工業(yè)和信息化部 中央網(wǎng)信辦 國家發(fā)展改革委 教育部 商務(wù)部 國務(wù)院國資委 市場監(jiān)管總局 國家數(shù)據(jù)局

關(guān)于印發(fā)《“人工智能+制造”專項(xiàng)行動(dòng)實(shí)施意見》的通知

工信部聯(lián)科〔2025〕279號(hào)

各省、自治區(qū)、直轄市及計(jì)劃單列市、新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)工業(yè)和信息化主管部門、黨委網(wǎng)信辦、發(fā)展改革主管部門、教育廳（教委）、商務(wù)主管部門、國資主管部門、市場監(jiān)管局（廳、委）、數(shù)據(jù)管理部門 ，各有關(guān)單位：

現(xiàn)將《“人工智能+制造”專項(xiàng)行動(dòng)實(shí)施意見》印發(fā)給你們，請(qǐng)結(jié)合實(shí)際認(rèn)真抓好落實(shí)。

工業(yè)和信息化部

中央網(wǎng)信辦

國家發(fā)展改革委

教育部

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國務(wù)院國資委

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2025年12月25日

“人工智能+制造”專項(xiàng)行動(dòng)實(shí)施意見

人工智能加速與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，深刻改變制造業(yè)生產(chǎn)模式和經(jīng)濟(jì)形態(tài)，成為驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、重塑全球格局的關(guān)鍵變量。為貫徹落實(shí)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》，加快推進(jìn)人工智能技術(shù)在制造業(yè)融合應(yīng)用，打造新質(zhì)生產(chǎn)力，全方位、深層次、高水平賦能新型工業(yè)化，制定本實(shí)施意見。

一、總體要求

以習(xí)近平新時(shí)代中國特色社會(huì)主義思想為指導(dǎo)，深入貫徹黨的二十大和二十屆歷次全會(huì)精神，完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念，加快構(gòu)建新發(fā)展格局，統(tǒng)籌發(fā)展和安全，堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、場景牽引、市場主導(dǎo)、安全可信、開放共享、普惠融通，一端抓技術(shù)供給，推動(dòng)“智能產(chǎn)業(yè)化”，一端抓賦能應(yīng)用，加快“產(chǎn)業(yè)智能化”，整體壯大產(chǎn)業(yè)生態(tài)，促進(jìn)人工智能科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合、人工智能技術(shù)與制造業(yè)應(yīng)用“雙向賦能”，加快制造業(yè)智能化、綠色化、融合化發(fā)展，有力支撐制造強(qiáng)國、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國和數(shù)字中國建設(shè)。

到2027年，我國人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)實(shí)現(xiàn)安全可靠供給，產(chǎn)業(yè)規(guī)模和賦能水平穩(wěn)居世界前列。推動(dòng)3-5個(gè)通用大模型在制造業(yè)深度應(yīng)用，形成特色化、全覆蓋的行業(yè)大模型，推出1000個(gè)高水平工業(yè)智能體，打造100個(gè)工業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，推廣500個(gè)典型應(yīng)用場景。培育2-3家具有全球影響力的生態(tài)主導(dǎo)型企業(yè)和一批專精特新中小企業(yè)，打造一批“懂智能、熟行業(yè)”的賦能應(yīng)用服務(wù)商，選樹1000家標(biāo)桿企業(yè)。建成全球領(lǐng)先的開源開放生態(tài)，安全治理能力全面提升，為人工智能發(fā)展貢獻(xiàn)中國方案。

二、創(chuàng)新筑基：夯實(shí)人工智能賦能底座

（一）強(qiáng)化人工智能算力供給。推動(dòng)智能芯片軟硬協(xié)同發(fā)展，支持突破高端訓(xùn)練芯片、端側(cè)推理芯片、人工智能服務(wù)器、高速互聯(lián)、智算云操作系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)。有序推進(jìn)高水平智算設(shè)施布局，加快建設(shè)全國一體化算力網(wǎng)監(jiān)測調(diào)度平臺(tái)，促進(jìn)算力資源高效利用。開展智算云服務(wù)試點(diǎn)，推動(dòng)大模型一體機(jī)、邊緣計(jì)算服務(wù)器、工業(yè)云算力部署，提升智算資源供給能力。

（二）開發(fā)高水平行業(yè)模型。支持模型訓(xùn)練和推理方法創(chuàng)新，開發(fā)適應(yīng)制造業(yè)實(shí)時(shí)性、可靠性、安全性特點(diǎn)的高性能算法模型。培育重點(diǎn)行業(yè)大模型，發(fā)展“云-邊-端”模型體系，持續(xù)提升泛化能力。打造面向工業(yè)細(xì)分場景小模型，鼓勵(lì)大小模型協(xié)同創(chuàng)新。推動(dòng)模型輕量化部署，加快在工業(yè)場景落地應(yīng)用。打造模型公共服務(wù)平臺(tái)，提供高水平模型及配套工具服務(wù)。支持建設(shè)大模型評(píng)測基準(zhǔn)體系，打造權(quán)威榜單，定期發(fā)布評(píng)測結(jié)果，牽引技術(shù)迭代升級(jí)。

（三）開展“模數(shù)共振”行動(dòng)。推動(dòng)建立企業(yè)首席數(shù)據(jù)官制度，持續(xù)推進(jìn)數(shù)據(jù)管理能力成熟度國家標(biāo)準(zhǔn)貫標(biāo)，夯實(shí)企業(yè)數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)。梳理適配行業(yè)模型需求的數(shù)據(jù)資源清單，發(fā)布制造業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指南，用好制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)中心等載體，推動(dòng)將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)“以模引數(shù)”。指導(dǎo)企業(yè)加強(qiáng)數(shù)據(jù)工程能力建設(shè)，促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)與模型建設(shè)深度融合，探索建立“數(shù)據(jù)協(xié)同、模型訓(xùn)練、應(yīng)用開發(fā)、安全保障”一體化機(jī)制，實(shí)現(xiàn)“用數(shù)賦?！?。

三、賦智升級(jí)：拓展推廣高價(jià)值應(yīng)用場景

（四）加快重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用賦能。深入開展人工智能賦能新型工業(yè)化“深度行”活動(dòng)，組織高水平專家、企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)等賦能服務(wù)團(tuán)深入行業(yè)、地方、園區(qū)。建設(shè)人工智能應(yīng)用對(duì)接平臺(tái)，促進(jìn)供需精準(zhǔn)匹配。參考《人工智能賦能制造業(yè)重點(diǎn)行業(yè)轉(zhuǎn)型指引》（見附件1），分類制定“人工智能+制造”行業(yè)應(yīng)用全景圖和轉(zhuǎn)型路線圖，加快賦能原材料、裝備制造、消費(fèi)品、電子信息、軟件和信息技術(shù)服務(wù)等制造業(yè)相關(guān)重點(diǎn)行業(yè)，加快標(biāo)桿解決方案和經(jīng)驗(yàn)推廣應(yīng)用。

（五）加速全流程轉(zhuǎn)型升級(jí)。系統(tǒng)梳理重點(diǎn)環(huán)節(jié)應(yīng)用場景，深化智能工廠梯度培育，推動(dòng)大模型技術(shù)深度嵌入生產(chǎn)制造核心環(huán)節(jié)，改造研發(fā)設(shè)計(jì)（含工業(yè)設(shè)計(jì)）、中試驗(yàn)證、生產(chǎn)制造、營銷服務(wù)、運(yùn)營管理等全流程，提升輔助設(shè)計(jì)、仿真模型構(gòu)建、排產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)等能力。

——研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)。重點(diǎn)推進(jìn)智能輔助設(shè)計(jì)、軟件代碼輔助編寫、藥物研發(fā)等，打造個(gè)性化、低成本、高效能的新型研發(fā)設(shè)計(jì)模式。加強(qiáng)工業(yè)研發(fā)數(shù)據(jù)集建設(shè)和開源共享，探索建立人工智能預(yù)測結(jié)果評(píng)估體系，提升工程技術(shù)創(chuàng)新能力，疏通人工智能科學(xué)發(fā)現(xiàn)的“堰塞湖”。

