【現象】紡織企業(ye) 采購係統中，每種布料的庫存和需求一目了然，自動補貨、按需生產(chan) 得以實現；通過開發基於(yu) 深度學習(xi) 的工業(ye) 圖像分析軟件，企業(ye) 能以毫秒為(wei) 單位實現複雜缺陷檢測；通過超算工業(ye) 仿真雲(yun) 平台，對難以進行實景試驗的風洞進行1∶1模型建構，高速列車研發如虎添翼……近年來，由算力驅動的工業(ye) 互聯網新應用不斷湧現，有效釋放了數據要素的創新活力，讓工業(ye) 生產(chan) 變得更高效、更安全、附加值更高。

　　【點評】

　　算力資源是數字經濟發展的重要底座，對工業(ye) 經濟高質量發展具有十分重要的價(jia) 值。算力融入傳(chuan) 統製造業(ye) ，可為(wei) 企業(ye) 數字化轉型提供有力支撐；融入新興(xing) 產(chan) 業(ye) ，可以加快催生新的經濟增長點。

　　在新型工業(ye) 化背景下，大量複雜的模擬、建模、仿真、優(you) 化和數據分析等工業(ye) 應用，都需要以強大的算力為(wei) 基礎。以汽車生產(chan) 為(wei) 例，產(chan) 品進入市場前，必須經過反複試驗，時間周期很長。一方麵是物理試驗準備時間長、約束條件多，另一方麵是產(chan) 品試驗成本高昂，如新車碰撞試驗，需要進行上百次、報廢上百輛新車。而“算力+”能給出效率更高、成本更低的解決(jue) 方案。比如，使用計算機輔助工程（CAE）軟件可以在虛擬世界中完成大多數模擬試驗。事實上，從(cong) 產(chan) 品生產(chan) 到質量控製乃至經營決(jue) 策，擁有更強的算力支撐，往往就意味著更高的生產(chan) 效率、更大的競爭(zheng) 優(you) 勢。

　　近年來，我國算力產(chan) 業(ye) 蓬勃發展，融合應用深度不斷拓展，正在催生更多智能製造新場景、新模式，為(wei) 產(chan) 業(ye) 提質增效注入了新動能。但也要看到，與(yu) 多樣化的企業(ye) 需求、推進新型工業(ye) 化的要求相比，“算力+工業(ye) ”仍有很大的提升空間。進一步推進算力基礎設施建設，提升算力在工業(ye) 領域的滲透率，才能為(wei) 更多行業(ye) 降本增效、轉型發展等提供有力支撐。

　　我國工業(ye) 企業(ye) 數量多、差異大，數字化水平參差不齊，對算力的需求多種多樣。加快推進算力賦能新型工業(ye) 化建設，要合理配置優(you) 質算力資源，強化算力產(chan) 業(ye) 供需對接，促進更多算力新型應用場景落地。一方麵，應加快部署工業(ye) 邊緣數據中心，推動算力賦能智能檢測、故障分析、人機協作等技術迭代，不斷提升不同工業(ye) 場景的業(ye) 務處理能力。邊緣數據中心時延低、體(ti) 積小、安全性高、易於(yu) 維護，可將其直接布局在工業(ye) 園區中，為(wei) 企業(ye) 提供更加精細化、個(ge) 性化的算力產(chan) 品和服務。另一方麵，要針對不同領域的不同特點，逐步構建工業(ye) 基礎算力資源和應用能力融合體(ti) 係，以滿足不同類型工業(ye) 企業(ye) 在研發設計、生產(chan) 製造、營銷服務等方麵的算網存用需求，推動工業(ye) 企業(ye) 不斷向高端化、智能化、綠色化轉型。堅持以用促建，融合創新，才能發展出與(yu) 新型工業(ye) 化進程相匹配的算力服務能力。

　　隨著數字經濟時代的全麵開啟，算力就像工業(ye) 時代的電力一樣，成為(wei) 新的關(guan) 鍵生產(chan) 力。而且，算力資本呈現出產(chan) 出遞增效應。測算顯示，計算力指數平均每提高1點，國家GDP將增長1.8‰。當前，算力在工業(ye) 領域的應用已十分廣泛，作用愈加凸顯。進一步凝聚產(chan) 業(ye) 共識，打造一批算力新業(ye) 務、新模式、新業(ye) 態，促進算力融合應用走向更廣、更深、更精的領域，必將幫助更多企業(ye) 把握住數字時代的發展機遇，助力我國新型工業(ye) 化跑出加速度。