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📰 聚焦食品、医药、化工三大方向 重庆市生物制造研究院正式揭牌
6月30日，重庆市生物制造研究院正式揭牌，聚焦食品生物制造、医药生物制造、化工生物制造三大方向，力求成为西部生物制造人才高地、颠覆性技术策源地及未来产业孵化基地。该院由市科委、北碚区政府与西南大学共建，实行市区校共建、市场化运营、协同保障的运行模式，依托“一心多极”的协同发展格局，以“一库两平台”为核心支撑：共享菌种与细胞资源库、可定制化的一致中试平台，以及检验检测服务平台，构成从样品到产品的转化链条。通过资源整合与平台化服务，促进源头创新与产业化对接，推动食品、医药、化工三大方向的技术攻关与产业化落地。揭牌当天，安井食品、安琪酵母、晨光生物等多家企业签署合作意向，显示研究院已与产业需求深度绑定。未来将建立企业出题、研究院答题、市场阅卷的协同攻关机制，联合入驻企业共建实验室，开展菌种优化、工艺改良、产品检测与标准制定等一站式服务，目标在3-5年培育30家以上高新技术企业，提升存量规上企业产能与竞争力。
🏷️ #生物制造 #产业孵化 #平台化服务 #资源库 #协同创新
🔗 原文链接
📰 聚焦食品、医药、化工三大方向 重庆市生物制造研究院正式揭牌
6月30日，重庆市生物制造研究院正式揭牌，聚焦食品生物制造、医药生物制造、化工生物制造三大方向，力求成为西部生物制造人才高地、颠覆性技术策源地及未来产业孵化基地。该院由市科委、北碚区政府与西南大学共建，实行市区校共建、市场化运营、协同保障的运行模式，依托“一心多极”的协同发展格局，以“一库两平台”为核心支撑：共享菌种与细胞资源库、可定制化的一致中试平台，以及检验检测服务平台，构成从样品到产品的转化链条。通过资源整合与平台化服务，促进源头创新与产业化对接，推动食品、医药、化工三大方向的技术攻关与产业化落地。揭牌当天，安井食品、安琪酵母、晨光生物等多家企业签署合作意向，显示研究院已与产业需求深度绑定。未来将建立企业出题、研究院答题、市场阅卷的协同攻关机制，联合入驻企业共建实验室，开展菌种优化、工艺改良、产品检测与标准制定等一站式服务，目标在3-5年培育30家以上高新技术企业，提升存量规上企业产能与竞争力。
🏷️ #生物制造 #产业孵化 #平台化服务 #资源库 #协同创新
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📰 陕西公开征集“人工智能+制造”服务平台_聚焦_各界新闻网 - 国家一类新闻网站
陕西省工信厅公开征集利用人工智能提升制造业的服务平台，目标是打造高效的制造业人工智能服务体系并组建专家智库。征集范围涵盖工业大模型服务、研发智能设计、生产制造优化、供应链智能化、数据治理等全链条场景，要求平台已完成智能体与应用模块部署、具备持续落地能力、完整知识产权以及稳定的企业用户群体与落地案例，能够解决企业数字化转型痛点并提升各环节的智能化水平。专家智库将围绕标准编制、技术指导、诊断评估、场景论证和决策支撑开展工作，聚焦装备制造、电子信息、原材料等优势产业，优先具备典型应用场景和落地案例的专家。入库专家按产业应用、技术支撑、战略综合三类分门别类，市县工信主管部门将广泛摸排资源并推动申报与评审入库，形成动态入库机制，符合条件的专家可持续申报。
🏷️ #智能制造 #产业应用 #专家智库 #人工智能 #平台征集
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📰 陕西公开征集“人工智能+制造”服务平台_聚焦_各界新闻网 - 国家一类新闻网站
陕西省工信厅公开征集利用人工智能提升制造业的服务平台，目标是打造高效的制造业人工智能服务体系并组建专家智库。征集范围涵盖工业大模型服务、研发智能设计、生产制造优化、供应链智能化、数据治理等全链条场景，要求平台已完成智能体与应用模块部署、具备持续落地能力、完整知识产权以及稳定的企业用户群体与落地案例，能够解决企业数字化转型痛点并提升各环节的智能化水平。专家智库将围绕标准编制、技术指导、诊断评估、场景论证和决策支撑开展工作，聚焦装备制造、电子信息、原材料等优势产业，优先具备典型应用场景和落地案例的专家。入库专家按产业应用、技术支撑、战略综合三类分门别类，市县工信主管部门将广泛摸排资源并推动申报与评审入库，形成动态入库机制，符合条件的专家可持续申报。
🏷️ #智能制造 #产业应用 #专家智库 #人工智能 #平台征集
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📰 工业制造成为AI技术落地最快行业
