文章核心观点 - 工业和信息化部印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，旨在通过四大行动推动两者深度融合，目标是到2028年显著提升融合赋能水平，为推进新型工业化注入强大动力 [1][2][3] 总体要求与目标 - 总体要求是以推动信息化和工业化深度融合为主线，以推动“人工智能+”在工业领域落地为着力点，为加快形成新质生产力、推进新型工业化提供支撑 [3] - 到2028年，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级 [1][3] - 在20个重点行业打造一批高质量数据集 [1][3] - 培育一批智能化解决方案供应商，推动大中小企业协同升级 [1][3] 基础底座升级行动 - 加快工业网络开放智能升级，支持企业运用5G/5G-A、工业光网、TSN、SPE、边缘计算等技术推动网络控网算一体化演进 [4] - 加快5G PLC、AI路由器、工业算网交换机等产品攻关，推进重点行业新型工业网络改造 [4] - 提高工业互联网平台智能化水平，鼓励平台企业基于AI技术提升低代码、无代码开发能力，并探索打造“模型池” [5] - 发展“工业互联网平台+智能体”等创新模式，打造面向生产网络优化、人机交互等典型场景的工业智能体应用 [5] - 强化工业智能算力供给，鼓励公共算力服务商向工业企业提供服务，引导企业加快边缘一体机、智能网关等设备部署 [6] - 推动端侧设备智能化升级，在生产设备、传感器、AGV等部署轻量化算力模块，并加快构建全国一体化算力网络 [6] 数据模型互通行动 - 加强工业数据汇聚共享，依托国家工业互联网大数据中心等设施，加快汇聚供应链数据、工业基础数据、“双碳”基础数据 [7] - 鼓励龙头企业建立工业数据可信流通空间，促进产业链端到端数据共享，并健全数据确权授权和收益分配机制 [7] - 加强行业数据集建设支撑，鼓励企业联合开展数据清洗、标注、合成、评估，支撑通识类、行业通用类及专用类数据集建设 [8] - 引导龙头企业带动上下游开放数据资源，打造高质量行业数据集，并加强数据标注、训练等关键技术攻关 [8] - 提升工业模型开发部署效率，引导平台企业加快工业机理、知识经验模型化封装，助力形成面向重点行业的工业大模型 [9] - 开发面向质量检测、智能控制、工艺优化等场景的专用小模型，并探索形成“大模型夯基+小模型深耕”的模型体系 [9] 应用模式焕新行动 - 推进应用模式变革，鼓励企业利用工业互联网打通数据流，基于AI开展智能分析，加快平台化设计、智能化生产、个性化定制等模式变革 [10] - 加快设计方案、物料清单等资源汇聚，实现设计图纸、三维模型等自动生成，降低研发周期和成本 [10] - 打造基于AI的虚拟产线，增强设备状态预测、工艺调优等生产活动的自主决策能力，并加快工业设备运维模型等智能化服务产品研发 [10] - 加快重点行业推广，在钢铁、航空、船舶、工程机械、电子信息制造等超过十个重点行业编制推广融合应用参考指南 [11] - 分行业梳理典型场景、技术产品清单、供应商名录等，建立解决方案资源池，并开展人工智能与工业互联网“链网协同”典型案例征集 [11] 产业生态融通行动 - 强化重点企业培育，推动工业企业、工业互联网企业等打造具备智能系统集成能力的解决方案，鼓励龙头企业孵化行业级智能化解决方案供应商 [13] - 支持工业互联网解决方案供应商向智能化转型，培育一批工业数据、工业模型等领域的专业化服务商及民营科技领军企业 [13] - 加快技术产品创新，鼓励企业联合推进工业通信芯片、传感器、终端、控制系统等智能化升级，并逐步深化人形机器人应用 [13] - 利用AI优化工业软件开发，研发智能生产调度管理软件、工艺参数自优化软件等通用工具产品，并推动AI赋能网络安全技术创新 [13] - 优化公共服务能力，推动行业数据集、工业模型评测等公共服务平台建设，为中小企业提供低成本智能服务 [14] - 支持建设开源项目和社区，持续开展“百城千园行”、供需对接深度行等活动，加强供需对接与案例推广 [14] 保障措施 - 强化统筹协调，鼓励地方制定配套举措，形成区域集聚、特色路径的融合赋能格局 [15] - 充分利用现有资金渠道，发挥国家产融合作平台作用，支持关键技术产品研发推广，鼓励地方设立专项资金 [15] - 优化学科专业布局，推动产教融合实践中心建设，开展工业互联网工程技术人员、人工智能训练师等新职业培训和评价 [15]