2024年長沙經濟技術開發區“人工智能＋”融合應用場景揭榜申報條件類別指南

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一、人工智能＋工廠

??（一）＋AI孿生工廠

??鼓勵制造企業綜合運用AI、數字孿生等新一代信息技術，收集來自流程和設備的多模態實時數據，借助多元模型耦合能力，搭配分布式計算框架實現仿真、優化、控制一體化，構建基于整套實體工廠生產、倉儲、廠內物流、經營管理等的工廠數字孿生體模型，開展從單元、系統、到復雜環境的虛實精準映射，集成適配不同場景的人工智能模型，實現多環節動態感知、生產流程優化、精益生產管理等。

??（二）＋5G工廠

??鼓勵制造企業面向工廠生產運行、檢測監測、運營管理等環節，基于5G工控算力底座，探索5G獨立專網、5G混合專網、5G虛擬專網等工業級5G專網建設，融合應用5G?URLLC、5G?TSN等創新解決方案，推動算網與產線級、車間級、工廠級業務場景的廣泛連接，支撐協同研發設計、精準動態作業、廠區智能物流等場景應用，形成生產單元廣泛連接、信息技術與運營技術深度融合的5G工廠。

??（三）＋零碳工廠

??鼓勵制造企業面向綠色低碳和節能減排智能化管控需求，基于智能物聯操作系統搭建數字一體化平臺，依托人工智能、數字孿生等技術，打造專有能碳數據庫、組織級及產品級碳核算、能效評估與優化模型，建立裝備／產線／車間／工廠多級能耗模型和全生命周期碳排放模型，實現對企業碳排放量的精細化管理和產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能源需求，挖掘減排潛力，實現多系統或設備間能耗平衡調度。

二、人工智能＋制造

??（一）＋產品設計

??鼓勵制造企業聯合軟件服務商面向軟件開發、設計、運維等環節，在通用大模型基礎上合作二次開發研運專用大模型，基于研發運營領域專有數據集和知識積累構建預訓練模型，利用高質量的行業標注數據對預訓練模型進行調優，從而研發自主可控的研運行業大模型，二次訓練后形成多種開發測試輔助工具，實現智能輔助設計模型、專業產品設計知識庫、輔助編碼、智能測試、智能運維、專業化智能輔助決策等。

??（二）＋生產工藝

??鼓勵制造企業針對生產運行操作工況組合多變、設備故障率高等實際問題，打造生產管理統一平臺，自研高頻數采對現場重點設備工藝參數實時采集和監控，通過數理統計、神經網絡等手段構建面向生產過程不同產品指標與進料性質、操作工況等反饋的衍生大模型，基于人工智能、工業互聯網等技術對模型不斷迭代優化，實時優化生產方案，實現智能排產、智能倉儲物流、預測性維護等。

??（三）＋運營管理

??鼓勵制造企業針對運營管理、倉儲物流、市場營銷等環節效率低的實際問題，建立運營管理數字化平臺，運用機器學習、計算機視覺、環境感知等智能網聯軟硬件技術，對高并發數據、多模態數據、多源異構數據等要素信息實時采集，連接業務應用系統，構建運營決策算法模型，開展大數據分析，實現精益生產、智能風控、精準營銷等廠內環境的智能化應用及無人車、無人機等終端設備在倉儲、城市等廠外環境的商業化應用。

三、人工智能＋產品

??（一）＋人形機器人

??鼓勵制造企業面向物流、工廠制造、危險環境作業等復雜、危險、重復性任務，基于人形機器人物理實體，協同端到端多模態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，結合多種傳感器數據，使機器人端在復雜環境下完成汽車裝配、設備維護、物料搬運等具體動作執行，依托應用場景迭代和優化控制算法，提升環境感知和動作控制能力，實現復雜環境下協同控制與人機交互等。

??（二）＋工業軟件

??鼓勵制造企業聯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數據、技術文檔以及專家經驗，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、智能分揀、復雜工件識別等復雜多變的工業應用場景開展自主學習迭代，實現對生產過程的智能化監測指導、工業知識共享與高效協同決策等。

??（三）＋數字工具

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

四、人工智能＋服務

??（一）＋云制造

??鼓勵制造企業面向用戶大規模個性化定制需求，構建用戶、產品、設備、生產線等多層級、多工廠間的全流程數據鏈貫通，基于AI、區塊鏈、云計算等技術搭建智能決策與任務分配模型，借助云端網絡協同平臺對設計、供應、制造和服務各環節進行任務分發及并行組織，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，實現高效協同制造、快速敏捷生產與全流程管控溯源等。

??（二）＋數字人

??鼓勵制造企業面向營銷智能化的需求，集成前沿人工智能和大數據技術，借助軟件服務商開發的智能辦公助手、數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，二次開發專業職能領域、行業領域構成的專業能力模塊，搭建人工智能模型，針對售前、售中、售后環節分發適配不同場景需求的數字人，利用個性化推薦算法、智能客服、大模型答疑等，實現數字人賦能營銷全流程。

??（三）＋數據要素

??鼓勵龍頭企業與數據服務商聯合面向制造業管理、研發、生產等環節，集成生產管理系統、測試系統等工業軟件系統，通過標準化接口、數據映射技術等，無縫對接及兼容不同系統間的數據，基于數字對象架構、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據授權主體，打通企業內、多企業間數據的安全流通，推動多主體間的分布共享與平臺中心化服務，實現數據資產定價、網絡化生產等。

??（四）＋新興經濟

??鼓勵制造企業聯合數字企業面向工業旅游、低空經濟、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、數字孿生、VR／AR等技術，疊加紅外、視頻識別及傳感器數采，開展工業場景的數字化復原、虛擬化展示、低空空管平臺的AI監管與調度等，開發工業旅游客流動態預測、個性化內容實時生成、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

??鼓勵制造業企業聯合智算中心等算力供給主體面工業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、力位耦合與軌跡規劃等關鍵技術，推動工業場景與人工智能算力的適配耦合，孵化出基于智算的工業機器視覺、協同研發設計、柔性生產制造、預測性維護等新型智算工業場景。

名詞解釋：

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

??2．數字孿生：指通過數字模型對現實世界進行模擬，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，是實現人機物互聯的網絡基礎設施。

??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定性高度敏感的業務。

??5．TSN：時間敏感網絡，一種基于IEEE?802.1的實時以太網標準，旨在建立時間敏感機制，以實現精確的網絡時間同步。

??6．算網：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，即把生產過程中排放的二氧化碳進行捕集提純，繼而投入新的生產過程進行再利用和封存。

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

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

??10．SaaS應用：SaaS指一種基于互聯網提供軟件服務的應用模式，工業SaaS即應用于工業領域的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務過程自動化應用程序，可按照自先設計的流程執行任務。

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

??13．數字人：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，是支撐互聯網產業3D化、云化，通信感知一體化等產業數字化升級的信息化技術。

??15．VR：虛擬現實，是一種可以創建和體驗虛擬世界的計算機仿真系統。

??16．AR：增強現實，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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