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两部委重磅部署,让技术从“实验室”走到“应用场”
2024.04.16

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工业和信息化部、国家发展改革委近日联合印发《制造业中试创新发展实施意见》(以下简称《实施意见》),以促进中试与创新链、产业链同步发展,建设现代化中试能力,完善中试服务平台体系,加快中试软硬件产业发展,优化中试发展生态,为推动制造业高质量发展、加快实现新型工业化提供有力支撑。

中试是把处在试制阶段的新产品转化到生产过程的过渡性试验。制造业中试是推动科技成果产业化的关键环节,是促进技术迭代、工艺改进和产品创新的重要方式,核心是使创新成果更快转化为现实生产力。

《实施意见》提出:

 到2025年,我国制造业中试发展取得积极进展,重点产业链中试能力基本全覆盖,数字化、网络化、智能化、高端化、绿色化水平显著提升,中试服务体系不断完善,建设具有国际先进水平的中试平台5个以上,中试发展生态进一步优化,一批自主研发的中试软硬件产品投入使用,中试对制造业支撑保障作用明显增强。

 到2027年,我国制造业中试发展取得显著成效,先进中试能力加快形成,优质高效的中试服务体系更加完善,中试发展生态更加健全,为产业高质量发展提供有力支撑。

布局现代化中试能力

让技术从“实验室”走到“应用场”,离不开产业科技创新平台体系的支撑。数据显示,2022年,17.56万家规上工业企业开展研究与试验活动,规上工业企业试验经费支出1.87万亿元,占全国试验经费支出的73.92%,一批自主创新技术和科研成果加快从样品到产品再到商品的转化。

然而,当前规上工业企业中仅有37.3%开展了研究与试验活动,仍有大量中小企业不够重视中试验证,尚未建设中试能力。已建立的制造业平台也不同程度存在职能定位散、服务水平低、发挥作用弱等问题,难以有效满足高质量发展的现实需求。为此,《实施意见》从七方面规划了如何构建现代化中试能力:

01

加快中试能力体系全覆盖。科学规划覆盖重点行业的先进中试能力,形成完善的中试技术体系、先进的中试服务网络和有效的中试软硬件产品供给。建设一批有较强行业带动力的重大中试项目。

 

02

促进中试能力建设工程化。实施制造业中试能力提升工程,推动流程型制造企业建设面向产品试制和批量生产的中试能力,推动离散型制造企业建设面向新产品研发和持续迭代的中试能力。

03

推进中试数字化。推广数字技术在工艺工装测试、缺陷检测、预测性维护等试验场景的解决方案。鼓励企业挖掘数据价值,构建数字孪生系统,开展虚拟仿真实验,实现无实物样机生产。

04

推进中试网络化。深化工业互联网、物联网、5G等技术在中试环节的应用。推动企业与供应商云上共享试验数据资源。推广中试云服务,满足中试云化需求。

05

推动中试智能化。推动智能中试线建设,加快中试智能化改造。推动机器视觉、机器学习、人工智能大模型在中试环节的应用。

06

推动中试高端化。加快高精度测量仪器、高端试验设备等产品研制,加强设计仿真软件攻关。对具有重大应用前景、高附加值的试验材料、高端产品和装备,优先纳入首批次材料、首台()装备应用指导目录。

07

推动中试绿色化。推广资源消耗低、环境影响小、本质安全可靠的新模式。引导企业建设绿色安全中试线,推进绿色技术软件化封装,提升中试资源综合利用效率。

中试一头连着创新,一头连着产业,是新技术、新产品转化到生产过程中的过渡性试验。有研究表明,科技成果未经中试试验的,产业化成功率只有30%左右,经过中试试验产业化成功率可达80%。

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徐泽源 摄

推动运用中试“三化”新模式

当前,世界经济正在向数字化转型,数字化、网络化、智能化已经成为新一轮科技革命和产业变革的突出特征。国际上拥有深厚工业底蕴和先进数字能力的企业,顺应数字经济发展趋势,纷纷运用中试数字化、网络化、智能化新模式,有效缩短研发周期、丰富试验项目、降低试验成本。

我国数字技术进入加速创新的爆发期。我国已建成全球规模大、技术领先的信息通信网络,算力总规模全球排名第二,工业企业数字化研发设计工具普及率达到78.3%,在研发环节体现较强的数字化能力。中试是连接新产品研发和产业化应用之间的桥梁,推进中试数字化,加强新一代信息技术融合应用,不仅能够加快企业试验数据共享、开放、应用步伐,释放数据中蕴藏的巨大价值,还有利于发展数字孪生、虚拟仿真实验等新模式,提升研发效率,实现无实物样机生产,为制造业发展注入新动能。

网络化为中试发展提供更多动力源泉。当前,我国工业机器人、工业软件广泛普及,工业互联网平台覆盖85%以上工业大类,企业利用业务上云来提升质量、效率和效益的作用初显,推进中试网络化,促进产业链供应链各类资源要素的网络化泛在互联、服务化弹性供给、平台化高效分配,有利于提升研发创新的及时性和有效性,提高中试资源利用效率,推动中试云服务等新业态新模式蓬勃发展。

人工智能向工业各领域加速渗透应用。我国具有工业体系完整、产业规模庞大、数据场景丰富等综合优势,全国已建设近万家数字化车间和智能工厂,创造了大量应用场景。推进中试智能化,推动机器视觉、机器学习、人工智能大模型在中试环节的应用,有利于通过全面感知、实时分析、科学决策和精准执行,实现自动化、高精度和跨场景的工业缺陷识别,优化工艺过程,提升试验效率,积累技术能力,形成人工智能赋能制造业中试发展的独特优势。(本文转自中国工业报)

文章来源:https://tj.ciex-expo.com/h-nd-724.html

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