《抓住人工智能发展机遇 打造新时代智能经济体》

  • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者: 冯瑞华
  • 发布时间:2018-05-18
  • 五月津城,风暖人和。时隔一年,我们再次相聚天津,共同参加第二届世界智能大会。我谨代表全国政协和中国科协向大会召开表示热烈祝贺,向出席会议的国内外专家学者、企业家、新闻媒体人士等远道而来的各界朋友们表示诚挚的欢迎!

    世界智能大会是面对新形势新需求,把握人工智能发展的重大历史机遇,引领世界人工智能发展新潮流的重要国际学术会议,是围绕世界科技发展的前沿、经济社会发展的需求、服务于创新驱动发展重大战略部署的重要举措。

    这次会议以“智能时代:新进展、新趋势、新举措”为主题,展示世界智能发展的最新成果,探讨在智能时代大潮中,世界智能科技创新和发展的趋势,研究制定并发布一系列新举措,对于促进我国及世界智能科学发展具有重要意义。

    人工智能是引领未来的战略性高科技,作为新一轮产业变革的核心驱动力,催生新技术、新产品、新产业、新模式,引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。习近平主席强调,人工智能技术发展将深刻改变人类生活、改变世界,要求我们在此高技术领域加快部署实施。

    去年,中国政府出台了《新一代人工智能发展规划》,制定了三步走的发展目标,明确以加快人工智能与经济、社会深度融合为主线,以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向,发展智能经济,建设智能社会。对深入推动人工智能产业创新发展,突出重点、抓住关键,具有深远的指导意义。

    世界智能大会以“智能时代”为主题,广泛交流、深入研讨,抓住了科技创新发展的“牛鼻子”,不仅有利于京津冀协同发展,也有利于推动中国高质量发展,更有利于提升全球福祉。

    女士们,先生们!

    人工智能已经来到了人们的身边。

    赤橙黄绿青蓝紫的各色共享单车成为城市路边的彩虹风景线、机场高铁“刷脸”进站、足不出户就可以买到心仪的丰富商品,就连在天津早上吃个煎饼果子都可以直接扫码支付,售卖师傅说:“讲卫生、不找钱、没假币。”短短几年时间人工智能技术已经深深影响了我们的生活方式。

    丰富的应用场景更进一步推动了人工智能发展,也为世界智能产业发展提供了巨大且有无限潜力的市场空间。中国新一代人工智能技术在图像识别、语音辩解、行为分析等方面进入世界前列,在智能机器人、无人商店、机器翻译、共享汽车、自动驾驶等行业的新产品世人瞩目,在城市规划、智能交通、社会治理、卫生健康、农业科技和国家安全等领域的应用各具特色,形成了中国人工智能发展的独特优势。

    去年,我有幸参与了《新一代人工智能发展规划》的编制发布和组织实施。今年年初,全国政协又组织高层次专家专题视察调研了人工智能科研和发展,召开了“人工智能的发展与对策”双周协商座谈会。中国科协也组织了专门的研讨会。综合调研和会议情况,我与大家分享四个方面体会与建议。

    一是着力实体经济高质量发展,构建开源开放的产业生态。新一代人工智能的典型特征是应用驱动,在经济增长、社会发展的需求牵引下辐射、渗透于各行各业,提高实体经济发展的质量和效益,因此被称为引领产业变革的“赋能产业”。从国内外经验分析,近年来人工智能技术之所以能够快速拓展并取得应用成效,构建开源开放的共享平台、服务产品开发、营造产业生态是关键抓手:

    一是领军企业牵头研发共性关键技术,并且向社会开放,服务于传统产业智能化升级,实现跨界发展,如百度的自动驾驶平台。二是通过面向社会的知识共享,聚集科研资源、加快技术和产品迭代和完善,科大讯飞语音翻译是典型代表。

    三是通过线上线下相结合的众创空间,共享软件、硬件和计算资源,支撑大众创新创业,海尔家电设计平台、大疆无人机平台都是成功的典范。四是通过跨领域知识和技术集成,服务于社会发展,阿里城市大脑、腾讯医疗影像正在发挥日益重要的作用。

