北京
近日，中国工业和信息化部部长、部两化融合工作领导小组组长李乐成主持召开部两化融合工作领导小组会议，研究部署人工智能产业发展与新型工业化融合工作，释放出推动制造业智能化转型的强烈信号。会议明确指出，要将人工智能技术创新和融合应用作为制造业转型升级的核心驱动力，通过系统性推动战略、规划、政策、标准等落地，为AI赋能新型工业化构建良性生态。这一部署不仅为制造业企业指明了发展方向，更标志着我国工业领域正迎来以AI技术为核心的智能化变革关键期。
会议围绕人工智能与新型工业化深度融合，提出五大核心方向，勾勒出制造业智能化升级的清晰路径：
1、在夯实产业基础层面，强调强化算力供给与行业专用大模型布局，为定制化AI模型开发提供支撑。
2、在塑造应用优势方面，要求推动大模型在重点行业落地，从研发设计到售后服务全流程实现智能化升级，同时培育AI赋能应用服务商以解决企业人才储备不足的问题。
3、在标准引领层面，统筹推进AI标准体系建设，通过规范发展促进数据流通与协同，提升企业在国际竞争中的话语权。
4、在产业生态构建上，着力培育优势企业与专精特新“小巨人”，借助开源机制降低研发成本，同时加大财税与资本支持。
5、在安全治理层面，强调数据安全、算法伦理与合规管理，确保AI应用行稳致远。
这些部署既立足当下解决企业转型痛点，又着眼长远构建产业生态，形成了覆盖技术、应用、标准、生态、安全的全方位推进体系。
在国家大力推进 “人工智能 + 制造” 的战略背景下，谷器数据作为工业智能化领域的创新实践者，其自主研发的Supply AI智能体正通过技术创新与场景落地，为制造业智能化转型提供切实可行的解决方案。该系统以多模态交互与知识图谱增强技术为基础，构建起工业场景智能决策闭环，成为国内首个实现Agent+MCP架构的工业智能体系统，其 “多元模型、操作简单、架构高效” 的技术特色，与工信部会议提出的融合方向高度契合，为企业落实政策导向提供了有力的技术支撑。
Supply AI智能体的核心优势在于构建了覆盖工业全链条的智能化应用体系，通过任务规划、执行管理等体系实现全流程闭环，借助数据采集及模型微调提升可靠性，深耕智能制造场景，注重业务实效，转化技术价值，以“价值导向、场景驱动”实现从概念到商业的跨越，重塑产业格局。在生产制造环节，通过设备数据采集与算法分析实现故障预警与智能排程，基于历史工艺数据优化参数配置，为生产线装上 “智能大脑”，让生产过程从经验驱动转向数据驱动，显著提升生产效率与订单交付时效；在供应链管理领域，系统整合销售、库存、物流等多维度数据，通过智能算法实现需求预测与动态补货，帮助企业打破数据孤岛，增强供应链韧性；质量管控场景中，Supply AI构建全链路质检追溯体系，将传统抽检模式升级为全量智能检测，有效保障产品质量一致性；在双碳管理方面，系统通过碳资产核算、碳足迹盘查等功能，助力企业搭建碳数据模型，为绿色转型提供数据支撑。多元场景化应用不仅降低了企业智能化转型门槛，更通过 “即开即用” 的模板化部署，让技术落地变得简单高效。
值得关注的是，Supply AI构建的 “数据智能决策引擎” 与 “智能工作流引擎”，形成了从数据整合到流程自动化的闭环能力。决策引擎通过多源数据治理与算法分析，将生产数据转化为可视化看板与决策建议，帮助企业从 “看数据” 到 “用数据” 跨越；工作流引擎则以低代码编排实现业务流程自动化，展现出AI对企业运营模式的重塑潜力。
随着工信部 “人工智能 + 制造” 行动的深入推进，谷器数据Supply AI智能体正通过持续的技术迭代与场景拓展，为制造业勾勒出更广阔的智能化图景。未来，随着大模型在工业领域的深度应用，Supply AI将进一步打通设计、生产、服务全链条数据，实现从单点优化到系统协同的升级；在开源生态与标准建设方面，企业将积极参与行业标准制定，通过技术共享推动产业协同，助力更多企业在智能化浪潮中抢占先机。
从政策部署到技术落地，人工智能与制造业的融合已不是选择题，而是关乎企业生存发展的必答题。谷器数据 Supply AI智能体以 “让工业更智能” 为使命，正通过可感知、可落地、可迭代的解决方案，推动制造业从 “制造” 向 “智造” 跃迁，为新型工业化注入强劲动力，在中国式现代化的物质技术基础构建中，书写属于AI时代的工业新篇章。
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