Page 108 - 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

构，形成优势互补、利益共享的“产学研用”合作机制，建立产业创新平台、科

研创新联盟。
三是发展工业软件。针对中国工业软件产业的发展实际与薄弱环节，出台财
政税收、人才培养、知识产权保护、产业服务体系、软件贸易等方面的扶持政
策，加快推动中国工业软件体系化发展。支持工业软件企业以联盟、论坛等形

式，与制造业企业建立技术交流与需求平台，共同开发工业软件，不断提升产
品定制和二次开发能力。加强新型工业软件研发和推广，加快第五代移动通信
（5G）应用软件开发与服务平台建设，提升中国5G创新应用层次和水平。

3.健全制度保障，强化关键要素支撑
智能制造发展离不开要素支撑保障，应积极推进体制机制创新，为破除智能
制造高质量发展障碍保驾护航。
一是优化人才供给结构。面向全球开展精准“招才”，积极探索“柔性”引

才方式，吸引海外高端人才回流。构建国家及省级智能制造科研人才专家库，重
点储备5G物联、人机协同、人工智能、智能传感与精密制造等关键领域人才。
分层次推动高等学校、职业学校的智能制造学科建设，为企业、科研院所培养更

多的专业人才。
二是完善创新驱动体系。在各级政府高度重视智能制造创新战略意义的同
时，稳步提高研发投入的GDP占比。整合“产学研用”要素资源，持续开展科

技创新合作与交流，打破行业间、企业间的创新壁垒，推进区域和产业链上下游
的协同创新。培育智能制造协同创新基地，支持各类企业建立创新中心、技术中
心、工业设计中心等研发平台，推动重大科技创新项目、科技攻关项目落地实

施。围绕重点方向，及时开展智能制造试点项目示范与推广，凸显龙头企业的行
业创新引领作用。
三是实施大数据驱动战略。针对制造业大数据采集、加工、存储、分析等各
环节，建立覆盖大数据全生命周期的管理体系；优化统计手段、分析方法、回溯

机制，努力实现制造业大数据采集“全覆盖”、过程“全监控”、质量“零缺
陷”。运用大数据挖掘前沿技术，对制造业大数据进行深度分析，开发满足市场
需求的关键应用和产品。引导社会资本投入，成立大数据经纪公司、大数据科技

公司，为制造业大数据的转化应用提供咨询、评价、转让、维权等专业服务。进
一步完善相关法律保障制度，明确制造业大数据的发展重点和战略目标，强化数

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