微服務架構、低代碼開發(fā)平臺，結合小模型、知識圖譜等技術開發(fā)適用企業(yè)自主可控需求的工業(yè)SaaS應用、RPA、EDA工具鏈等數(shù)字工具及工業(yè)模型庫、工藝庫、工藝包等專用工具，向大中小企業(yè)全面推廣并實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化應用面狀普及。

  四、人工智能＋服務

  （一）＋云制造

  鼓勵制造企業(yè)面向用戶大規(guī)模個性化定制需求，構建用戶、產(chǎn)品、設備、生產(chǎn)線等多層級、多工廠間的全流程數(shù)據(jù)鏈貫通，基于AI、區(qū)塊鏈、云計算等技術搭建智能決策與任務分配模型，借助云端網(wǎng)絡協(xié)同平臺對設計、供應、制造和服務各環(huán)節(jié)進行任務分發(fā)及并行組織，多個客戶需求可并行直達多個工廠，無縫對接用戶需求與制造體系，實現(xiàn)高效協(xié)同制造、快速敏捷生產(chǎn)與全流程管控溯源等。

  （二）＋數(shù)字人

  鼓勵制造企業(yè)面向營銷智能化的需求，集成前沿人工智能和大數(shù)據(jù)技術，借助軟件服務商開發(fā)的智能辦公助手、數(shù)字人視頻制作等通用能力模塊，面向個性化營銷等場景需求，二次開發(fā)專業(yè)職能領域、行業(yè)領域構成的專業(yè)能力模塊，搭建人工智能模型，針對售前、售中、售后環(huán)節(jié)分發(fā)適配不同場景需求的數(shù)字人，利用個性化推薦算法、智能客服、大模型答疑等，實現(xiàn)數(shù)字人賦能營銷全流程。

  （三）＋數(shù)據(jù)要素

  鼓勵龍頭企業(yè)與數(shù)據(jù)服務商聯(lián)合面向制造業(yè)管理、研發(fā)、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，集成生產(chǎn)管理系統(tǒng)、測試系統(tǒng)等工業(yè)軟件系統(tǒng)，通過標準化接口、數(shù)據(jù)映射技術等，無縫對接及兼容不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)，基于數(shù)字對象架構、分布式賬本、跨域控制、智能合約等技術體系，通過限定訪問特定數(shù)據(jù)授權主體，打通企業(yè)內(nèi)、多企業(yè)間數(shù)據(jù)的安全流通，推動多主體間的分布共享與平臺中心化服務，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價、網(wǎng)絡化生產(chǎn)等。

  （四）＋新興經(jīng)濟

  鼓勵制造企業(yè)聯(lián)合數(shù)字企業(yè)面向工業(yè)旅游、低空經(jīng)濟、文化＋裝備、智能駕駛等新興領域，依托5G－A通感一體、人工智能算力等基礎設施，融合AI、數(shù)字孿生、VR／AR等技術，疊加紅外、視頻識別及傳感器數(shù)采，開展工業(yè)場景的數(shù)字化復原、虛擬化展示、低空空管平臺的AI監(jiān)管與調度等，開發(fā)工業(yè)旅游客流動態(tài)預測、個性化內(nèi)容實時生成、eVTOL（電動垂直起降飛行器）配送巡檢、文旅消費等新型場景。

  （五）＋先進智算

  鼓勵制造業(yè)企業(yè)聯(lián)合智算中心等算力供給主體面工業(yè)大模型等智能化應用場景算力需求，基于人工智能專用算力芯片及加速芯片等組成異構計算架構，以人工智能服務器為核心設施，構建開放核心算法模型，突破深度學習、力位耦合與軌跡規(guī)劃等關鍵技術，推動工業(yè)場景與人工智能算力的適配耦合，孵化出基于智算的工業(yè)機器視覺、協(xié)同研發(fā)設計、柔性生產(chǎn)制造、預測性維護等新型智算工業(yè)場景。

  名詞解釋：

  1．AI：人工智能，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

  2．數(shù)字孿生：指通過數(shù)字模型對現(xiàn)實世界進行模擬，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。

  3.5G：第五代移動通信技術，具有高速率、低時延和大連接的特點，是實現(xiàn)人機物互聯(lián)的網(wǎng)絡基礎設施。

  4．URLLC：5G低時延高可靠通信，5G三大應用場景之一，旨在支持工廠自動化、遠程控制等對時延和穩(wěn)定性高度敏感的業(yè)務。

  5．TSN：時間敏感網(wǎng)絡，一種基于IEEE 802.1的實時以太網(wǎng)標準，旨在建立時間敏感機制，以實現(xiàn)精確的網(wǎng)絡時間同步。

  6．算網(wǎng)：指在云、邊、端之間按需分配和靈活調度計算資源、存儲資源以及網(wǎng)絡資源的新型信息基礎設施。

  7．CCUS：捕集、利用與封存，即把生產(chǎn)過程中排放的二氧化碳進行捕集提純，繼而投入新的生產(chǎn)過程進行再利用和封存。

  8．大模型：指具有大量參數(shù)和復雜結構的機器學習模型，能夠處理海量數(shù)據(jù)、完成各種復雜的任務。

  9．人形機器人：指具有人的形態(tài)和功能的機器人，即具有擬人的肢體、運動與作業(yè)技能，以及感知、學習和認知能力。

  10．SaaS應用：SaaS指一種基于互聯(lián)網(wǎng)提供軟件服務的應用模式，工業(yè)SaaS即應用于工業(yè)領域的SaaS應用軟件。

  11．RPA：機器人流程自動化，是以軟件機器人及人工智能為基礎的業(yè)務過程自動化應用程序，可按照自先設計的流程執(zhí)行任務。

  12．EDA：電子設計自動化，指利用計算機輔助設計完成超大規(guī)模集成電路芯片的功能設計、驗證等流程的設計方式。

  13．數(shù)字人：指通過人工智能技術模擬人類的思維和交流方式，具有自主意識和學習能力的虛擬人物。

  14.5G－A：是基于5G的演進和增強，是支撐互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)3D化、云化，通信感知一體化等產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級的信息化技術。

  15．VR：虛擬現(xiàn)實，是一種可以創(chuàng)建和體驗虛擬世界的計算機仿真系統(tǒng)。

  16．AR：增強現(xiàn)實，是一種實時計算攝影機影像的位置及角度并加上相應圖像、視頻、3D模型的技術。

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