——中試驗(yàn)證環(huán)節(jié)。大力推進(jìn)中試智能化改造，加快虛擬仿真、多模態(tài)融合等技術(shù)在中試環(huán)節(jié)的應(yīng)用，通過全面感知、實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策和精準(zhǔn)執(zhí)行，優(yōu)化工藝流程、提高中試效率、降低試驗(yàn)成本。

——生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)。深化人工智能技術(shù)在工業(yè)核心流程控制、工藝優(yōu)化、排產(chǎn)調(diào)度等環(huán)節(jié)應(yīng)用，促進(jìn)生產(chǎn)過程分析、決策、執(zhí)行智能化。推廣機(jī)器視覺、無人智能巡檢等工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)，強(qiáng)化產(chǎn)線實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)測性維護(hù)，提升設(shè)備故障識(shí)別準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與事件告警。

——營銷服務(wù)環(huán)節(jié)。推廣智能客服、數(shù)字人、商品三維模型，重點(diǎn)突破個(gè)性化推薦、定制化售后、服務(wù)化延伸等，發(fā)展基于人工智能技術(shù)的答疑、培訓(xùn)等功能，改善售前、售中、售后服務(wù)體驗(yàn)，提升服務(wù)價(jià)值。

——運(yùn)營管理環(huán)節(jié)。發(fā)揮大模型推理預(yù)測能力，加速訂單處理、銷量預(yù)測、庫存預(yù)警等環(huán)節(jié)智能升級(jí)，優(yōu)化供應(yīng)鏈管理。運(yùn)用大模型分析和生成能力，提升企業(yè)對(duì)戰(zhàn)略、人力資源、財(cái)務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)等管理能力。

（六）提升重點(diǎn)企業(yè)應(yīng)用水平。開展制造業(yè)企業(yè)智能化成熟度評(píng)估，實(shí)施《制造業(yè)企業(yè)人工智能應(yīng)用指南》（見附件2），為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)提供實(shí)施路徑和方法指引。鼓勵(lì)龍頭企業(yè)、央國企等先行先試，提供規(guī)模化應(yīng)用場景，研發(fā)應(yīng)用工業(yè)智能體，先行探索人工智能賦能制造業(yè)新模式。深入實(shí)施中小企業(yè)數(shù)字化賦能專項(xiàng)行動(dòng)，支持中小企業(yè)開展數(shù)字化、智能化改造，加快中小企業(yè)人工智能應(yīng)用復(fù)制推廣。

（七）推進(jìn)重點(diǎn)區(qū)域推廣應(yīng)用。建設(shè)并開放一批“人工智能+制造”應(yīng)用場景，打造具備行業(yè)特色的創(chuàng)新高地。依托國家自主創(chuàng)新示范區(qū)、國家高新區(qū)、國家級(jí)經(jīng)開區(qū)資源集聚、人才密集等優(yōu)勢，加快人工智能新產(chǎn)品新服務(wù)新業(yè)態(tài)規(guī)模化落地。支持先進(jìn)制造業(yè)集群、數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群等開展人工智能賦能應(yīng)用，推動(dòng)區(qū)域制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

（八）推動(dòng)重點(diǎn)領(lǐng)域智能化升級(jí)。加強(qiáng)人工智能與信息通信網(wǎng)絡(luò)協(xié)同，推動(dòng)人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)融合賦能，研發(fā)面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)集、大模型、智能體，推進(jìn)人工智能技術(shù)在基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營、維護(hù)等環(huán)節(jié)深入應(yīng)用。深化人工智能技術(shù)在綠色制造領(lǐng)域融合應(yīng)用，針對(duì)能源和碳排放管理、資源循環(huán)利用等場景需求，研發(fā)推廣智能化綠色化協(xié)同解決方案。打造一批面向行業(yè)的應(yīng)用安全解決方案，加快安全大模型、智能體等落地應(yīng)用，構(gòu)建安全運(yùn)行體系，提升工業(yè)領(lǐng)域安全水平。

四、產(chǎn)品突破：構(gòu)建智能新產(chǎn)品新業(yè)態(tài)

（九）推動(dòng)智能裝備迭代。加快工業(yè)母機(jī)、工業(yè)機(jī)器人等各類工業(yè)裝備搭載應(yīng)用智能體，研制新一代人工智能數(shù)控系統(tǒng)，提升自主決策、分析和執(zhí)行等能力。加快發(fā)展手術(shù)機(jī)器人、智能診斷系統(tǒng)等，加速智能醫(yī)療裝備產(chǎn)品創(chuàng)新和臨床應(yīng)用推廣。推動(dòng)人工智能技術(shù)融入大飛機(jī)、船舶等重大技術(shù)裝備研發(fā)、制造、運(yùn)行，發(fā)展無人機(jī)等智能低空裝備。開展搭載自動(dòng)駕駛功能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品測試與安全評(píng)估，有序推進(jìn)產(chǎn)品準(zhǔn)入和上路通行試點(diǎn)。

（十）加速智能終端升級(jí)。支持端側(cè)模型、開發(fā)應(yīng)用工具鏈等技術(shù)突破，培育智能手機(jī)、電腦、平板、智能家居等人工智能終端。聚焦工業(yè)巡檢、遠(yuǎn)程醫(yī)療等重點(diǎn)場景，加快增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)（AR/VR）可穿戴設(shè)備、腦機(jī)接口等新型終端的產(chǎn)業(yè)化、商業(yè)化進(jìn)程。推動(dòng)具身智能產(chǎn)品創(chuàng)新，建設(shè)人形機(jī)器人中試基地和訓(xùn)練場，打造人形機(jī)器人標(biāo)桿產(chǎn)線，在典型制造場景率先應(yīng)用。

（十一）打造智能體新業(yè)態(tài)。開展工業(yè)智能體任務(wù)規(guī)劃、群體協(xié)同等技術(shù)攻關(guān)，強(qiáng)化工業(yè)機(jī)理與智能體決策模型融合、智能體與工業(yè)系統(tǒng)間交互適配，推動(dòng)智能體云化部署。研制開放協(xié)同的智能體協(xié)議和接口，提升智能體互聯(lián)互通互操作效率。支持智能體應(yīng)用商店建設(shè)運(yùn)營，選樹一批工業(yè)智能體應(yīng)用典型案例，發(fā)布企業(yè)級(jí)應(yīng)用實(shí)踐指南，加速智能體規(guī)?；?、商業(yè)化進(jìn)程。構(gòu)建智能體分類分級(jí)管理體系，研究智能體互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)，探索智能體注冊(cè)發(fā)現(xiàn)、身份認(rèn)證、接入管理機(jī)制，引導(dǎo)新業(yè)態(tài)健康發(fā)展。加快傳統(tǒng)軟件產(chǎn)品和服務(wù)升級(jí)，推動(dòng)人工智能與工業(yè)軟件深度融合，提升設(shè)計(jì)生產(chǎn)效率。

五、主體培育：打造人工智能發(fā)展和賦能應(yīng)用主力軍

（十二）梯次培育企業(yè)。支持企業(yè)加大創(chuàng)新投入，積極承擔(dān)國家重大任務(wù)，集聚資源打造具有全球影響力的生態(tài)主導(dǎo)型企業(yè)。發(fā)展人工智能企業(yè)孵化器，實(shí)施中小企業(yè)創(chuàng)業(yè)支持計(jì)劃，梯次培育更多人工智能專精特新“小巨人”企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)、制造業(yè)單項(xiàng)冠軍企業(yè)、獨(dú)角獸企業(yè)和瞪羚企業(yè)。鼓勵(lì)有關(guān)地方給予企業(yè)“算力券”“模型券”等支持，強(qiáng)化賦能中小企業(yè)公共服務(wù)，降低企業(yè)開發(fā)應(yīng)用成本。

（十三）打造創(chuàng)新載體。建設(shè)人工智能領(lǐng)域國家制造業(yè)創(chuàng)新中心，提升關(guān)鍵共性技術(shù)供給能力。布局一批人工智能領(lǐng)域重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，加強(qiáng)對(duì)類腦智能、世界模型等前沿技術(shù)探索。高質(zhì)量建設(shè)制造領(lǐng)域重點(diǎn)行業(yè)國家人工智能應(yīng)用中試基地，匯聚產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新資源，加快形成一批可復(fù)制、可推廣的行業(yè)解決方案。

