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以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹黨的二十大和二十屆歷次全會精神，完整準確全面貫徹新發展理念，加快構建新發展格局，統籌發展和安全，堅持創新驅動、場景牽引、市場主導、安全可信、開放共享、普惠融通，一端抓技術供給，推動“智能產業化”，一端抓賦能應用，加快“產業智能化”，整體壯大產業生態，促進人工智能科技創新與產業創新深度融合、人工智能技術與制造業應用“雙向賦能”，加快制造業智能化、綠色化、融合化發展，有力支撐制造強國、網絡強國和數字中國建設。

到2027年，我國人工智能關鍵核心技術實現安全可靠供給，產業規模和賦能水平穩居世界前列。推動3－5個通用大模型在制造業深度應用，形成特色化、全覆蓋的行業大模型，推出1000個高水平工業智能體，打造100個工業領域高質量數據集，推廣500個典型應用場景。培育2－3家具有全球影響力的生態主導型企業和一批專精特新中小企業，打造一批“懂智能、熟行業”的賦能應用服務商，選樹1000家標桿企業。建成全球領先的開源開放生態，安全治理能力全面提升，為人工智能發展貢獻中國方案。

（一）強化人工智能算力供給。推動智能芯片軟硬協同發展，支持突破高端訓練芯片、端側推理芯片、人工智能服務器、高速互聯、智算云操作系統等關鍵技術。有序推進高水平智算設施布局，加快建設全國一體化算力網監測調度平臺，促進算力資源高效利用。開展智算云服務試點，推動大模型一體機、邊緣計算服務器、工業云算力部署，提升智算資源供給能力。

（二）開發高水平行業模型。支持模型訓練和推理方法創新，開發適應制造業實時性、可靠性、安全性特點的高性能算法模型。培育重點行業大模型，發展“云－邊－端”模型體系，持續提升泛化能力。打造面向工業細分場景小模型，鼓勵大小模型協同創新。推動模型輕量化部署，加快在工業場景落地應用。打造模型公共服務平臺，提供高水平模型及配套工具服務。支持建設大模型評測基準體系，打造權威榜單，定期發布評測結果，牽引技術迭代升級。

（三）開展“模數共振”行動。推動建立企業首席數據官制度，持續推進數據管理能力成熟度國家標準貫標，夯實企業數據治理基礎。梳理適配行業模型需求的數據資源清單，發布制造業高質量數據集建設指南，用好制造業數字化轉型促進中心等載體，推動將基礎數據轉化為高質量行業數據集，實現“以模引數”。指導企業加強數據工程能力建設，促進企業數據開發與模型建設深度融合，探索建立“數據協同、模型訓練、應用開發、安全保障”一體化機制，實現“用數賦模”。

（四）加快重點行業應用賦能。深入開展人工智能賦能新型工業化“深度行”活動，組織高水平專家、企業、研究機構等賦能服務團深入行業、地方、園區。建設人工智能應用對接平臺，促進供需精準匹配。參考《人工智能賦能制造業重點行業轉型指引》（見附件1），分類制定“人工智能+制造”行業應用全景圖和轉型路線圖，加快賦能原材料、裝備制造、消費品、電子信息、軟件和信息技術服務等制造業相關重點行業，加快標桿解決方案和經驗推廣應用。

（五）加速全流程轉型升級。系統梳理重點環節應用場景，深化智能工廠梯度培育，推動大模型技術深度嵌入生產制造核心環節，改造研發設計（含工業設計）、中試驗證、生產制造、營銷服務、運營管理等全流程，提升輔助設計、仿真模型構建、排產調度、設備預測性維護等能力。

研發設計環節。重點推進智能輔助設計、軟件代碼輔助編寫、藥物研發等，打造個性化、低成本、高效能的新型研發設計模式。加強工業研發數據集建設和開源共享，探索建立人工智能預測結果評估體系，提升工程技術創新能力，疏通人工智能科學發現的“堰塞湖”。

中試驗證環節。大力推進中試智能化改造，加快虛擬仿真、多模態融合等技術在中試環節的應用，通過全面感知、實時分析、科學決策和精準執行，優化工藝流程、提高中試效率、降低試驗成本。

生產制造環節。深化人工智能技術在工業核心流程控制、工藝優化、排產調度等環節應用，促進生產過程分析、決策、執行智能化。推廣機器視覺、無人智能巡檢等工業質檢技術，強化產線實時監測和預測性維護，提升設備故障識別準確性，實現安全生產風險預警與事件告警。

