《實施意見》明確了我國“人工智能+制造”發展的總體要求，堅持“一端抓技術供給，一端抓賦能應用”，旨在通過“智能產業化”與“產業智能化”的雙向發力，構建人工智能與制造業深度融合的產業生態。

打造百個高質量數據集，推出千個工業智能體

《實施意見》提出了清晰的發展藍圖。到2027年，我國人工智能關鍵核心技術將實現安全可靠供給，產業規模和賦能水平穩居世界前列。

在具體指標上，意見提出要推動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體系；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；并推廣500個典型應用場景。同時，將培育2-3家具有全球影響力的生態主導型企業，選樹1000家標桿企業，建成全球領先的開源開放生態。

夯實算力、算法與數據“三大底座”

針對人工智能賦能制造業的基礎支撐，《實施意見》部署了“創新筑基”行動，重點從算力、模型和數據三個維度進行夯實。

在算力供給方面，將推動智能芯片軟硬協同發展，突破高端訓練芯片、端側推理芯片等關鍵技術，并有序推進高水平智算設施布局，開展智算云服務試點，提升智算資源供給能力。

在模型開發方面，支持開發適應制造業實時性、可靠性特點的高性能算法模型，培育重點行業大模型，并打造面向工業細分場景的小模型，鼓勵“大模型+小模型”協同創新。

在數據支撐方面，開展“模數共振”行動，推動企業建立首席數據官制度，發布制造業高質量數據集建設指南，促進基礎數據轉化為高質量行業數據集，實現“以模引數”和“用數賦模”的良性循環。

全流程、全鏈條拓展應用場景

如何將人工智能技術真正轉化為制造業的生產力？《實施意見》提出了“賦智升級”行動，不僅關注重點行業，更強調全流程的轉型升級。

在行業層面，將深入開展“深度行”活動，分類制定轉型路線圖，加快原材料、裝備制造、消費品、電子信息等重點行業的賦能步伐。

在生產流程層面，意見明確要推動大模型技術深度嵌入生產制造核心環節，實現從研發設計、中試驗證到生產制造、營銷服務及運營管理的全流程改造。例如，在研發環節，重點推進智能輔助設計和藥物研發；在生產環節，推廣機器視覺質檢和設備預測性維護；在營銷環節，利用數字人改善服務體驗；在運營環節，利用大模型優化供應鏈管理和輔助戰略決策。

此外，《實施意見》還特別關注企業主體的差異化需求，鼓勵龍頭企業先行先試，研發應用工業智能體；同時深入實施中小企業數字化賦能專項行動，支持中小企業開展智能化改造，加快人工智能應用的復制推廣。

此次《實施意見》的出臺，為我國“人工智能+制造”的發展指明了方向，將有力支撐制造強國、網絡強國和數字中國建設，推動制造業向智能化、綠色化、融合化邁進。