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　　工业和信息化部 中央网信办 国家发展改革委 教育部 商务部 国务院国资委 市场监管总局 国家数据局

　　各省ღღ、自治区ღღ、直辖市及计划单列市ღღ、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门ღღ、党委网信办ღღ、发展改革主管部门ღღ、教育厅（教委）ღღ、商务主管部门ღღ、国资主管部门ღღ、市场监管局（厅ღღ、委）ღღ、数据管理部门 ღღ，各有关单位ღღ：

　　人工智能加速与实体经济深度融合ღღ，深刻改变制造业生产模式和经济形态ღღ，成为驱动产业升级ღღ、重塑全球格局的关键变量ღღ。为贯彻落实《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》ღღ，加快推进人工智能技术在制造业融合应用ღღ，打造新质生产力ღღ，全方位ღღ、深层次ღღ、高水平赋能新型工业化ღღ，制定本实施意见ღღ。

　　以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导ღღ，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神ღღ，完整准确全面贯彻新发展理念ღღ，加快构建新发展格局ღღ，统筹发展和安全ღღ，坚持创新驱动夜间做运动视频声音ღღ、场景牵引ღღ、市场主导ღღ、安全可信ღღ、开放共享ღღ、普惠融通ღღ，一端抓技术供给ღღ，推动“智能产业化”ღღ，一端抓赋能应用ღღ，加快“产业智能化”ღღ，整体壮大产业生态ღღ，促进人工智能科技创新与产业创新深度融合ღღ、人工智能技术与制造业应用“双向赋能”ღღ，加快制造业智能化ღღ、绿色化ღღ、融合化发展ღღ，有力支撑制造强国ღღ、网络强国和数字中国建设ღღ。

　　到2027年ღღ，我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给ღღ，产业规模和赋能水平稳居世界前列ღღ。推动3-5个通用大模型在制造业深度应用ღღ，形成特色化ღღ、全覆盖的行业大模型ღღ，推出1000个高水平工业智能体ღღ，打造100个工业领域高质量数据集ღღ，推广500个典型应用场景ღღ。培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业ღღ，打造一批“懂智能ღღ、熟行业”的赋能应用服务商ღღ，选树1000家标杆企业ღღ。建成全球领先的开源开放生态ღღ，安全治理能力全面提升ღღ，为人工智能发展贡献中国方案ღღ。

　　（一）强化人工智能算力供给ღღ。推动智能芯片软硬协同发展ღღ，支持突破高端训练芯片ღღ、端侧推理芯片ღღ、人工智能服务器ღღ、高速互联ღღ、智算云操作系统等关键技术ღღ。有序推进高水平智算设施布局ღღ，加快建设全国一体化算力网监测调度平台ღღ，促进算力资源高效利用ღღ。开展智算云服务试点ღღ，推动大模型一体机ღღ、边缘计算服务器ღღ、工业云算力部署ღღ，提升智算资源供给能力ღღ。

　　（二）开发高水平行业模型ღღ。支持模型训练和推理方法创新ღღ，开发适应制造业实时性ღღ、可靠性ღღ、安全性特点的高性能算法模型ღღ。培育重点行业大模型ღღ，发展“云-边-端”模型体系ღღ，持续提升泛化能力ღღ。打造面向工业细分场景小模型ღღ，鼓励大小模型协同创新ღღ。推动模型轻量化部署ღღ，加快在工业场景落地应用ღღ。打造模型公共服务平台ღღ，提供高水平模型及配套工具服务ღღ。支持建设大模型评测基准体系ღღ，打造权威榜单ღღ，定期发布评测结果ღღ，牵引技术迭代升级ღღ。

　　（三）开展“模数共振”行动ღღ。推动建立企业首席数据官制度ღღ，持续推进数据管理能力成熟度国家标准贯标ღღ，夯实企业数据治理基础ღღ。梳理适配行业模型需求的数据资源清单ღღ，发布制造业高质量数据集建设指南ღღ，用好制造业数字化转型促进中心等载体ღღ，推动将基础数据转化为高质量行业数据集ღღ，实现“以模引数”ღღ。指导企业加强数据工程能力建设ღღ，促进企业数据开发与模型建设深度融合ღღ，探索建立“数据协同ღღ、模型训练ღღ、应用开发ღღ、安全保障”一体化机制ღღ，实现“用数赋模”ღღ。

　　（四）加快重点行业应用赋能ღღ。深入开展人工智能赋能新型工业化“深度行”活动ღღ，组织高水平专家ღღ、企业ღღ、研究机构等赋能服务团深入行业ღღ、地方ღღ、园区ღღ。建设人工智能应用对接平台ღღ，促进供需精准匹配ღღ。参考《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》（见附件1）ღღ，分类制定“人工智能+制造”行业应用全景图和转型路线图ღღ，加快赋能原材料ღღ、装备制造ღღ、消费品ღღ、电子信息ღღ、软件和信息技术服务等制造业相关重点行业ღღ，加快标杆解决方案和经验推广应用ღღ。

　　（五）加速全流程转型升级ღღ。系统梳理重点环节应用场景ღღ，深化智能工厂梯度培育ღღ，推动大模型技术深度嵌入生产制造核心环节ღღ，改造研发设计（含工业设计）ღღ、中试验证ღღ、生产制造ღღ、营销服务ღღ、运营管理等全流程ღღ，提升辅助设计ღღ、仿真模型构建ღღ、排产调度ღღ、设备预测性维护等能力ღღ。

　　——研发设计环节ღღ。重点推进智能辅助设计ღღ、软件代码辅助编写ღღ、药物研发等ღღ，打造个性化ღღ、低成本ღღ、高效能的新型研发设计模式ღღ。加强工业研发数据集建设和开源共享ღღ，探索建立人工智能预测结果评估体系ღღ，提升工程技术创新能力ღღ，疏通人工智能科学发现的“堰塞湖”ღღ。

　　——中试验证环节ღღ。大力推进中试智能化改造ღღ，加快虚拟仿真ღღ、多模态融合等技术在中试环节的应用ღღ，通过全面感知ღღ、实时分析ღღ、科学决策和精准执行ღღ，优化工艺流程ღღ、提高中试效率ღღ、降低试验成本ღღ。

