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聚焦数智赋能 重庆加快构建现代化产业体系]

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xinwen.mobi 发表于 昨天 19:25 | 显示全部楼层 |阅读模式
数智赋能,重庆构筑现代化产业新格局
智能网联汽车在重庆的试验场上,15家国内外车企正基于“车路云网图”一体化技术进行测试,这背后是重庆将科技创新从实验室推向产业应用的决心。

坐在重庆嘉陵江实验室的无人系统试验场里,科研人员肖登宇紧盯着多台四足机械狗在模拟矿洞的崎岖地形上自如行走。

这些机械狗基于AI大模型和深度强化学习技术,已经摆脱了人为遥控的限制,实现了多地形自适应调整。

01 战略布局
重庆市属国资国企最近集中发布了第三批40个“人工智能+”应用场景,总投资约4.6亿元,覆盖城市治理、交通运输等多个关键领域。

这一动作是重庆加速推进实体经济和数字经济深度融合(“实数融合”)的缩影。根据重庆市经济信息委2025年10月印发的《重庆市促进实体经济和数字经济深度融合发展实施方案》,重庆计划到2027年推动实体经济和数字经济融合发展取得明显成效。

预计将累计建设数字化车间1400个、智能工厂230个,形成一批示范性强、带动性广的融合应用典型场景。

02 核心产业
在重庆高新区,智能网联汽车开发团队正在拓展应用“车路云网图”一体化关键技术。

这一系统通过市级云控平台与智能网联汽车的数据联通,形成了集信号灯智能控制、车速动态优化等11类网联功能。

这套技术的突破在于让智能汽车不再局限于依靠自身雷达等感知能力,实现了更全面的数据交互。基于这项技术,15家国内外车企已经在重庆完成了实车测试。

智能网联新能源汽车产业已成为重庆现代化产业体系的核心。2024年,重庆智能网联新能源汽车产量已达95.3万辆,高性能铝合金材料也成功用于C919大飞机。

03 技术创新
重庆市属国资国企此前已发布两批共192个数字应用场景,吸引了超过130家各类市场主体参与合作。

截至目前,已有超过120个场景成功落地,广泛应用于城市治理、民生保障、智能制造、金融服务等领域。

在近期发布的11个人工智能应用典型案例中,重庆设计集团的“灵基智城”大模型引人注目。该模型能够从图纸中精准识别各类建筑数据,快速生成L3级建筑模型。

据重庆设计集团党委书记、董事长周刚介绍,传统方式中人工为一栋10万平方米建筑建模约需7天,而使用“灵基智城”可将时间缩短至约10分钟。

04 基础设施
重庆市大数据应用发展管理局作为全市大数据应用发展管理的职能部门,正围绕筑牢全域统一的数字底座,深化数据质量提升行动。

他们聚焦五大行业数据编目归集、人工智能高质量数据集建设、可信数据空间建设等重点,统一数据标准、加强源头治理、强化问题整改、实施常态监测、拓展数据应用,以提升全市一体化的数据资源服务能力。

在公共交通领域,重庆交通开投集团正着力构建“城市公共交通行业高质量数据集”。

该集团总经理吴家宏表示,这一数据集旨在系统整合每日超5000万条的交通数据,形成标准化“知识库”,以支撑更精准的客流调度、安全预警与出行服务。

05 应用场景
重庆国资国企不仅发布应用场景,还积极推进场景落地。最近举行的数字化智能化应用场景签约仪式上,5个项目总投资7965万元,标志着这些应用从试点向规模化应用推进。

其中,重庆交通开投集团旗下轨道运营公司与棪创科技的合作项目,研发基于AI及机器人的山地超大城市轨道交通桥隧安全运维与全线应急保障关键技术研究与应用。

据介绍,该项目可实现多类型机器人协同运行,灵活进入狭小或危险空间,替代90%以上的高危人工作业。通过人工智能构建多模态监测体系,可以提前3-6个月预警损伤风险,预计可延长桥梁使用寿命20%、降低全生命周期维护成本30%。

06 科创平台
嘉陵江实验室作为重庆市布局的四大实验室之一,已成为推动重庆数智装备创新的重要平台。这座由西部科学城重庆高新区管委会举办、委托重庆大学运行的实验室于2025年4月正式挂牌。

实验室聚焦“数智+装备”方向,汇聚了200余名科研人员,打造了智能机器人、智能计算系统、智能传感与仪器、智能网联新能源汽车等6大科研平台。

嘉陵江实验室技术转移负责人、重庆大学技术转移研究院院长陈结表示,他们不仅要解决技术难题,更要打通实验室到生产线的“最后一公里”。

这一思路与党的二十届四中全会“加快高水平科技自立自强,引领发展新质生产力”的战略部署相契合。

2025年9月,重庆在世界智能产业博览会上正式发布了首批30个工业智能体产品。市经信委副主任杨帆表示,这些智能体旨在通过人工智能技术重构产业生态组织方式,打造赋能研发设计的“知识引擎”和优化生产流程的“数字工匠”。

重庆设计集团的“灵基智城”大模型已在高楼消防领域发挥作用,通过建模并挂接物联网设备,实现精细化建筑孪生,能在火情中为受困人员和消防救援力量提供动态指引。

如今,重庆正以开放的姿态继续扩大人工智能应用场景供给,推动人工智能从“盆景式”试点落地到“雨林式”规模应用。

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