一文读懂 |“人工智能+制造” 专项行动实施意见

贯彻落实《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》加快推进人工智能技术在制造业的融合应用，打造新质生产力，全方位、深层次、高水平赋能新型工业化。

一、总体要求

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，全面贯彻新发展理念，促进人工智能科技创新与产业创新深度融合，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展，支撑制造强国、网络强国和数字中国建设。

到2027年，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个通用大模型深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景

培育2-3家生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批“懂智能、熟行业”的赋能服务商，选树1000家标杆企业

建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升，为人工智能发展贡献中国方案

二、创新筑基:夯实人工智能赋能底座

1、强化人工智能算力供给

推动智能芯片软硬协同发展；

突破高端训练芯片、端侧推理芯片等关键技术；

建设全国一体化算力网监测调度平台；

开展智算云服务试点，提升智算资源供给能力。

2、开发高水平行业模型

创新模型训练和推理方法；

开发适应制造业特点的高性能算法；

发展“云-边-端”模型体系；

鼓励大小模型协同创新；

发展工业细分场景模型；

打造模型公共服务平台。

3、开展“模数共振”行动

建立企业首席数据官制度；

发布高质量数据集建设指南；

建设高质量行业数据集；

探索建立“数据协同、模型训练、应用开发安全保障”一体化机制。

三、赋智升级:拓展推广高价值应用场景

1、加快重点行业应用赋能

组织高水平专家赋能团深入行业、地方、园区；

建设人工智能应用对接平台，促进供需匹配；

制定“人工智能+制造”行业应用全景图和转型路线图；

加快重点行业标杆解决方案和经验推广应用。

2、加速全流程转型升级

推动大模型技术深度嵌入生产制造核心环节

研发设计：推进智能辅助设计、软件代码辅助编写；

中试验证：推进中试智能化改造，加快虚拟仿真应用

生产制造：发展无人智能巡检等工业质检技术；

营销服务：推广智能客服、数字人、商品三维模型；

运营管理：运用大模型优化供应链管理能力。

3、提升重点企业应用水平

开展制造业企业智能化成熟度评估，实施《制造业企业人工智能应用指南》；

鼓励龙头企业先行探索新模式新应用，支持中小企业开展数字化、智能化改造。

4、推进重点区域推广应用

建设并开放-批“人工智能+制造应用场景；

支持先进制造业集群开展人工智能赋能应用；

打造具备行业特色的创新应用高地；

推动区域制造业智能化转型升级；

5、推动重点领域智能化升级

研发面向基础设施的数据集、大模型、智能体；

深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用；

打造一批面向行业的应用安全解决方案，加快安全大模型、智能体落地应用。

四、产品突破:构建智能新产品新业态

1、推动智能装备迭代

加快工业母机等各类工业装备搭载应用智能体；

加快发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备；

推动人工智能技术融入大飞机、船舶等装备生产全流程；

开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试。

2、加速智能终端升级

支持端侧模型等技术突破，培育各类消费终端；

加快增强/虚拟现实、脑机接口等新型终端产业化进程；

建设人形机器人中试基地和训练场，打造标杆产线。

3、打造智能体新业态

开展工业智能体任务规划、群体协同等技术攻关，推动智能体云化部署；

研制智能体协议和接口，构建分类分级管理体系，加快传统软件产品和服务升级。

五、主体培育:打造人工智能发展和赋能应用主力军

1、梯次培育企业

支持龙头企业加大创新投入，集聚资源打造具有全球影响力的生态主导型企业；

实施中小企业人工智能创业支持计划，梯次培育一批优质企业；

挖掘专精特新“小巨人”企业、高新技术企业制造业单项冠军企业、独角兽企业和瞪羚企业。

2、打造创新载体

建设国家制造业创新中心，凝聚产学研优势提升关键共性技术供给能力；

建设国家人工智能应用中试基地，形成一批可推广的行业解决方案；

布局一批重点实验室，加强类脑智能、世界模型等前沿技术探索。

3、发展赋能应用服务商

健全数智化转型服务体系，打造定制化行业赋能解决方案；

鼓励企业集聚工具、技术、平台，打造生态伙伴型服务商；

支持运营商和央国企提升服务能力，承接行业赋能应用服务；

指导相关行业组织定期发布优质服务商目录。

六、生态壮大:加强资源配置优化产业生态

1、强化标准引领

强化跨行业、跨领域协同，加强标准技术组织建设；

分级分类推动基础标准、通用标准、赋能应用标准研制；

深入开展“人工智能标准行”活动，强化标准宣贯应用，鼓励企业参与国际标准化工作。

2、推动开源开放

建设高水平开源社区，部署实施一批开源项目，构筑开放生态；

引导云服务厂商、赋能应用服务商与开源社区对接，推动开源项目落地；

举办开发者大安、“校源行”等活动，传播开源理念，繁荣开源文化。

3、加强人才引育

开展人才需求预测，支持高校院所调整优化相关专业；

建好用好国家人工智能产教融合创新平台，培养既懂人工智能又懂制造业应用的复合型人才；

依托国家相关人才工程和项目，培养科技领军人才、创新团队，积极引进海外高端人才。

七、安全护航:筑牢应用赋能安全保障

1、提升安全保障能力

攻关深度合成鉴伪等技术，强化人工智能安全保护能力；

构建安全风险库、语料库等资源，建设工业安全大模型；

加强人工智能透明度、可解澈性，降低幻觉风险；

落实科技伦理管理服务办法，提升伦理风险防范能力。

2、健全安全治理机制

制定分类分级、评估评测、应急处置等安全政策标准，探索柔性治理机制；

建立安全风险监测预警技术能力，强化风险监测、研判和防范；

统筹产业链各环节力量，加强信息共☆垃郎、风险通报、协同处置。

八、国际合作:塑造国际合作竞争新优势

1、支持产业合作

鼓励企业针对不同国家和地区定制产品和赋能应用解决方案；

引导企业开展技术验证与合规认证，服务产业有序出海发展；

鼓励外商投资企业开展生成式人工智能技术开发及产品生产。

2、打造国际合作平台

★积极参加金砖、上合、中国一东盟、G20、亚太经济合作组织等合作机制下的人工智能议题讨论；

★支持依规办好世界人工智能大会、人形机器人大赛等具有全球影响力的高端赛、展、会；

★高质量建设中国一金砖国家人工智能发展与合作中心，推动全球产业协同发展。

九、保障措施:强化全方位政策支持保障

建立部门合作、央地联动、产业协同机制，引导企业错位发展，防范产业“内卷式”竞争；

统筹现有资金渠道，发挥国家人工智能产业投资基金引领作用，吸引社会资本有序投入；

开展大规模应用示范行动，推进新技术、新产品的推广应用和选代升级，释放内需潜力；

开展产业规模测算，建立应用监测评价体系，动态监测全球产业发展态势。