　　——生产制造环节ღღ。深化人工智能技术在工业核心流程控制ღღ、工艺优化ღღ、排产调度等环节应用ღღ，促进生产过程分析ღღ、决策ღღ、执行智能化ღღ。推广机器视觉ღღ、无人智能巡检等工业质检技术ღღ，强化产线实时监测和预测性维护ღღ，提升设备故障识别准确性ღღ，实现安全生产风险预警与事件告警ღღ。

　　——营销服务环节ღღ。推广智能客服ღღ、数字人ღღ、商品三维模型ღღ，重点突破个性化推荐ღღ、定制化售后ღღ、服务化延伸等ღღ，发展基于人工智能技术的答疑ღღ、培训等功能ღღ，改善售前ღღ、售中ღღ、售后服务体验ღღ，提升服务价值ღღ。

　　——运营管理环节ღღ。发挥大模型推理预测能力ღღ，加速订单处理ღღ、销量预测ღღ、库存预警等环节智能升级ღღ，优化供应链管理ღღ。运用大模型分析和生成能力ღღ，提升企业对战略ღღ、人力资源ღღ、财务ღღ、风险等管理能力ღღ。

　　（六）提升重点企业应用水平ღღ。开展制造业企业智能化成熟度评估ღღ，实施《制造业企业人工智能应用指南》（见附件2）ღღ，为企业智能化转型升级提供实施路径和方法指引ღღ。鼓励龙头企业ღღ、央国企等先行先试ღღ，提供规模化应用场景ღღ，研发应用工业智能体ღღ，先行探索人工智能赋能制造业新模式ღღ。深入实施中小企业数字化赋能专项行动ღღ，支持中小企业开展数字化ღღ、智能化改造ღღ，加快中小企业人工智能应用复制推广ღღ。

　　（七）推进重点区域推广应用ღღ。建设并开放一批“人工智能+制造”应用场景ღღ，打造具备行业特色的创新高地ღღ。依托国家自主创新示范区ღღ、国家高新区ღღ、国家级经开区资源集聚ღღ、人才密集等优势ღღ，加快人工智能新产品新服务新业态规模化落地ღღ。支持先进制造业集群ღღ、数字产业集群等开展人工智能赋能应用ღღ，推动区域制造业智能化转型升级ღღ。

　　（八）推动重点领域智能化升级ღღ。加强人工智能与信息通信网络协同ღღ，推动人工智能与工业互联网平台融合赋能ღღ，研发面向工业互联网等基础设施的数据集ღღ、大模型ღღ、智能体ღღ，推进人工智能技术在基础设施规划ღღ、建设ღღ、运营ღღ、维护等环节深入应用ღღ。深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用ღღ，针对能源和碳排放管理ღღ、资源循环利用等场景需求ღღ，研发推广智能化绿色化协同解决方案ღღ。打造一批面向行业的应用安全解决方案ღღ，加快安全大模型ღღ、智能体等落地应用ღღ，构建安全运行体系ღღ，提升工业领域安全水平ღღ。

　　（九）推动智能装备迭代ღღ。加快工业母机ღღ、工业机器人等各类工业装备搭载应用智能体ღღ，研制新一代人工智能数控系统夜间做运动视频声音ღღ，提升自主决策ღღ、分析和执行等能力ღღ。加快发展手术机器人ღღ、智能诊断系统等ღღ，加速智能医疗装备产品创新和临床应用推广ღღ。推动人工智能技术融入大飞机ღღ、船舶等重大技术装备研发ღღ、制造ღღ、运行ღღ，发展无人机等智能低空装备ღღ。开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估ღღ，有序推进产品准入和上路通行试点ღღ。

　　（十）加速智能终端升级ღღ。支持端侧模型ღღ、开发应用工具链等技术突破ღღ，培育智能手机ღღ、电脑ღღ、平板ღღ、智能家居等人工智能终端ღღ。聚焦工业巡检ღღ、远程医疗等重点场景ღღ，加快增强现实/虚拟现实（AR/VR）可穿戴设备ღღ、脑机接口等新型终端的产业化ღღ、商业化进程ღღ。推动具身智能产品创新ღღ，建设人形机器人中试基地和训练场ღღ，打造人形机器人标杆产线ღღ，在典型制造场景率先应用ღღ。

　　（十一）打造智能体新业态ღღ。开展工业智能体任务规划ღღ、群体协同等技术攻关ღღ，强化工业机理与智能体决策模型融合ღღ、智能体与工业系统间交互适配ღღ，推动智能体云化部署ღღ。研制开放协同的智能体协议和接口ღღ，提升智能体互联互通互操作效率ღღ。支持智能体应用商店建设运营ღღ，选树一批工业智能体应用典型案例ღღ，发布企业级应用实践指南ღღ，加速智能体规模化ღღ、商业化进程ღღ。构建智能体分类分级管理体系凯发K8国际官网ღღ，研究智能体互联网体系架构ღღ，探索智能体注册发现ღღ、身份认证ღღ、接入管理机制ღღ，引导新业态健康发展ღღ。加快传统软件产品和服务升级ღღ，推动人工智能与工业软件深度融合ღღ，提升设计生产效率ღღ。

　　（十二）梯次培育企业ღღ。支持企业加大创新投入ღღ，积极承担国家重大任务ღღ，集聚资源打造具有全球影响力的生态主导型企业ღღ。发展人工智能企业孵化器ღღ，实施中小企业创业支持计划ღღ，梯次培育更多人工智能专精特新“小巨人”企业ღღ、高新技术企业ღღ、制造业单项冠军企业ღღ、独角兽企业和瞪羚企业ღღ。鼓励有关地方给予企业“算力券”“模型券”等支持ღღ，强化赋能中小企业公共服务ღღ，降低企业开发应用成本ღღ。

　　（十三）打造创新载体ღღ。建设人工智能领域国家制造业创新中心ღღ，提升关键共性技术供给能力ღღ。布局一批人工智能领域重点实验室ღღ，加强对类脑智能ღღ、世界模型等前沿技术探索ღღ。高质量建设制造领域重点行业国家人工智能应用中试基地ღღ，汇聚产业创新资源凯发K8国际官网ღღ，加快形成一批可复制ღღ、可推广的行业解决方案ღღ。