    开源平台主要任务是为相关产业提供共性基础技术,而研发适用于市场的产品和服务依然需要以企业为主体的自主创新,要鼓励企业主动开拓市场,推进人工智能技术的广泛应用。

    开源开放平台同样要重视知识产权保护。开源者研发开放共性技术,分享者也要向平台回馈应用技术,各方都要遵守契约精神,才能保证平台可持续发展。鉴于开源平台的公益性和社会性,需要政府部门制定相应法规,加强监管服务,并以财政补助的方式支持和维护开源平台健康发展。建设开源平台的领军企业和院校要通过优化合作方式、提高服务质量、创新商业模式,共同构建好产业生态,全面、有效、系统地促进实体经济高质量发展。

    二是着力提升原始创新能力,夯实人工智能发展基础。中国人工智能发展的优势是发展的速度和应用的广度,短板是基础研究的深度和原始创新的能力。原始创新能力源于基础研究,成于产学研融合一体化的技术创新。

    许多专家关注从AlphaGo到AlphaGo Zero的发展过程,认为人工智能技术正在从基于大数据的深度学习向基于拓扑学博弈论的自主学习演进,预示着人工智能基础理论的提升,带动“机器智能”向“类脑智能”发展。人工智能是计算科学和认知科学的结合,许多基础知识还没有掌握。要重视认知科学的基础知识,研究系统和行为的新规律,用新理论指导新发展。

  • 原文来源:http://www.stdaily.com/index/kejixinwen/2018-05/17/content_671311.shtml
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  • 《加快人工智能产业发展 构建新型智能经济形态》