營銷服務環節。推廣智能客服、數字人、商品三維模型，重點突破個性化推薦、定制化售后、服務化延伸等，發展基于人工智能技術的答疑、培訓等功能，改善售前、售中、售后服務體驗，提升服務價值。

運營管理環節。發揮大模型推理預測能力，加速訂單處理、銷量預測、庫存預警等環節智能升級，優化供應鏈管理。運用大模型分析和生成能力，提升企業對戰略、人力資源、財務、風險等管理能力。

（六）提升重點企業應用水平。開展制造業企業智能化成熟度評估，實施《制造業企業人工智能應用指南》（見附件2），為企業智能化轉型升級提供實施路徑和方法指引。鼓勵龍頭企業、央國企等先行先試，提供規模化應用場景，研發應用工業智能體，先行探索人工智能賦能制造業新模式。深入實施中小企業數字化賦能專項行動，支持中小企業開展數字化、智能化改造，加快中小企業人工智能應用復制推廣。

（七）推進重點區域推廣應用。建設并開放一批“人工智能+制造”應用場景，打造具備行業特色的創新高地。依托國家自主創新示范區、國家高新區、國家級經開區資源集聚、人才密集等優勢，加快人工智能新產品新服務新業態規模化落地。支持先進制造業集群、數字產業集群等開展人工智能賦能應用，推動區域制造業智能化轉型升級。

（八）推動重點領域智能化升級。加強人工智能與信息通信網絡協同，推動人工智能與工業互聯網平臺融合賦能，研發面向工業互聯網等基礎設施的數據集、大模型、智能體，推進人工智能技術在基礎設施規劃、建設、運營、維護等環節深入應用。深化人工智能技術在綠色制造領域融合應用，針對能源和碳排放管理、資源循環利用等場景需求，研發推廣智能化綠色化協同解決方案。打造一批面向行業的應用安全解決方案，加快安全大模型、智能體等落地應用，構建安全運行體系，提升工業領域安全水平。

（九）推動智能裝備迭代。加快工業母機、工業機器人等各類工業裝備搭載應用智能體，研制新一代人工智能數控系統，提升自主決策、分析和執行等能力。加快發展手術機器人、智能診斷系統等，加速智能醫療裝備產品創新和臨床應用推廣。推動人工智能技術融入大飛機、船舶等重大技術裝備研發、制造、運行，發展無人機等智能低空裝備。開展搭載自動駕駛功能的智能網聯汽車產品測試與安全評估，有序推進產品準入和上路通行試點。

（十）加速智能終端升級。支持端側模型、開發應用工具鏈等技術突破，培育智能手機、電腦、平板、智能家居等人工智能終端。聚焦工業巡檢、遠程醫療等重點場景，加快增強現實/虛擬現實（AR/VR）可穿戴設備、腦機接口等新型終端的產業化、商業化進程。推動具身智能產品創新，建設人形機器人中試基地和訓練場，打造人形機器人標桿產線，在典型制造場景率先應用。

（十一）打造智能體新業態。開展工業智能體任務規劃、群體協同等技術攻關，強化工業機理與智能體決策模型融合、智能體與工業系統間交互適配，推動智能體云化部署。研制開放協同的智能體協議和接口，提升智能體互聯互通互操作效率。支持智能體應用商店建設運營，選樹一批工業智能體應用典型案例，發布企業級應用實踐指南，加速智能體規模化、商業化進程。構建智能體分類分級管理體系，研究智能體互聯網體系架構，探索智能體注冊發現、身份認證、接入管理機制，引導新業態健康發展。加快傳統軟件產品和服務升級，推動人工智能與工業軟件深度融合，提升設計生產效率。

（十二）梯次培育企業。支持企業加大創新投入，積極承擔國家重大任務，集聚資源打造具有全球影響力的生態主導型企業。發展人工智能企業孵化器，實施中小企業創業支持計劃，梯次培育更多人工智能專精特新“小巨人”企業、高新技術企業、制造業單項冠軍企業、獨角獸企業和瞪羚企業。鼓勵有關地方給予企業“算力券”“模型券”等支持，強化賦能中小企業公共服務，降低企業開發應用成本。

