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：
《“人工智能+制造”专项行动实施意见（2026年）》

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一、总体要求与核心目标

（一）指导思想与基本原则

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，贯彻党的二十大精神，践行新发展理念，统筹发展与安全，坚持创新驱动、场景牵引、市场主导、安全可信、开放共享、普惠融通原则。聚焦“智能产业化”与“产业智能化”双向发力，推动AI与制造业深度融合、双向赋能，加速制造业智能化、绿色化、融合化发展，为制造强国等建设提供支撑。

（二）2027年核心目标

到2027年，AI关键核心技术安全可靠供给，产业规模与赋能水平居世界前列。具体实现：3-5个通用大模型深度应用，形成全覆盖行业大模型；推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业高质量数据集，推广500个典型场景；培育2-3家全球影响力生态主导型企业及一批专精特新企业，选树1000家标杆企业；建成全球领先开源生态，安全治理能力全面提升。

二、创新筑基：夯实AI赋能底座

（一）强化算力供给

推动智能芯片软硬协同，突破高端训练芯片、端侧推理芯片等关键技术；布局高水平智算设施，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，部署大模型一体机等，提升算力供给适配能力。

（二）开发行业高水平模型

创新模型训练推理方法，研发适配制造业特性的算法模型；培育行业大模型，发展“云-边-端”体系，推进大小模型协同；构建模型公共服务平台与评测基准体系，牵引技术迭代。

（三）推进“模数共振”

建立企业首席数据官制度，夯实数据治理基础；发布制造业高质量数据集建设指南，推动基础数据向行业数据集转化；强化企业数据工程能力，建立“数据-模型-应用-安全”一体化机制。

三、赋智升级：拓展高价值应用场景

（一）赋能重点行业

开展AI赋能新型工业化“深度行”，建设应用对接平台；制定行业应用全景图与转型路线图，赋能原材料、装备制造等重点行业，推广标杆方案。

（二）推动全流程转型

深化智能工厂培育，推动大模型嵌入研发设计、生产制造等全流程：研发设计环节推进智能辅助设计，生产制造环节强化工艺优化与预测性维护，营销服务环节推广智能客服等，运营管理环节提升供应链优化与风险管控能力。

（三）提升企业与区域应用水平

开展企业智能化成熟度评估，鼓励龙头企业先行先试，支持中小企业智能化改造；依托重点园区与产业集群，打造特色创新高地，推动区域转型。

（四）聚焦重点领域升级

推动AI与工业互联网融合，赋能基础设施全生命周期管理；深化绿色制造领域应用，研发节能降碳智能方案；部署安全大模型，构建工业安全运行体系。

四、产品突破：培育智能新产品新业态

推动工业母机、机器人等智能装备迭代，研制新一代AI数控系统；加速智能手机、AR/VR等智能终端升级，推进人形机器人等具身智能产品创新；攻关工业智能体技术，建设应用商店，培育软件智能化升级新业态。

五、主体培育：打造赋能主力军

梯次培育生态主导型企业与专精特新企业，推广“算力券”“模型券”支持；建设AI领域制造业创新中心、重点实验室与中试基地；培育赋能应用服务商，健全数智化转型服务体系。

六、生态壮大：优化产业资源配置

强化标准引领，研制基础、通用及应用类标准，开展“AI标准行”活动；建设高水平开源社区，推动开源项目工业落地；加强复合型人才培养，开展人才需求预测，完善产教融合机制。

七、安全护航与国际合作

攻关AI安全防护关键技术，建设工业安全大模型，强化伦理风险防范；建立分类分级安全治理机制，完善风险监测预警与协同处置体系；开展“海外版”赋能深度行，参与国际合作机制，办好全球高端赛展会。

八、实施保障与配套指引

建立央地联动工作机制，统筹资金渠道，用好首台（套）等政策；发布重点行业转型指引，针对性推进各领域智能化升级；提供企业应用指南，明确诊断评估、方案规划、技术部署、安全保障等实施路径。

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