AI技术如何与实体经济深度融合避免“噱头化”？

发布时间：2025-04-30 09:46:14 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：2 次

AI技术与实体经济深度融合是推动产业升级和经济高质量发展的重要途径。为了避免AI技术在实体经济中的应用沦为“噱头”，可以从以下几个方面入手：

1. 明确需求导向，精准定位应用场景

AI技术的应用必须以解决实体经济中的实际问题为导向，而不是为了技术而技术。例如，厦门火炬高新区的企业通过AI技术实现了电池外观缺陷检测、智慧机场解决方案、智能检测系统等具体应用，这些应用都精准定位了企业的实际需求，从而真正提升了生产效率和产品质量。

2. 强化技术与业务的深度融合

AI技术要真正落地，必须跨越技术能力与业务价值之间的鸿沟。例如，衡石科技通过“场景化嵌入”“结构化+AI的混合架构”和“企业级数据治理体系”等设计原则，确保AI技术能够嵌入实际业务流程，解决真实工作中的痛点。

3. 实施试运行测试，确保技术可靠性

在全面推广AI技术之前，应先进行试运行测试，以验证其准确性和稳定性。例如，国家电网武汉供电公司开发的AI虚拟调度员系统，经过多次演练和小范围试用后，才逐步推广，从而确保了技术的可靠性和实用性。

4. 构建风险防控保障体系，确保安全合规

在AI技术的应用过程中，必须高度重视数据安全和系统安全。例如，政务新媒体在采用AI技术时，需要采用本地化部署，确保数据不外泄，并建立独立的存储和管理机制。

5. 强化人机协同能力

AI技术的应用不应完全取代人工，而是作为辅助工具，与人类的工作相结合。例如，在智慧工厂中，AI技术可以用于质量检测和数据分析，但最终的决策仍然需要人类的参与。

6. 持续优化与迭代

AI技术的落地是一个持续优化的过程。例如，百度飞桨厦门中心通过深度学习算法不断优化检测系统，使其能够更好地识别缺陷数据和良品数据。

7. 政策支持与产业赋能

政府和相关机构可以通过政策支持和产业赋能，推动AI技术与实体经济的深度融合。例如，厦门火炬高新区通过修订政策、提供资金支持和技术服务，推动人工智能在制造业中的应用。

通过以上措施，AI技术可以更好地与实体经济深度融合，避免成为“噱头”，从而真正推动产业升级和经济发展。