制造业细分领域多，应用场景具有多样性、复杂性等特点，精度要求高，容错率低，人工智能平台企业需要提高技术的专业性、可靠性，针对不同行业、企业推出更适用普惠的小切口产品和解决方案。
比如，纺织服装产业是无锡的传统优势产业之一，当前服装潮流变化较快，服装款式、面料、图案、纱线等都要跟着变化，对企业的识变应变能力提出更高要求。
人工智能平台企业要针对不同类型服装生产企业的需求，根据流行趋势、消费者偏好等数据，快速生成多种设计方案和面料、图案、色彩组合，并对裁剪方案进行优化，提高面料利用率、降低成本，更好地满足企业的柔性生产需求。
目前我市红豆、海澜之家等企业在智能化生产方面有了很好的探索实践，要发挥好这些头部企业的“大手拉小手”作用，推动产业链大中小企业之间融通、协同发展，使中小企业能共享人工智能红利，从低附加值的配套加工逐步转向技术壁垒更高的制造研发环节，共同做强高端纺织服装产业集群。
推动人工智能深度赋能制造业，必须夯实算力、算法、数据等技术底座。比如，数据是人工智能模型的原材料，只有依托海量、高质量的数据供给，人工智能模型才能有效地执行预测、分类、决策制定等任务。但现实情况是，制造业企业的数据往往来源于种类多样的设备和系统，企业内部数据分散、格式不统一，不同系统数据难以融合共享，且存在数据安全与隐私保护问题，这给数据处理分析及人工智能技术的应用带来挑战。
人工智能平台企业要利用数据清洗、实体匹配等技术，对来自不同生产设备和系统的数据进行整合分析，提高数据质量。要做好数据网络安全防护工作，利用机器学习算法对不同类型用户设置不同访问权限，在保证数据可用性的同时保护数据的隐私性，让企业拥抱人工智能没有后顾之忧。
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