11月13日，宁波市智专委组织召开“AI+制造”试点工作之工业高质量数据集试点建设研讨会，专题研究市智专委“AI+制造”试点工作方案及工业高质量数据集建设路径，交流企业数据治理、模型建设、工业智能体建设方面的痛点需求、解决方案与下步工作计划。市智专委主任陈炳荣、副主任兼秘书长王育辉、副主任高伟国出席会议。
会议指出，推进工业高质量数据集建设是贯彻落实国家战略、服务城市发展目标、锻造产业核心竞争力、破解制造业发展瓶颈的关键举措。当前，人工智能正深刻改变制造业发展模式，高质量数据集作为训练AI模型的核心要素，是推动“数据、模型、智能体”价值闭环实现的基础与前提。研讨会设置了五项主要议程。市智专委人工智能专家工作组首先交流了“AI+制造”试点工作方案及工业高质量数据集建设路径，提出以高价值应用场景为牵引，以高质量数据集为切入口，协同推进数据原生智能、多模态大模型、智能工艺装备、具身智能机器人“四条”发展路线，并采用“点线面体”小步快跑、逐步迭代的推进方法。在专题发言环节，中国工业互联网研究院、中控技术、镇海炼化、吉利研究院、均普智能、中之杰、博登智能等七家单位，分别从国家战略解读、石化与汽车领域实践、“数模体”一体化建设、多模态数据集应用、具身机器人“场景取数”、离散制造智能体解决方案、数据标注技术等不同维度，分享了工业高质量数据集的前沿探索、建设思路、实践经验与技术成果，为试点工作提供了丰富的理论支撑和实践参考。随后，绿色石化、新能源汽车零部件领域的试点企业代表与服务商代表进行了深入交流，分享了在数据治理、模型建设、工业智能体应用过程中的痛点、需求与下一步计划，表达了积极参与试点建设的强烈意愿。专家代表们结合前期调研和会议讨论，从技术趋势、实施路径、生态构建、标准规范等多角度，为推进试点建设提出了具有针对性、建设性的意见建议。会议最后，陈炳荣主任充分肯定了本次研讨会的成果，并对下一步工作提出了明确要求：一是要深刻认识工业高质量数据集试点建设的重大战略意义。从国家层面看建设高质量数据集是我国建设现代化产业体系、巩固壮大实体经济根基，加快高水平科技自立自强、引领发展新质生产力的关键举措；从宁波发展实际看，建设高质量数据集是我市锻造产业核心竞争力的核心支撑，我市应以业务需求与场景应用为中心，坚定不移推进数据、模型、智能体与具体应用场景融合一体化建设；从企业需求看，建设高质量数据集是破解企业发展瓶颈、提升价值创造能力的内在动力。二是要准确把握工业高质量数据集试点建设的关键环节。在数据标注方面，要准确把我高质量数据集建设的精准度，没有专业的标注标准就没有高质量的数据，要鼓励企业将无序、杂乱的工业原始数据，通过专业的标注规则、严谨的质控流程、深厚的行业知识进行转化与淬炼，最终形成标准、干净、可用的“高能燃料”。在场景取数方面，我们要准确把握场景是高质量数据集建设的源动能。要着力解决工业场景下高速高精度实时作业数据获取的难题，能够把动作、视觉等信息真实、完整、实时地抽取出来，形成可分析、可训练的数据流。要准确把握高质量数据集建设业务的需求点。数据集建设必须紧紧围绕研发设计、生产制造、运维服务、经营管理等核心业务需求，让数据在具体业务场景中产生实实在在的降本增效价值。三是要凝聚合力确保试点建设工作取得实效。要将试点建设与全市“十五五”规划工作部署紧密结合起来。“十五五”期间，智能制造与智能经济是我市经济社会高质量发展和新型工业化建设的主攻方向，进入AI时代，要把“‘AI+制造’引领多领域‘AI+’行动、智能制造引领全市域智能经济”作为打造“十五五”宁波竞争新优势的战略支点。高质量数据集建设工作要主动对接、积极融入全市工作大局，在数据标准制定、数据资源共享、数据安全管理等方面形成联动效应。要建立常态化的工作协调机制。要将试点建设与“数、模、体”一体化场景融合应用结合起来。高质量数据集不能为建而建，具体建设要求要与模型、智能体的实际需求相匹配，最终的目标是让“数据从场景中来再应用到场景中去”，构建数据、模型、智能体在具体工业场景中的闭环应用体系。要将试点建设与市智专委当前重点工作有机衔接起来。高质量数据集建设要与市智专委正在推进的企业数智化改造、智能工厂梯度培育、绿智融合等面上工作以及新近获批的制造业数字化转型促进中心建设、省级人工智能赋能制造业首批县市区试点建设、争创“AI+石化化工”中试应用基地这几项重点工作紧密结合。同时要以五张清单机制为载体，建立完善企业需求征集机制、供需对接机制、项目申报机制，组织企业和研发机构协同开发“小而精”、“专而深”的企业数据集，有条件的行业探索进行行业数据集建设，让数据资源真正转化为企业看得见、摸得着的生产力和竞争力。此外，还要加大专业技术培训、标准体系建设、标杆总结推广的力度。会上，市智专委聚焦工作落地还提出了三点会议贯彻意见：一是坚持需求导向，做好政策与场景的精准适配，市智专委将牵头组织“一对一”诊断服务，并明确了高质量数据集建设需求征集及相关奖补政策；二是强化技术攻坚，推动数据闭环与模型迭代，鼓励企业联合服务商开展小步快跑、持续迭代的技术应用；三是构建协同生态，促进经验沉淀与成果共享，通过多种形式推动常态化互动，总结提炼可复制推广的标准、工具与模式，为市委市政府决策提供支撑。
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