政策文件与核心目标 - 八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》及两份配套文件《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》和《制造业企业人工智能应用指南》[1] - 核心目标是到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][3][6] - 提出围绕创新筑基、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大重点任务，细化21项具体措施，促进“双向赋能”[1][7] 2027年量化发展目标 - 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[6] - 推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景[6] - 培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业[6] - 建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升[6] 创新筑基任务 - 强化人工智能算力供给，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键技术[7] - 开发高水平行业模型，培育重点行业大模型，发展“云－边－端”模型体系，打造面向工业细分场景小模型[7] - 开展“模数共振”行动，推动建立企业首席数据官制度，夯实企业数据治理基础[7] - 这些举措旨在降低基础资源成本和技术门槛，增强工程化能力，吸引制造业企业主动参与[7] 赋智升级与行业应用 - 加快赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务五大重点行业[1][9] - 为五大行业量身定制转型路径，摒弃“一刀切”[9] - 原材料行业（如钢铁）：提升全流程智能化水平，研发覆盖生产全流程的动态模型及行业大模型、智能体，实现实时感知、参数优化、质量溯源等[9][10] - 装备制造行业（如汽车）：加速全链条智能化升级，打造汽车大模型，自动生成造型方案，实时仿真优化参数，推动智能研发新范式[10] - 消费品行业（如家居）：强化智能化运营和智能产品供给，建立数据驱动的产品设计智能体，优化产品功能，加快新品上市[10] - 加速全流程转型升级，深化智能工厂梯度培育，推动大模型技术深度嵌入研发设计、生产制造、营销服务、运营管理等核心环节[10] 产品突破方向 - 推动智能装备迭代：加快工业母机、工业机器人等装备搭载智能体，研制新一代人工智能数控系统；发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备；推动AI技术融入大飞机、船舶等重大装备及无人机等智能低空装备[13] - 加速智能终端升级：支持端侧模型等技术突破，培育智能手机、电脑、智能家居等AI终端；加快AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端在工业巡检、远程医疗等场景的产业化[13] - 打造智能体新业态：开展工业智能体任务规划、群体协同等技术攻关，推动智能体云化部署[13] 主体培育与分层扶持 - 梯次培育企业，支持打造具有全球影响力的生态主导型企业，同时发展人工智能企业孵化器，培育专精特新“小巨人”、高新技术企业、制造业单项冠军等[14] - 鼓励有关地方给予企业“算力券”、“模型券”等支持，强化赋能中小企业公共服务，降低企业开发应用成本[2][12][14] - 形成分层扶持机制：龙头企业、央国企先行先试，提供规模化应用场景，研发工业智能体；中小企业借助政策支持，从痛点明确环节切入智能化改造[11][15] - 旨在形成“大企业建生态、中小企业进生态”的协同格局[15] 战略意义与行业影响 - 标志着推进智能制造进入系统化、深水区的新阶段，其成功关键在于形成持续迭代的创新循环[6] - 目标是让AI不仅成为提升效率的工具，更能激发制造模式的颠覆性创新，为“中国制造”向“中国智造”跃迁提供核心动力[6] - 强调全要素、全链条、全周期的智能化跃升，超越过去聚焦个别环节的智能化[10] - 关乎中国制造业能否在全球竞争中从规模优势转向质量、效率和智能优势[6]