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事關超5萬家企業智能升級,工信部發布行動方案

放大字體  縮小字體 發布日期:2026-01-09  來源:工信微報  瀏覽次數:0
工業和信息化部近日發布《工業互聯網和人工智能融合賦能行動方案》提出將推動超過5萬家企業實施“人工智能+工業互聯網”升級改造顯著提升工業互聯網與人工智能融合賦能水平。


《方案》提出,到2028年,滿足人工智能工業應用高通量、低時延、高可靠通信需求的新型工業網絡規模持續擴大,在原材料、裝備制造、消費品、電子信息等重點行業工業企業加快部署應用,推動不少于50000家企業實施新型工業網絡改造升級。工業數據匯聚、治理、流通、共享體系不斷完善,在20個重點行業打造一批高質量數據集。來看梳理——


基礎底座升級行動


加快工業網絡開放智能升級——


  • 面向智能裝備協同生產、工業模型訓練推理、工業智能體通信交互等工業智能新需求,支持工業企業綜合運用5G/5G-A、工業光網、時間敏感網絡(TSN)、單對線以太網(SPE)、邊緣計算、云化控制等技術推動工業網絡控網算一體化演進和能力升級,探索新型工業網絡適應工業智能業務的創新應用模式。


  • 加快5G可編程邏輯控制器(PLC)、AI路由器、工業算網交換機等產品攻關,滾動發布新型工業網絡產品目錄,推進重點行業開展新型工業網絡改造,形成自組網、自管理、自優化、自修復等智能化網絡能力。


提高工業互聯網平臺智能化水平——


  • 基于深度學習、大模型等技術,強化工業互聯網平臺的要素連接、智能分析、資源配置等能力。


  • 鼓勵工業互聯網平臺企業加快基于人工智能的低代碼、無代碼技術創新,提升工業App開發效率和系統集成能力。


  • 探索依托工業互聯網平臺打造“模型池”的路徑,培育上線一批工業模型產品


推動平臺底層架構、數據協議與人工智能適配兼容,深化國產智能體標準協議創新應用,發展“工業互聯網平臺+智能體”等創新模式,打造一批面向生產網絡優化、人機交互、智能設備健康管理、產業鏈優化等典型場景的工業智能體應用


強化工業智能算力供給——


  • 加快工業互聯網與通算中心、智算中心、超算中心融合應用,鼓勵公共算力服務商向工業企業提供服務。


  • 引導工業企業加快邊緣一體機、智能網關等設備部署。


  • 鼓勵工業企業、設備供應商聯合推動端側設備智能化升級,在生產設備、傳感器、無人運輸車輛(AGV)等部署輕量化算力模塊,提升數據實時處理能力。


  • 加快構建全國一體化算力網絡,推動智算云服務試點在工業領域中應用推廣,強化工業大模型在算力跨區域高效調用、“云邊端”算力精準匹配等方面普及應用,提升工業智算供給能力和利用效率。


數據模型互通行動


加強工業數據匯聚共享——


  • 鼓勵工業企業加快信息模型應用,推進多源異構工業數據聯通共享。


  • 依托國家工業互聯網大數據中心等數據基礎設施,加快匯聚重點領域供應鏈數據、工業基礎數據、“雙碳”基礎數據,推動建立全國工業數據目錄


  • 發揮工業互聯網標識解析體系作用,有效提升工業數據協同共享、聚合分析等能力。


  • 鼓勵龍頭企業加快建立工業數據可信流通空間,促進產業鏈端到端數據共享流通。


  • 健全工業數據確權授權機制和收益分配機制,探索數據資產登記,創新數據資產價值評估與市場計價模式。


  • 開展工業領域數據要素應用場景征集,構建數據集需求場景圖譜清單,為人工智能工業應用提供指引。


加強行業數據集建設支撐——


  • 面向工業模型訓練需求,鼓勵工業企業、工業互聯網企業、工業數據服務商聯合開展工業數據清洗、標注、合成、評估,支撐通識類、行業通用類、行業專用類數據集建設與服務。


