Gần đây, các cuộc thảo luận về AI tại Trung Quốc tập trung vào việc so sánh hiệu suất giữa mô hình mới của Trung Quốc và mô hình mới nhất của Mỹ. Tuy nhiên, chỉ dựa vào sự so sánh hiệu suất này không đủ để hiểu rõ sự thay đổi trong chính sách AI của Trung Quốc. Để nhìn nhận đúng về AI của Trung Quốc, cần phải xem xét không chỉ hiệu suất của mô hình mà còn những gì thực sự thay đổi trong các nhà máy. Kế hoạch hành động đặc biệt về "AI + sản xuất" được tỉnh Hà Bắc công bố vào ngày 10 tháng 8 là một ví dụ tiêu biểu cho điều này. Kế hoạch này mô tả cụ thể cách áp dụng AI vào các ngành công nghiệp chủ lực của khu vực như thép, hóa chất, dược phẩm sinh học và ô tô.
Sự thay đổi này cũng có thể được xác nhận từ chính sách của chính phủ trung ương. Ý kiến về việc thực hiện hành động đặc biệt "AI + sản xuất" được công bố bởi Bộ Công nghiệp và Công nghệ thông tin Trung Quốc cùng 7 bộ khác vào đầu năm nay cũng đưa ra hướng đi tương tự. Phạm vi áp dụng AI được mở rộng từ nghiên cứu và phát triển, thử nghiệm và xác minh đến toàn bộ quy trình sản xuất, tiếp thị và quản lý vận hành, với mục tiêu cung cấp 1.000 đại lý AI công nghiệp và 500 kịch bản ứng dụng đại diện vào năm 2027. Hướng dẫn ứng dụng AI cho các doanh nghiệp cũng được công bố, yêu cầu các doanh nghiệp đánh giá mức độ số hóa và các nút thắt trong quy trình sản xuất trước khi áp dụng AI, đồng thời xác định thứ tự ưu tiên cho các lĩnh vực áp dụng dựa trên tính kinh tế và rủi ro. Chính phủ trung ương đã đưa ra chính sách không chỉ để phát triển các mô hình lớn mà còn để xác định quy trình nào sẽ áp dụng AI và hiệu quả mà nó mang lại.
Tỉnh Hà Bắc đã điều chỉnh chính sách này cho phù hợp với ngành công nghiệp địa phương. Họ công bố sẽ phát triển 4-5 mô hình lớn cho công nghiệp và 30 đại lý AI công nghiệp đến năm 2027, cùng với việc xây dựng 300 nhà máy thông minh tiên tiến. Điều đáng chú ý hơn cả là các lĩnh vực áp dụng. Trong ngành thép, họ xác định quy trình sản xuất thép và quản lý năng lượng; trong ngành hóa chất, họ tập trung vào quản lý an toàn và bảo trì thiết bị dự đoán; trong dược phẩm sinh học, họ chú trọng phát triển thuốc mới. Trong ngành ô tô, AI sẽ được áp dụng vào quản lý lịch trình sản xuất thông minh, buồng lái thông minh và công nghệ hỗ trợ lái xe. Dù là chiến lược quốc gia, nhưng lĩnh vực và quy trình áp dụng AI có thể khác nhau tùy thuộc vào ngành công nghiệp chủ lực của từng khu vực.
Sự khác biệt này không chỉ nằm ở lĩnh vực áp dụng. Các công cụ chính sách mà chính quyền địa phương sử dụng để áp dụng AI trong ngành công nghiệp cũng khác nhau. Thâm Quyến đang phát triển các đại lý AI công nghiệp để sử dụng trong nghiên cứu và phát triển, sản xuất, quản lý chuỗi cung ứng như là "nhân viên số", đồng thời thúc đẩy việc xây dựng các trung tâm đổi mới và liên minh kiến thức ngành. Họ tập trung vào việc mở rộng cơ sở để phát triển và sử dụng các đại lý công nghiệp. Ngược lại, Bắc Kinh không chỉ dừng lại ở việc phát triển vật liệu mới hoặc thiết bị và linh kiện liên quan trong dự án "AI + vật liệu mới", mà còn yêu cầu các doanh nghiệp có nhu cầu thực hiện xác minh áp dụng, bao gồm thiết kế thông minh, mô phỏng, dữ liệu thử nghiệm và quy trình sản xuất. Điều này đã đưa ra yêu cầu về việc mở rộng xác minh cho sản xuất và áp dụng thực tế trong ngành.
AI trong sản xuất và cấu trúc ngành công nghiệp địa phương có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Mỗi nhà máy có thông số thiết bị, thứ tự quy trình và tiêu chuẩn chất lượng khác nhau, và kinh nghiệm của người lao động cũng khác nhau. Số lượng và hình thức dữ liệu mà các doanh nghiệp sở hữu cũng có sự khác biệt. Việc xác định quy trình nào đang bị chậm trễ, nguyên nhân của việc tái diễn lỗi và khả năng thu hồi chi phí khi đầu tư vào tự động hóa đều cần phải hiểu rõ thực địa. Việc nắm bắt nhu cầu của từng doanh nghiệp và kết nối công nghệ cần thiết, cũng như lan tỏa các phương pháp đã được xác minh đến các doanh nghiệp khác, sẽ làm nổi bật vai trò quan trọng của chính quyền địa phương và các cơ quan hỗ trợ khu vực.
