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。