（十四）發(fā)展賦能應(yīng)用服務(wù)商。健全制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型服務(wù)體系，建設(shè)一批人工智能賦能應(yīng)用加速器，培育優(yōu)質(zhì)賦能應(yīng)用服務(wù)商，打造標(biāo)準(zhǔn)化和定制化結(jié)合的賦能解決方案，提供行業(yè)模型調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)治理、安全保障等服務(wù)。鼓勵(lì)工業(yè)企業(yè)、人工智能企業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)集聚工具、技術(shù)、平臺(tái)等資源，打造生態(tài)伙伴型服務(wù)商。支持電信運(yùn)營商和央國企數(shù)智科技公司提升服務(wù)能力，承接行業(yè)賦能應(yīng)用服務(wù)。指導(dǎo)相關(guān)行業(yè)組織，定期發(fā)布優(yōu)質(zhì)服務(wù)商目錄等。

六、生態(tài)壯大：加強(qiáng)資源配置優(yōu)化產(chǎn)業(yè)生態(tài)

（十五）強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)。發(fā)揮工業(yè)和信息化部人工智能標(biāo)委會(huì)、全國數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)、全國信標(biāo)委人工智能分委會(huì)、全國集成電路標(biāo)委會(huì)人工智能芯片工作組、全國網(wǎng)安標(biāo)委新技術(shù)安全標(biāo)準(zhǔn)特別工作組作用，加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)組織建設(shè)。強(qiáng)化跨行業(yè)跨領(lǐng)域協(xié)同，分級(jí)分類推動(dòng)安全、治理、倫理等基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)，軟硬協(xié)同等通用標(biāo)準(zhǔn)、賦能應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)以及計(jì)量技術(shù)規(guī)范研制。深入開展“人工智能標(biāo)準(zhǔn)行”活動(dòng)，強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)宣貫應(yīng)用。鼓勵(lì)企業(yè)參與國際標(biāo)準(zhǔn)化工作。

（十六）推動(dòng)開源開放。建設(shè)高水平人工智能開源社區(qū)，部署實(shí)施一批模型、數(shù)據(jù)集、智能體等優(yōu)質(zhì)開源項(xiàng)目，構(gòu)筑具有全球影響力的人工智能開放生態(tài)。研發(fā)推廣適配人工智能項(xiàng)目特性的開源許可協(xié)議，構(gòu)建新型人工智能開源規(guī)則秩序。引導(dǎo)云服務(wù)廠商、賦能應(yīng)用服務(wù)商與開源社區(qū)積極對(duì)接，推動(dòng)開源項(xiàng)目在工業(yè)領(lǐng)域落地應(yīng)用。舉辦開發(fā)者大會(huì)、“校源行”等活動(dòng)，傳播開源理念，繁榮開源文化，形成共建共享良好氛圍。

（十七）加強(qiáng)人才引育。開展人工智能產(chǎn)業(yè)人才需求預(yù)測，發(fā)布人才需求預(yù)測報(bào)告，支持高校院所提前布局、調(diào)整優(yōu)化相關(guān)學(xué)科專業(yè)。建好用好北京中關(guān)村學(xué)院、上海創(chuàng)智學(xué)院、深圳河套學(xué)院、國家人工智能產(chǎn)教融合創(chuàng)新平臺(tái)、國家卓越工程師學(xué)院、國家卓越工程師實(shí)踐基地等，設(shè)置專業(yè)課程，培養(yǎng)既懂人工智能又懂制造業(yè)應(yīng)用的復(fù)合型人才，完善人工智能認(rèn)知教育培訓(xùn)，提升全員人工智能素養(yǎng)與技能。加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域高技能人才培養(yǎng)，依托國家相關(guān)人才工程和項(xiàng)目，培養(yǎng)科技領(lǐng)軍人才、創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，超常規(guī)構(gòu)建領(lǐng)軍人才培養(yǎng)新模式，積極引進(jìn)海外高端人才。

七、安全護(hù)航：筑牢應(yīng)用賦能安全保障

（十八）提升安全保障能力。攻關(guān)深度合成鑒偽、工業(yè)模型算法安全防護(hù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)保護(hù)、對(duì)抗樣本檢測、智能終端安全測評(píng)等關(guān)鍵技術(shù)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全管理，強(qiáng)化人工智能安全保護(hù)能力。構(gòu)建安全風(fēng)險(xiǎn)庫、語料庫等資源，建設(shè)工業(yè)安全大模型。通過知識(shí)庫優(yōu)化、訓(xùn)練語料糾錯(cuò)、生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)等，增強(qiáng)人工智能透明度、可解釋性，降低幻覺風(fēng)險(xiǎn)。落實(shí)人工智能科技倫理管理服務(wù)辦法，加強(qiáng)行業(yè)自律，提升企業(yè)人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)防范能力。

（十九）建立安全治理機(jī)制。研究制定工業(yè)和信息化領(lǐng)域人工智能分類分級(jí)、評(píng)估評(píng)測、應(yīng)急處置等安全政策標(biāo)準(zhǔn)，支持地方主管部門探索柔性治理機(jī)制。建立人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)警技術(shù)能力，強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測、研判和防范。制定工業(yè)和信息化領(lǐng)域人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)信息報(bào)送與共享工作指引，統(tǒng)籌產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)力量，加強(qiáng)信息共享、風(fēng)險(xiǎn)通報(bào)、協(xié)同處置。

八、國際合作：塑造國際合作競爭新優(yōu)勢

（二十）支持產(chǎn)業(yè)合作。鼓勵(lì)企業(yè)針對(duì)不同國家和地區(qū)特點(diǎn)，定制人工智能產(chǎn)品和賦能應(yīng)用解決方案。開展人工智能賦能新型工業(yè)化深度行“海外版”，支持行業(yè)組織、專業(yè)機(jī)構(gòu)為企業(yè)提供出海配套服務(wù)，引導(dǎo)企業(yè)高效開展各類技術(shù)驗(yàn)證和合規(guī)認(rèn)證，更好服務(wù)產(chǎn)業(yè)有序出海發(fā)展。引導(dǎo)外資投向人工智能領(lǐng)域，鼓勵(lì)外商投資企業(yè)開展生成式人工智能技術(shù)開發(fā)及產(chǎn)品生產(chǎn)等。

（二十一）打造國際合作平臺(tái)。積極參加金磚、上合、中國—東盟、二十國集團(tuán)、亞太經(jīng)濟(jì)合作組織等合作機(jī)制下的人工智能議題討論。支持依規(guī)辦好世界人工智能大會(huì)、人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)會(huì)等具有全球影響力的高端賽、展、會(huì)，積極宣傳我國人工智能標(biāo)桿案例。高質(zhì)量建設(shè)中國—金磚國家人工智能發(fā)展與合作中心，提升務(wù)實(shí)合作水平，推動(dòng)全球產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。

九、保障措施：強(qiáng)化全方位政策支持保障

建立部門合作、央地聯(lián)動(dòng)、產(chǎn)業(yè)協(xié)同的工作推進(jìn)機(jī)制，鼓勵(lì)地方因地制宜制定政策措施，引導(dǎo)企業(yè)錯(cuò)位發(fā)展，防范產(chǎn)業(yè)“內(nèi)卷式”競爭。統(tǒng)籌現(xiàn)有資金渠道，布局支持“人工智能+制造”有關(guān)技術(shù)研發(fā)和賦能應(yīng)用任務(wù)。發(fā)揮國家人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金作用，豐富優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目儲(chǔ)備，吸引帶動(dòng)更多社會(huì)資本有序加大投資。開展新技術(shù)新產(chǎn)品新場景大規(guī)模應(yīng)用示范行動(dòng)，用好首臺(tái)（套）、首批次、首版次應(yīng)用政策，推進(jìn)新技術(shù)、新產(chǎn)品的推廣應(yīng)用和迭代升級(jí)，釋放國內(nèi)市場需求潛力。開展人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模測算，建立應(yīng)用監(jiān)測評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，完善人工智能產(chǎn)業(yè)監(jiān)測分析平臺(tái)，動(dòng)態(tài)監(jiān)測全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢。