    • 来源专题:装备制造监测服务
    • 编译者:zhangmin
    • 发布时间:2020-11-23
    • 提要   专利权作为知识产权领域的重要内容,已成为衡量人工智能产业发展质量和水平的重要指标。通过专利分析,对深圳市人工智能产业的主要研究机构、技术领域和产业政策环境进行剖析发现,当前深圳人工智能产业正处于快速成长期,并加快进入成熟期。   一、我国在计算机视觉、智能语音、自然语言处理三大主要方向上技术领先,头部企业表现出色   人工智能是推动人类社会进入智能时代的决定性力量,是下一轮科技革命的重要环节。在目前错综复杂的国际环境和我国经济转型的关键时期,人工智能正在成为提升国际竞争力的新动能和经济发展的新引擎。目前,多数国家已强化人工智能战略布局,并将其上升至国家战略,加强顶层设计,加快推动人工智能产业体系建立,从政策、资本、需求等多方面保障人工智能产业的快速发展。   人工智能是实现实体经济自主创新的重要突破口,也是引领未来的战略性技术。当前,人工智能正不断地渗透到各行各业,引领商业模式的新变化,促进数字经济产业发展,为推动实体经济的发展注入新动能。近年来,我国正加快人工智能产业布局与发展规划,陆续发布了《新一代人工智能发展规划》《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》等重要指导文件,提出鼓励发展人工智能,构建新型智能经济形态,进一步完善我国人工智能发展的政策环境。   依据产业链上下游关系,人工智能划分为基础层、技术层和应用层。总体来看,我国人工智能产业链已初步形成,但存在结构性问题,侧重于技术层和应用层,基础层短板突出,底层基础技术和高端产品主要被欧美日等国家垄断,在AI芯片、智能传感器等领域比较薄弱,特别是在高端芯片领域,国际科技巨头已基本构建了产业生态,而我国核心技术方面较为缺乏,高端芯片严重依赖进口。技术层是基于基础理论和大数据,面向细分领域应用开发的技术;技术层较容易向产业链上下游扩展,适合展开广泛布局。   我国在计算机视觉、智能语音、自然语言处理三大主要方向上技术领先,头部企业表现出色。在算法理论技术和开源平台的搭建上存在不足,体系尚不成熟。美国在该领域表现突出,拥有包括谷歌TensorFlow和脸书Pytorch等国际上广泛使用的开源框架。应用层以底层技术能力为主导,切入不同场景和应用,提供产品和解决方案。应用层是我国人工智能产业最为活跃的领域,市场规模和企业数量占比也最大,目前已有部分企业处于全球领先水平,如海康威视的“AI+安防”技术。人工智能对不同产业的发展赋能效果也不同,在无人驾驶、制造业等领域的应用仍处于起步阶段,未来将成为热门发展方向;在教育、医疗等领域虽然已经落地,但仍处于发展阶段,同世界其他领先国家存在一定差距;在金融、零售等领域的应用已经比较成熟,且开发出了受投资者欢迎的产品。   二、未来我国人工智能产业将围绕前沿基础技术和核心算法、基础软硬件开展联合攻关   总体来看,人工智能核心技术的攻关突破将进一步加速,未来我国人工智能产业将围绕前沿基础技术和核心算法、基础软硬件开展联合攻关。在场景化融合层面,我国将以深化与实体经济融合发展为目标,推进人工智能技术产品的场景化应用,预计人工智能在制造、教育、旅游、交通、商贸、健康医疗等行业的融合发展潜力巨大。   以深圳市作为我国人工智能产业核心城市进行研究,深圳市人工智能企业数占比约为13%,在全国城市排名中居第三位,在人工智能科技产业城市竞争力评价指数排名仅次于北京市,居全国第二位。作为全国人工智能产业发展的领跑者,如何在当前人工智能产业快速发展的背景下,合理利用政策工具,把握重大机遇,促进和引领人工智能产业的健康发展,抢占世界人工智能领域的制高点,显得极为重要。   专利权作为知识产权领域的重要内容,已成为衡量人工智能产业发展质量和水平的重要指标。通过专利分析,对深圳市人工智能产业的主要研究机构、技术领域和产业政策环境进行剖析发现,当前深圳人工智能产业正处于快速成长期,并加快进入成熟期。从主要研究机构来看,腾讯、华为、平安科技等几家大企业的龙头效应明显,而中小企业、研究院、高校等所占比重不高,同时,各研究机构的技术路线和研究方向多样化,技术研究侧重点区分度较大。