文章核心观点 - 推动人工智能与工业领域深度融合是决定人工智能产业应用和发展的关键 是实现新型工业化内涵式发展的重要突破口 为此提出聚焦重点产业 拓展场景应用 加快产品突破 强化要素保障四方面建议 [1] 聚焦重点产业深化全链条融合 - 完善政策支撑体系 加快出台“人工智能＋工业”专项行动计划 紧扣全市“强链工程”部署 [1] - 围绕输变电装备 高端化工等重点产业链 按“一链一策”原则编制“一图四清单” 实现转型任务可视化 要素需求清晰化 [1] - 建设产业链高质量数据集 重点推动钢铁 纺织 装备制造等领域语料库开放共享 [1] - 探索构建“工业互联网平台+人工智能”预测调度系统 增强全产业链的协同耦合韧性 [1] 拓展场景应用打造标杆示范矩阵 - 大力推动人工智能在企业研发设计 柔性制造 检验检测 经营管理等不同场景落地见效 [2] - 搭建供需对接服务平台 发布场景“机会清单”和“能力清单” 为企业提供“一对一”适配服务 [2] - 分层次分类别推进智能制造标杆建设 支持链主企业打造“智能工厂＋零碳工厂”新模式 引导骨干企业打造无人化产线 指导中小企业普及人工智能软件应用 [2] - 推动人工智能赋能绿色制造体系 鼓励高耗能企业和园区的领军企业搭建人工智能能效优化系统和碳足迹实时追踪平台 [2] 加快产品突破提升产业核心竞争力 - 创新人工智能硬件产品 推动算力设备 智能装备扩产升级 培育支撑“技术研发—核心生产--场景应用”闭环发展的算力系统 打造人工智能硬件制造基地 [3] - 以解决行业共性问题为导向 研发一批垂直领域模型 推动高端装备 新材料等重点行业实现大模型应用落地 同步开发轻量 高效 易于部署的中小模型 [3] - 加快人工智能软件研发 引导软件企业整合行业场景数据 核心技术与关键工艺 开发融合人工智能技术的终端软件 [3] - 鼓励重点企业与数据服务商 高校科研机构深度合作 联合研发行业工业智能体 打造具有地方特色的“智能产业化”产品体系 [3] 强化要素保障构建良好发展生态 - 培育壮大人工智能专业服务商队伍 搭建市级“人工智能＋工业”服务商资源池 引进培育数据标注 模型训练等专业化服务机构 [4] - 完善数据要素服务体系 支持产业链链主企业建设行业语料库 推动数据资源高质量供给与规范化流通 [4] - 实施“人工智能人才专项计划” 在高层次人才项目中单列赛道 支持本地高校开设人工智能相关专业 开展订单式人才培养 推行“首席算法师”制度 [4] - 研究设立“人工智能＋工业”扶持资金 引导金融和保险机构创新开发“人工智能贷”“模型应用险”等特色金融和保理产品 [4] - 支持企业开展数据资产入表与交易 拓宽融资渠道 推动高质量数据价值转化 [4] - 积极争取国家及省级政策支持 形成多层次 广覆盖的政策支持体系 [4]