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以习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和二十届历次全会精神，完整准确全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，统筹发展和安全，坚持创新驱动、场景牵引、市场主导、安全可信、开放共享、普惠融通，一端抓技术供给，推动“智能产业化”，一端抓赋能应用，加快“产业智能化”，整体壮大产业生态，促进人工智能科技创新与产业创新深度融合、人工智能技术与制造业应用“双向赋能”，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展，有力支撑制造强国、网络强国和数字中国建设。
到2027年，我国人工智能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个通用大模型在制造业深度应用，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，打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商，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）开发高水平行业模型。支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型。培育重点行业大模型，发展“云-边-端”模型体系，持续提升泛化能力。打造面向工业细分场景小模型，鼓励大小模型协同创新。推动模型轻量化部署，加快在工业场景落地应用。打造模型公共服务平台，提供高水平模型及配套工具服务。支持建设大模型评测基准体系，打造权威榜单，定期发布评测结果，牵引技术迭代升级。
（三）开展“模数共振”行动。推动建立企业首席数据官制度，持续推进数据管理能力成熟度国家标准贯标，夯实企业数据治理基础。梳理适配行业模型需求的数据资源清单，发布制造业高质量数据集建设指南，用好制造业数字化转型促进中心等载体，推动将基础数据转化为高质量行业数据集，实现“以模引数”。指导企业加强数据工程能力建设，促进企业数据开发与模型建设深度融合，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，实现“用数赋模”。
（四）加快重点行业应用赋能。深入开展人工智能赋能新型工业化“深度行”活动，组织高水平专家、企业、研究机构等赋能服务团深入行业、地方、园区。建设人工智能应用对接平台，促进供需精准匹配。参考《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》（见附件1），分类制定“人工智能+制造”行业应用全景图和转型路线图，加快赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等制造业相关重点行业，加快标杆解决方案和经验推广应用。
（八）推动重点领域智能化升级。加强人工智能与信息通信网络协同，推动人工智能与工业互联网平台融合赋能，研发面向工业互联网等基础设施的数据集、大模型、智能体，推进人工智能技术在基础设施规划、建设、运营、维护等环节深入应用。深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用，针对能源和碳排放管理、资源循环利用等场景需求，研发推广智能化绿色化协同解决方案。打造一批面向行业的应用安全解决方案，加快安全大模型、智能体等落地应用，构建安全运行体系，提升工业领域安全水平。
（十一）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，强化工业机理与智能体决策模型融合、智能体与工业系统间交互适配，推动智能体云化部署。研制开放协同的智能体协议和接口，提升智能体互联互通互操作效率。支持智能体应用商店建设运营，选树一批工业智能体应用典型案例，发布企业级应用实践指南，加速智能体规模化、商业化进程。构建智能体分类分级管理体系，研究智能体互联网体系架构，探索智能体注册发现、身份认证、接入管理机制，引导新业态健康发展。加快传统软件产品和服务升级，推动人工智能与工业软件深度融合，提升设计生产效率。
（十四）发展赋能应用服务商。健全制造业数智化转型服务体系，建设一批人工智能赋能应用加速器，培育优质赋能应用服务商，打造标准化和定制化结合的赋能解决方案，提供行业模型调优、数据治理、安全保障等服务。鼓励工业企业、人工智能企业、工业互联网企业集聚工具、技术、平台等资源，打造生态伙伴型服务商。支持电信运营商和央国企数智科技公司提升服务能力，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等。
（十七）加强人才引育。开展人工智能产业人才需求预测，发布人才需求预测报告，支持高校院所提前布局、调整优化相关学科专业。建好用好北京中关村学院、上海创智学院、深圳河套学院、国家人工智能产教融合创新平台、国家卓越工程师学院、国家卓越工程师实践基地等，设置专业课程，培养既懂人工智能又懂制造业应用的复合型人才，完善人工智能认知教育培训，提升全员人工智能素养与技能。加强人工智能领域高技能人才培养，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，超常规构建领军人才培养新模式，积极引进海外高端人才。