人工智能技术的快速发展正在深刻改变全球工业制造。根据毕马威的《2026年工业制造全球技术报告》，工业制造已成为AI落地最快、变现能力最强的赛道之一，全球22个国家和地区的258位高管显示AI在制造业的应用正在加速渗透，且落地速度高于金融、消费等其他行业。约49%的企业已有成熟AI场景并创造商业价值，预计未来12个月内有68%企业可实现AI全域规模化部署，显示出较强的扩展潜力。国内头部企业已完成单工厂、单环节数字化改造，正在推进跨工厂、全链路、集团化的智能升级。投资回报方面，76%的企业每年在数字技术投入超过5000万美元，80%的受访者认为智能化投入显著提升资产与经营收益，成为推动车企营收增长和风险抵御的关键动力。与此同时，数据成为AI落地的核心难点：83%的企业自称具备数据底层体系，但76%的高管认为数据不准确、不统一、不完整等问题是主要风险，数据治理不足成为制约升级的瓶颈。报告提出应从七方面发力：完善数据底座、优化人机协作、聚焦高价值应用、推动跨部門跨工厂的平台化部署、加强风险防控、构建生态协作、提升员工AI技能；同时强调将数据治理放在优先级，用统一标准和治理推动数据流动，才能实现技术与业务的深度绑定与协同赋能。
🏷️ #AI制造 #数据治理 #智能升级 #平台化部署 #工业制造
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📰 工业制造成为AI技术落地最快行业
人工智能技术的快速发展正在深刻改变全球工业制造。根据毕马威的《2026年工业制造全球技术报告》，工业制造已成为AI落地最快、变现能力最强的赛道之一，全球22个国家和地区的258位高管显示AI在制造业的应用正在加速渗透，且落地速度高于金融、消费等其他行业。约49%的企业已有成熟AI场景并创造商业价值，预计未来12个月内有68%企业可实现AI全域规模化部署，显示出较强的扩展潜力。国内头部企业已完成单工厂、单环节数字化改造，正在推进跨工厂、全链路、集团化的智能升级。投资回报方面，76%的企业每年在数字技术投入超过5000万美元，80%的受访者认为智能化投入显著提升资产与经营收益，成为推动车企营收增长和风险抵御的关键动力。与此同时，数据成为AI落地的核心难点：83%的企业自称具备数据底层体系，但76%的高管认为数据不准确、不统一、不完整等问题是主要风险，数据治理不足成为制约升级的瓶颈。报告提出应从七方面发力：完善数据底座、优化人机协作、聚焦高价值应用、推动跨部門跨工厂的平台化部署、加强风险防控、构建生态协作、提升员工AI技能；同时强调将数据治理放在优先级，用统一标准和治理推动数据流动，才能实现技术与业务的深度绑定与协同赋能。
🏷️ #AI制造 #数据治理 #智能升级 #平台化部署 #工业制造
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📰 工业制造成为AI技术落地最快行业
全球工业制造正在成为人工智能技术落地最具代表性的领域之一。最新的《2026年工业制造全球技术报告》显示，AI在制造业的落地速度和商业价值兑现程度显著高于其他行业，约49%的企业已有成熟AI场景并实现商业效益，未来12个月内计划实现全域规模化部署的比例达68%，国内头部企业也已完成单工厂、单环节数字化改造并向跨工厂、全链路的智能升级迈进。投资回报方面，76%的制造企业每年在数字技术上的投入超过5,000万美元，80%受访企业认为智能化投入能明显提升资产与经营收益，AI及智能自动化正成为拉动营收和提升抗风险能力的关键动力。与此同时，数据治理成为核心瓶颈，83%的企业自认为具备完善数据底座，但76%的高管承认数据不准确、不统一、不完整依然制约落地，数据孤岛、标准混乱、清洗薄弱等问题普遍存在，成为制约升级的最大阻碍。为实现更高效的AI赋能，企业需围绕数据治理、协作设计、应用聚焦、跨平台共享、风险防控、生态协同与员工培训等七方面发力，推动OT/IT数据标准化与统一治理、构建以平台为支撑的跨区域跨部门部署，以及在质量检测、流程优化等高价值场景优先落地，并通过人才培养提升应用能力，最终实现技术与业务的深度绑定与双向赋能。
🏷️ #AI #数据治理 #工业制造 #智能化 #平台化
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📰 工业制造成为AI技术落地最快行业
全球工业制造正在成为人工智能技术落地最具代表性的领域之一。最新的《2026年工业制造全球技术报告》显示，AI在制造业的落地速度和商业价值兑现程度显著高于其他行业，约49%的企业已有成熟AI场景并实现商业效益，未来12个月内计划实现全域规模化部署的比例达68%，国内头部企业也已完成单工厂、单环节数字化改造并向跨工厂、全链路的智能升级迈进。投资回报方面，76%的制造企业每年在数字技术上的投入超过5,000万美元，80%受访企业认为智能化投入能明显提升资产与经营收益，AI及智能自动化正成为拉动营收和提升抗风险能力的关键动力。与此同时，数据治理成为核心瓶颈，83%的企业自认为具备完善数据底座，但76%的高管承认数据不准确、不统一、不完整依然制约落地，数据孤岛、标准混乱、清洗薄弱等问题普遍存在，成为制约升级的最大阻碍。为实现更高效的AI赋能，企业需围绕数据治理、协作设计、应用聚焦、跨平台共享、风险防控、生态协同与员工培训等七方面发力，推动OT/IT数据标准化与统一治理、构建以平台为支撑的跨区域跨部门部署，以及在质量检测、流程优化等高价值场景优先落地，并通过人才培养提升应用能力，最终实现技术与业务的深度绑定与双向赋能。
🏷️ #AI #数据治理 #工业制造 #智能化 #平台化
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