　　（十四）发展赋能应用服务商ღღ。健全制造业数智化转型服务体系ღღ，建设一批人工智能赋能应用加速器ღღ，培育优质赋能应用服务商ღღ，打造标准化和定制化结合的赋能解决方案ღღ，提供行业模型调优ღღ、数据治理ღღ、安全保障等服务ღღ。鼓励工业企业ღღ、人工智能企业ღღ、工业互联网企业集聚工具ღღ、技术ღღ、平台等资源ღღ，打造生态伙伴型服务商ღღ。支持电信运营商和央国企数智科技公司提升服务能力ღღ，承接行业赋能应用服务ღღ。指导相关行业组织ღღ，定期发布优质服务商目录等ღღ。

　　（十五）强化标准引领ღღ。发挥工业和信息化部人工智能标委会ღღ、全国数据标准化委员会ღღ、全国信标委人工智能分委会ღღ、全国集成电路标委会人工智能芯片工作组ღღ、全国网安标委新技术安全标准特别工作组作用ღღ，加强标准技术组织建设ღღ。强化跨行业跨领域协同ღღ，分级分类推动安全ღღ、治理ღღ、伦理等基础标准ღღ，软硬协同等通用标准ღღ、赋能应用标准以及计量技术规范研制ღღ。深入开展“人工智能标准行”活动ღღ，强化标准宣贯应用ღღ。鼓励企业参与国际标准化工作ღღ。

　　（十六）推动开源开放ღღ。建设高水平人工智能开源社区ღღ，部署实施一批模型ღღ、数据集ღღ、智能体等优质开源项目ღღ，构筑具有全球影响力的人工智能开放生态ღღ。研发推广适配人工智能项目特性的开源许可协议ღღ，构建新型人工智能开源规则秩序ღღ。引导云服务厂商ღღ、赋能应用服务商与开源社区积极对接ღღ，推动开源项目在工业领域落地应用ღღ。举办开发者大会ღღ、“校源行”等活动ღღ，传播开源理念ღღ，繁荣开源文化ღღ，形成共建共享良好氛围ღღ。

　　（十七）加强人才引育ღღ。开展人工智能产业人才需求预测ღღ，发布人才需求预测报告ღღ，支持高校院所提前布局ღღ、调整优化相关学科专业ღღ。建好用好北京中关村学院ღღ、上海创智学院ღღ、深圳河套学院ღღ、国家人工智能产教融合创新平台ღღ、国家卓越工程师学院ღღ、国家卓越工程师实践基地等ღღ，设置专业课程ღღ，培养既懂人工智能又懂制造业应用的复合型人才ღღ，完善人工智能认知教育培训ღღ，提升全员人工智能素养与技能ღღ。加强人工智能领域高技能人才培养ღღ，依托国家相关人才工程和项目ღღ，培养科技领军人才ღღ、创新团队ღღ，超常规构建领军人才培养新模式ღღ，积极引进海外高端人才ღღ。

　　（十八）提升安全保障能力ღღ。攻关深度合成鉴伪ღღ、工业模型算法安全防护ღღ、训练数据保护ღღ、对抗样本检测ღღ、智能终端安全测评等关键技术ღღ，加强数据安全管理ღღ，强化人工智能安全保护能力ღღ。构建安全风险库ღღ、语料库等资源ღღ，建设工业安全大模型ღღ。通过知识库优化ღღ、训练语料纠错ღღ、生成合成内容标识等ღღ，增强人工智能透明度ღღ、可解释性ღღ，降低幻觉风险ღღ。落实人工智能科技伦理管理服务办法凯发K8国际官网ღღ，加强行业自律ღღ，提升企业人工智能伦理风险防范能力ღღ。

　　（十九）建立安全治理机制ღღ。研究制定工业和信息化领域人工智能分类分级ღღ、评估评测ღღ、应急处置等安全政策标准ღღ，支持地方主管部门探索柔性治理机制ღღ。建立人工智能安全风险监测预警技术能力ღღ，强化风险监测ღღ、研判和防范ღღ。制定工业和信息化领域人工智能安全风险信息报送与共享工作指引ღღ，统筹产业链各环节力量ღღ，加强信息共享ღღ、风险通报ღღ、协同处置ღღ。

　　（二十）支持产业合作ღღ。鼓励企业针对不同国家和地区特点ღღ，定制人工智能产品和赋能应用解决方案ღღ。开展人工智能赋能新型工业化深度行“海外版”ღღ，支持行业组织ღღ、专业机构为企业提供出海配套服务ღღ，引导企业高效开展各类技术验证和合规认证ღღ，更好服务产业有序出海发展ღღ。引导外资投向人工智能领域ღღ，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等ღღ。

　　（二十一）打造国际合作平台ღღ。积极参加金砖ღღ、上合ღღ、中国—东盟ღღ、二十国集团ღღ、亚太经济合作组织等合作机制下的人工智能议题讨论ღღ。支持依规办好世界人工智能大会ღღ、人形机器人运动会等具有全球影响力的高端赛ღღ、展ღღ、会ღღ，积极宣传我国人工智能标杆案例ღღ。高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心ღღ，提升务实合作水平ღღ，推动全球产业协同发展ღღ。

　　建立部门合作ღღ、央地联动ღღ、产业协同的工作推进机制ღღ，鼓励地方因地制宜制定政策措施ღღ，引导企业错位发展ღღ，防范产业“内卷式”竞争ღღ。统筹现有资金渠道ღღ，布局支持“人工智能+制造”有关技术研发和赋能应用任务ღღ。发挥国家人工智能产业投资基金作用ღღ，丰富优质项目储备ღღ，吸引带动更多社会资本有序加大投资ღღ。开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动ღღ，用好首台（套）ღღ、首批次ღღ、首版次应用政策ღღ，推进新技术ღღ、新产品的推广应用和迭代升级ღღ，释放国内市场需求潜力ღღ。开展人工智能产业规模测算ღღ，建立应用监测评价指标体系ღღ，完善人工智能产业监测分析平台ღღ，动态监测全球产业发展态势ღღ。

