征集湖南省14市人工智能賦能新型工業化典型應用場景申報條件程序和認定方向、時間等內容整理如下，長沙、邵陽、岳陽、常德、益陽、婁底、懷化、郴州、張家界、株洲、湘潭、衡陽、永州、湘西土家族苗族自治州需要咨詢申報的可以免費咨詢漁漁為您解答指導！

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  一、湖南省14市人工智能賦能新型工業化典型應用場景征集范圍

  本次征集面向人工智能賦能制造業全流程智能化和工業領域重點行業智能化升級，典型應用場景主要包括研發設計智能化、中試驗證智能化、生產制造智能化、營銷服務智能化、運營管理智能化、生產節能綠色化、AI大模型賦能工業等7個方向。

  二、湖南省14市人工智能賦能新型工業化典型應用場景申報基本條件

  1.申報主體應在湖南省內注冊登記、具有獨立法人資格，近兩年運營、財務狀況良好，無違法記錄。

  2.典型應用場景申報主體須為場景實際應用的工業企業。

  3.申報應用場景須已建成，2023年1月以來智能化改造總投資不低于300萬元（不含土建），其中用于與智能化改造相關的軟件、云服務支出，網關、路由等必要的數據采集傳輸設備支出不低于100萬元。智能化改造總投資和軟件支出須提供發票或賦碼專項審計報告。

  4.應用場景建設內容符合《湖南省人工智能賦能新型工業化典型應用場景方向參考指引》（詳見附件1），具有較強的創新性、示范性和可推廣性，無知識產權糾紛。

  三、湖南省14市人工智能賦能新型工業化典型應用場景申報程序

  1.各市州工信局負責屬地企業（含央企及省屬企業）人工智能賦能新型工業化典型應用場景征集，組織項目申報單位按要求填寫《湖南省人工智能賦能新型工業化典型應用場景申報書》（詳細見附件2）。申報單位對所提交材料真實性和有效性負責。

  2.各市州工信局負責對本地區典型應用場景申報項目進行初審推薦，2024年8月20日前以市州為單位將應用場景匯總表（詳見附件3）和申報材料紙質版（一式一份）郵寄到省工信廳人工智能與數字產業處，可編輯電子版同步發送至指定郵箱。

  四、湖南省14市人工智能賦能新型工業化典型應用場景其他事項

  1.各市州工信局要高度重視對人工智能賦能新型工業化典型應用場景征集，認真組織，擇優推薦。

  2.同一申報單位僅限在一個方向下申報1個場景（場景名稱自定）。

  3.省工信廳擇優發布湖南省人工智能賦能新型工業化典型應用場景名單，符合相關條件的申報國家有關試點示范和省工信廳有關專項資金時重點推薦。

  五、湖南省人工智能賦能新型工業化典型應用場景方向參考指引

  人工智能賦能新型工業化典型應用場景是指利用人工智能技術，在工業領域的研發設計、中試驗證、生產制造、營銷服務、運營管理以及上下游協同等各環節進行融合創新，實現生產要素泛在感知、制造過程數字孿生、運營管理最優決策等具有特定功能和實際價值的應用。

  一、研發設計智能化

  1、基礎研發設計。利用人工智能賦能研發新材料、新物質、新工藝、新技術，創新制備方法、加工集成工藝等，實現創新突破、效率提升。

  2、協同研發設計。遠程研發實驗科研人員結合現場畫面和數據，遠程在線協同完成實驗；異地協同設計設計人員利用各類虛擬現實終端接入沉浸式虛擬環境，異地協同修改設計圖紙，實現產品研發設計周期不斷縮短、試錯成本不斷降低、研發效率持續提升。

  二、中試驗證智能化

  3、數字化網絡化智能化中試驗證。企業開展試驗設備和流程數字化、網絡化、智能化改造，建設智能中試線，利用機器視覺、機器學習、人工智能大模型在工藝工裝測試、缺陷檢測、預測性維護等試驗，實現全面感知、實時分析、科學決策和精準執行，全面提升試驗過程、管理服務、安全保障的智能化水平。