从产业政策来看,目前政策强度和支持力度有所提升,政策内容主要集中在财税优惠、核心技术攻关、人才引培、场景推广等多方面。   三、打造人工智能产业示范集聚区,聚集发展资源,为在全国地区推广运行积累发展经验   根据深圳市人工智能产业的发展情况和产业政策现状,拟从以下几个方面给出加快深圳市人工智能产业高质量发展的政策建议。   第一,打造人工智能产业示范集聚区。目前来看,我国人工智能技术仍在不断迭代和逐渐演进,规划布局依然处于起步阶段,为了更好把握时代机遇,构筑竞争优势,应当打造人工智能产业示范集聚区,聚集发展资源,为在全国地区推广运行积累发展经验。深圳是我国人工智能产业创新发展的重要基地,形成了具有一定规模的产业集聚区;从企业层级来看,深圳覆盖了基础层、技术层和应用层,初步形成了一条完整的产业链。在此基础上,立足高端制造业、金融业的深厚基础,通过打造智能制造、金融科技等特色领域,进一步形成人工智能产业示范集聚区,促进人工智能与实体经济深度融合,全面提升人工智能产业的竞争力。   第二,财税政策与成果奖励相结合,推动需求拉动。目前,深圳市主要采取财税政策缓解人工智能企业的资金需求,在企业发展初创期,这一措施的确可以为企业的融资减轻负担,但从长远来看,将降低企业的技术创新和再造能力,不利于企业的健康发展。若以人工智能企业的技术创新和研究成果(如专利、论文、科研获奖等)作为实施依据,将进一步提升全市人工智能企业的研发活力;同时,依据人工智能企业产出的成果进行奖励和给予政策资金支持,也为人工智能产业公平竞争和健康发展提供了更加科学的政策引导。其次,也应进一步加强人工智能企业成果的场景推广和应用,提升需求拉动对产业发展的贡献,如培育消费群体、支持技术试用、加强市场推广等,从技术推动和需求拉动两方面采取措施,推动深圳市人工智能产业高质量发展。   第三,稳步推进产学研一体化。加强区域内高校、科研院所与企业间的协同合作,鼓励校企联合培养人工智能应用型人才,合作建立人工智能实验室,高校在发挥基础学科研发优势的基础上,借助企业资源掌握市场需求动态,引导先进技术研发方向,在推进技术研发深度的同时加强与场景应用的结合,培养理论与技术并重的复合型人才。由政府牵头加强市内各研究主体的联系,继续推进实施企业孵化器和众创空间政策,推动产学研一体化发展。大力培养创新人才,在智能制造、智能金融和智慧城市等人工智能前沿领域,加快建立一批高水平的人工智能创新团队,聚焦核心技术理论,不断寻求突破,形成领先的科技创新体系。联合市内龙头企业,打造和扶持一批实力较强、成果较多的初创型人工智能企业。   第四,充分发挥深圳市人工智能产业协会等行业团体的作用。深圳市人工智能行业协会(SAIIA)和深圳市人工智能产业协会(AIIA)等行业自律组织已经成立并逐步发展壮大。政府部门应加强与产业协会等行业自律组织的紧密联系,尊重其在智库和第三方机构等产业资源上的协调整和作用。在产业规则制定、会员管理、行业管理、展会交流、产业应用等方面,更要充分发挥SAIIA和AIIA的优势,减少政府过度干预和错位干预,并通过这些自律组织,加强产业内部的合作和技术交流,为产业内企业的经营管理提供建议。   第五,完善深圳市人工智能行业和产业规则,加快行业立法。深圳市人工智能龙头企业较多,腾讯、华为、平安科技等拥有大量专利和核心技术的龙头企业可通过设计和主导行业规则等取得优势地位,而中小企业则可能面临技术和行业壁垒而处于弱势地位,不利于人工智能产业新动能的培养。当前,深圳市政府的政策以支持鼓励和奖励为主,行业立法尚未起步。政府部门应加强与行业协会及相关专家的交流,考察产业内各参与主体的意见,在把握行业动态和专业建议的基础上,及早研究和制定本市的人工智能产业规则,逐步规范和健全行业发展机制,着手推进技术和产业标准的制定,形成公平的市场竞争环境,为人工智能产业的规范发展提供法律基础和法规参考。(作者系东南大学深圳研究院副教授)   (本文来自深圳市哲学社会科学规划2019年度课题成果,课题编号SZ2019C002。)
  • 《深化互联网、大数据、人工智能与实体经济融合 推进工业技术软件化高质量发展》