附件：1.人工智能賦能制造業(yè)重點(diǎn)行業(yè)轉(zhuǎn)型指引

2.制造業(yè)企業(yè)人工智能應(yīng)用指南

附件1

人工智能賦能制造業(yè)重點(diǎn)行業(yè)轉(zhuǎn)型指引

制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體，是立國之本、興國之器、強(qiáng)國之基。人工智能與制造業(yè)的深度融合，是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的重要路徑。為發(fā)揮制造業(yè)體量大、門類全、場景豐富的優(yōu)勢，結(jié)合各行業(yè)領(lǐng)域特點(diǎn)、技術(shù)成熟度、數(shù)字化水平等基礎(chǔ)條件，分類施策推進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用，加快制造業(yè)智能化、綠色化、融合化發(fā)展，制定本指引。

一、原材料行業(yè)

（一）提升鋼鐵行業(yè)全流程智能化水平。構(gòu)建鋼鐵行業(yè)數(shù)據(jù)集、知識(shí)庫公共產(chǎn)品，打造人工智能工程化應(yīng)用平臺(tái)，提供智能化解決方案。研發(fā)覆蓋鋼鐵生產(chǎn)全流程的系列動(dòng)態(tài)模型，基于鋼鐵機(jī)理知識(shí)和生產(chǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，研發(fā)視覺、預(yù)測、決策等鋼鐵行業(yè)大模型、智能體，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行工況的實(shí)時(shí)感知、工藝參數(shù)的自適應(yīng)優(yōu)化、產(chǎn)品性能預(yù)報(bào)、質(zhì)量缺陷溯源、調(diào)度任務(wù)的全局優(yōu)化和實(shí)時(shí)智能調(diào)整等。推動(dòng)人工智能賦能鋼鐵行業(yè)全流程，提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量、資源效能、安全和服務(wù)水平。

（二）推動(dòng)石化化工行業(yè)提質(zhì)增效。綜合利用大模型、數(shù)字孿生技術(shù)突破油氣勘探開發(fā)、化工新材料研發(fā)范式。深度融合油氣生產(chǎn)作業(yè)、管網(wǎng)儲(chǔ)運(yùn)、化工工藝等工藝機(jī)理、專家經(jīng)驗(yàn)、生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)等，打造石化化工行業(yè)大模型，推動(dòng)大小模型融合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)油田作業(yè)區(qū)及化工安全生產(chǎn)監(jiān)測預(yù)警、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、工藝流程自適應(yīng)優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測等。構(gòu)建行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)資源節(jié)點(diǎn)等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，支撐行業(yè)大模型、智能體訓(xùn)練與開發(fā)，提升復(fù)雜場景人工智能應(yīng)用水平。

（三）加快人工智能與新材料研發(fā)深度融合。建設(shè)新材料大數(shù)據(jù)中心，構(gòu)建高精度、長序列、多模態(tài)的材料行業(yè)數(shù)據(jù)集，提升行業(yè)數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化水平。發(fā)展面向合金、陶瓷、高分子、能源材料的跨尺度計(jì)算框架，構(gòu)建新材料分子設(shè)計(jì)、合成制備、工藝優(yōu)化等行業(yè)大模型，提升材料“成分-結(jié)構(gòu)-性能”反向設(shè)計(jì)能力。建設(shè)大模型預(yù)測結(jié)果評(píng)估體系，增強(qiáng)模型預(yù)測準(zhǔn)確性。提升材料科學(xué)研究人機(jī)協(xié)作能力，提升新材料高通量自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)和制備能力。

（四）促進(jìn)人工智能賦能有色金屬行業(yè)。研發(fā)數(shù)據(jù)自動(dòng)化治理、標(biāo)注技術(shù)與工具，打造礦山與裝備運(yùn)行類、選礦工藝優(yōu)化類、冶煉過程控制類等行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支撐體系。建設(shè)融合“物理機(jī)理-工藝數(shù)據(jù)-環(huán)境變量”的有色金屬行業(yè)大模型、場景模型與智能體，推動(dòng)大小模型協(xié)同應(yīng)用，滿足可靠性、動(dòng)態(tài)適應(yīng)性等使用需求，實(shí)現(xiàn)新材料及新工藝研發(fā)模式創(chuàng)新、采選冶過程精準(zhǔn)控制與關(guān)鍵參數(shù)實(shí)時(shí)優(yōu)化、可回收資源精準(zhǔn)分類識(shí)別等。

（五）推動(dòng)人工智能賦能建材行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用。優(yōu)先面向水泥、平板玻璃等行業(yè)，部署一批針對(duì)行業(yè)典型單元操作需求的場景模型，訓(xùn)練建設(shè)建材行業(yè)大模型，推動(dòng)在礦山開采、原料配比優(yōu)化、窯爐煅燒控制、水泥熟料強(qiáng)度預(yù)測等場景的深度應(yīng)用，提升生產(chǎn)過程的智能優(yōu)化控制水平。推動(dòng)研發(fā)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+機(jī)理模型”的智能算法體系，建設(shè)先進(jìn)陶瓷、人工晶體等先進(jìn)無機(jī)非金屬材料數(shù)據(jù)集，推動(dòng)新產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)工藝優(yōu)化。

二、裝備制造行業(yè)

（一）推動(dòng)工業(yè)母機(jī)柔性化智能化躍升。利用人工智能技術(shù)深度融入數(shù)控系統(tǒng)，賦能“實(shí)時(shí)感知-自主學(xué)習(xí)-智能決策-閉環(huán)執(zhí)行”全流程，提升工業(yè)母機(jī)自適應(yīng)作業(yè)與執(zhí)行能力。構(gòu)建基于大模型的智能診斷系統(tǒng)，精準(zhǔn)感知、準(zhǔn)確判斷設(shè)備狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控與預(yù)測性維護(hù)。依托模塊化生產(chǎn)單元與智能決策服務(wù)，通過低代碼組態(tài)式任務(wù)編排與自主資源調(diào)度，實(shí)現(xiàn)制造系統(tǒng)自主響應(yīng)訂單變更、實(shí)時(shí)重構(gòu)產(chǎn)線與敏捷生產(chǎn)。

（二）加速汽車行業(yè)全鏈條智能化升級(jí)。打造汽車大模型，自動(dòng)生成車身造型、內(nèi)飾布局等方案，實(shí)時(shí)仿真動(dòng)態(tài)優(yōu)化結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、風(fēng)阻系數(shù)等參數(shù)，推動(dòng)智能研發(fā)新范式。加快人工智能技術(shù)在硬件配置、參數(shù)調(diào)優(yōu)等環(huán)節(jié)應(yīng)用，開發(fā)模塊化工藝島，打造柔性可重構(gòu)產(chǎn)線。建立人工智能驅(qū)動(dòng)的全流程質(zhì)量控制與預(yù)測性維護(hù)，推進(jìn)整車性能在線檢測與全生命周期質(zhì)量追溯。

（三）推進(jìn)電力裝備全生命周期智能化?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)，智能優(yōu)化發(fā)電機(jī)等核心部件結(jié)構(gòu)參數(shù)，推進(jìn)大型發(fā)電裝備數(shù)字孿生設(shè)計(jì)和試驗(yàn)仿真。利用人工智能算法加強(qiáng)電力裝備可制造性分析，智能評(píng)估部件加工難度和裝配兼容性。構(gòu)建人工智能驅(qū)動(dòng)的健康評(píng)估與壽命預(yù)測平臺(tái)，開展?fàn)顟B(tài)檢修，提升發(fā)電、輸電設(shè)備智能監(jiān)控與調(diào)度優(yōu)化水平。

（四）推動(dòng)人工智能技術(shù)在船舶行業(yè)應(yīng)用落地。構(gòu)建船舶行業(yè)大模型，探索研發(fā)設(shè)計(jì)新模式，面向大型船舶、海洋裝備少人化、智能化生產(chǎn)需求，推進(jìn)“下料-焊接-噴涂-物流”等關(guān)鍵工序智能化升級(jí)，推動(dòng)人工智能在海洋裝備制造、智慧港口等領(lǐng)域應(yīng)用場景建設(shè)?；跀?shù)據(jù)治理、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，建立船舶設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行性能模型，實(shí)現(xiàn)船舶航行能效優(yōu)化及設(shè)備故障診斷等功能。