  二、生產制造智能化

  4、生產單元模擬。利用數字孿生、人工智能等技術建設虛擬生產單元，模擬、仿真、分析物理生產單元運行過程，實現實際生產結果與虛擬生產單元的預期結果比對，根據比對差異對物理生產單元進行優化，實現生產要素、生產工藝、生產活動的實時精準管控，確保生產穩定高效運行。

  5、工藝合規校驗。綜合利用工業相機、物聯網傳感器、激光雷達、智能儀表等設備，全方位監測企業生產原料、半成品和成品的各項指標，實時采集實際生產工序各項數據和操作行為，利用人工智能、大數據、云計算等技術對工人實際操作工序、取料信息等進行分析，并與規定標準流程進行實時合規校對，分析找出顛倒順序、危險操作和錯誤取料等現象，實現對配料錯誤、危險操作等自動告警。

  6、生產現場監測。針對在工業園區、廠區、車間等現場生產管理、裝置監控和安全監管等需要，建立通信網絡，布局各類傳感器、攝像頭和數據監測終端，采集環境、人員動作、設備運行等監測數據，基于構建的數字化平臺的算法模型，對生產活動進行高精度識別、自定義報警和區域監控，實時提醒異常狀態，實現對生產現場的全方位智能化監測和管理，為安全生產管理提供保障。

  7、機器視覺質檢。企業在生產現場部署工業相機或激光器掃描儀等質檢終端，建立機器視覺系統，實現機器對外觀缺陷檢測、外觀標注、自動化分揀識別等，缺陷實時檢測與自動報警，并有效記錄瑕疵信息，為質量溯源提供數據基礎，實現可靠性更高的產品質量檢測及實時監控，有效避免人工檢測過程中的主觀性和個體差異。

  8、設備協同作業。綜合利用人工智能、軟件定義網絡、網絡虛擬化、授時定位等技術，建設或升級設備協同作業系統，實時采集生產現場的設備運行軌跡、工序完成情況等相關數據，并綜合運用統計、規劃、模擬仿真等方法，將生產現場的多臺設備按需靈活組成一個協同工作體系，實現多個設備的協同調度及分工合作。

  9、設備預測維護。基于故障預測機理建模等人工智能技術對設備性能和狀態實時監測和分析，評估設備健康狀態，預判設備運行趨勢，智能制定設備維護保養計劃，實現設備安全預測與生產輔助決策，降低設備維護成本，延長設備使用壽命，確保生產過程連續、安全、高效。

  10、廠區智能物流。企業運用信息技術和智能機器設備代替人力勞動，實現廠內線邊物流或庫內物流智能化，以滿足現代倉儲物流系統柔性、高效、快速反應的要求。線邊物流是指從生產線的上游工位到下游工位、從工位到緩沖倉、從集中倉庫到線邊倉，實現物料定時定點定量配送。庫內物流是在倉庫內部進行的包含揀選、搬運、輸送、分揀等環節，和物流配合還對應會有物流信息化平臺。

  11、無人智能巡檢。采用智能的巡檢機器人或無人機等無人巡檢設備替換傳統人工巡檢。無人巡檢設備采集現場視頻、語音、圖片等各項數據，利用圖像識別、深度學習等智能技術和算法處理，自動完成檢測、巡航以及記錄數據、遠程告警確認等工作，有效提升安全等級、巡檢效率及安防效果。

  12、遠程設備操控。企業利用人工智能、大數據等建設物聯網平臺，實現工業設備與各類數據采集終端的網絡化，遠程實時獲得生產現場全景視頻畫面及各類終端數據，設備操控員根據生產現場視頻畫面及各類數據，遠程實時對現場工業設備進行精準操控。

  13、柔性生產制造。數控機床和其他自動化工藝設備、物料自動儲運設備通過物聯網平臺等系統，實現設備和數據的互聯互通。部署柔性生產制造應用，滿足工廠在柔性生產制造過程中對實時控制、數據集成與互操作、安全與隱私保護等方面的關鍵需求，支持生產線根據生產要求進行快速重構，實現同一條生產線根據市場對不同產品的需求進行快速配置優化。同時，柔性生產相關應用可與企業資源計劃（ERP）、制造執行系統（MES）、倉儲物流管理系統（WMS）等系統相結合，將用戶需求、產品信息、設備信息、生產計劃等信息進行實時分析、處理，動態制定最優生產方案。

