当前，人工智能以特定应用领域为主，实现了生物识别分析、智能算法等，而未来随着运算能力、数据量的大幅提升，机器智能将从感知、记忆和存储向认知与学习、决策与执行甚至独立意识与创新创造进阶。一是根据摩尔定律，当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。芯片本身运算性能提升、单位运算成本指数级下降为人工智能加速发展提供可能。二是云计算技术的发展解决了传统串行架构不能同时处理多条并行数据的问题，提高了单位时间内的运算速度，进而为机器智能进阶提供了必要条件。三是移动互联网时代，数据量呈现指数级增长，为利用大数据进行深度学习提供了可能，在大数据的支撑下，人工智能应用也将变得更加广泛。
三、思考与建议
1、做好顶层设计，完善相关领域标准及基础
加强统筹规划，积极推进智能制造分行业、分领域相关规划政策的尽快出台。分行业开展智能制造系统架构、参考模型、硬件设备等方面标准的研制，制定重点行业的智能制造标准化战略和标准化路线图。加快宽带网络演进升级，推动下一代互联网与移动互联、物联网、云计算融合发展，加强对智能制造装备的研发，提高自主可控能力。
2、扩宽资金渠道，促进核心技术研发及应用
充分提升财政资金的使用效率，利用工业转型升级专项、智能制造专项等现有资金渠道，加快核心关键信息技术研发和产业化，促进工业机器人、数控机床、工控系统等领域核心技术研发及推广应用。发挥财政专项杠杆作用，吸收社会资金，研究探索投资基金市场化运行机制，重点关注支撑工业体系智能制造的软硬件一体化系统解决方案。
3、依托相关联盟，分行业打造试点示范工程
在行业主管部门的指导下，充分发挥相关行业联盟优势，整合运用政、产、学、研、用等多方资源，提供需求调研、趋势分析、产用对接、专业培训、信息咨询等共性支持和服务，提升公共服务水平。围绕钢铁、石化、电子、汽车、家电、装备制造等重点行业，开展智能制造优秀试点示范，充分发挥示范带动效应，并培育发展一批行业系统解决方案提供商，打造系统化、市场化、可持续发展的智能制造体系。
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