　　制造业是国民经济的主体ღღ，是立国之本ღღ、兴国之器ღღ、强国之基ღღ。人工智能与制造业的深度融合ღღ，是发展新质生产力ღღ、构建现代化产业体系的重要路径ღღ。为发挥制造业体量大ღღ、门类全ღღ、场景丰富的优势ღღ，结合各行业领域特点ღღ、技术成熟度ღღ、数字化水平等基础条件凯发K8国际官网ღღ，分类施策推进制造业领域人工智能应用ღღ，加快制造业智能化ღღ、绿色化ღღ、融合化发展ღღ，制定本指引ღღ。

　　（一）提升钢铁行业全流程智能化水平ღღ。构建钢铁行业数据集ღღ、知识库公共产品ღღ，打造人工智能工程化应用平台ღღ，提供智能化解决方案ღღ。研发覆盖钢铁生产全流程的系列动态模型ღღ，基于钢铁机理知识和生产实践经验ღღ，研发视觉ღღ、预测ღღ、决策等钢铁行业大模型ღღ、智能体ღღ，实现关键设备运行工况的实时感知ღღ、工艺参数的自适应优化ღღ、产品性能预报ღღ、质量缺陷溯源ღღ、调度任务的全局优化和实时智能调整等ღღ。推动人工智能赋能钢铁行业全流程ღღ，提高生产效率ღღ、产品质量ღღ、资源效能ღღ、安全和服务水平ღღ。

　　（二）推动石化化工行业提质增效ღღ。综合利用大模型ღღ、数字孪生技术突破油气勘探开发ღღ、化工新材料研发范式ღღ。深度融合油气生产作业ღღ、管网储运ღღ、化工工艺等工艺机理ღღ、专家经验ღღ、生产运行数据等ღღ，打造石化化工行业大模型ღღ，推动大小模型融合应用ღღ，实现油田作业区及化工安全生产监测预警ღღ、设备预测性维护ღღ、工艺流程自适应优化ღღ、产品质量预测等ღღ。构建行业高质量数据集ღღ、数据资源节点等数据基础设施ღღ，支撑行业大模型ღღ、智能体训练与开发ღღ，提升复杂场景人工智能应用水平ღღ。

　　（三）加快人工智能与新材料研发深度融合ღღ。建设新材料大数据中心ღღ，构建高精度ღღ、长序列ღღ、多模态的材料行业数据集ღღ，提升行业数据格式标准化水平ღღ。发展面向合金ღღ、陶瓷ღღ、高分子ღღ、能源材料的跨尺度计算框架ღღ，构建新材料分子设计ღღ、合成制备ღღ、工艺优化等行业大模型ღღ，提升材料“成分-结构-性能”反向设计能力ღღ。建设大模型预测结果评估体系ღღ，增强模型预测准确性ღღ。提升材料科学研究人机协作能力ღღ，提升新材料高通量自动化实验和制备能力ღღ。

　　（四）促进人工智能赋能有色金属行业ღღ。研发数据自动化治理ღღ、标注技术与工具ღღ，打造矿山与装备运行类ღღ、选矿工艺优化类ღღ、冶炼过程控制类等行业高质量数据集ღღ，构建数据基础支撑体系ღღ。建设融合“物理机理-工艺数据-环境变量”的有色金属行业大模型ღღ、场景模型与智能体ღღ，推动大小模型协同应用ღღ，满足可靠性ღღ、动态适应性等使用需求ღღ，实现新材料及新工艺研发模式创新ღღ、采选冶过程精准控制与关键参数实时优化ღღ、可回收资源精准分类识别等ღღ。

　　（五）推动人工智能赋能建材行业创新应用ღღ。优先面向水泥ღღ、平板玻璃等行业ღღ，部署一批针对行业典型单元操作需求的场景模型ღღ，训练建设建材行业大模型ღღ，推动在矿山开采ღღ、原料配比优化ღღ、窑炉煅烧控制ღღ、水泥熟料强度预测等场景的深度应用ღღ，提升生产过程的智能优化控制水平ღღ。推动研发“数据驱动+机理模型”的智能算法体系ღღ，建设先进陶瓷ღღ、人工晶体等先进无机非金属材料数据集ღღ，推动新产品开发ღღ、生产工艺优化ღღ。

　　（一）推动工业母机柔性化智能化跃升ღღ。利用人工智能技术深度融入数控系统ღღ，赋能“实时感知-自主学习-智能决策-闭环执行”全流程ღღ，提升工业母机自适应作业与执行能力ღღ。构建基于大模型的智能诊断系统ღღ，精准感知ღღ、准确判断设备状态ღღ，实现远程监控与预测性维护ღღ。依托模块化生产单元与智能决策服务ღღ，通过低代码组态式任务编排与自主资源调度ღღ，实现制造系统自主响应订单变更ღღ、实时重构产线与敏捷生产ღღ。

　　（二）加速汽车行业全链条智能化升级ღღ。打造汽车大模型ღღ，自动生成车身造型ღღ、内饰布局等方案ღღ，实时仿真动态优化结构强度ღღ、风阻系数等参数ღღ，推动智能研发新范式ღღ。加快人工智能技术在硬件配置ღღ、参数调优等环节应用ღღ，开发模块化工艺岛ღღ，打造柔性可重构产线ღღ。建立人工智能驱动的全流程质量控制与预测性维护ღღ，推进整车性能在线检测与全生命周期质量追溯ღღ。

　　（三）推进电力装备全生命周期智能化ღღ。基于人工智能技术ღღ，智能优化发电机等核心部件结构参数ღღ，推进大型发电装备数字孪生设计和试验仿真ღღ。利用人工智能算法加强电力装备可制造性分析ღღ，智能评估部件加工难度和装配兼容性ღღ。构建人工智能驱动的健康评估与寿命预测平台ღღ，开展状态检修ღღ，提升发电ღღ、输电设备智能监控与调度优化水平ღღ。

　　（四）推动人工智能技术在船舶行业应用落地ღღ。构建船舶行业大模型ღღ，探索研发设计新模式ღღ，面向大型船舶ღღ、海洋装备少人化ღღ、智能化生产需求ღღ，推进“下料-焊接-喷涂-物流”等关键工序智能化升级ღღ，推动人工智能在海洋装备制造ღღ、智慧港口等领域应用场景建设ღღ。基于数据治理ღღ、机器学习等人工智能技术ღღ，建立船舶设备系统运行性能模型ღღ，实现船舶航行能效优化及设备故障诊断等功能ღღ。