（五）打造航空航天智能化制造體系。開發(fā)基于人工智能算法的仿真平臺(tái)，結(jié)合氣動(dòng)數(shù)據(jù)與流體力學(xué)仿真模型，自動(dòng)迭代機(jī)身線型、機(jī)翼剖面等方案，實(shí)現(xiàn)極端工況驗(yàn)證，縮短測試周期。打造工業(yè)決策系統(tǒng)，在設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)維、管理等環(huán)節(jié)開展智能體應(yīng)用。構(gòu)建大型復(fù)雜材料構(gòu)件智能加工與裝配、特種材料增材制造與智能檢測、航天器總裝集成與測試智能化等人工智能解決方案，全面提升行業(yè)智能化水平。

三、消費(fèi)品行業(yè)

（一）提升紡織服裝領(lǐng)域個(gè)性化設(shè)計(jì)與高效生產(chǎn)能力。打造面向服飾行業(yè)的智能化產(chǎn)品規(guī)劃平臺(tái)，深度挖掘海量消費(fèi)數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析決策大模型，實(shí)現(xiàn)服飾產(chǎn)品熱點(diǎn)快速識(shí)別與響應(yīng)方案設(shè)計(jì)。通過集成物理引擎與3D生成大模型，打造個(gè)性化設(shè)計(jì)與虛擬試衣系統(tǒng)，提升消費(fèi)者購物體驗(yàn)。推動(dòng)部署自適應(yīng)生產(chǎn)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)微米級(jí)紗線張力監(jiān)測與疵點(diǎn)自修復(fù)，提升產(chǎn)品良品率。研發(fā)基于多光譜智能識(shí)別的廢舊紡織品智能分揀技術(shù)及裝備，提高再生資源利用率。

（二）強(qiáng)化家居領(lǐng)域智能化運(yùn)營和智能產(chǎn)品供給能力。建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)智能體，優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)功能、提升智能操控能力、加快新品上市節(jié)奏。融合工業(yè)排產(chǎn)大模型與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，連接生產(chǎn)設(shè)備、訂單、物料等多源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多產(chǎn)線協(xié)同排產(chǎn)與倉儲(chǔ)調(diào)度，增強(qiáng)制造柔性與響應(yīng)速度。開發(fā)具備人機(jī)交互、智能感知、智能互聯(lián)等功能的智能家居產(chǎn)品，構(gòu)建多樣化場景，建設(shè)主動(dòng)服務(wù)型家電提醒系統(tǒng)，提供節(jié)能方案與預(yù)測性維護(hù)，提升設(shè)備運(yùn)行可靠性與用戶滿意度。

（三）構(gòu)建食品加工領(lǐng)域安全高效智慧化管理體系。鼓勵(lì)應(yīng)用人工智能技術(shù)，豐富食品工業(yè)人工智能大模型產(chǎn)品供給。組織食品企業(yè)、專業(yè)化服務(wù)商提供食品生產(chǎn)智能監(jiān)控溯源、食品園區(qū)“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”、原料生產(chǎn)供應(yīng)智慧管理等智能化解決方案。加快多模態(tài)安全生產(chǎn)監(jiān)控大模型研發(fā)部署，提升食品生產(chǎn)現(xiàn)場違規(guī)操作與危險(xiǎn)行為實(shí)時(shí)識(shí)別能力。提升供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與應(yīng)急響應(yīng)能力，實(shí)時(shí)感知供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)，保障食品供應(yīng)穩(wěn)定性。

（四）提升醫(yī)藥智能研發(fā)與供應(yīng)管理水平。建設(shè)人工智能驅(qū)動(dòng)的新藥發(fā)現(xiàn)與虛擬篩選平臺(tái)，通過多模態(tài)藥效預(yù)測大模型，加速靶點(diǎn)識(shí)別與候選藥物發(fā)現(xiàn)，降低藥物研發(fā)周期與成本。融合量子化學(xué)模擬與人工智能技術(shù)，精準(zhǔn)設(shè)計(jì)藥物分子結(jié)構(gòu)，提升藥效與安全性。加快人工智能在藥物合成路徑規(guī)劃、原料組合優(yōu)化等環(huán)節(jié)落地應(yīng)用，構(gòu)建自動(dòng)化、高通量、低成本的智能藥物合成體系。建設(shè)醫(yī)藥供應(yīng)鏈智能管理平臺(tái)，實(shí)時(shí)追蹤藥品需求變化，動(dòng)態(tài)優(yōu)化庫存與配送路徑，避免藥品短缺與浪費(fèi)。

（五）推進(jìn)生物制造領(lǐng)域全鏈條創(chuàng)新發(fā)展。利用人工智能技術(shù)，挖掘和生成高性能生物元件、高效合成代謝通路以及高活性酶蛋白結(jié)構(gòu)，豐富基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。打造智能化菌種構(gòu)建平臺(tái)，精準(zhǔn)模擬細(xì)胞工廠運(yùn)行機(jī)制，創(chuàng)建高轉(zhuǎn)化率工業(yè)菌種。建立工藝參數(shù)與產(chǎn)物得率的預(yù)測模型，縮短工藝開發(fā)周期，提高中試驗(yàn)證成功率。借助人工智能等技術(shù)，優(yōu)化迭代生物反應(yīng)過程中的溫度、酸堿度、含氧量等核心參數(shù)，實(shí)現(xiàn)反應(yīng)過程智能控制，加快產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。

（六）推動(dòng)歷史經(jīng)典產(chǎn)業(yè)煥新升級(jí)。加快構(gòu)建歷史經(jīng)典產(chǎn)業(yè)大腦，構(gòu)建融合絲綢紋樣、瓷器釉料配方、茶葉炒制工藝等核心技藝的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)底座，實(shí)現(xiàn)市場需求感知與產(chǎn)品創(chuàng)新精準(zhǔn)對(duì)接。依托人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，推動(dòng)定制化、協(xié)同化設(shè)計(jì)創(chuàng)新，驅(qū)動(dòng)文化IP向時(shí)尚消費(fèi)品轉(zhuǎn)化。運(yùn)用機(jī)器視覺等技術(shù)構(gòu)建全流程質(zhì)控體系，通過三維建模與數(shù)字孿生技術(shù)再現(xiàn)經(jīng)典產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)場景與工藝流程，打造集技藝展示、互動(dòng)體驗(yàn)、定制生產(chǎn)于一體的沉浸式文化空間，提升消費(fèi)者購物體驗(yàn)。

四、電子信息行業(yè)

（一）提升電子元器件設(shè)計(jì)智能化水平。以生成式人工智能與數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)電子元器件全虛擬仿真調(diào)試，構(gòu)建跨域協(xié)同研發(fā)平臺(tái)。通過集成先進(jìn)計(jì)算引擎與多模態(tài)大模型，打通電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化、產(chǎn)品生命周期管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島，支持復(fù)雜芯片架構(gòu)、新型顯示器件的快速迭代驗(yàn)證。重點(diǎn)突破電子元器件高精度仿真預(yù)測技術(shù)，縮短研發(fā)周期，降低物理試錯(cuò)成本。

（二）推動(dòng)消費(fèi)電子、新型顯示等行業(yè)柔性智造。以工業(yè)大模型與邊緣智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線動(dòng)態(tài)重構(gòu)，構(gòu)建自適應(yīng)的電子信息行業(yè)柔性生產(chǎn)系統(tǒng)。部署人工智能驅(qū)動(dòng)的工藝參數(shù)優(yōu)化模型，結(jié)合機(jī)器視覺與多尺度物性表征，實(shí)現(xiàn)電子元器件貼片、組裝、測試等關(guān)鍵工序的毫秒級(jí)調(diào)優(yōu)。開發(fā)模塊化、智能化的電子信息制造裝備及低時(shí)延網(wǎng)絡(luò)，支持消費(fèi)電子、新型顯示行業(yè)多品種小批量生產(chǎn)，大幅壓縮換線時(shí)間，提升設(shè)備綜合效率。

