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　　人工智能(Artificial Intelligence, AI)作为未来的前沿性、战略性技术，已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。今年爆发的**疫情对工业生产的影响已经显现，部分企业已加速应用智能工业机器人等新手段、新方式开展智能化生产，工业作为我国实体经济发展的重要支撑正面临巨大的转型考验。推动人工智能与工业融合发展，一方面有助于应对突发公共卫生事件的影响，另一方面有助于应对我国人口红利消失的影响，提升工业生产效率和产业竞争力，优化我国经济结构，实现经济高质量发展。
 

　　本次报告从人工智能前沿发展和工业产业应用趋势出发，在实地调研和系统研究的基础上，运用*新数据和实践案例，提出AI与工业融合的六方面核心结论，供政府部门、工业企业、AI企业、高校等AI与工业融合生态圈的相关利益方参考。
 

　　AI与工业的融合发展从相向而行到携手共进。只有优势互补、深度融合，利用AI为企业价值创造的各个核心活动赋能，帮助工业企业降本增效、提质创收，才能加快工业智能化升级的步伐。
 

　　计算机视觉技术成为推动AI与工业深度融合的“金刚钻”。计算机视觉技术相当于给机器装上一双眼睛，在AI各类技术中相对成熟，近年来在工业中应用的渗透率快速提升，未来将广泛为工业赋能，有望成为应用面*广的技术。
 

　　AI与千行百业的阶梯性融合是未来AI产业发展的主风口。工业子行业AI融合度指数(IAI)显示，各行业AI融合度差异明显，医药制造业、汽车制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业AI应用部署与应用**先于其他行业。未来数据基础好、盈利能力强、创新接受度高的行业将率先完成与AI的深度融合，对其他行业形成示范效应，并吸引更多行业部署AI应用。
 

　　善于创新的企业将率先进入智能时代，对数字化、网络化阶段的竞争对手形成降维打击。AI在工业质检、仓储物流、设备运维、安全管理等场景的应用得到了广泛验证，投入产出效果明显。工业企业可以优先在这些领域开展积极探索，率先享受技术红利，加宽护城河。
 

　　在框架级算法开发能力的支持下，AI将像水电一样普及到工业企业。工业细分领域AI应用差异化特征显著，低成本、快速开发个性化算法是成功关键。只有构建深度学习框架级的场景化算法快速开发能力，充实算法库，才能以较低开发成本及时响应工业领域碎片化需求。
 

　　互信为基，共赢为台，数据为墩，AI为拱，生态伙伴共建智能化转型之桥，连接中国制造的昨天与明天。任何一次大的产业革命，都是一系列技术组合起来满足业务需求的结果，感知器、决策器和执行器的高效协同才能加快AI与工业深度融合。
 

　　以下为报告部分摘录