　　（五）打造航空航天智能化制造体系ღღ。开发基于人工智能算法的仿真平台ღღ，结合气动数据与流体力学仿真模型ღღ，自动迭代机身线型ღღ、机翼剖面等方案夜间做运动视频声音ღღ，实现极端工况验证ღღ，缩短测试周期ღღ。打造工业决策系统ღღ，在设计ღღ、制造ღღ、运维ღღ、管理等环节开展智能体应用ღღ。构建大型复杂材料构件智能加工与装配ღღ、特种材料增材制造与智能检测ღღ、航天器总装集成与测试智能化等人工智能解决方案ღღ，全面提升行业智能化水平ღღ。

　　（一）提升纺织服装领域个性化设计与高效生产能力ღღ。打造面向服饰行业的智能化产品规划平台ღღ，深度挖掘海量消费数据ღღ，利用数据分析决策大模型ღღ，实现服饰产品热点快速识别与响应方案设计ღღ。通过集成物理引擎与3D生成大模型ღღ，打造个性化设计与虚拟试衣系统ღღ，提升消费者购物体验ღღ。推动部署自适应生产系统ღღ，实现微米级纱线张力监测与疵点自修复ღღ，提升产品良品率ღღ。研发基于多光谱智能识别的废旧纺织品智能分拣技术及装备ღღ，提高再生资源利用率ღღ。

　　（二）强化家居领域智能化运营和智能产品供给能力ღღ。建立数据驱动的产品设计智能体ღღ，优化产品结构功能ღღ、提升智能操控能力ღღ、加快新品上市节奏ღღ。融合工业排产大模型与工业互联网技术ღღ，连接生产设备ღღ、订单ღღ、物料等多源数据ღღ，实现多产线协同排产与仓储调度ღღ，增强制造柔性与响应速度ღღ。开发具备人机交互ღღ、智能感知ღღ、智能互联等功能的智能家居产品ღღ，构建多样化场景ღღ，建设主动服务型家电提醒系统ღღ，提供节能方案与预测性维护ღღ，提升设备运行可靠性与用户满意度ღღ。

　　（三）构建食品加工领域安全高效智慧化管理体系ღღ。鼓励应用人工智能技术ღღ，丰富食品工业人工智能大模型产品供给ღღ。组织食品企业ღღ、专业化服务商提供食品生产智能监控溯源ღღ、食品园区“5G+工业互联网”ღღ、原料生产供应智慧管理等智能化解决方案ღღ。加快多模态安全生产监控大模型研发部署ღღ，提升食品生产现场违规操作与危险行为实时识别能力ღღ。提升供应链风险预测与应急响应能力ღღ，实时感知供应链中断风险ღღ，保障食品供应稳定性ღღ。

　　（四）提升医药智能研发与供应管理水平ღღ。建设人工智能驱动的新药发现与虚拟筛选平台ღღ，通过多模态药效预测大模型ღღ，加速靶点识别与候选药物发现ღღ，降低药物研发周期与成本ღღ。融合量子化学模拟与人工智能技术ღღ，精准设计药物分子结构ღღ，提升药效与安全性ღღ。加快人工智能在药物合成路径规划ღღ、原料组合优化等环节落地应用ღღ，构建自动化ღღ、高通量ღღ、低成本的智能药物合成体系ღღ。建设医药供应链智能管理平台ღღ，实时追踪药品需求变化夜间做运动视频声音ღღ，动态优化库存与配送路径ღღ，避免药品短缺与浪费ღღ。

　　（五）推进生物制造领域全链条创新发展ღღ。利用人工智能技术ღღ，挖掘和生成高性能生物元件ღღ、高效合成代谢通路以及高活性酶蛋白结构ღღ，丰富基础数据库ღღ。打造智能化菌种构建平台ღღ，精准模拟细胞工厂运行机制ღღ，创建高转化率工业菌种ღღ。建立工艺参数与产物得率的预测模型ღღ，缩短工艺开发周期ღღ，提高中试验证成功率ღღ。借助人工智能等技术ღღ，优化迭代生物反应过程中的温度ღღ、酸碱度ღღ、含氧量等核心参数ღღ，实现反应过程智能控制ღღ，加快产业化进程ღღ。

　　（六）推动历史经典产业焕新升级ღღ。加快构建历史经典产业大脑ღღ，构建融合丝绸纹样ღღ、瓷器釉料配方ღღ、茶叶炒制工艺等核心技艺的产业数据底座ღღ，实现市场需求感知与产品创新精准对接ღღ。依托人工智能ღღ、工业互联网等技术ღღ，推动定制化ღღ、协同化设计创新ღღ，驱动文化IP向时尚消费品转化ღღ。运用机器视觉等技术构建全流程质控体系ღღ，通过三维建模与数字孪生技术再现经典产业生产场景与工艺流程ღღ，打造集技艺展示ღღ、互动体验ღღ、定制生产于一体的沉浸式文化空间ღღ，提升消费者购物体验ღღ。

　　（一）提升电子元器件设计智能化水平ღღ。以生成式人工智能与数字孪生技术实现电子元器件全虚拟仿真调试ღღ，构建跨域协同研发平台ღღ。通过集成先进计算引擎与多模态大模型ღღ，打通电子设计自动化ღღ、产品生命周期管理系统的数据孤岛ღღ，支持复杂芯片架构ღღ、新型显示器件的快速迭代验证ღღ。重点突破电子元器件高精度仿真预测技术ღღ，缩短研发周期ღღ，降低物理试错成本ღღ。

　　（二）推动消费电子ღღ、新型显示等行业柔性智造ღღ。以工业大模型与边缘智能技术实现产线动态重构ღღ，构建自适应的电子信息行业柔性生产系统ღღ。部署人工智能驱动的工艺参数优化模型ღღ，结合机器视觉与多尺度物性表征ღღ，实现电子元器件贴片ღღ、组装ღღ、测试等关键工序的毫秒级调优ღღ。开发模块化ღღ、智能化的电子信息制造装备及低时延网络ღღ，支持消费电子ღღ、新型显示行业多品种小批量生产ღღ，大幅压缩换线时间ღღ，提升设备综合效率ღღ。