  • 引導龍頭企業基于工業互聯網帶動上下游開放數據資源,打造一批高質量行業數據集。


  • 加強數據標注、訓練、使用、安全等方面關鍵技術攻關,加快推動標注算法優化、標注工具與標注模型研發


  • 統籌工業數據分類分級安全管理,完善數據質量、數據安全風險等評估體系,將安全管理貫穿工業數據集建設全過程。


  • 加快工業智算基地、工業數據訓練基地建設,加快形成高質量智算、數據和算法服務


提升工業模型開發部署效率——


  • 引導工業互聯網平臺企業加快工業機理、技術工藝和知識經驗模型化封裝與標準化積累,提升工業模型的邏輯推理能力、跨模態數據處理能力、語義理解能力、可靠輸出能力,助力形成一批面向原材料、高端裝備、消費品、電子信息等重點行業的工業大模型,開發一批面向質量檢測、智能控制、工藝優化、營銷服務等應用場景的專用小模型。


  • 鼓勵工業互聯網平臺企業探索開發工業模型互聯接口,優化大模型與小模型間協同效率路徑,助力形成“大模型夯基+小模型深耕”的人工智能工業應用模型體系。


應用模式煥新行動


推進應用模式變革——


  • 鼓勵工業企業利用工業互聯網打通消費與生產、供應與制造、產品與服務之間的數據流,基于人工智能開展智能分析,加快平臺化設計、智能化生產、個性化定制、網絡化協同、服務化延伸、數字化管理、精細化投融、可視化治理等應用模式變革。


  • 加快設計方案、物料清單等資源匯聚,實現設計圖紙、三維模型、指令代碼自動生成,降低研發設計周期和成本。


  • 打造基于人工智能的虛擬產線,增強設備狀態預測、工藝調優、裝備調參、物料平衡等生產活動的自主決策能力。


  • 加快工業設備運維模型、設備知識圖譜等智能化服務產品研發,打造無人智能巡檢、故障實時自愈調控、智能指揮調度、智能倉儲等管理服務。


加快重點行業推廣——


  • 實施工業互聯網與重點產業鏈鏈網協同”工程,強化與各行業數字化、智能化相關政策銜接與協同,在鋼鐵、航空、船舶、工程機械、農機裝備、電子信息制造、電力、石化化工、有色金屬、紡織服裝、醫藥、輕工等重點行業編制、發布、更新、推廣一批融合應用參考指南。


  • 面向重點行業數字化轉型、智能化改造需求和難點,分行業梳理工業互聯網與人工智能融合應用的典型場景、技術產品清單、供應商名錄、標準索引等,加快場景培育與開放,建立解決方案資源池,加強供需精準對接


  • 聚焦產業鏈上下游資源共享和要素互通需求,開展人工智能典型案例、工業互聯網“鏈網協同”典型案例征集,遴選一批系統集成水平高、連接元素廣、鏈式轉型效益好、智能化水平高的項目。


產業生態融通行動


強化重點企業培育——


  • 推動工業企業、工業互聯網企業、工業軟件企業、人工智能企業加快打造一批具備智能系統集成能力的解決方案,鼓勵龍頭企業孵化一批行業級智能化解決方案供應商


  • 支持工業互聯網解決方案供應商向智能化解決方案供應商轉變,加快培育一批工業數據、工業模型等領域的專業化服務商,培育一批民營科技領軍企業、優質中小企業


加快技術產品創新——


  • 鼓勵人工智能企業、工業互聯網企業、工控企業聯合推進工業通信芯片、工業傳感器、工業終端、工業控制系統等智能化升級,逐步深化人形機器人應用


  • 利用人工智能優化工業軟件開發流程和模式,提升主動優化、輔助生成等能力,降低開發門檻和成本。


  • 研發智能生產調度管理軟件、工藝參數自優化軟件等通用工具產品。


  • 推動人工智能賦能網絡安全技術創新。


  • 加強工業互聯網與人工智能標準體系銜接,完善與人工智能技術相融合的工業互聯網體系架構,加強標準宣貫和應用推廣。


優化公共服務能力——


  • 統籌推動創新中心、實驗室等載體建設,推動行業數據集、工業模型評測等公共服務平臺建設,為中小企業提供精準化、低成本的智能服務。


  • 支持建設開源項目和開源社區,鼓勵相關成果在國家級人工智能開源社區中首發,共享軟件代碼、硬件設計、開發工具。


  • 持續開展工業互聯網一體化進園區“百城千園行”、人工智能賦能新型工業化供需對接深度行等活動,加強供需對接,加大對典型應用案例、優秀解決方案的宣傳推廣力度。



來源:央視新聞

記者:朱江、孫薊濰


 
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