文章核心观点 - 工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在通过强化算力供给、开发行业模型、加快重点行业应用赋能等措施，系统性推动人工智能与制造业深度融合，目标是到2027年形成一批标志性成果，为人工智能发展贡献中国方案 [1][2][4] 政策目标与量化指标 - 到2027年，推动3至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] - 到2027年，培育2至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 [1] - 目标是建成全球领先的开源开放生态，全面提升安全治理能力 [1] 创新筑基：夯实人工智能赋能底座 - 专项行动首位是“创新筑基”，首要任务是强化人工智能算力供给 [2] - 政策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核心技术 [2] - 将有序推进高水平智算设施布局，加快建设全国一体化算力网监测调度平台，以促进算力资源高效利用 [2] - 将开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，以提升智算资源供给能力 [2] - 支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型 [2] - 专家指出，现阶段人工智能算力和行业模型尚不能满足制造业需要，但探索将很快找到适配的行业模型 [2] AI算力与芯片行业发展趋势 - AI算力需求正驱动AI芯片行业快速发展 [3] - 以GPU为代表的逻辑芯片因超强计算能力得到迅速发展 [3] - 据预测，中国AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至2029年的13367.92亿元，2025年至2029年年均复合增长率为53.7% [3] - 华为、寒武纪、海光信息等厂商正加速AI芯片国产替代进程 [3] - AI芯片是AI大模型的底座，技术迭代与国产替代有望带来发展新机遇，AI基础设施建设将推动算力规模增长，从而带动国内AI芯片企业收入增长 [3] 赋智升级：加快重点行业应用赋能 - 专项行动第二位是“赋智升级”，明确提出加快重点行业应用赋能 [4] - 将分类制定“人工智能+制造”行业应用全景图和转型路线图，参考配套的《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》 [4] - 加快人工智能赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等制造业相关重点行业 [4] - 配套《指引》对上述五大重点行业的细分领域如何利用人工智能赋能作出了具体部署 [4] 重点行业赋能的具体部署与影响 - 对于装备制造行业，明确提出加速汽车行业全链条智能化升级，例如打造汽车大模型以自动生成车身造型、内饰布局方案，并实时仿真优化结构参数 [4] - 专家分析，优先选择这些行业是因为它们是国民经济的支柱和优势产业，中国在其中具有规模与产业集聚优势，人工智能赋能对整体经济作用大 [5] - 这些产业更容易与AI融合，例如电子消费品已广泛实现智能化，具备丰富的成功案例 [5] - 这些产业具有数字化改造的迫切性，例如AI被视为中国突破原材料技术瓶颈的关键 [5] - 人工智能对原材料行业的影响：将材料数据和经验转化为工艺优势，加速新材料研发 [5] - 人工智能对装备制造业的影响：提高装备的自主能力和自适应控制能力，从而提升生产效率；通过预测性维护降低产品次品率 [5] - 人工智能对消费品行业的影响：丰富产品功能；对电子信息和软件行业的影响：推进芯片工艺提升，提高软件产品智能水平 [5]

政策发布与核心目标 - 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] - 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7大重点任务，细化21项具体措施，促进“双向赋能”[1][4] 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[3] - 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[3] - 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[3] - 建成全球领先的开源开放生态[3] 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[6] - 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[6] - 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[6] 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制造业相关重点行业[1][7] - 为五大行业量身定制转型路径，摒弃“一刀切”[7] - 以钢铁行业为例，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[7] - 以汽车行业为例，打造汽车大模型，自动生成车身造型等方案，实时仿真优化参数，推动智能研发新范式[8] - 以家居领域为例，建立数据驱动的产品设计智能体，优化产品结构功能、提升智能操控能力[8] - 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、运营管理等全流程[8] 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应用智能体，研制新一代人工智能数控系统；加快发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备；推动AI技术融入大飞机、船舶等重大技术装备，发展无人机等智能低空装备[10] - 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、智能家居等人工智能终端；加快AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化[10] - 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[10] 主体培育措施 - 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，同时培育专精特新“小巨人”、制造业单项冠军、独角兽等企业[11] - 鼓励有关地方给予企业“算力券”“模型券”等支持，降低企业开发应用成本[2][11] - 鼓励龙头企业、央国企先行先试，提供规模化应用场景，研发应用工业智能体[9] - 深入实施中小企业数字化赋能专项行动，支持中小企业开展数字化、智能化改造[9]

