全国政协聚焦人工智能发展问题 仪器行业智能化发展可能面临哪些挑战

在2025年全国政协聚焦人工智能发展的政策框架下，仪器行业的智能化转型面临多重挑战，涉及技术、政策、市场、人才及国际合作等多个维度。以下从六大核心领域展开分析，首先来看详细报道：

2025年3月7日全国政协会议上，民建中央代表孙东生提出《开展"人工智能+"行动 培育未来产业》建言，强调未来五年是我国抢占人工智能战略机遇的关键期，并提出五大战略方向：

政策体系方面，主张建立协同政策框架，统一产业统计标准，加强芯片、算力等基础设施布局，实施创新友好型监管；创新体系层面，建议构建产教融合人才培养机制，发展支持长周期研发的耐心资本，依托国家实验室突破芯片等核心技术；产业生态建设上，倡导发挥龙头企业引领作用，推动垂直领域大模型应用，开放示范场景促进产业链协同；市场机制改革中，强调统筹全国算力资源平台化运营，建立数据交易市场体系，强化知识产权保护；国际合作领域，提出以开放突破技术封锁，参与国际规则制定，搭建技术共享平台。整套方案旨在通过系统化布局，构建"政产学研用"协同生态，推动我国在世界人工智能产业竞争中占据主动，形成创新驱动、开放共赢的发展格局。

仪器智能化发展可能面临哪些挑战

一、技术瓶颈与产业链自主可控问题

1. 传感器精度与稳定性不足  

  仪器智能化依赖高精度传感器，但国产传感器在复杂环境下的稳定性、抗干扰能力仍存在短板。例如，高端光电传感器、视觉传感器等国产化率不足20%，且制造工艺落后，核心材料依赖进口。湿度、温度等环境因素易导致测量误差，需通过新型材料研发和算法优化解决。  

  技术突破路径：推动边缘计算与AI算法融合，提升数据处理能力；加快国产芯片适配性研发（如海光、华为等国产芯片与大模型的深度适配）。

2. 算法适配性与泛用性不足

  工业场景的复杂性和多样性要求AI算法具备高泛化性。现有算法在跨场景应用中易出现“过拟合”或“欠拟合”，需针对工业领域开发专用算法。例如，环境监测中的污染物识别需结合多源数据动态调整模型参数。  

  政策支持方向：国家实验室与领军企业协同攻关，推动“算法架构硬件”系统设计。

3. 核心部件与设备依赖进口  

  高端仪器仪表的关键部件（如六维力传感器）依赖进口，技术壁垒导致成本高企。国产替代需突破动态性能标定、温度漂移补偿等技术难点。  

  产业对策：通过“耐心资本”支持研发，构建“科技产业金融”循环。

二、数据安全与伦理约束

1. 数据隐私与合规风险

  智能化仪器需采集大量工业数据，但《人工智能安全治理框架》要求明确数据标注、使用等环节的隐私保护规范。例如，环境监测数据涉及污染源位置等敏感信息，需防止泄露和篡改。  

  治理措施：建立第三方数据交易平台与专业服务商体系，完善数据要素市场。

2. 伦理审查与责任界定  

  全国政协提出需制定“以人为本、智能向善”的伦理指南，明确AI研发人员的道德规范。例如，医疗仪器的AI诊断需通过伦理审查，避免算法偏见。  

  政策响应：探索版权保护与数据共享的平衡机制，建设高质量语料库。

三、国际竞争与技术封锁压力

1. 美国“小院高墙”政策影响  

  高端仪器技术受美国出口管制限制，国际合作受阻。例如，智能传感器领域的核心专利多由欧美企业掌握。  

  应对策略：加强与国际友好国家的技术合作，参与世界开源生态建设；推动国产标准国际化（如IEC 63206国际标准制定）。

2. 世界治理规则主导权争夺  

  联合国与印太经济框架将AI治理列为重点议题，中国需提升在国际标准制定中的话语权。  

  行动建议：推动跨行业标准整合（如机械、电子、信息技术协同），强化智能制造国际标准协调机制。

四、标准化体系与跨领域协同不足

1. 标准碎片化与互操作性差  

  当前仪器行业存在156项国家/行业标准，但跨领域协同不足，导致设备互联互通困难。例如，工业互联网需整合机械、电子等多行业标准。  

  政策规划：2026年前制定100项新标准，覆盖锂电池、物联网等领域，提升设备兼容性。

2. 产业链协同机制缺失

  传统供应链存在数据孤岛，智能化改造需打通设计、生产、运维全流程。例如，磁性元器件企业仅7.75%实现数字化转型，多数仍依赖分段自动化。  

  技术路径：推广云平台与远程访问技术，实现测量数据跨品牌协同。

五、传统产业链转型与人才缺口

1. 劳动力结构转型阵痛  

  智能化导致低技能岗位减少，但复合型人才供给不足。例如，80%磁性元器件企业仍依赖传统劳动力，而仪器行业需同时掌握机械、AI、数据分析的复合型人才。  

  教育改革方向：高校增设“智能制造+AI”交叉学科，企业开展技能再培训。

2. 传统企业转型成本高  

  中小型仪器企业面临智能化改造的资金压力。例如，智能工厂需部署边缘计算设备与AI质检系统，初期投入大。  

  政策支持：通过税收优惠与专项基金降低企业负担。

六、市场机制与创新生态建设

1. 算力资源分配不均  

  全国算力服务平台需动态匹配供需，避免重复建设。例如，西部算力中心与东部应用场景的协同需优化。  

  市场机制：推动数据要素市场化，培育专业服务商。

2. 知识产权保护不足  

  AI解决方案的价值评估体系缺失，抑制创新积极性。例如，工业检测算法易被复制，需强化专利布局。  

  制度建设：完善知识产权保护与成果转化激励机制。

总结与建议

仪器行业智能化发展的挑战需通过多维度协同解决：  

技术层面：突破传感器精度与算法适配性瓶颈，加速国产替代。  

政策层面：完善数据安全法规与国际标准参与机制，构建包容审慎的监管环境。  

产业层面：推动跨领域协同与产业链数字化转型，培育复合型人才。  

国际合作：通过技术开源与标准输出，应对世界竞争与封锁。  

全国政协提出的“人工智能+”行动为仪器行业提供了战略指引，但需在技术自主性、生态协同性与世界治理能力上持续发力，以实现从“跟跑”到“领跑”的跨越。