政策核心目标 - 工业和信息化部等8部门印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，旨在加快推进人工智能技术在制造业的融合应用，打造新质生产力，全方位、深层次、高水平赋能新型工业化 [1] - 政策目标到2027年，实现人工智能关键核心技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1] 具体量化发展目标 - 到2027年，推动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 [1] - 到2027年，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] 数据与模型协同发展（"模数共振"行动） - 推动建立企业首席数据官制度，持续推进数据管理能力成熟度国家标准贯标，夯实企业数据治理基础 [1] - 梳理适配行业模型需求的数据资源清单，发布制造业高质量数据集建设指南，推动将基础数据转化为高质量行业数据集，实现"以模引数" [1] - 指导企业加强数据工程能力建设，促进企业数据开发与模型建设深度融合，探索建立"数据协同、模型训练、应用开发、安全保障"一体化机制，实现"用数赋模" [1] 重点领域智能化升级 - 加强人工智能与信息通信网络协同，推动人工智能与工业互联网平台融合赋能 [2] - 研发面向工业互联网等基础设施的数据集、大模型、智能体，推进人工智能技术在基础设施规划、建设、运营、维护等环节深入应用 [2] - 深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用，针对能源和碳排放管理、资源循环利用等场景需求，研发推广智能化绿色化协同解决方案 [2] - 打造一批面向行业的应用安全解决方案，加快安全大模型、智能体等落地应用，构建安全运行体系，提升工业领域安全水平 [2] 智能终端升级与创新 - 支持端侧模型、开发应用工具链等技术突破，培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [2] - 聚焦工业巡检、远程医疗等重点场景，加快增强现实/虚拟显示（AR/VR）可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化、商业化进程 [2] - 推动具身智能产品创新，建设人形机器人中试基地和训练场，打造人形机器人标杆产线，在典型制造场景率先应用 [2] 政策实施保障措施 - 建立部门合作、央地联动、产业协同的工作推进机制，鼓励地方因地制宜制定政策措施，引导企业错位发展，防范产业"内卷式"竞争 [3] - 统筹现有资金渠道，布局支持"人工智能+制造"有关技术研发和赋能应用任务 [3]