  四、營銷服務智能化

  14、數據驅動營銷。應用大數據、機器學習、知識圖譜等技術，構建用戶畫像和需求預測模型，制定精準銷售計劃，動態調整設計、采購、生產、物流等方案；建設客戶關系管理系統，集成大數據、知識圖譜和自然語言處理等技術，實現客戶需求分析、服務策略決策和主動式服務響應。

  15、虛擬現場服務。主要包括產品展示體驗、輔助技能學習、遠程運維指導等三類服務。產品展示體驗服務通過對工業產品的外型數據及內部結構進行立體化建模，利用AR/VR技術，構建虛擬數字展廳，實現產品細節的沉浸式體驗和感受。輔助技能學習服務基于AR/VR技術構建貼近真實場景的全虛擬場景，進行操作技能培訓和自由操作練習，提高技能學習效率。遠程運維指導服務通過在全虛擬場景中，疊加遠端專家指導數據形成端云協同，使端側獲得實時操作指導，提升運維服務的效率和質量。

  16、現場輔助裝配。企業現場操作人員基于AR/VR遠程協作平臺，佩戴AR/VR眼鏡和借助輔助機器人，實時采集現場圖像、視頻、聲音等數據，實時傳輸至現場輔助裝配系統，系統對數據進行分析處理，生成生產輔助信息，反饋到現場終端，實現操作步驟的增強圖像疊加、裝配環節的數字化、可視化呈現，幫助現場人員進行復雜設備或精細化設備的裝配。借助AR遠程協作平臺，及時同步提供專家的指導信息、設備操作說明書、圖紙、文件等，有效提升現場操作人員的裝配水平，實現裝配過程智能化，提升裝配效率。

  五、運營管理智能化

  17、全域物流監測。利用人工智能、大數據、邊緣計算、5G等技術，通過工業運輸裝備上的智能監控終端，實時采集全域運輸途中的運輸裝備、貨物、人員等的圖像和視頻數據并上傳云平臺，云平臺對運輸裝備進行實時定位和軌跡回放，對貨物、人員進行實時監測，實現工業運輸的全過程監控，避免疲勞駕駛、危險駕駛等行為，有效保障冷鏈物流、危化品運輸等過程中運輸裝備、貨物和人身安全。  

  18、企業協同合作。綜合運用5G、邊緣計算、大數據、人工智能等技術實時追蹤企業內部生產過程和進度，對委托外部生產的工序進行監控并實時跟蹤協同流程，實現上下游企業大規模關鍵設備聯網和數據實時采集，實現產業鏈上下游企業設備聯網，數據、產品、服務等要素暢通流動，快速滿足用戶的個性化定制需求和多品類生產需求，促進產業鏈企業協作深化、供需匹配、效率提升。

  19、管理過程智能化。結合大數據和人工智能技術，基于OA、ERP、MES、PLM系統，構建智能化大腦，推動組織優化、管理優化，提高企業管理效率，實現精細管理和智能決策。在企業計劃及發展戰略制定、人力物力資源調配、風險與輿情監控、企業管理效率最優化等方面，利用數據智能技術，推動管理過程智能化。

  六、生產節能綠色化

  20、生產能效管控。利用人工智能、大數據等技術實時采集企業用電、水、燃氣等各類能源消耗數據和實時監控能效狀態。結合人工智能等算法分析，可對企業用能需求進行預測，智能制定節能計劃，進一步挖掘節能潛力空間，從能源系統智能優化控制、能源計量及管理、能源設備管理三方面提升能源利用效率，輔助企業降低生產能耗。

  21、碳排放管理。利用人工智能技術，通過大數據、物聯網（IoT）設備，實時監測生產過程中的碳排放數據，實現對排放數據進行分析和預測，為企業提供準確的碳排放信息。通過構建深度學習模型，結合歷史數據和外部環境等因素，自動預測未來碳排放的走勢，企業可以根據預測結果制定科學的減排策略，以實現碳中和的目標。

  七、AI大模型賦能工業

  22、AI大模型賦能工具應用。人工智能大模型技術與工業知識庫和數據集融合，打造工業行業大模型，推動在工業企業落地應用與迭代升級，實現智能輔助、人機協同、自主決策等能力提升。

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