征集湖南省14市人工智能赋能新型工业化典型应用场景申报条件程序和认定方向、时间说明

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  一、湖南省14市人工智能赋能新型工业化典型应用场景征集范围

  本次征集面向人工智能赋能制造业全流程智能化和工业领域重点行业智能化升级，典型应用场景主要包括研发设计智能化、中试验证智能化、生产制造智能化、营销服务智能化、运营管理智能化、生产节能绿色化、AI大模型赋能工业等7个方向。

  二、湖南省14市人工智能赋能新型工业化典型应用场景申报基本条件

  1.申报主体应在湖南省内注册登记、具有独立法人资格，近两年运营、财务状况良好，无违法记录。

  2.典型应用场景申报主体须为场景实际应用的工业企业。

  3.申报应用场景须已建成，2023年1月以来智能化改造总投资不低于300万元（不含土建），其中用于与智能化改造相关的软件、云服务支出，网关、路由等必要的数据采集传输设备支出不低于100万元。智能化改造总投资和软件支出须提供发票或赋码专项审计报告。

  4.应用场景建设内容符合《湖南省人工智能赋能新型工业化典型应用场景方向参考指引》（详见附件1），具有较强的创新性、示范性和可推广性，无知识产权纠纷。

  三、湖南省14市人工智能赋能新型工业化典型应用场景申报程序

  1.各市州工信局负责属地企业（含央企及省属企业）人工智能赋能新型工业化典型应用场景征集，组织项目申报单位按要求填写《湖南省人工智能赋能新型工业化典型应用场景申报书》（详细见附件2）。申报单位对所提交材料真实性和有效性负责。

  2.各市州工信局负责对本地区典型应用场景申报项目进行初审推荐，2024年8月20日前以市州为单位将应用场景汇总表（详见附件3）和申报材料纸质版（一式一份）邮寄到省工信厅人工智能与数字产业处，可编辑电子版同步发送至指定邮箱。

  四、湖南省14市人工智能赋能新型工业化典型应用场景其他事项

  1.各市州工信局要高度重视对人工智能赋能新型工业化典型应用场景征集，认真组织，择优推荐。

  2.同一申报单位仅限在一个方向下申报1个场景（场景名称自定）。

  3.省工信厅择优发布湖南省人工智能赋能新型工业化典型应用场景名单，符合相关条件的申报国家有关试点示范和省工信厅有关专项资金时重点推荐。

  五、湖南省人工智能赋能新型工业化典型应用场景方向参考指引

  人工智能赋能新型工业化典型应用场景是指利用人工智能技术，在工业领域的研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理以及上下游协同等各环节进行融合创新，实现生产要素泛在感知、制造过程数字孪生、运营管理最优决策等具有特定功能和实际价值的应用。

  一、研发设计智能化

  1、基础研发设计。利用人工智能赋能研发新材料、新物质、新工艺、新技术，创新制备方法、加工集成工艺等，实现创新突破、效率提升。

  2、协同研发设计。远程研发实验科研人员结合现场画面和数据，远程在线协同完成实验；异地协同设计设计人员利用各类虚拟现实终端接入沉浸式虚拟环境，异地协同修改设计图纸，实现产品研发设计周期不断缩短、试错成本不断降低、研发效率持续提升。

  二、中试验证智能化

  3、数字化网络化智能化中试验证。企业开展试验设备和流程数字化、网络化、智能化改造，建设智能中试线，利用机器视觉、机器学习、人工智能大模型在工艺工装测试、缺陷检测、预测性维护等试验，实现全面感知、实时分析、科学决策和精准执行，全面提升试验过程、管理服务、安全保障的智能化水平。

  二、生产制造智能化

  4、生产单元模拟。利用数字孪生、人工智能等技术建设虚拟生产单元，模拟、仿真、分析物理生产单元运行过程，实现实际生产结果与虚拟生产单元的预期结果比对，根据比对差异对物理生产单元进行优化，实现生产要素、生产工艺、生产活动的实时精准管控，确保生产稳定高效运行。