　　（三）强化电子信息元件与产品质量管控能力ღღ。加快构建电子信息行业知识图谱ღღ，实现质量根因智能分析ღღ，构建全流程质量管控平台ღღ。开发覆盖印刷电路板设计ღღ、芯片封装等环节的在线质检系统ღღ，融合机器视觉ღღ、无损检测及多光谱识别技术ღღ，提升电子元器件检测效率和精度ღღ。建立电子信息产品质量缺陷知识库与预测模型ღღ，有效降低不良品率ღღ，提升质量追溯响应速度ღღ，推动事后补救向主动预防转型ღღ。

　　（四）创新电子信息行业绿色低碳发展智能方案ღღ。融合人工智能与区块链技术ღღ，实现电子信息产品碳足迹的全生命周期精准核算与可信数据共享ღღ。开发光伏ღღ、锂电池行业碳管理大模型ღღ，融合工业互联网标识解析与能耗预测算法ღღ，动态优化设备参数与能源调度ღღ。部署智能功率预测与场站运营系统ღღ，推动能源电子行业单位产值能耗显著下降ღღ，提升碳排放数据可信度ღღ，支撑全球价值链高端化延伸ღღ。

　　（一）打造软件全生命周期智能工具链产品体系ღღ。聚焦多模态大模型ღღ、行为分析ღღ、时序预测等ღღ，构建覆盖软件需求设计ღღ、开发ღღ、测试ღღ、运维的智能化开发工具链产品ღღ。打造人工智能驱动的开发运维产品ღღ，实现智能调度与风险预警ღღ。培育垂直领域低代码平台ღღ、智能体开发平台ღღ，以模块化人工智能组件实现行业知识快速封装ღღ、自动化任务设计与执行ღღ，推动软件开发从“人工主导”向“智能协同”转变ღღ。

　　（二）加快传统软件与服务智能化升级ღღ。推动人工智能技术与基础软件ღღ、工业软件及制造业行业应用软件融合ღღ，实现传统软件智能化升级与价值重构ღღ。提升软件动态感知ღღ、自优化与自演进能力ღღ，实现软件功能模块的动态重组与性能优化ღღ。融合预测分析与业务流程挖掘等技术ღღ，赋能软件智能决策能力ღღ。基于国产智能体互联协议ღღ，研发高性能智能通信中间件ღღ，实现软件与大模型的高效协同及多源数据统一分析ღღ。

　　（三）培育打造垂直领域智能体ღღ。研发部署软件编程ღღ、软件需求与审计ღღ、软件测试智能体ღღ，打造曲面设计ღღ、自动建模ღღ、自动编程等工业智能体ღღ，研制智能排程规划ღღ、动态报表生成ღღ、界面自动化设计ღღ、数据智能监控与治理等专用智能体ღღ。研发医疗ღღ、教育ღღ、金融ღღ、法律等行业智能体ღღ。

　　（四）建设软件行业高质量数据集ღღ。突破多模态数据自动化清洗与智能语义标注等技术ღღ，打造标准化软件研发数据集ღღ。运用合成数据与对抗性测试技术ღღ，模拟高并发ღღ、网络异常等复杂边界场景ღღ，构建真实场景测试数据集ღღ。基于细粒度实体关系抽取与异构多源知识对齐技术ღღ，构建语义化领域知识资产ღღ。建立开源代码合规清洗流水线ღღ，有效过滤许可证冲突与漏洞风险ღღ，全面夯实“人工智能+软件”融合创新的数据底座ღღ。

　　人工智能与制造业全要素ღღ、全流程ღღ、全链条深度融合ღღ，是破解产业升级瓶颈ღღ、塑造国际竞争优势的重要途径ღღ。为加快推动人工智能与制造业深度融合ღღ，推动数字技术与制造优势更好结合ღღ，提升制造业企业应用人工智能的科学化ღღ、规范化水平ღღ，全面赋能新型工业化夜间做运动视频声音ღღ，制定本指南ღღ。

　　（一）开展智能化水平诊断评估ღღ。综合运用数据管理能力成熟度ღღ、智能制造能力成熟度ღღ、数字化转型成熟度ღღ、两化融合管理体系等参考标准和制造业数字化转型通用评估指标体系ღღ，摸清企业数字化ღღ、网络化ღღ、智能化水平ღღ，找准转型升级瓶颈ღღ。结合经济性分析与风险评估ღღ，科学确定人工智能应用需求ღღ。

　　（二）制定人工智能应用规划ღღ。参考人工智能赋能新型工业化典型应用案例等ღღ，确定人工智能应用核心场景和技术导入优先级ღღ，合理设置应用目标ღღ。优先开展经营管理ღღ、研发设计等场景智能化升级ღღ，梯次布局中试验证ღღ、生产制造等环节改造升级ღღ。发挥工业互联网数字底座支撑作用ღღ，强化与企业数字化转型工作统筹衔接ღღ，确保人工智能应用精准支撑主营业务发展ღღ。

　　（三）升级硬件基础能力ღღ。对工业“哑设备”“哑岗位”实施数字化改造升级ღღ，构建统一技术底座和场景化应用套件相结合的硬件支撑体系ღღ。通过加装传感设备和智能仪器仪表ღღ、部署边缘计算设备ღღ、推动工业专网升级ღღ、应用数字化转型通用工具产品ღღ，全面提升各类场景信息感知ღღ、传输ღღ、决策ღღ、控制能力ღღ。通过计算ღღ、存储ღღ、网络优化升级ღღ，加快推动已有数据中心转型智算中心ღღ。

　　（四）提升软件智能化水平ღღ。加快工业实时操作系统等核心软件ღღ，制造执行系统ღღ、在线实时优化软件等控制优化软件ღღ，以及分布式控制系统ღღ、数据采集与监控系统等控制执行单元智能化改造升级ღღ，提升智能化支撑能力ღღ。优化基础软件内核ღღ，植入智能调度算法ღღ，提升资源分配效率ღღ，增强系统响应速度ღღ。部署集成数字孪生ღღ、大模型等数智技术的工业设计ღღ、生产控制ღღ、经营管理ღღ、服务保障等工业软件ღღ，强化工业软件原生智能基础ღღ。