（三）強(qiáng)化電子信息元件與產(chǎn)品質(zhì)量管控能力。加快構(gòu)建電子信息行業(yè)知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量根因智能分析，構(gòu)建全流程質(zhì)量管控平臺(tái)。開發(fā)覆蓋印刷電路板設(shè)計(jì)、芯片封裝等環(huán)節(jié)的在線質(zhì)檢系統(tǒng)，融合機(jī)器視覺、無損檢測及多光譜識(shí)別技術(shù)，提升電子元器件檢測效率和精度。建立電子信息產(chǎn)品質(zhì)量缺陷知識(shí)庫與預(yù)測模型，有效降低不良品率，提升質(zhì)量追溯響應(yīng)速度，推動(dòng)事后補(bǔ)救向主動(dòng)預(yù)防轉(zhuǎn)型。

（四）創(chuàng)新電子信息行業(yè)綠色低碳發(fā)展智能方案。融合人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)，實(shí)現(xiàn)電子信息產(chǎn)品碳足跡的全生命周期精準(zhǔn)核算與可信數(shù)據(jù)共享。開發(fā)光伏、鋰電池行業(yè)碳管理大模型，融合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析與能耗預(yù)測算法，動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)備參數(shù)與能源調(diào)度。部署智能功率預(yù)測與場站運(yùn)營系統(tǒng)，推動(dòng)能源電子行業(yè)單位產(chǎn)值能耗顯著下降，提升碳排放數(shù)據(jù)可信度，支撐全球價(jià)值鏈高端化延伸。

五、軟件和信息技術(shù)服務(wù)行業(yè)

（一）打造軟件全生命周期智能工具鏈產(chǎn)品體系。聚焦多模態(tài)大模型、行為分析、時(shí)序預(yù)測等，構(gòu)建覆蓋軟件需求設(shè)計(jì)、開發(fā)、測試、運(yùn)維的智能化開發(fā)工具鏈產(chǎn)品。打造人工智能驅(qū)動(dòng)的開發(fā)運(yùn)維產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。培育垂直領(lǐng)域低代碼平臺(tái)、智能體開發(fā)平臺(tái)，以模塊化人工智能組件實(shí)現(xiàn)行業(yè)知識(shí)快速封裝、自動(dòng)化任務(wù)設(shè)計(jì)與執(zhí)行，推動(dòng)軟件開發(fā)從“人工主導(dǎo)”向“智能協(xié)同”轉(zhuǎn)變。

（二）加快傳統(tǒng)軟件與服務(wù)智能化升級(jí)。推動(dòng)人工智能技術(shù)與基礎(chǔ)軟件、工業(yè)軟件及制造業(yè)行業(yè)應(yīng)用軟件融合，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)軟件智能化升級(jí)與價(jià)值重構(gòu)。提升軟件動(dòng)態(tài)感知、自優(yōu)化與自演進(jìn)能力，實(shí)現(xiàn)軟件功能模塊的動(dòng)態(tài)重組與性能優(yōu)化。融合預(yù)測分析與業(yè)務(wù)流程挖掘等技術(shù)，賦能軟件智能決策能力?；趪a(chǎn)智能體互聯(lián)協(xié)議，研發(fā)高性能智能通信中間件，實(shí)現(xiàn)軟件與大模型的高效協(xié)同及多源數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析。

（三）培育打造垂直領(lǐng)域智能體。研發(fā)部署軟件編程、軟件需求與審計(jì)、軟件測試智能體，打造曲面設(shè)計(jì)、自動(dòng)建模、自動(dòng)編程等工業(yè)智能體，研制智能排程規(guī)劃、動(dòng)態(tài)報(bào)表生成、界面自動(dòng)化設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)智能監(jiān)控與治理等專用智能體。研發(fā)醫(yī)療、教育、金融、法律等行業(yè)智能體。

（四）建設(shè)軟件行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。突破多模態(tài)數(shù)據(jù)自動(dòng)化清洗與智能語義標(biāo)注等技術(shù)，打造標(biāo)準(zhǔn)化軟件研發(fā)數(shù)據(jù)集。運(yùn)用合成數(shù)據(jù)與對(duì)抗性測試技術(shù)，模擬高并發(fā)、網(wǎng)絡(luò)異常等復(fù)雜邊界場景，構(gòu)建真實(shí)場景測試數(shù)據(jù)集。基于細(xì)粒度實(shí)體關(guān)系抽取與異構(gòu)多源知識(shí)對(duì)齊技術(shù)，構(gòu)建語義化領(lǐng)域知識(shí)資產(chǎn)。建立開源代碼合規(guī)清洗流水線，有效過濾許可證沖突與漏洞風(fēng)險(xiǎn)，全面夯實(shí)“人工智能+軟件”融合創(chuàng)新的數(shù)據(jù)底座。

附件2

制造業(yè)企業(yè)人工智能應(yīng)用指南

人工智能與制造業(yè)全要素、全流程、全鏈條深度融合，是破解產(chǎn)業(yè)升級(jí)瓶頸、塑造國際競爭優(yōu)勢的重要途徑。為加快推動(dòng)人工智能與制造業(yè)深度融合，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢更好結(jié)合，提升制造業(yè)企業(yè)應(yīng)用人工智能的科學(xué)化、規(guī)范化水平，全面賦能新型工業(yè)化，制定本指南。

使用人工智能進(jìn)行研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理及開展延伸服務(wù)的企業(yè)適用本指南。

一、開展智能化評(píng)估和規(guī)劃

（一）開展智能化水平診斷評(píng)估。綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)管理能力成熟度、智能制造能力成熟度、數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度、兩化融合管理體系等參考標(biāo)準(zhǔn)和制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通用評(píng)估指標(biāo)體系，摸清企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平，找準(zhǔn)轉(zhuǎn)型升級(jí)瓶頸。結(jié)合經(jīng)濟(jì)性分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，科學(xué)確定人工智能應(yīng)用需求。

（二）制定人工智能應(yīng)用規(guī)劃。參考人工智能賦能新型工業(yè)化典型應(yīng)用案例等，確定人工智能應(yīng)用核心場景和技術(shù)導(dǎo)入優(yōu)先級(jí)，合理設(shè)置應(yīng)用目標(biāo)。優(yōu)先開展經(jīng)營管理、研發(fā)設(shè)計(jì)等場景智能化升級(jí)，梯次布局中試驗(yàn)證、生產(chǎn)制造等環(huán)節(jié)改造升級(jí)。發(fā)揮工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字底座支撐作用，強(qiáng)化與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作統(tǒng)籌銜接，確保人工智能應(yīng)用精準(zhǔn)支撐主營業(yè)務(wù)發(fā)展。

二、提升智能化基礎(chǔ)能力

（三）升級(jí)硬件基礎(chǔ)能力。對(duì)工業(yè)“啞設(shè)備”“啞崗位”實(shí)施數(shù)字化改造升級(jí)，構(gòu)建統(tǒng)一技術(shù)底座和場景化應(yīng)用套件相結(jié)合的硬件支撐體系。通過加裝傳感設(shè)備和智能儀器儀表、部署邊緣計(jì)算設(shè)備、推動(dòng)工業(yè)專網(wǎng)升級(jí)、應(yīng)用數(shù)字化轉(zhuǎn)型通用工具產(chǎn)品，全面提升各類場景信息感知、傳輸、決策、控制能力。通過計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化升級(jí)，加快推動(dòng)已有數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型智算中心。

（四）提升軟件智能化水平。加快工業(yè)實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)等核心軟件，制造執(zhí)行系統(tǒng)、在線實(shí)時(shí)優(yōu)化軟件等控制優(yōu)化軟件，以及分布式控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)等控制執(zhí)行單元智能化改造升級(jí)，提升智能化支撐能力。優(yōu)化基礎(chǔ)軟件內(nèi)核，植入智能調(diào)度算法，提升資源分配效率，增強(qiáng)系統(tǒng)響應(yīng)速度。部署集成數(shù)字孿生、大模型等數(shù)智技術(shù)的工業(yè)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)控制、經(jīng)營管理、服務(wù)保障等工業(yè)軟件，強(qiáng)化工業(yè)軟件原生智能基礎(chǔ)。