  5、工艺合规校验。综合利用工业相机、物联网传感器、激光雷达、智能仪表等设备，全方位监测企业生产原料、半成品和成品的各项指标，实时采集实际生产工序各项数据和操作行为，利用人工智能、大数据、云计算等技术对工人实际操作工序、取料信息等进行分析，并与规定标准流程进行实时合规校对，分析找出颠倒顺序、危险操作和错误取料等现象，实现对配料错误、危险操作等自动告警。

  6、生产现场监测。针对在工业园区、厂区、车间等现场生产管理、装置监控和安全监管等需要，建立通信网络，布局各类传感器、摄像头和数据监测终端，采集环境、人员动作、设备运行等监测数据，基于构建的数字化平台的算法模型，对生产活动进行高精度识别、自定义报警和区域监控，实时提醒异常状态，实现对生产现场的全方位智能化监测和管理，为安全生产管理提供保障。

  7、机器视觉质检。企业在生产现场部署工业相机或激光器扫描仪等质检终端，建立机器视觉系统，实现机器对外观缺陷检测、外观标注、自动化分拣识别等，缺陷实时检测与自动报警，并有效记录瑕疵信息，为质量溯源提供数据基础，实现可靠性更高的产品质量检测及实时监控，有效避免人工检测过程中的主观性和个体差异。

  8、设备协同作业。综合利用人工智能、软件定义网络、网络虚拟化、授时定位等技术，建设或升级设备协同作业系统，实时采集生产现场的设备运行轨迹、工序完成情况等相关数据，并综合运用统计、规划、模拟仿真等方法，将生产现场的多台设备按需灵活组成一个协同工作体系，实现多个设备的协同调度及分工合作。

  9、设备预测维护。基于故障预测机理建模等人工智能技术对设备性能和状态实时监测和分析，评估设备健康状态，预判设备运行趋势，智能制定设备维护保养计划，实现设备安全预测与生产辅助决策，降低设备维护成本，延长设备使用寿命，确保生产过程连续、安全、高效。

  10、厂区智能物流。企业运用信息技术和智能机器设备代替人力劳动，实现厂内线边物流或库内物流智能化，以满足现代仓储物流系统柔性、高效、快速反应的要求。线边物流是指从生产线的上游工位到下游工位、从工位到缓冲仓、从集中仓库到线边仓，实现物料定时定点定量配送。库内物流是在仓库内部进行的包含拣选、搬运、输送、分拣等环节，和物流配合还对应会有物流信息化平台。

  11、无人智能巡检。采用智能的巡检机器人或无人机等无人巡检设备替换传统人工巡检。无人巡检设备采集现场视频、语音、图片等各项数据，利用图像识别、深度学习等智能技术和算法处理，自动完成检测、巡航以及记录数据、远程告警确认等工作，有效提升安全等级、巡检效率及安防效果。

  12、远程设备操控。企业利用人工智能、大数据等建设物联网平台，实现工业设备与各类数据采集终端的网络化，远程实时获得生产现场全景视频画面及各类终端数据，设备操控员根据生产现场视频画面及各类数据，远程实时对现场工业设备进行精准操控。

  13、柔性生产制造。数控机床和其他自动化工艺设备、物料自动储运设备通过物联网平台等系统，实现设备和数据的互联互通。部署柔性生产制造应用，满足工厂在柔性生产制造过程中对实时控制、数据集成与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求，支持生产线根据生产要求进行快速重构，实现同一条生产线根据市场对不同产品的需求进行快速配置优化。同时，柔性生产相关应用可与企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）、仓储物流管理系统（WMS）等系统相结合，将用户需求、产品信息、设备信息、生产计划等信息进行实时分析、处理，动态制定最优生产方案。

