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上海市加快推动“AI+制造”发展实施方案总结

主要目标

实现人工智能与制造业深度融合，通过三年时间提升本市制造业智能化水平。目标包括对3000家企业实现智能化应用，打造10个行业标杆模型、100个标杆智能产品、100个示范应用场景和10个示范工厂；培育5家综合集成服务商和专业服务商，形成智能化发展生态。

重点行动领域

一、技术攻关基础和前沿

• 提升工业模型基础能力：开展多模态算法创新，增强物理仿真、视觉处理和智能决策能力；梳理工业标准操作流程，推动智能体应用。
• 突破工业智能前沿技术：发展工业元宇宙，实现空间全要素数字化映射；探索“云-边-端”模型体系，开发小型化边缘设备；攻关工业工具互通协议。
• 发展工业数据治理和合成技术：创建数据工具链，构建标准化库；试点数据合成，支撑模型训练。

二、建设关键要素平台

• 打造工业智算云平台：升级智算云服务，提供多种部署方案，支持模型即服务(MaaS)能力。
• 打造工业语料公共服务平台：共建高质量语料库和数据空间，促进语料共享和数据治理。
• 打造融合创新基地：建设平台，攻关共性技术，提供实训和标准制定服务。

三、推动重点行业应用

• 赋能重点行业：聚焦集成电路、汽车、高端装备等行业，开发行业模型和专用小模型。
• 打造共性示范场景：梳理场景图谱，推动研发设计、生产制造、供应链管理等方面应用。
• 探索前沿制造模式：支持软件定义工厂、完全按需制造等模式。

四、打造“AI+”智能产品

• AI+工业软件工具：发展自动调优功能，支持低代码开发。
• AI+工业产品与装备：集成AI技术进行智能升级，提升感知和控制能力。
• AI+消费终端：开发端侧模型，推动智能终端迭代。

五、营造发展生态

• 培育专业服务商：建立认定标准，支持服务商提供集成服务。
• 推动平台智能化升级：融合AI技术，增强垂直行业应用。
• 加快机器人应用：部署工业机器人，提升生产安全和效率。
• 加强场景引导：编制建设指南，标准场景配置。
• 培养专业人才：实施人才计划，支持教育融合。
• 促进产融对接：提供金融支持，完善增信机制。
• 完善标准和安全体系：制定标准，保障工业安全。