三、構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集

（五）建設(shè)數(shù)據(jù)資源平臺(tái)。搭建企業(yè)專識(shí)數(shù)據(jù)庫，形成覆蓋研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理、經(jīng)營決策管理等全業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)資源池。構(gòu)建包含機(jī)理庫（存儲(chǔ)工業(yè)機(jī)理模型、技術(shù)文檔、設(shè)計(jì)圖紙等底層原理性知識(shí)）、仿真庫（存儲(chǔ)多學(xué)科仿真模型）、經(jīng)驗(yàn)庫（存儲(chǔ)故障案例、最佳實(shí)踐、操作技巧等實(shí)踐性知識(shí)）在內(nèi)的工業(yè)知識(shí)庫，有效支撐企業(yè)人工智能數(shù)據(jù)集需求。建設(shè)企業(yè)數(shù)據(jù)管理一體化平臺(tái)，支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的匯聚、處理、標(biāo)注和質(zhì)量評(píng)估，提高企業(yè)數(shù)據(jù)加工和利用能力，提高數(shù)據(jù)集質(zhì)量。

（六）應(yīng)用數(shù)據(jù)集處理工具鏈。加強(qiáng)數(shù)據(jù)處理工具使用，逐步覆蓋數(shù)據(jù)匯聚、采集、清洗、增強(qiáng)、標(biāo)注、合成、存儲(chǔ)、傳輸、分析與應(yīng)用等重點(diǎn)環(huán)節(jié)，為企業(yè)人工智能應(yīng)用持續(xù)提供高質(zhì)、高效、安全的數(shù)據(jù)集支持。重點(diǎn)加強(qiáng)智能標(biāo)注、專家協(xié)同標(biāo)注、融合機(jī)理與仿真數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)集質(zhì)量評(píng)估、安全監(jiān)測等方向工具的使用。

（七）建立數(shù)據(jù)管理體系。鼓勵(lì)企業(yè)探索首席數(shù)據(jù)官制度，建立涵蓋規(guī)劃、實(shí)施、評(píng)價(jià)、改進(jìn)的數(shù)據(jù)管理體系，加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，推動(dòng)各系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合。建立企業(yè)數(shù)據(jù)集分類分層分級(jí)管理機(jī)制，綜合考慮數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)系統(tǒng)、應(yīng)用場景和安全等因素，保障企業(yè)數(shù)據(jù)集安全應(yīng)用、有效流通。明確數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、增強(qiáng)合成、數(shù)據(jù)集產(chǎn)品化等環(huán)節(jié)的關(guān)鍵步驟和質(zhì)量要點(diǎn)，制定數(shù)據(jù)集質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，指導(dǎo)數(shù)據(jù)集質(zhì)量提升和高效應(yīng)用。

（八）構(gòu)建多樣化數(shù)據(jù)集。聚焦工業(yè)領(lǐng)域研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理等環(huán)節(jié)，打造覆蓋企業(yè)工藝設(shè)計(jì)優(yōu)化、過程控制、故障診斷、智慧運(yùn)營等場景的多模態(tài)工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。鼓勵(lì)制造業(yè)企業(yè)聯(lián)合第三方開展合成數(shù)據(jù)集、工業(yè)領(lǐng)域深度思維鏈數(shù)據(jù)集、跨學(xué)科跨領(lǐng)域知識(shí)圖譜等數(shù)據(jù)集建設(shè)，打造高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集，探索數(shù)據(jù)集產(chǎn)品化、支持復(fù)雜場景工業(yè)人工智能應(yīng)用。

四、合理規(guī)劃布局算力資源

（九）科學(xué)規(guī)劃算力規(guī)模。按照國家總體部署，結(jié)合企業(yè)發(fā)展實(shí)際，制定階段化、梯度上升的算力部署規(guī)模，鼓勵(lì)優(yōu)先選擇可實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)響應(yīng)、可擴(kuò)縮容的算力服務(wù)。

（十）合理配置算力資源。鼓勵(lì)優(yōu)先采用云計(jì)算服務(wù)快速構(gòu)建智能化基礎(chǔ)服務(wù)能力，降低技術(shù)投入成本。具備良好數(shù)字化基礎(chǔ)且對(duì)數(shù)據(jù)安全要求較高的企業(yè)，可依托自有算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)智算資源，部署人工智能應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)資源集約化利用。

（十一）加強(qiáng)算力資源協(xié)同調(diào)度。鼓勵(lì)企業(yè)基于業(yè)務(wù)特征實(shí)現(xiàn)云邊端算力協(xié)同，整合多元異構(gòu)芯片資源，云側(cè)實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練、微調(diào)、量化和蒸餾等任務(wù)，邊緣端側(cè)實(shí)現(xiàn)模型輕量化部署以滿足工業(yè)低延遲需求。深挖算力使用需求和應(yīng)用場景，深化算力供需對(duì)接和算力資源高效調(diào)度運(yùn)營。

五、開展模型選型與調(diào)優(yōu)

（十二）科學(xué)確定應(yīng)用場景。聚焦解決企業(yè)在制造全流程中的關(guān)鍵技術(shù)或工藝難題，選取對(duì)生產(chǎn)力有明顯帶動(dòng)作用的高價(jià)值場景，開展人工智能技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用落地，在以下五類場景中重點(diǎn)布局人工智能應(yīng)用。研發(fā)設(shè)計(jì)類重點(diǎn)推進(jìn)智能輔助設(shè)計(jì)、創(chuàng)意圖紙快速生成等；中試驗(yàn)證類重點(diǎn)開展仿真模型智能構(gòu)建、測試數(shù)據(jù)智能生成等；生產(chǎn)制造類深化應(yīng)用智能排產(chǎn)調(diào)度、工業(yè)視覺智能檢測等；營銷服務(wù)類重點(diǎn)突破個(gè)性化推薦、定制化售后等；運(yùn)維管理類著力實(shí)施設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、能效優(yōu)化分析、輔助經(jīng)營決策支持等。

（十三）量化場景關(guān)鍵指標(biāo)。結(jié)合場景特征和業(yè)務(wù)目標(biāo)，設(shè)定模型選型所用的可量化指標(biāo)，以此評(píng)估場景應(yīng)用效果，為模型選型和調(diào)優(yōu)提供依據(jù)。研發(fā)設(shè)計(jì)類場景重點(diǎn)衡量單位時(shí)間內(nèi)設(shè)計(jì)迭代次數(shù)、設(shè)計(jì)方案生成數(shù)量、方案采納比率等；中試驗(yàn)證類場景重點(diǎn)考核仿真建模效率、測試指標(biāo)覆蓋程度等；生產(chǎn)制造類場景著重監(jiān)測綜合優(yōu)化效率、生產(chǎn)合格率以及漏報(bào)率、誤報(bào)率等；營銷服務(wù)類場景重點(diǎn)檢查營銷轉(zhuǎn)化率、響應(yīng)時(shí)效等；運(yùn)維管理類場景重點(diǎn)關(guān)注故障預(yù)測準(zhǔn)確率、維護(hù)成本降低幅度等。

（十四）結(jié)合業(yè)務(wù)選定模型?；跇I(yè)務(wù)場景需求，結(jié)合算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況，開展模型評(píng)測選型。綜合考慮模型、開發(fā)框架、編譯器、推理部署工具鏈之間的兼容性、可靠性及易用性，優(yōu)先選用經(jīng)行業(yè)實(shí)踐驗(yàn)證的成熟方案。鼓勵(lì)面向制造業(yè)細(xì)分業(yè)務(wù)場景研發(fā)智能體產(chǎn)品，構(gòu)建智能化解決方案。把安全作為模型選型的重要考慮，綜合考量模型來源、漏洞缺陷、安全防護(hù)機(jī)制等，優(yōu)先選擇安全可信度高的模型底座。鼓勵(lì)企業(yè)打造產(chǎn)、供、銷全鏈條模型協(xié)同能力，提升各環(huán)節(jié)聯(lián)動(dòng)效率。

