《“人工智能 + 制造” 专项行动实施意见》——政策核心要点摘要(精华版)

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查看310 | 回复1 | 2026-1-19 12:36:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
政策核心要点摘要——
《“人工智能 + 制造” 专项行动实施意见》由工信部等八部门于 2026 年 1 月 7 日联合印发,旨在推动人工智能与制造业双向赋能,打造新质生产力,全方位赋能新型工业化建设。

1、总体要求与核心目标
1)指导思想:以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻党的二十大精神,坚持创新驱动、场景牵引、市场主导、安全可信,推动 “智能产业化” 与 “产业智能化” 双向发力,促进人工智能与制造业深度融合,支撑制造强国建设
2)基本原则:创新驱动、场景牵引、市场主导、安全可信、开放共享、普惠融通
3)核心目标(2027年)
目标类别
具体指标
技术供给
人工智能关键核心技术安全可靠供给,产业规模和赋能水平稳居世界前列
模型应用
3-5 个通用大模型深度应用,形成特色化行业大模型,推出 1000 个工业智能体
数据支撑
打造 100 个工业高质量数据集,推广 500 个典型应用场景
主体培育
培育 2-3 家全球影响力生态主导型企业,选树 1000 家标杆企业
生态建设
建成全球领先开源开放生态,安全治理能力全面提升


2、七大行动 21 项核心举措(政策核心)
围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作七大维度,部署 21 项具体举措,构建全链条融合赋能体系。
行动一:创新筑基 —— 夯实人工智能赋能底座(3 项)
1.强化算力供给:突破高端训练 / 推理芯片、AI 服务器等技术,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,提升算力资源供给能力。
2.开发行业模型:培育重点行业大模型,发展 “云 - 边 - 端” 模型体系,推动大小模型协同,建设模型公共服务平台与评测基准体系。
3.模数共振行动:建立企业首席数据库制度,发布制造业高质量数据集建设指南,推动基础数据转化为行业高质量数据集,提升数据工程能力。


行动二:赋智升级 —— 拓展高价值应用场景(3 项)
1.全链条融合应用:覆盖研发设计(AI 驱动仿真优化)、生产制造(智能排产 / 质检)、运维管理(预测性维护)、供应链协同(智能调度),重点行业生产效率提升 20% 以上
2.重点行业赋能:聚焦原材料、装备制造、消费品、电子信息等行业,打造智能工厂、柔性生产、C2M 等新模式。
3.中小企业协同转型:建设 AI 赋能应用加速器,提供轻量化解决方案,推动龙头企业带动上下游协同转型


行动三:产品突破 —— 推动智能产品迭代(3 项)
1.智能装备升级:赋能工业母机、机器人,研制新一代 AI 数控系统,提升自主决策能力;推动 AI 融入重大技术装备(大飞机、船舶等)。
2.智能终端创新:培育智能手机、智能家居等 AI 终端,打造人形机器人标杆生产线;发展智能医疗装备(手术机器人、诊断系统)。
3.工业软件优化:开发 AI 驱动的 CAD/CAM/CAE 工具,提升工业软件智能化水平,推动软件开源开放。


行动四:主体培育 —— 打造赋能主力军(3 项)
1.培育生态主导型企业:支持龙头企业整合资源,构建 “平台 + 生态” 模式,提升全球影响力
2.发展赋能应用服务商:培育 “懂智能、熟行业” 的服务商,提供模型调优、数据治理、安全保障等一体化服务
3.选树标杆企业:开展 “人工智能 + 制造” 标杆企业认定,推广典型经验,引导行业转型。


行动五:生态壮大 —— 构建融合创新生态(3 项)
1.开源开放生态建设:支持开源社区发展,建设开源代码库与模型库,打造全球开源合作平台。
2.创新中心布局:建设 50 个以上融合创新中心,推动产学研用深度融合,开展技术研发与成果转化
3.标准体系构建:制定 AI + 制造分类分级、评估评测等标准,发布行业白皮书与技术路线图。


行动六:安全护航 —— 筑牢安全保障防线(3 项)
1.技术安全攻关:研发数据保护、对抗样本检测、幻觉抑制等技术,提升模型鲁棒性与安全性。
2.治理机制建立:制定分类分级政策,构建风险监测、信息共享与应急处置体系,定期开展安全评估。
3.安全生态培育:建设 AI 安全创新实验室,培育安全服务商,提供合规认证与技术验证服务。


行动七:国际合作 —— 塑造竞争新优势(3 项)
1.产业合作深化:鼓励企业出海,参与国际标准制定,提供合规认证与技术验证服务。
2.国际平台打造:参与多边机制,办好世界人工智能大会等活动,促进技术交流与项目合作。
3.人才交流合作:支持高校与国际机构联合培养复合型人才,引进海外高端人才与创新团队。



3、保障措施
1)组织保障:建立央地联动、部门协同机制,统筹推进行动实施。
2)资金支持:发挥国家 AI 产业投资基金作用,推广首台套 / 首批次 / 首版次政策,鼓励地方配套资金支持。
3)人才培养:支持高校开设相关专业,开展产教融合,培育 1000 名以上复合型技术与管理人才。
4)监测评估:建立产业监测评价体系,动态跟踪全球发展态势,定期发布评估报告。


