人工智能（AI）与制造业的融合是当前工业发展的重要趋势，但在实际推进过程中存在一些困境。要加快这一领域的发展，可以采取以下几个策略：
技术研究与创新：加大对AI技术的基础研究投入，特别是在机器学习、深度学习、计算机视觉等领域，推动关键技术的突破。同时，鼓励企业、高校和研究机构开展联合研发，形成产学研用一体化的创新体系。
数据驱动的应用开发：制造业拥有大量的数据资源，通过建立数据平台，整合供应链、生产流程、产品质量等数据，利用AI进行数据分析和挖掘，以实现智能决策和优化制造流程。
人才培养与教育：加强AI和制造业融合相关的人才培养，包括工程师、数据分析师、AI专家等。通过教育和培训，提高现有工人的技能水平，使其能够适应新技术的要求。
政策支持与标准制定：政府应出台相应的扶持政策，为AI在制造业中的应用提供资金支持、税收优惠等激励措施。同时，制定相关行业标准和规范，保障AI技术的安全可靠应用。
跨行业合作与生态构建：鼓励不同行业间的合作，尤其是AI技术提供商与制造业企业之间的合作，共同探索AI技术在不同制造场景下的应用模式。构建开放包容的产业生态，促进资源共享和技术协同。
试点示范与经验推广：选取具有代表性的制造业企业作为试点，实施AI技术应用项目，总结成功经验并推广至其他企业。通过案例分享和交流，加速AI技术在制造业中的普及。
通过这些策略的实施，可以有效地解决人工智能与制造业融合发展过程中遇到的困境，推动制造业向智能化、数字化转型升级。
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