　　（五）建设数据资源平台ღღ。搭建企业专识数据库ღღ，形成覆盖研发设计ღღ、生产制造ღღ、供应链管理ღღ、经营决策管理等全业务场景的数据资源池ღღ。构建包含机理库（存储工业机理模型ღღ、技术文档ღღ、设计图纸等底层原理性知识）ღღ、仿真库（存储多学科仿真模型）ღღ、经验库（存储故障案例ღღ、最佳实践凯发K8国际官网ღღ、操作技巧等实践性知识）在内的工业知识库ღღ，有效支撑企业人工智能数据集需求ღღ。建设企业数据管理一体化平台ღღ，支持多源异构数据的汇聚ღღ、处理ღღ、标注和质量评估ღღ，提高企业数据加工和利用能力ღღ，提高数据集质量ღღ。

　　（六）应用数据集处理工具链ღღ。加强数据处理工具使用ღღ，逐步覆盖数据汇聚ღღ、采集ღღ、清洗ღღ、增强ღღ、标注ღღ、合成ღღ、存储ღღ、传输ღღ、分析与应用等重点环节ღღ，为企业人工智能应用持续提供高质ღღ、高效ღღ、安全的数据集支持ღღ。重点加强智能标注ღღ、专家协同标注ღღ、融合机理与仿真数据合成ღღ、数据集质量评估ღღ、安全监测等方向工具的使用ღღ。

　　（七）建立数据管理体系ღღ。鼓励企业探索首席数据官制度ღღ，建立涵盖规划ღღ、实施ღღ、评价ღღ、改进的数据管理体系ღღ，加强数据标准化建设ღღ，推动各系统数据融合ღღ。建立企业数据集分类分层分级管理机制ღღ，综合考虑数据类型ღღ、数据系统ღღ、应用场景和安全等因素ღღ，保障企业数据集安全应用ღღ、有效流通ღღ。明确数据采集ღღ、预处理ღღ、数据标注ღღ、增强合成ღღ、数据集产品化等环节的关键步骤和质量要点ღღ，制定数据集质量评估标准ღღ，指导数据集质量提升和高效应用ღღ。

　　（八）构建多样化数据集ღღ。聚焦工业领域研发设计ღღ、生产制造ღღ、经营管理等环节ღღ，打造覆盖企业工艺设计优化ღღ、过程控制ღღ、故障诊断ღღ、智慧运营等场景的多模态工业高质量数据集ღღ。鼓励制造业企业联合第三方开展合成数据集ღღ、工业领域深度思维链数据集ღღ、跨学科跨领域知识图谱等数据集建设ღღ，打造高质量行业数据集ღღ，探索数据集产品化ღღ、支持复杂场景工业人工智能应用ღღ。

　　（九）科学规划算力规模ღღ。按照国家总体部署ღღ，结合企业发展实际ღღ，制定阶段化ღღ、梯度上升的算力部署规模ღღ，鼓励优先选择可实现瞬时响应ღღ、可扩缩容的算力服务ღღ。

　　（十）合理配置算力资源ღღ。鼓励优先采用云计算服务快速构建智能化基础服务能力ღღ，降低技术投入成本ღღ。具备良好数字化基础且对数据安全要求较高的企业ღღ，可依托自有算力基础设施建设智算资源ღღ，部署人工智能应用ღღ，实现资源集约化利用ღღ。

　　（十一）加强算力资源协同调度ღღ。鼓励企业基于业务特征实现云边端算力协同ღღ，整合多元异构芯片资源ღღ，云侧实现模型训练ღღ、微调ღღ、量化和蒸馏等任务ღღ，边缘端侧实现模型轻量化部署以满足工业低延迟需求ღღ。深挖算力使用需求和应用场景ღღ，深化算力供需对接和算力资源高效调度运营ღღ。

　　（十二）科学确定应用场景ღღ。聚焦解决企业在制造全流程中的关键技术或工艺难题ღღ，选取对生产力有明显带动作用的高价值场景ღღ，开展人工智能技术研发和应用落地ღღ，在以下五类场景中重点布局人工智能应用ღღ。研发设计类重点推进智能辅助设计ღღ、创意图纸快速生成等ღღ；中试验证类重点开展仿真模型智能构建ღღ、测试数据智能生成等ღღ；生产制造类深化应用智能排产调度ღღ、工业视觉智能检测等ღღ；营销服务类重点突破个性化推荐ღღ、定制化售后等ღღ；运维管理类着力实施设备预测性维护ღღ、能效优化分析ღღ、辅助经营决策支持等ღღ。

　　（十三）量化场景关键指标ღღ。结合场景特征和业务目标ღღ，设定模型选型所用的可量化指标ღღ，以此评估场景应用效果ღღ，为模型选型和调优提供依据ღღ。研发设计类场景重点衡量单位时间内设计迭代次数ღღ、设计方案生成数量ღღ、方案采纳比率等ღღ；中试验证类场景重点考核仿真建模效率ღღ、测试指标覆盖程度等ღღ；生产制造类场景着重监测综合优化效率ღღ、生产合格率以及漏报率ღღ、误报率等ღღ；营销服务类场景重点检查营销转化率ღღ、响应时效等ღღ；运维管理类场景重点关注故障预测准确率ღღ、维护成本降低幅度等ღღ。

　　（十四）结合业务选定模型ღღ。基于业务场景需求ღღ，结合算力基础设施建设情况ღღ，开展模型评测选型ღღ。综合考虑模型ღღ、开发框架ღღ、编译器ღღ、推理部署工具链之间的兼容性ღღ、可靠性及易用性ღღ，优先选用经行业实践验证的成熟方案ღღ。鼓励面向制造业细分业务场景研发智能体产品ღღ，构建智能化解决方案ღღ。把安全作为模型选型的重要考虑ღღ，综合考量模型来源ღღ、漏洞缺陷ღღ、安全防护机制等ღღ，优先选择安全可信度高的模型底座ღღ。鼓励企业打造产ღღ、供ღღ、销全链条模型协同能力ღღ，提升各环节联动效率ღღ。

