政策核心目标 - 到2027年，人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1] - 推动人工智能与制造业深度融合，以发展新质生产力、构建现代化产业体系 [1] - 全方位、深层次、高水平赋能新型工业化 [1] 具体量化发展目标 - 到2027年，推动3至5个通用大模型在制造业深度应用 [1] - 形成特色化、全覆盖的行业大模型 [1] - 打造100个工业领域高质量数据集 [1] - 推广500个典型应用场景 [1] - 培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业 [1] - 培育一批专精特新中小企业 [1] - 打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商 [1] - 选树1000家标杆企业 [1] - 建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升 [1] 重点任务与举措 - 围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作等7项重点任务推出举措 [2] - 推动智能芯片软硬协同发展 [2] - 支持模型训练和推理方法创新 [2] - 培育重点行业大模型 [2] - 推动大模型技术深度嵌入生产制造核心环节 [2] - 加快人工智能赋能工业母机、工业机器人 [2] - 攻关深度合成鉴伪、工业模型算法安全防护、训练数据保护等关键技术 [2] 行业应用指引 - 附件《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》为原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等行业转型提供指引 [2] - 附件《制造业企业人工智能应用指南》指导企业将人工智能应用于研发设计、生产制造、经营管理及延伸服务等领域 [2]