Page 106 - 基于人工智能的图像识别技术研究

基于人工智能的图像识别技术研究
Research on Image Recognition Technology Based on Artificial Intelligence

动引领性不强；中小企业受资金、技术、人才等因素制约，在成本高、风险大的

研发创新方面意愿不强。
三是大数据应用面临制约。工业大数据驱动是赋予“智能”制造的核心要
素，大数据嵌入制造体系开启了“数据驱动”模式，丰富了制造思维、改善了生
产流程、优化了决策机制。目前，中国智能制造大数据应用层次整体偏低，主

要反映在以下两方面。首先，大数据采集不充分、不深入。例如，“十三五”
时期中国企业设备的数字化率达到50%，但完成设备联网、开展数据采集的仅为
23%，数据采集的完整性、有效性得不到充分保障；部分企业忽视了数据开发的

重要性，大量数据被束之高阁，数据价值无法及时充分转化。其次，大数据保护
法律不完善，消费者和企业的信息安全面临严峻挑战。从消费者角度来看，随着
用户直连制造（C2M）模式逐渐成为主流，消费者与企业间将产生大量的交互数
据；这些数据一旦泄露，不法分子可能利用大数据分析形成“用户画像”，对消

费者进行“精准”营销甚至定向诈骗。从企业角度来看，随着制造业资产与设备
的数字化、网络化、智能化，企业策略、产品设计、知识产权数据等均是潜在泄
露源，极易成为受攻击对象。

四是金融财税供给面临制约。金融财税政策应与国家战略协同，以为产业高
质量发展提供有力保障。当前，中国支持智能制造产业发展的金融财税政策主要
存在以下两个短板。首先，企业获取资金支持难度大。银行贷款仍是企业融资的

主要来源，但整体上银行利率偏高，符合智能制造企业特征的金融产品偏少。其
次，与新时期智能制造发展相比，现存的部分财税金融政策滞后，已不适应时代
发展需求，应适时完善。例如，当前设立线上孵化器、开展智能产品协同设计

的企业日益增多，但因科技孵化器优惠政策要求提供给孵化企业使用的场地面积
应在75%及以上，造成线上设计平台无法享受优惠政策；在线故障诊断、远程运
维等客户服务方式成为智能制造的发展趋势，然而依然无法享受与工业用电、用
水、用气、用热等同价的优惠待遇。

（三）中国智能制造突破路径
1.加强顶层设计，完善政策标准体系
智能制造是推进制造强国战略的主攻方向，应完善产业支持政策，强化政策

引导机制，推动重大战略落实。
一是拓宽政策覆盖空间。从智能制造微笑曲线、发达国家发展经验来看，智

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