    • 来源专题:北京市经济和信息化委员会监测服务平台
    • 编译者:yxzhou
    • 发布时间:2018-08-07
    • 工业技术软件化是以软件形式封装、承载、应用、迭代更新工艺经验、业务流程、制造方法、员工技能、管理理念等工业技术和知识,是工业技术和知识通过软件实现显性化、数字化和系统化的过程。当前全球新一轮科技革命和产业变革中,工业技术软件化既是实现制造业数字化、网络化、智能化的重要环节,又是提升整体融合创新能力的重要手段,正在产生深远影响。党的十九大报告指出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。在此背景下,我们必须抓住机遇,推进工业技术软件化高质量发展,促进新一代信息技术与实体经济融合,建设现代化经济体系。 一、充分认识工业技术软件化的重要意义 工业技术软件化把软件技术、互联网的创新成果与工业技术、知识深度融合,推动制造技术和模式创新、效率提升及组织变革,赋能工业提质增效升级,提升实体经济创新力和生产力,形成以工业互联网为基础设施、工业App为创新载体的先进制造业发展新形态。 推进工业技术软件化高质量发展,有利于强化软件定义、数据驱动、平台支撑、服务增值和智能主导的融合发展新特征,促进新一代信息技术与制造业深度融合,加快培育新模式、新业态和新产业,对推动两化深度融合、支撑制造强国与网络强国建设具有重要意义。 (一)推动两化深度融合的重要抓手 工业技术软件化是工业技术与信息技术融合发展的重要体现,已成为现阶段工业化和信息化深度融合的重要抓手。一是两化深度融合的新动力。工业技术软件化加速了工业技术的积累、沉淀、复用和增值,促进软件等新一代信息技术在工业生产和管理过程中的集成应用,推动工业化与信息化的深度融合。二是两化深度融合的新标识。工业技术软件化支配着整个工业的价值链体系,是软件与新一代信息技术“赋能”“赋值”“赋智”作用的集中体现,它的成熟度直接代表着工业化和信息化的融合能力和水平。三是两化深度融合的新形式。工业技术软件化促进工业互联网、工业大数据、工业智能的发展,带动互联网、大数据、人工智能等新兴信息技术与制造业的融合创新。 (二)推动制造业由大变强的重要路径 推进工业技术软件化,通过工业App和网络化等手段将有利地支撑了制造强国建设。一是构建自主工业技术体系的新方法。工业技术软件化建立各种技术之间的有序关联,形成覆盖工业产品研发、生产和运维全过程的完整知识图谱,促进工业技术升级换代、螺旋递进。二是支撑智能制造发展的新手段。工业技术软件化可以快速推广应用工业技术,有效改善制造业的研发设计效率、生产管理和服务模式,实现人与机器重新分工,助力工业智能化转型。三是破解国内工匠不足的新思路。工业技术软件化有助于将制造企业内部原本分散、隐性的技术、知识和经验挖掘出来,实现显性化、标准化、规范化,从而有助于将这些技术、知识和经验积淀下来、传承下去。 (三)推动信息技术产业发展的重要手段 “软件定义”成为信息革命的重要标志和显著特征,工业技术软件化是“软件定义”持续演化的必然结果,对推动信息技术产业发展具有重要意义。一是推动软件产业发展的新机遇。工业技术软件化为软件和信息技术服务在工业领域的应用提供了广阔市场空间,为拓展软件产业发展空间、提升软件应用价值、带动软件产业爆发式增长提供重要机遇。二是提供工业软件发展的新路径。工业技术软件化有助于夯实工业软件基础,实现工业软件关键核心技术突破,补齐高端工业软件短板,加快解决我国工业软件发展中存在的卡脖子问题。三是促进信息技术发展的新举措。软件是新一代信息技术的灵魂,软件技术与工业技术融合不断催生新平台、新模式和新业态,促进互联网、大数据、人工智能的发展。 二、深刻把握工业技术软件化高质量发展的内涵 “中国特色社会主义进入了新时代,我国经济发展也进入了新时代,基本特征就是我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”,而“推动高质量发展是当前和今后一个时期确定发展思路、制定经济政策、实施宏观调控的根本要求”。“质量第一、效益优先”将成为中国经济未来高质量发展的核心内涵和基本路径。以此为指引,围绕制造强国、网络强国建设,加快实现从数量扩张向质量提高的战略性转变,推进工业技术软件化高质量发展,主要体现在以下几个方面。 (一)高质量的工业技术软件化供给 高质量发展要有高质量的供给能力。工业技术软件化是工业技术与软件技术的深度融合,需要在工业技术与软件技术两方面具备高质量供给。 一是高质量的工业技术。工业技术是现代工业的灵魂,代表着制造业先进生产力,是国家制造业竞争力根本所在,也是工业技术软件化的基础。需要加强工业知识、制造工艺、流程管理等积累,提升理论算法与机理模型等基础能力,加大关键工艺流程和工业技术数据积累。鼓励企业围绕产品设计、工艺、制造和服务各环节,总结提炼专业工业技术、知识和经验,建立知识获取、应用和完善的模式和机制,建设专用型工业知识库。支持行业协会等第三方机构组织面向重点行业,采集、汇聚、加工共性知识,推进行业知识深度挖掘与要素充分汇聚,建设开放型工业知识库,提升工业知识供给水平。 二是高质量的软件能力。软件是知识的载体,是实现工业技术软件化的关键。依托软件和信息技术服务企业,提升面向工业领域的基础软件、工具软件和系统软件创新和应用水平,强化软件全生命周期、全过程质量管理体系建设。