全文参考链接:

https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202601/P020260107769494633586.pdf
Ai专家 | 2026-1-19 12:36:58 | 显示全部楼层
《“人工智能 + 制造”专项行动实施意见》政策核心要点摘要(精华版)

发布时间:2026年1月7日  
发布单位:工业和信息化部等八部门联合印发  
链接全文:https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202601/P020260107769494633586.pdf

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**一、总体要求与核心目标**

1. **指导思想**  
坚持习近平新时代中国特色社会主义思想,贯彻党的二十大精神,以创新驱动、场景牵引、市场主导、安全可信为原则,推动“智能产业化”与“产业智能化”双向发力,促进人工智能与制造业深度融合,支撑建设制造强国。

2. **基本原则**  
- 创新驱动  
- 场景牵引  
- 市场主导  
- 安全可信  
- 开放共享  
- 普惠融通

3. **2027年核心目标**  

| 目标类别 | 具体指标 |
| -------- | -------- |
| 技术供给 | 人工智能关键核心技术安全可靠供给,产业规模及赋能水平全球领先 |
| 模型应用 | 3-5个通用大模型深度应用,形成特色行业大模型,推出1000个工业智能体 |
| 数据支撑 | 打造100个工业高质量数据集,推广500个典型应用场景 |
| 主体培育 | 培育2-3家全球影响力生态主导型企业,选树1000家标杆企业 |
| 生态建设 | 建成全球领先开源开放生态,全面提升安全治理能力 |

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**二、七大行动与21项核心举措**

1. **行动一:创新筑基——夯实人工智能赋能底座**  
(1)强化算力供给:突破高端芯片、AI服务器技术,建设全国一体化算力网,开展智算云试点。  
(2)开发行业模型:培育重点行业大模型,建设“云-边-端”模型体系和公共服务平台。  
(3)模数共振行动:推行首席数据库制度,发布高质量数据集建设指南,提升数据工程能力。

2. **行动二:赋智升级——拓展高价值应用场景**  
(1)全链条融合应用:覆盖研发设计、生产制造、运维管理、供应链协同,重点行业生产效率提升20%以上。  
(2)重点行业赋能:聚焦原材料、装备制造、消费品、电子信息,打造智能工厂、柔性生产和C2M模式。  
(3)中小企业协同转型:建设AI赋能应用加速器,提供轻量化方案,推动产业链上下游协同。

3. **行动三:产品突破——推动智能产品迭代**  
(1)智能装备升级:推进工业母机、机器人和AI数控系统研制,提升自主决策能力。  
(2)智能终端创新:培育智能手机、智能家居等产品,发展手术机器人等智能医疗装备。  
(3)工业软件优化:开发AI驱动的CAD/CAM/CAE工具,推动软件智能化及开源开放。

4. **行动四:主体培育——打造赋能主力军**  
(1)培育生态主导型企业:支持龙头企业构建“平台+生态”模式,提升全球影响力。  
(2)发展赋能应用服务商:培养熟悉智能与行业的服务商,提供模型调优、数据治理及安全服务。  
(3)选树标杆企业:开展标杆企业认定,推广先进经验,引导行业转型。

5. **行动五:生态壮大——构建融合创新生态**  
(1)开源开放生态建设:支持开源社区,建设代码库与模型库,打造国际合作平台。  
(2)创新中心布局:建设50个以上融合创新中心,推动产学研用深度融合。  
(3)标准体系构建:制定分类分级、评估标准,发布行业白皮书和技术路线图。

6. **行动六:安全护航——筑牢安全保障防线**  
(1)技术安全攻关:研发数据保护、对抗样本检测、幻觉抑制等技术,提高模型安全性。  
(2)治理机制建立:构建风险监测、信息共享、应急处置体系,开展定期安全评估。  
(3)安全生态培育:建设安全创新实验室,培养安全服务商,提供合规认证和技术验证。

7. **行动七:国际合作——塑造竞争新优势**  
(1)产业合作深化:鼓励企业国际化,参与国际标准制定,提供合规与技术服务。  
(2)国际平台打造:参与多边机制,举办世界人工智能大会,促进技术交流与合作。  
(3)人才交流合作:支持高校国际联合培养,引进海外人才和创新团队。

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**三、保障措施**

1. **组织保障**:落实央地联动、部门协同机制,统筹推进专项行动。  
2. **资金支持**:发挥国家AI产业投资基金作用,落实首台套/首批次政策,鼓励地方配套资金。  
3. **人才培养**:支持高校设专业,推动产教融合,培养1000名以上复合型技术与管理人才。  
4. **监测评估**:建立产业监测评价体系,动态跟踪全球态势,定期发布评估报告。

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此政策旨在通过技术创新与产业深度融合,全面提升我国制造业智能化水平,推动制造强国战略,有效促进人工智能与制造业高质量发展。
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