（十五）采用提示詞工程與檢索增強(qiáng)調(diào)優(yōu)。構(gòu)建涵蓋工業(yè)常規(guī)問題、邊緣案例的提示詞庫，建立語法正確性、語義完整性、用戶滿意度等多維度指標(biāo)。針對(duì)市場分析、新技術(shù)應(yīng)用等高頻知識(shí)更新場景，對(duì)接行業(yè)數(shù)據(jù)庫及資訊平臺(tái)，實(shí)施數(shù)據(jù)源權(quán)威性評(píng)價(jià)與內(nèi)容監(jiān)測機(jī)制，確保信息真實(shí)性。

（十六）利用模型微調(diào)適配典型場景。質(zhì)量檢測與缺陷識(shí)別場景，重點(diǎn)開展基于預(yù)訓(xùn)練模型的小樣本標(biāo)注缺陷數(shù)據(jù)微調(diào)，強(qiáng)化模型對(duì)復(fù)雜微小特征提取能力；生產(chǎn)調(diào)度場景，重點(diǎn)根據(jù)產(chǎn)線歷史數(shù)據(jù)全參數(shù)微調(diào)時(shí)序預(yù)測模型，動(dòng)態(tài)分配資源提升核心任務(wù)效率；設(shè)備故障診斷場景，重點(diǎn)利用時(shí)序數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)等多模態(tài)數(shù)據(jù)開展實(shí)時(shí)監(jiān)測預(yù)測，優(yōu)化故障預(yù)測模型。

（十七）結(jié)合實(shí)際開展混合調(diào)優(yōu)。鼓勵(lì)企業(yè)根據(jù)實(shí)際情況，優(yōu)先采用提示詞工程及檢索增強(qiáng)技術(shù)，逐步嘗試參數(shù)高效微調(diào)、全參數(shù)微調(diào)，提升模型能力。結(jié)合實(shí)際建設(shè)多模態(tài)模型候選庫，綜合采用參數(shù)微調(diào)、架構(gòu)搜索、大小模型協(xié)同等手段，確定最優(yōu)解決方案。

六、模型部署與集成

（十八）驗(yàn)證模型性能。在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行試運(yùn)行驗(yàn)證，確保模型能夠在真實(shí)場景中有效運(yùn)行。綜合考慮各類模型的資源分配、數(shù)據(jù)安全性、實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性、響應(yīng)能力以及系統(tǒng)的擴(kuò)展性等要求，使用微服務(wù)架構(gòu)、API 接口、中間件等技術(shù)，基于業(yè)務(wù)特征將模型集中部署或云邊端協(xié)同部署。

（十九）提升模型易用性。根據(jù)業(yè)務(wù)需求，開發(fā)具體的模型應(yīng)用接口、低代碼組件等，基于業(yè)務(wù)需求實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入靈活配置和模型分析結(jié)果展示。

七、持續(xù)提升應(yīng)用成效

（二十）評(píng)估應(yīng)用能力水平。組建專業(yè)團(tuán)隊(duì)開展專項(xiàng)評(píng)估，定期分析改進(jìn)。從模型準(zhǔn)確率、算力利用率、推理時(shí)延、投入成本、安全穩(wěn)定等方面，評(píng)估人工智能在企業(yè)應(yīng)用中的問題。

（二十一）推動(dòng)迭代優(yōu)化升級(jí)。定期分析應(yīng)用人工智能對(duì)企業(yè)運(yùn)營決策水平提高、業(yè)務(wù)處理效率提升、產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量改進(jìn)、經(jīng)營效益改善等方面的影響。結(jié)合企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和人工智能技術(shù)趨勢，制定下一階段應(yīng)用目標(biāo)與實(shí)施方案。強(qiáng)化集約管控，推動(dòng)智能化與綠色化深度融合，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

（二十二）深化技術(shù)融合創(chuàng)新。聯(lián)合高校科研機(jī)構(gòu)攻關(guān)模型在工業(yè)應(yīng)用過程中的實(shí)時(shí)性、端側(cè)部署和可靠性等關(guān)鍵技術(shù)。結(jié)合應(yīng)用成效，推動(dòng)二次創(chuàng)新，將行業(yè)大模型深度嵌入研發(fā)設(shè)計(jì)、中試、生產(chǎn)和運(yùn)營等全流程。強(qiáng)化參數(shù)優(yōu)化與知識(shí)推理能力，孵化智能軟件開發(fā)、智能運(yùn)維等工業(yè)智能軟硬件工具和產(chǎn)品，構(gòu)建以人工智能為驅(qū)動(dòng)的新質(zhì)生產(chǎn)力。

（二十三）鼓勵(lì)優(yōu)秀方案輸出。具備技術(shù)優(yōu)勢的行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)，通過開放平臺(tái)接口、開源通用模型及工具鏈、共享高性能算法模型、研制標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等方式，向產(chǎn)業(yè)鏈上下游輸出整體技術(shù)解決方案，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新。

八、做好人工智能應(yīng)用安全防護(hù)

（二十四）強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全防護(hù)。貫徹落實(shí)《數(shù)據(jù)安全法》《工業(yè)和信息化領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全管理辦法（試行）》等法律政策，根據(jù)行業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)特點(diǎn)，組織開展數(shù)據(jù)分類分級(jí)、全生命周期安全防護(hù)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等工作，為各行業(yè)人工智能應(yīng)用提供數(shù)據(jù)安全保障。面向數(shù)據(jù)標(biāo)注、匯聚、訓(xùn)練、合成等環(huán)節(jié)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)校驗(yàn)、檢測評(píng)估、身份認(rèn)證和權(quán)限管理，提升數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)防范水平。

（二十五）防范應(yīng)用安全風(fēng)險(xiǎn)。面向研發(fā)設(shè)計(jì)、中試驗(yàn)證、生產(chǎn)制造、營銷服務(wù)和運(yùn)營管理等人工智能典型應(yīng)用場景，鼓勵(lì)企業(yè)定期對(duì)工業(yè)大模型幻覺、準(zhǔn)確性、魯棒性等開展安全測試評(píng)估。建立人工智能應(yīng)用輸入輸出雙端過濾安全監(jiān)控能力，加強(qiáng)惡意指令輸入、異常推理輸出等風(fēng)險(xiǎn)防范。強(qiáng)化人工智能應(yīng)用供應(yīng)鏈安全管理，將上下游供應(yīng)商的安全能力納入合作方管理要點(diǎn)，構(gòu)建完善供應(yīng)鏈安全治理能力。

（二十六）提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)水平。推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全貫穿制造業(yè)企業(yè)人工智能規(guī)劃、部署、應(yīng)用等各環(huán)節(jié)，落實(shí)《網(wǎng)絡(luò)安全法》《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全分類分級(jí)管理辦法》，開展自主定級(jí)、信息登記、分級(jí)防護(hù)、符合性評(píng)測、安全整改等工作，健全企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全管理和防護(hù)體系，加強(qiáng)工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全能力，提升人工智能應(yīng)用過程中的風(fēng)險(xiǎn)防范水平。

九、加強(qiáng)組織保障

（二十七）壓實(shí)企業(yè)主體責(zé)任。系統(tǒng)制定企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)管理制度，強(qiáng)化企業(yè)資源保障力度，高效、穩(wěn)妥推動(dòng)人工智能應(yīng)用逐步深入。

（二十八）加強(qiáng)復(fù)合人才培養(yǎng)。加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同，鼓勵(lì)高校和企業(yè)依托國家人工智能產(chǎn)教融合創(chuàng)新平臺(tái)、示范性特色學(xué)院等，支撐人工智能拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)，健全企業(yè)人工智能人才引進(jìn)、評(píng)價(jià)和激勵(lì)機(jī)制，營造良好人才發(fā)展環(huán)境，培養(yǎng)兼具行業(yè)認(rèn)知與技術(shù)實(shí)操能力的復(fù)合型人才。

（二十九）積極參與生態(tài)共建。及時(shí)歸納總結(jié)成功經(jīng)驗(yàn)，積極共享人工智能解決方案，打造行業(yè)應(yīng)用標(biāo)桿，推動(dòng)提升制造業(yè)智能化水平。