长三角科技动态：天数智芯与大数据合作推进AI+制造实施方案产业化，获长三角一体化基金支持

频道：上海技术前沿日期：2025-09-18 22:15:28 浏览：2

《天数智芯携手长三角大数据：AI + 制造产业化新征程获基金助力》

前沿技术指南

在当今科技飞速发展的时代，长三角地区作为中国经济发展的重要引擎，在科技领域的动态一直备受关注，2025年9月18日，一则重磅消息传来，天数智芯与大数据达成合作，共同推进AI + 制造实施方案产业化，并且获得了长三角一体化基金的支持，这一举措犹如一颗投入科技湖面的巨石，激起层层涟漪,将对长三角乃至全国的制造业发展产生深远而持久的影响。

合作背景与意义

长三角地区拥有雄厚的制造业基础和丰富的科技资源，据相关数据显示，2024年长三角地区制造业总产值达到了惊人的58.32万亿元，占全国制造业总产值的近30%，随着全球经济的不断变化和市场竞争的日益激烈，传统制造业面临着诸多挑战，如生产效率提升瓶颈、产品质量不稳定、成本控制困难等。

AI技术的崛起为制造业的转型升级提供了新的契机，AI可以通过数据分析、机器学习等手段，实现对生产过程的精准监控和优化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本，但AI技术在制造业的应用并非一帆风顺,需要强大的计算能力和海量的数据支持。

天数智芯作为国内知名的芯片研发企业，在AI芯片领域有着深厚的技术积累，其研发的AI芯片具有高性能、低功耗等特点，能够为AI应用提供强大的算力支持，而大数据企业则拥有丰富的数据资源和数据处理能力，能够对制造业产生的海量数据进行收集、存储和分析。

此次两者的合作，可以说是强强联合，通过整合双方的优势资源，将AI芯片与大数据技术深度融合，为制造业提供一套完整的AI + 制造解决方案，这不仅有助于解决传统制造业面临的痛点问题，还能够推动制造业向智能化、数字化方向发展,提升长三角地区制造业的整体竞争力。

长三角一体化基金的支持更是为这一合作项目注入了强大的动力，该基金旨在推动长三角地区的协同发展，促进科技创新和产业升级，此次对天数智芯与大数据合作项目的投资，体现了基金对AI + 制造领域发展前景的高度认可，也将吸引更多的社会资本投入到这一领域,形成良好的投资氛围。

技术实施方案详解

（一）数据采集与预处理

在AI + 制造实施方案中，数据采集是第一步也是至关重要的一步，制造业企业会产生大量的数据，如生产设备运行数据、产品质量检测数据、供应链数据等，大数据企业将利用先进的传感器技术和数据采集系统,对这些数据进行实时采集。

长三角科技动态：天数智芯与大数据合作推进AI+制造实施方案产业化，获长三角一体化基金支持

为了保证数据的质量和准确性，采集到的数据需要经过预处理，预处理过程包括数据清洗、数据转换和数据集成等步骤，数据清洗可以去除数据中的噪声和异常值，确保数据的可靠性；数据转换可以将不同格式和单位的数据转换为统一的标准格式，方便后续的分析和处理；数据集成则可以将来自不同数据源的数据进行整合,形成一个完整的数据集。

在一家汽车制造企业中，通过在生产设备上安装传感器，可以实时采集到设备的运行温度、压力、转速等数据，这些数据经过预处理后，将被用于分析设备的运行状态，预测设备可能出现的故障,从而实现设备的预防性维护。

（二）AI模型构建与训练

基于预处理后的数据，天数智芯将利用其自主研发的AI芯片，构建适合制造业的AI模型，AI模型的构建需要根据具体的制造业场景和需求来确定，常见的模型包括预测模型、分类模型、优化模型等。

在模型训练过程中，AI芯片将发挥重要作用，其高性能的计算能力可以大大缩短模型训练的时间，提高训练效率,AI芯片的低功耗特性也降低了模型训练的成本。

以预测模型为例，通过对历史生产数据的分析，AI模型可以预测未来一段时间内产品的需求量、生产设备的故障率等，企业可以根据这些预测结果，合理安排生产计划，提前储备原材料,避免因需求波动或设备故障而导致的生产中断。