Tuy nhiên, vai trò của địa phương không đảm bảo rằng sẽ có thành công. Nếu nhiều khu vực cạnh tranh nhau để xây dựng các mô hình, trung tâm dữ liệu và khu công nghiệp tương tự, có thể xảy ra tình trạng đầu tư trùng lặp và lãng phí tài nguyên. Chính phủ trung ương Trung Quốc cũng yêu cầu các khu vực xây dựng chính sách phù hợp với điều kiện của từng địa phương và hướng dẫn sự phát triển khác biệt của các doanh nghiệp, đồng thời ngăn chặn tình trạng "cạnh tranh nội bộ" trong ngành, tức là cạnh tranh tiêu hao. Dù số lượng mô hình và đại lý có tăng lên bao nhiêu, nếu thiếu dữ liệu để sử dụng hoặc không kết nối đúng cách với thiết bị hiện có, thì quy trình sản xuất sẽ không thay đổi. Việc doanh nghiệp có thể tiếp tục sử dụng sau khi kết thúc thử nghiệm cũng là một tiêu chí quan trọng để đánh giá.
Hàn Quốc cũng đã bắt đầu công việc kết nối AI trong sản xuất với ngành công nghiệp địa phương. Bộ Công Thương đang thúc đẩy chuyển đổi AI trong sản xuất (M.AX) và đã thành lập "MINI Alliance" với sự tham gia của các doanh nghiệp địa phương và các trường đại học tại 10 khu công nghiệp AX hiện có ở Changwon và Gwangju, đồng thời có kế hoạch mở rộng hệ thống này đến 3 khu công nghiệp thử nghiệm mới được chọn trong năm nay. Ý tưởng là các doanh nghiệp trong khu công nghiệp sẽ cùng nhau sử dụng cơ sở hạ tầng và công nghệ, nhân lực liên quan đến AI. Vấn đề là liệu các hệ thống này có dẫn đến sự thay đổi thực địa hay không. Bộ Công Thương đã hỗ trợ chuyển đổi AI cho hơn 170 cơ sở sản xuất thông qua dự án nhà máy AI tiên phong. Trong số đó, 42 cơ sở đã bắt đầu sớm và bắt đầu có kết quả cụ thể, cho thấy năng suất tăng trung bình 30,1% và tỷ lệ lỗi giảm trung bình 15,5%. Đây là những kết quả đáng chú ý nhưng không thể coi là trung bình cho toàn bộ các cơ sở được hỗ trợ. Cần tiếp tục kiểm tra xem có sự cải thiện tương tự ở các ngành và doanh nghiệp khác hay không, và liệu hiệu quả có tiếp tục sau khi kết thúc hỗ trợ của chính phủ hay không.
Để đánh giá hiệu quả chính sách, cần xem xét thực tế thời gian sản xuất, tỷ lệ lỗi, tỷ lệ hoạt động của thiết bị và mức tiêu thụ năng lượng đã thay đổi như thế nào, đồng thời cũng cần xem xét chi phí đầu tư vào công nghệ và lợi ích thu được từ đó. Những thử nghiệm không đạt được kết quả như mong đợi cũng có thể trở thành dữ liệu quan trọng. Việc ghi lại quy trình nào đã bộc lộ giới hạn kỹ thuật và lý do tại sao không đạt được tính kinh tế sẽ giúp giảm thiểu sai sót trong các dự án tiếp theo. Điều quan trọng là không chỉ dừng lại ở việc thành công của từng thử nghiệm mà còn phải chuyển giao kết quả đó cho chính sách tiếp theo. Tại điểm này, câu hỏi mà chính quyền địa phương Trung Quốc đặt ra cho chính sách AI trong sản xuất của Hàn Quốc trở nên rõ ràng. Do đó, các chính quyền địa phương của Hàn Quốc cần thiết kế giai đoạn sau khi thực hiện các dự án thử nghiệm AI trong sản xuất. Việc đảm bảo rằng kết quả đã được xác nhận có thể tái hiện ở các doanh nghiệp và ngành khác, và rằng các doanh nghiệp có thể tự duy trì việc sử dụng AI sau khi kết thúc hỗ trợ của chính phủ là điều then chốt. Cuối cùng, thành công của chính sách AI trong sản xuất sẽ không chỉ được thể hiện qua số lượng dự án mà còn qua mức độ mà những thay đổi này đã ăn sâu vào thực địa.
* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.
Lee Su Wan
alexlee@ajunews.com
© Bản quyền thuộc về Thời báo Kinh tế AJU & www.ajunews.com: Việc sử dụng các nội dung đăng tải trên vietnam. kyungjeilbo.com phải có sự đồng ý bằng văn bản của Aju News Corporation.