  四、营销服务智能化

  14、数据驱动营销。应用大数据、机器学习、知识图谱等技术，构建用户画像和需求预测模型，制定精准销售计划，动态调整设计、采购、生产、物流等方案；建设客户关系管理系统，集成大数据、知识图谱和自然语言处理等技术，实现客户需求分析、服务策略决策和主动式服务响应。

  15、虚拟现场服务。主要包括产品展示体验、辅助技能学习、远程运维指导等三类服务。产品展示体验服务通过对工业产品的外型数据及内部结构进行立体化建模，利用AR/VR技术，构建虚拟数字展厅，实现产品细节的沉浸式体验和感受。辅助技能学习服务基于AR/VR技术构建贴近真实场景的全虚拟场景，进行操作技能培训和自由操作练习，提高技能学习效率。远程运维指导服务通过在全虚拟场景中，叠加远端专家指导数据形成端云协同，使端侧获得实时操作指导，提升运维服务的效率和质量。

  16、现场辅助装配。企业现场操作人员基于AR/VR远程协作平台，佩戴AR/VR眼镜和借助辅助机器人，实时采集现场图像、视频、声音等数据，实时传输至现场辅助装配系统，系统对数据进行分析处理，生成生产辅助信息，反馈到现场终端，实现操作步骤的增强图像叠加、装配环节的数字化、可视化呈现，帮助现场人员进行复杂设备或精细化设备的装配。借助AR远程协作平台，及时同步提供专家的指导信息、设备操作说明书、图纸、文件等，有效提升现场操作人员的装配水平，实现装配过程智能化，提升装配效率。

  五、运营管理智能化

  17、全域物流监测。利用人工智能、大数据、边缘计算、5G等技术，通过工业运输装备上的智能监控终端，实时采集全域运输途中的运输装备、货物、人员等的图像和视频数据并上传云平台，云平台对运输装备进行实时定位和轨迹回放，对货物、人员进行实时监测，实现工业运输的全过程监控，避免疲劳驾驶、危险驾驶等行为，有效保障冷链物流、危化品运输等过程中运输装备、货物和人身安全。  

  18、企业协同合作。综合运用5G、边缘计算、大数据、人工智能等技术实时追踪企业内部生产过程和进度，对委托外部生产的工序进行监控并实时跟踪协同流程，实现上下游企业大规模关键设备联网和数据实时采集，实现产业链上下游企业设备联网，数据、产品、服务等要素畅通流动，快速满足用户的个性化定制需求和多品类生产需求，促进产业链企业协作深化、供需匹配、效率提升。

  19、管理过程智能化。结合大数据和人工智能技术，基于OA、ERP、MES、PLM系统，构建智能化大脑，推动组织优化、管理优化，提高企业管理效率，实现精细管理和智能决策。在企业计划及发展战略制定、人力物力资源调配、风险与舆情监控、企业管理效率最优化等方面，利用数据智能技术，推动管理过程智能化。

  六、生产节能绿色化

  20、生产能效管控。利用人工智能、大数据等技术实时采集企业用电、水、燃气等各类能源消耗数据和实时监控能效状态。结合人工智能等算法分析，可对企业用能需求进行预测，智能制定节能计划，进一步挖掘节能潜力空间，从能源系统智能优化控制、能源计量及管理、能源设备管理三方面提升能源利用效率，辅助企业降低生产能耗。

  21、碳排放管理。利用人工智能技术，通过大数据、物联网（IoT）设备，实时监测生产过程中的碳排放数据，实现对排放数据进行分析和预测，为企业提供准确的碳排放信息。通过构建深度学习模型，结合历史数据和外部环境等因素，自动预测未来碳排放的走势，企业可以根据预测结果制定科学的减排策略，以实现碳中和的目标。

  七、AI大模型赋能工业

  22、AI大模型赋能工具应用。人工智能大模型技术与工业知识库和数据集融合，打造工业行业大模型，推动在工业企业落地应用与迭代升级，实现智能辅助、人机协同、自主决策等能力提升。

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