（十三）打造創新載體。建設人工智能領域國家制造業創新中心，提升關鍵共性技術供給能力。布局一批人工智能領域重點實驗室，加強對類腦智能、世界模型等前沿技術探索。高質量建設制造領域重點行業國家人工智能應用中試基地，匯聚產業創新資源，加快形成一批可復制、可推廣的行業解決方案。

（十四）發展賦能應用服務商。健全制造業數智化轉型服務體系，建設一批人工智能賦能應用加速器，培育優質賦能應用服務商，打造標準化和定制化結合的賦能解決方案，提供行業模型調優、數據治理、安全保障等服務。鼓勵工業企業、人工智能企業、工業互聯網企業集聚工具、技術、平臺等資源，打造生態伙伴型服務商。支持電信運營商和央國企數智科技公司提升服務能力，承接行業賦能應用服務。指導相關行業組織，定期發布優質服務商目錄等。

（十五）強化標準引領。發揮工業和信息化部人工智能標委會、全國數據標準化委員會、全國信標委人工智能分委會、全國集成電路標委會人工智能芯片工作組、全國網安標委新技術安全標準特別工作組作用，加強標準技術組織建設。強化跨行業跨領域協同，分級分類推動安全、治理、倫理等基礎標準，軟硬協同等通用標準、賦能應用標準以及計量技術規范研制。深入開展“人工智能標準行”活動，強化標準宣貫應用。鼓勵企業參與國際標準化工作。

（十六）推動開源開放。建設高水平人工智能開源社區，部署實施一批模型、數據集、智能體等優質開源項目，構筑具有全球影響力的人工智能開放生態。研發推廣適配人工智能項目特性的開源許可協議，構建新型人工智能開源規則秩序。引導云服務廠商、賦能應用服務商與開源社區積極對接，推動開源項目在工業領域落地應用。舉辦開發者大會、“校源行”等活動，傳播開源理念，繁榮開源文化，形成共建共享良好氛圍。

（十七）加強人才引育。開展人工智能產業人才需求預測，發布人才需求預測報告，支持高校院所提前布局、調整優化相關學科專業。建好用好北京中關村學院、上海創智學院、深圳河套學院、國家人工智能產教融合創新平臺、國家卓越工程師學院、國家卓越工程師實踐基地等，設置專業課程，培養既懂人工智能又懂制造業應用的復合型人才，完善人工智能認知教育培訓，提升全員人工智能素養與技能。加強人工智能領域高技能人才培養，依托國家相關人才工程和項目，培養科技領軍人才、創新團隊，超常規構建領軍人才培養新模式，積極引進海外高端人才。

（十八）提升安全保障能力。攻關深度合成鑒偽、工業模型算法安全防護、訓練數據保護、對抗樣本檢測、智能終端安全測評等關鍵技術，加強數據安全管理，強化人工智能安全保護能力。構建安全風險庫、語料庫等資源，建設工業安全大模型。通過知識庫優化、訓練語料糾錯、生成合成內容標識等，增強人工智能透明度、可解釋性，降低幻覺風險。落實人工智能科技倫理管理服務辦法，加強行業自律，提升企業人工智能倫理風險防范能力。

（十九）建立安全治理機制。研究制定工業和信息化領域人工智能分類分級、評估評測、應急處置等安全政策標準，支持地方主管部門探索柔性治理機制。建立人工智能安全風險監測預警技術能力，強化風險監測、研判和防范。制定工業和信息化領域人工智能安全風險信息報送與共享工作指引，統籌產業鏈各環節力量，加強信息共享、風險通報、協同處置。

（二十）支持產業合作。鼓勵企業針對不同國家和地區特點，定制人工智能產品和賦能應用解決方案。開展人工智能賦能新型工業化深度行“海外版”，支持行業組織、專業機構為企業提供出海配套服務，引導企業高效開展各類技術驗證和合規認證，更好服務產業有序出海發展。引導外資投向人工智能領域，鼓勵外商投資企業開展生成式人工智能技術開發及產品生產等。

（二十一）打造國際合作平臺。積極參加金磚、上合、中國—東盟、二十國集團、亞太經濟合作組織等合作機制下的人工智能議題討論。支持依規辦好世界人工智能大會、人形機器人運動會等具有全球影響力的高端賽、展、會，積極宣傳我國人工智能標桿案例。高質量建設中國—金磚國家人工智能發展與合作中心，提升務實合作水平，推動全球產業協同發展。