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“人工智能+制造”专项行动实施意见总结

核心内容

本文件是为贯彻落实《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推进人工智能与制造业深度融合，打造新质生产力，实现制造业智能化、绿色化、融合化发展而制定的行动计划。该计划涵盖总体要求、创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作、保障措施等九个方面，提出到2027年，我国在人工智能关键核心技术、产业规模、应用场景等方面达到世界领先水平。

主要观点

• 深度融合：人工智能与制造业全要素、全流程、全链条深度融合，成为推动产业升级和全球竞争力的重要手段。
• 双向赋能：通过“智能产业化”与“产业智能化”双轮驱动，构建技术与应用的良性循环。
• 场景牵引：以典型应用场景为突破口，推动人工智能技术落地，提升企业智能化水平。
• 生态构建：强调标准引领、开源开放、人才引育和国际合作，形成可持续、可复制、可推广的产业生态。
• 安全可靠：重视人工智能在制造业应用中的安全保障，包括数据安全、模型安全、网络安全和伦理治理。

关键信息

一、总体目标

• 到2027年，我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给。
• 产业规模和赋能水平稳居世界前列。
• 推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，形成行业特色大模型。
• 推广500个典型应用场景，培育1000家标杆企业。
• 建设全球领先的开源开放生态，提升安全治理能力。

二、创新筑基

• 算力供给：推动智能芯片、服务器、智算云等关键技术发展，提升算力资源供给能力。
• 行业模型：开发适应制造业特点的高性能算法模型，建设行业大模型和小模型协同体系。
• 模数共振：推动数据治理和模型开发一体化，建立企业首席数据官制度，提升数据质量与应用效率。

三、赋智升级

• 重点行业应用：聚焦原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等行业，制定转型路线图和行业全景图。
• 全流程智能化：涵盖研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等环节，提升智能辅助设计、工艺优化、排产调度、预测性维护等能力。
• 重点企业应用：开展智能化成熟度评估，制定应用指南，支持龙头企业和中小企业开展智能化改造。

四、产品突破

• 智能装备：推动工业母机、机器人、汽车、船舶、航空航天等领域的智能升级。
• 智能终端：加快AR/VR、脑机接口、人形机器人等新型终端产业化。
• 智能体新业态：建设智能体应用商店，推广智能体在工业场景中的应用，构建分类分级管理体系。

五、主体培育

• 企业梯度培育：支持生态主导型企业、专精特新中小企业、赋能应用服务商等多层次主体发展。
• 创新载体建设：推动国家制造业创新中心、重点实验室、中试基地等建设，提升技术供给能力。

六、生态壮大

• 标准引领：加强人工智能标准体系建设，推动安全、治理、伦理等标准制定。
• 开源开放：建设高水平开源社区，推动开源项目在工业场景落地。
• 人才引育：加强复合型人才和高技能人才的培养，完善教育培训体系。

七、安全护航

• 安全保障：强化深度合成鉴伪、算法安全防护、数据安全、终端安全等关键技术。
• 安全治理：建立安全风险监测预警机制，制定安全政策标准，提升企业安全防范能力。
• 网络安全：落实网络安全相关法规，加强工业控制系统安全防护。

八、国际合作

• 产业合作：支持企业开展海外合作，推动人工智能产品和解决方案国际化。
• 平台建设：积极参与国际合作机制，举办高端赛事与展会，打造全球影响力平台。

九、保障措施

• 政策支持：建立部门联动、央地协同的工作机制，统筹资金渠道，吸引社会资本。
• 应用示范：开展新技术、新产品、新场景的示范应用，释放国内市场需求潜力。
• 监测分析：建设人工智能产业监测平台，动态评估产业发展态势。

重点行业转型方向

原材料行业

• 钢铁：全流程智能化、大模型与智能体应用。
• 石化化工：数字孪生、工艺优化、安全生产监测。
• 新材料：分子设计、工艺优化、高通量实验。
• 有色金属：数据治理、过程控制、精准识别。
• 建材：智能优化控制、工艺模型构建。

装备制造行业

• 工业母机：柔性化、智能化升级。
• 汽车：智能研发、全链条质量控制。
• 电力装备：数字孪生、健康评估、寿命预测。
• 船舶：设计优化、设备诊断、能效管理。
• 航空航天：仿真平台、智能加工、总装测试。

消费品行业

• 纺织服装：个性化设计、智能分拣、自修复生产。
• 家居：智能排产、产品设计、智能家居产品。
• 食品：智能监控、供应链管理、安全追溯。
• 医药：新药发现、合成路径优化、供应链智能管理。
• 生物制造：高性能生物元件、代谢通路、智能控制。
• 历史经典产业：文化IP转化、工艺流程数字化、沉浸式体验。

电子信息行业

• 电子元器件：全虚拟仿真、快速迭代验证。
• 消费电子：柔性生产、工艺优化、智能质检。
• 产品质量管控：知识图谱、质量缺陷预测、智能追溯。
• 绿色低碳：碳足迹核算、能耗优化、智能调度。

软件和信息技术服务行业

• 软件工具链：全生命周期智能化、低代码平台、智能体开发。
• 传统软件升级：智能化、自优化、自演进能力。
• 数据集建设：多模态数据、合成数据、知识图谱。
• 算力资源：科学规划、合理配置、协同调度。

总结

该文件全面部署了人工智能在制造业中的融合路径，明确了技术支撑、场景应用、产品创新、主体培育、生态建设、安全保障、国际合作等多维度战略，旨在推动制造业智能化、绿色化、融合化发展，打造新质生产力，支撑制造强国、网络强国和数字中国建设。