　　（十五）采用提示词工程与检索增强调优ღღ。构建涵盖工业常规问题ღღ、边缘案例的提示词库ღღ，建立语法正确性ღღ、语义完整性ღღ、用户满意度等多维度指标ღღ。针对市场分析ღღ、新技术应用等高频知识更新场景ღღ，对接行业数据库及资讯平台ღღ，实施数据源权威性评价与内容监测机制ღღ，确保信息真实性ღღ。

　　（十六）利用模型微调适配典型场景ღღ。质量检测与缺陷识别场景ღღ，重点开展基于预训练模型的小样本标注缺陷数据微调ღღ，强化模型对复杂微小特征提取能力ღღ；生产调度场景ღღ，重点根据产线历史数据全参数微调时序预测模型ღღ，动态分配资源提升核心任务效率ღღ；设备故障诊断场景ღღ，重点利用时序数据ღღ、音频数据等多模态数据开展实时监测预测ღღ，优化故障预测模型ღღ。

　　（十七）结合实际开展混合调优ღღ。鼓励企业根据实际情况ღღ，优先采用提示词工程及检索增强技术ღღ，逐步尝试参数高效微调ღღ、全参数微调ღღ，提升模型能力ღღ。结合实际建设多模态模型候选库ღღ，综合采用参数微调ღღ、架构搜索ღღ、大小模型协同等手段ღღ，确定最优解决方案ღღ。

　　（十八）验证模型性能ღღ。在实际生产环境中进行试运行验证夜间做运动视频声音ღღ，确保模型能够在真实场景中有效运行ღღ。综合考虑各类模型的资源分配ღღ、数据安全性ღღ、实时性ღღ、稳定性ღღ、响应能力以及系统的扩展性等要求ღღ，使用微服务架构ღღ、API 接口ღღ、中间件等技术ღღ，基于业务特征将模型集中部署或云边端协同部署ღღ。

　　（十九）提升模型易用性ღღ。根据业务需求ღღ，开发具体的模型应用接口ღღ、低代码组件等ღღ，基于业务需求实现数据接入灵活配置和模型分析结果展示ღღ。

　　（二十）评估应用能力水平ღღ。组建专业团队开展专项评估ღღ，定期分析改进ღღ。从模型准确率ღღ、算力利用率ღღ、推理时延ღღ、投入成本ღღ、安全稳定等方面ღღ，评估人工智能在企业应用中的问题ღღ。

　　（二十一）推动迭代优化升级ღღ。定期分析应用人工智能对企业运营决策水平提高ღღ、业务处理效率提升ღღ、产品生产质量改进ღღ、经营效益改善等方面的影响ღღ。结合企业发展战略和人工智能技术趋势ღღ，制定下一阶段应用目标与实施方案ღღ。强化集约管控ღღ，推动智能化与绿色化深度融合ღღ，实现可持续发展ღღ。

　　（二十二）深化技术融合创新凯发K8国际官网ღღ。联合高校科研机构攻关模型在工业应用过程中的实时性ღღ、端侧部署和可靠性等关键技术ღღ。结合应用成效ღღ，推动二次创新ღღ，将行业大模型深度嵌入研发设计ღღ、中试ღღ、生产和运营等全流程夜间做运动视频声音ღღ。强化参数优化与知识推理能力ღღ，孵化智能软件开发ღღ、智能运维等工业智能软硬件工具和产品ღღ，构建以人工智能为驱动的新质生产力ღღ。

　　（二十三）鼓励优秀方案输出ღღ。具备技术优势的行业领军企业ღღ，通过开放平台接口ღღ、开源通用模型及工具链ღღ、共享高性能算法模型ღღ、研制标准规范等方式ღღ，向产业链上下游输出整体技术解决方案ღღ，促进产业链协同创新ღღ。

　　（二十四）强化数据安全防护ღღ。贯彻落实《数据安全法》《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》等法律政策ღღ，根据行业领域数据特点ღღ，组织开展数据分类分级ღღ、全生命周期安全防护ღღ、风险监测预警ღღ、风险评估等工作ღღ，为各行业人工智能应用提供数据安全保障ღღ。面向数据标注ღღ、汇聚ღღ、训练ღღ、合成等环节ღღ，强化数据校验ღღ、检测评估ღღ、身份认证和权限管理ღღ，提升数据安全风险防范水平ღღ。

　　（二十五）防范应用安全风险ღღ。面向研发设计ღღ、中试验证ღღ、生产制造ღღ、营销服务和运营管理等人工智能典型应用场景ღღ，鼓励企业定期对工业大模型幻觉ღღ、准确性ღღ、鲁棒性等开展安全测试评估ღღ。建立人工智能应用输入输出双端过滤安全监控能力ღღ，加强恶意指令输入ღღ、异常推理输出等风险防范ღღ。强化人工智能应用供应链安全管理ღღ，将上下游供应商的安全能力纳入合作方管理要点ღღ，构建完善供应链安全治理能力ღღ。

　　（二十六）提升网络安全防护水平ღღ。推动网络安全贯穿制造业企业人工智能规划ღღ、部署ღღ、应用等各环节ღღ，落实《网络安全法》《工业互联网安全分类分级管理办法》ღღ，开展自主定级ღღ、信息登记ღღ、分级防护ღღ、符合性评测ღღ、安全整改等工作ღღ，健全企业网络安全管理和防护体系ღღ，加强工业控制系统网络安全能力ღღ，提升人工智能应用过程中的风险防范水平ღღ。

　　（二十七）压实企业主体责任ღღ。系统制定企业数智化转型升级管理制度ღღ，强化企业资源保障力度ღღ，高效ღღ、稳妥推动人工智能应用逐步深入ღღ。

　　（二十八）加强复合人才培养ღღ。加强产学研用协同ღღ，鼓励高校和企业依托国家人工智能产教融合创新平台ღღ、示范性特色学院等ღღ，支撑人工智能拔尖创新人才培养ღღ，健全企业人工智能人才引进ღღ、评价和激励机制ღღ，营造良好人才发展环境ღღ，培养兼具行业认知与技术实操能力的复合型人才ღღ。

　　（二十九）积极参与生态共建ღღ。及时归纳总结成功经验ღღ，积极共享人工智能解决方案ღღ，打造行业应用标杆ღღ，推动提升制造业智能化水平ღღ。

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