看看能干点啥 - 《“人工智能+制造”专项行动实施意见》

原文： 八部门关于印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的通知

一、 核心战略定位：打造新质生产力，赋能新型工业化

文件开宗明义，将“人工智能+制造”定位为：

• 驱动产业升级、重塑全球格局的关键变量。
• 打造新质生产力的核心路径。
• 支撑制造强国、网络强国和数字中国建设的战略举措。

这表明，该行动已超越单纯的技术应用层面，上升为国家经济高质量发展的核心引擎。

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二、 总体目标（到2027年）：量化指标清晰，雄心勃勃

文件设定了非常具体且具有挑战性的量化目标，体现了国家推动此事的决心：

领域	目标
技术底座	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。
智能体与数据	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。
应用场景	推广 500个 典型应用场景。
企业主体	培育 2-3家 具有全球影响力的生态主导型企业；选树 1000家 标杆企业。
人才与服务	打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商。
生态与治理	建成全球领先的开源开放生态；安全治理能力全面提升。

这些目标共同勾勒出一个从底层技术、到中台能力、再到上层应用和企业主体的完整产业生态蓝图。

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三、 九大核心任务体系：全方位、深层次、高水平推进

文件构建了一个逻辑严密的“9大支柱”行动框架：

第一支柱：创新筑基——夯实AI赋能底座

这是整个行动的根基，聚焦“算力、算法、数据”三大要素。

• 算力：强调智能芯片（训练/推理）、智算云、边缘计算的软硬协同发展。
• 算法/模型：提出发展“云-边-端”模型体系，鼓励大小模型协同，并特别强调模型的轻量化部署以适应工业场景。
• 数据：开展“模数共振”行动，这是一个关键创新点。它要求建立企业首席数据官制度，通过模型需求牵引高质量数据集建设（“以模引数”），并通过数据工程反哺模型优化（“用数赋模”），形成正向循环。

第二支柱：赋智升级——拓展高价值应用场景

这是行动的主战场，覆盖了行业、流程、企业、区域、领域五个维度。

• 行业：明确指向原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件等五大重点行业。
• 全流程：系统性地将AI嵌入研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理五大核心环节，并给出了每个环节的具体应用方向（如研发的智能辅助设计、生产的预测性维护、运营的销量预测等）。
• 企业：实施梯度策略，龙头企业先行先试探索新模式，中小企业通过专项行动降低应用门槛。
• 区域：依托国家高新区、经开区、先进制造业集群等载体，打造区域性创新高地。
• 重点领域：特别强调AI与工业互联网、绿色制造（能源/碳排管理）、安全（安全大模型）的融合。

第三支柱：产品突破——构建智能新产品新业态

从“赋能”走向“创造”，催生新供给。

• 智能装备：推动工业母机、机器人、医疗装备、大飞机、船舶、智能网联汽车等搭载智能体。
• 智能终端：支持AR/VR、脑机接口等新型终端，并重点提及人形机器人，要建设中试基地和标杆产线。
• 智能体新业态：这是文件的一大亮点。明确提出要攻关智能体的任务规划与群体协同技术，建设智能体应用商店，并探索智能体互联网的体系架构和治理机制，为未来AI原生应用生态铺路。

第四支柱：主体培育——打造主力军

强调企业的核心作用。

• 梯次培育：从生态主导型企业到专精特新“小巨人”，形成雁阵式发展格局。并提出给予“算力券”、“模型券”等精准支持。
• 创新载体：建设国家制造业创新中心、重点实验室、行业AI应用中试基地。
• 服务商：培育“懂行业、懂智能”的赋能服务商，鼓励电信运营商和央国企数智公司参与。

第五至第九支柱：生态、人才、安全、国际合作与保障

• 生态壮大：强化标准引领（跨行业协同制定安全、伦理、通用标准）和开源开放（建设全球影响力开源社区）。
• 人才引育：核心是培养“既懂AI又懂制造”的复合型人才，通过新型学院（如中关村学院、河套学院等）和产教融合平台实现。
• 安全护航：构建涵盖技术安全（对抗样本检测、模型防护）、数据安全、伦理治理（防范幻觉）和应急处置的全链条安全保障体系。
• 国际合作：支持产业出海，打造国际合作平台（如中国—金砖国家AI中心），宣传中国方案。
• 保障措施：建立央地联动机制，统筹资金支持，发挥国家AI产业投资基金作用，并用好“首台套、首批次、首版次”政策加速新技术新产品推广。

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四、 附件深度解析：提供实操指南

文件包含两个极具价值的附件，为企业提供了直接的操作手册。

附件1：《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》

对五大行业进行了精细化、场景化的指导：

• 原材料：钢铁（全流程动态模型）、石化（数字孪生+大模型）、新材料（反向设计）、有色（采选冶精准控制）、建材（窑炉煅烧优化）。
• 装备制造：工业母机（柔性化）、汽车（全链条）、电力装备（全生命周期）、船舶（少人化生产）、航空航天（极端工况仿真）。
• 消费品：纺织（个性化虚拟试衣）、家居（主动服务型家电）、食品（安全监控）、医药（AI新药研发）、生物制造（智能菌种构建）、历史经典产业（文化IP数字化）。
• 电子信息：元器件设计（虚拟仿真）、柔性智造（产线动态重构）、质量管控（知识图谱根因分析）、绿色低碳（碳足迹核算）。
• 软件与信息服务：打造软件全生命周期智能工具链，推动传统软件智能化，并重点培育垂直领域智能体（如编程、测试、曲面设计智能体）。

附件2：《制造业企业人工智能应用指南》

为企业提供了从0到1的实施路径：

1. 评估与规划：先诊断自身智能化水平，再制定合理目标。
2. 基础能力建设：升级“哑设备”，改造工业软件，植入原生智能。
3. 数据集构建：建设包含机理库、仿真库、经验库的工业知识库，这是区别于互联网AI的关键。
4. 算力布局：倡导“云-边-端”协同，根据安全需求选择公有云或私有智算中心。
5. 模型选型与调优：强调科学确定高价值场景，并给出五类场景的量化指标。调优方法包括提示词工程、检索增强、微调等。
6. 部署与集成：注重在真实环境中验证性能。
7. 持续优化：建立评估和迭代机制。
8. 安全防护：贯穿数据、应用、网络全链条。
9. 组织保障：压实主体责任，加强复合人才培养。

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五、 总结与展望：一份划时代的产业行动纲领

这份《实施意见》是中国推动AI与实体经济深度融合的里程碑式文件。其特点在于：

1. 系统性极强：从技术底座到应用场景，从产品创新到主体培育，从国内生态到国际合作，构建了完整的闭环。
2. 实操性突出：不仅有宏观目标，更有附件中的行业指引和企业指南，让地方政府、企业和开发者都能找到自己的位置和行动路径。
3. 前瞻性十足：对“工业智能体”、“智能体互联网”、“人形机器人”等前沿方向的布局，展现了抢占未来产业制高点的雄心。
4. 问题导向明确：直击当前AI+制造面临的“不敢转、不会转、不能转”痛点，通过券补、服务商、中试基地等方式精准施策。

可以预见，在未来几年，“人工智能+制造”将成为中国产业升级最火热的赛道，深刻重塑中国乃至全球的制造业格局。