建立部门合作、央地联动、产业协同的工作推进机制，鼓励地方因地制宜制定政策措施，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，布局支持“人工智能+制造”有关技术研发和赋能应用任务。发挥国家人工智能产业投资基金作用，丰富优质项目储备，吸引带动更多社会资本有序加大投资。开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动，用好首台（套）、首批次、首版次应用政策，推进新技术、新产品的推广应用和迭代升级，释放国内市场需求潜力。开展人工智能产业规模测算，建立应用监测评价指标体系，完善人工智能产业监测分析平台，动态监测全球产业发展态势。
（一）提升钢铁行业全流程智能化水平。构建钢铁行业数据集、知识库公共产品，打造人工智能工程化应用平台，提供智能化解决方案。研发覆盖钢铁生产全流程的系列动态模型，基于钢铁机理知识和生产实践经验，研发视觉、预测、决策等钢铁行业大模型、智能体，实现关键设备运行工况的实时感知、工艺参数的自适应优化、产品性能预报、质量缺陷溯源、调度任务的全局优化和实时智能调整等。推动人工智能赋能钢铁行业全流程，提高生产效率、产品质量、资源效能、安全和服务水平。
（二）推动石化化工行业提质增效。综合利用大模型、数字孪生技术突破油气勘探开发、化工新材料研发范式。深度融合油气生产作业、管网储运、化工工艺等工艺机理、专家经验、生产运行数据等，打造石化化工行业大模型，推动大小模型融合应用，实现油田作业区及化工安全生产监测预警、设备预测性维护、工艺流程自适应优化、产品质量预测等。构建行业高质量数据集、数据资源节点等数据基础设施，支撑行业大模型、智能体训练与开发，提升复杂场景人工智能应用水平。
（一）提升纺织服装领域个性化设计与高效生产能力。打造面向服饰行业的智能化产品规划平台，深度挖掘海量消费数据，利用数据分析决策大模型，实现服饰产品热点快速识别与响应方案设计。通过集成物理引擎与3D生成大模型，打造个性化设计与虚拟试衣系统，提升消费者购物体验。推动部署自适应生产系统，实现微米级纱线张力监测与疵点自修复，提升产品良品率。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，提高再生资源利用率。
（二）强化家居领域智能化运营和智能产品供给能力。建立数据驱动的产品设计智能体，优化产品结构功能、提升智能操控能力、加快新品上市节奏。融合工业排产大模型与工业互联网技术，连接生产设备、订单、物料等多源数据，实现多产线协同排产与仓储调度，增强制造柔性与响应速度。开发具备人机交互、智能感知、智能互联等功能的智能家居产品，构建多样化场景，建设主动服务型家电提醒系统，提供节能方案与预测性维护，提升设备运行可靠性与用户满意度。
（四）提升医药智能研发与供应管理水平。建设人工智能驱动的新药发现与虚拟筛选平台，通过多模态药效预测大模型，加速靶点识别与候选药物发现，降低药物研发周期与成本。融合量子化学模拟与人工智能技术，精准设计药物分子结构，提升药效与安全性。加快人工智能在药物合成路径规划、原料组合优化等环节落地应用，构建自动化、高通量、低成本的智能药物合成体系。建设医药供应链智能管理平台，实时追踪药品需求变化，动态优化库存与配送路径，避免药品短缺与浪费。
（六）推动历史经典产业焕新升级。加快构建历史经典产业大脑，构建融合丝绸纹样、瓷器釉料配方、茶叶炒制工艺等核心技艺的产业数据底座，实现市场需求感知与产品创新精准对接。依托人工智能、工业互联网等技术，推动定制化、协同化设计创新，驱动文化IP向时尚消费品转化。运用机器视觉等技术构建全流程质控体系，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，打造集技艺展示、互动体验、定制生产于一体的沉浸式文化空间，提升消费者购物体验。
（五）建设数据资源平台。搭建企业专识数据库，形成覆盖研发设计、生产制造、供应链管理、经营决策管理等全业务场景的数据资源池。构建包含机理库（存储工业机理模型、技术文档、设计图纸等底层原理性知识）、仿真库（存储多学科仿真模型）、经验库（存储故障案例、最佳实践、操作技巧等实践性知识）在内的工业知识库，有效支撑企业人工智能数据集需求。建设企业数据管理一体化平台，支持多源异构数据的汇聚、处理、标注和质量评估，提高企业数据加工和利用能力，提高数据集质量。
（十二）科学确定应用场景。聚焦解决企业在制造全流程中的关键技术或工艺难题，选取对生产力有明显带动作用的高价值场景，开展人工智能技术研发和应用落地，在以下五类场景中重点布局人工智能应用。研发设计类重点推进智能辅助设计、创意图纸快速生成等；中试验证类重点开展仿真模型智能构建、测试数据智能生成等；生产制造类深化应用智能排产调度、工业视觉智能检测等；营销服务类重点突破个性化推荐、定制化售后等；运维管理类着力实施设备预测性维护、能效优化分析、辅助经营决策支持等。
（十三）量化场景关键指标。结合场景特征和业务目标，设定模型选型所用的可量化指标，以此评估场景应用效果，为模型选型和调优提供依据。研发设计类场景重点衡量单位时间内设计迭代次数、设计方案生成数量、方案采纳比率等；中试验证类场景重点考核仿真建模效率、测试指标覆盖程度等；生产制造类场景着重监测综合优化效率、生产合格率以及漏报率、误报率等；营销服务类场景重点检查营销转化率、响应时效等；运维管理类场景重点关注故障预测准确率、维护成本降低幅度等。
（十四）结合业务选定模型。基于业务场景需求，结合算力基础设施建设情况，开展模型评测选型。综合考虑模型、开发框架、编译器、推理部署工具链之间的兼容性、可靠性及易用性，优先选用经行业实践验证的成熟方案。鼓励面向制造业细分业务场景研发智能体产品，构建智能化解决方案。把安全作为模型选型的重要考虑，综合考量模型来源、漏洞缺陷、安全防护机制等，优先选择安全可信度高的模型底座。鼓励企业打造产、供、销全链条模型协同能力，提升各环节联动效率。
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