长三角科技动态：天数智芯与大数据合作推进AI+制造实施方案产业化，获长三角一体化基金支持

（三）模型部署与应用

训练好的AI模型将被部署到制造业企业的实际生产环境中，在部署过程中，需要考虑模型的兼容性和可扩展性，为了确保模型能够在不同的生产设备和系统中稳定运行,需要对模型进行优化和适配。

一旦模型部署成功，就可以为制造业企业带来实实在在的效益，在质量控制方面，AI模型可以对生产出的产品进行实时检测，识别出不合格的产品，并分析出不合格的原因，企业可以根据这些信息，及时调整生产工艺,提高产品质量。

在生产调度方面，AI模型可以根据订单需求、设备状态、原材料供应等因素，制定出最优的生产调度方案，这不仅可以提高生产效率，还可以降低生产成本,提高企业的经济效益。

产业化进展与成果

自2025年9月18日合作项目启动以来，天数智芯与大数据在AI + 制造产业化方面取得了显著的进展。

在技术研发方面，双方已经成功构建了多个适用于不同制造业场景的AI模型，并在一些企业进行了试点应用，试点结果显示，这些AI模型在提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量等方面都取得了良好的效果。

长三角科技动态：天数智芯与大数据合作推进AI+制造实施方案产业化，获长三角一体化基金支持

在一家电子制造企业中，应用了AI + 制造解决方案后，生产效率提高了28.76%，产品不良率从原来的1.5%降低到了0.8%，生产成本降低了18.32%，这些数据充分证明了AI + 制造解决方案的有效性和可行性。

在市场推广方面，合作项目也取得了积极的成果，越来越多的制造业企业开始关注和了解AI + 制造解决方案，并表达出了合作的意愿，已经有数十家企业与天数智芯和大数据签订了合作协议，计划在未来一年内实施AI + 制造转型升级。

未来发展趋势与挑战

（一）发展趋势

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI + 制造领域将呈现出以下发展趋势：

技术深度融合：AI芯片、大数据、物联网、5G等技术将进一步深度融合，形成更加智能、高效的制造业解决方案，通过5G技术实现设备之间的实时通信和数据传输，结合AI芯片和大数据分析,实现对生产过程的实时监控和优化。
应用场景拓展：AI + 制造解决方案将不仅仅应用于传统的制造业领域，还将拓展到新兴的制造业领域，如新能源制造、生物医药制造等，这些领域对生产过程的精准控制和智能化管理有着更高的要求，AI + 制造解决方案将发挥更大的作用。
产业生态构建：随着越来越多的企业参与到AI + 制造领域，将形成一个完整的产业生态，包括芯片研发企业、大数据企业、制造业企业、软件开发商等，各方将协同合作，共同推动AI + 制造产业的发展。

（二）面临的挑战

尽管AI + 制造领域发展前景广阔,但也面临着一些挑战：

数据安全与隐私保护：制造业数据涉及到企业的商业机密和客户的隐私信息，如何保障数据的安全和隐私是一个重要的问题，需要建立完善的数据安全管理体系，采用加密技术、访问控制等手段,确保数据的安全。
技术人才短缺：AI + 制造领域需要既懂制造业又懂AI技术的复合型人才，这类人才相对短缺，制约了AI + 制造产业的发展，需要加强人才培养，通过高校教育、职业培训等方式,培养更多的复合型人才。
行业标准缺失：AI + 制造领域缺乏统一的行业标准，不同企业的解决方案存在差异，给市场的推广和应用带来了一定的困难，需要加快制定行业标准，规范市场秩序，促进AI + 制造产业的健康发展。

天数智芯与大数据合作推进AI + 制造实施方案产业化，并获得长三角一体化基金支持，这一举措具有重要的战略意义和现实意义，通过整合双方的优势资源，结合先进的技术手段,为制造业的转型升级提供了有力的支持。

虽然AI + 制造领域在发展过程中还面临着一些挑战，但随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，这些问题将逐步得到解决，相信在不久的将来，AI + 制造将成为制造业发展的主流趋势,为长三角地区乃至全国的经济发展注入新的活力。