建立完善的工业软件产品体系,提升设计、分析、编码、测试一体化软件能力。创新工业App开发工具和开发模式,构建工业App集成开发与测试环境,推动工业App协同开发、持续集成、质量测评和自动部署,提升工业App供给能力。鼓励工业企业设立软件化业务部门,夯实软件自主研发基础,提升企业软件化能力,实施企业软件化成熟度等级评估认证。 (二)高质量的工业技术软件化需求 高质量发展要有高质量的需求牵引。以重点领域市场和应用需求为牵引带动发展,一方面释放存量需求,一方面挖掘增量需求。 一是充分释放存量需求。我国作为拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家,拥有39个工业大类、191个中类、525个小类,工业技术体系庞大。工业全流程涉及研发设计、生产制造、运营维护、经营管理等多个环节,存在研发生产过程优化、产品全生命周期管理、企业运营管理决策优化、产业链协同优化等多种业务需求。激发、释放现有需求是实现需求牵引的基础。 二是主动挖掘增量需求。随着新一代信息技术与制造业的不断深入融合,网络协同制造、个性化定制、服务型制造等制造业新模式不断发展。同时,软件定义制造的趋势愈演愈烈,制造的智能化水平越来越依赖工业技术软件化水平。特别是,工业互联网的快速发展对工业技术软件化提出了重大需求。工业App作为工业技术软件化的重要成果,正在引领工业互联网应用生态的发展。这些都为工业技术软件化的发展提供了巨大的潜在空间,需要我们去挖掘。 (三)高质量的工业技术软件化循环生态 高质量的发展要有高质量的循环生态。一方面形成供需相互促进的发展循环,另一方面建立健康有序的产业生态链。 一是建立动态的供需互动。以供给和需求相结合的角度,推动工业技术软件化供给质量不断提高,把握制造业快速发展、需求增加的趋势,适应需求变化动态组织生产和供应,扩大更具创新性的供给,促进供需在更高水平的平衡,形成以用促产、以产促用、相互促进的良性发展循环,推动工业技术软件化高质量发展。 二是打造完整的产业生态链。不断完善上下游产业生态链,推进各环节资源共享、优势互补,形成有竞争力的产业集群。推动工业企业与软件企业密切合作,龙头企业带动、中小企业协作配套,形成产业链横向合作、纵向协同的发展合力,实现全产业生态链协同创新的发展格局。 三、推进工业技术软件化高质量发展的思考 立足当前工业技术软件化发展的关键时点,加强顶层设计,统筹规划协调发展,以工业App培育工程为主要抓手,发挥引领带动作用,营造良好的产业生态发展环境,做好可持续发展的坚实支撑,坚持质量为先,健全质量保障体系,系统推进工业技术软件化高质量发展。 (一)统筹布局,强化顶层设计 一是以《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》《软件和信息技术服务业十三五发展规划(2016—2020年)》《工业互联网App培育工程实施方案(2018—2020年)》等文件为指引,制定工业技术软件化行动路线图。二是完善工业技术软件化组织领导机制,健全政策体系,加强部省市联动和宣传推广,从技术、财政、税收、人才、市场等方面加强统筹。三是利用试点示范、专项资金支持等方式,鼓励有条件的地方建设一批工业技术软件化创新中心,探索差异化、特色化发展路径。四是与工业互联网、智能制造、工业软件等协同发展,推动全产业链要素整合优化,促进全社会多元化资源高效配置。 (二)引领带动,实施工业App培育工程 一是增强供给,建设工业App标准体系,引导和规范工业App培育,开展工业App共性技术协同攻关,建设通用的工业App开发环境与工业知识库,加快发展高端工业软件。二是应用牵引,组织推进工业App领域的“双创”活动,引导企业对接供需信息,触发应用需求,通过发展客户定制方案,创新商业模式,建立优质的工业App发行渠道。三是优化环境,建立工业App交易配套制度、信用评价体系、质量检测体系及知识成果认定机制,形成工业App开发、流通、应用的新型网络生态系统。四是举办赛事,通过工业App开发大赛,甄选产品、挖掘人才、筛选企业,激发民众参与工业App培育的热情,推动工业App培育工程。 (三)构建生态,优化发展环境 一是发挥中国工业技术软件化产业等联盟的纽带作用,有效整合“政产学研用金”各方资源,形成凝聚合力、协同推进的工作格局。二是拓宽校企、院企等人才培养合作渠道,建立高端化、复合型人才培养基地,加快开发者、创客等新型人才队伍建设,形成工业技术软件化人才培养体系。三是面向工业技术软件化创业创新,建成一批公共服务平台,提供工业技术软件化应用方法论、评估认证,提升专业化服务水平。四是引导金融机构、社会资本成立产业投资基金,探索和组织国内产业链上下游企业以资本为连接,集中力量共同推进工业技术软件化,构建产业生态体系。 (四)质量为先,健全保障体系 一是出台工业技术软件化行业管理政策,编制工业技术软件化质量标准与测评规范。二是建立工业技术软件化质量保障机制,开展质量评估和检测工作,规范全生命周期运营流程,强化监督管理,督促指导企业树立质量意识。三是鼓励企业、科研院所、高校等加大投入,联合建设工业技术软件化质量研究机构,推动质量保障技术的研发,提升质量保障能力。四是建设工业技术软件化质量管理中心,进行质量监控、质量预警、质量评价,提升对产业质量实时检测与精准化控制能力。