核心发展态势：结构优化与韧性增强 - 2025年中国GDP总量突破140万亿元，同比增长约5% [3] - 产业结构持续优化，高技术制造业增加值增速达10%，装备制造业对工业增长贡献率超55% [3] - 新能源车、工业机器人等新质生产力领域产量增速突破30% [3] - 消费对经济增长贡献率稳定在52%，社会消费品零售总额同比增长5%-6.4% [4] - 出口逆势增长9.3%，海南自贸港封关首年货物吞吐量突破8000万吨 [4] 核心支撑要素：创新驱动与政策协同 - 前沿技术取得突破，可控核聚变装置“中国环流三号”实现1.5亿度离子温度运行 [4] - 研发投入强度升至2.68%，全球创新指数排名首次进入前十 [4] - 宏观政策通过降准降息降低融资成本，并利用超长期特别国债、专项债定向支持“两新一重”建设 [6] - 制度型开放深化，制造业外资限制全面取消，海南自贸港封关运作对接国际规则 [6] 新增长点：绿色经济与区域协同 - 风光清洁能源装机量全球领先，柴达木盆地等区域依托太阳能、风能资源发展生态产业 [6] - PM2.5浓度持续下降 [6] - 京津冀、长三角、粤港澳大湾区经济总量占比提升 [7] - 县域经济（如广东清远沙糖桔产业）带动乡村振兴，促进农民增收与就业扩容 [7] 挑战与应对：需破解深层矛盾 - 部分领域供强需弱矛盾突出，居民人均消费恢复滞后于人次增长，例如旅游消费恢复率为88.5% [8] - 中产群体消费力有待激活 [8] - 产业链“卡脖子”技术（如高端芯片）及房地产风险化解仍需攻坚 [9] - 收入分配改革与社会保障完善是释放内需的关键 [9] 未来布局：“十五五”锚定高质量 - 未来将聚焦人工智能、集成电路核心技术攻关，建设京津冀等三大国际科创中心 [10] - 实施城乡居民增收计划，扩大中等收入群体 [10] - 深化海南自贸港国际枢纽功能，推进“一带一路”贸易多元化 [11] - 2026年外贸韧性有望进一步增强 [11]

连云港高新区产学研合作成果与基础 - 连云港高新区在2025年江苏省产学研合作项目拟立项清单中，共有55个项目入选，彰显了区域产学研协同创新的深厚底蕴与蓬勃活力 [1] - 高新区作为区域科技创新与产业融合的核心引擎，集聚了2所本科院校、2个部省属科研院所，拥有7个国家级企业技术中心及90多个省级以上重点实验室、工程(技术)研究中心，并拥有12万各类技术人才 [1] - 高新区通过搭建校地合作联盟，与北京大学、南京理工大学等数十所高校院所建立多层次合作机制，2025年以来累计开展产学研活动30余批次，解决企业技术需求40余项，达成合作成果120余项 [1] 产学研合作的具体成效与投入 - 2025年以来，高新区完成技术合同成交额11.1亿元，引进省“科技副总”57名，占全市的36%，开发落实科研助理岗位793个，完成率达132% [1] - 拟立项的55个项目紧扣区域产业发展方向，集中分布在新一代信息技术、装备制造、新材料等优势领域，旨在破解企业核心技术瓶颈，加速科技成果转化 [2] - 项目合作主体既包括江苏海洋大学等本地核心院校，也吸纳了南京邮电大学等新增合作高校，显示出高新区合作网络持续扩展、资源整合能力不断提升 [2] 未来发展规划与举措 - 高新区将以此次拟立项为契机，深化双高协同试点建设，进一步扩大与省内外高校院所的合作范围与内容 [2] - 计划升级科技副总模式并出台成果转化激励制度，通过推广省数字平台、举办细分领域路演等方式提升对接效率 [2] - 将持续完善产学研合作质效评估体系，打通校企直接沟通渠道，推动合作从项目对接向生态共建转型，为区域科技创新与产业升级注入更强动力 [2]

宏观经济表现与韧性 - 2025年全年经济增长预计在5%左右，经济总量将达到140万亿元 [3] - 2025年前11个月，以美元计价的全部出口仍增长5.4%，有效抵御了外部冲击 [2] - 2025年四季度价格、效益、预期等指标改善，制造业PMI在12月为50.1%，时隔8个月重回扩张区间 [6] 对外贸易与外部挑战应对 - 针对美国加征关税等打压，实施了5轮关税和非关税反制，促使中美经贸关系出现阶段性缓和 [2] - 实施出口多元化战略，2025年前11个月对东盟出口增长14.6%，对欧盟出口增长8.9%，对共建“一带一路”国家出口增长11.3% [2] - 对美货物贸易出口同比下降18.3%，但整体出口仍保持增长 [2] 产业结构升级与创新 - 2025年前11个月，规模以上装备制造业和高技术制造业增加值分别增长9.3%和9.2%，快于规上工业增速 [3] - 装备制造业和高技术制造业增加值占规上工业的比重分别达到36.4%和16.7%，较2020年提高 [3] - 2025年前11个月集成电路出口1.29万亿元，增长25.6%，人工智能、生物医药、机器人等成为新亮点 [4] 国内政策与改革进展 - 出台实施民营经济促进法，缩减市场准入负面清单，建设全国统一大市场 [4] - 扩大来华单方面免签政策适用国家范围，海南自由贸易港全岛封关运作，推进高水平对外开放 [4] 社会发展与民生保障 - 社会保障支出占GDP比重由2012年的4%翻倍至约8%，与中高收入国家水平相当 [5] - 建成全球最大的可再生能源体系，每用3度电中就有1度是绿电 [5] - 2025年前11个月京津冀PM2.5浓度降至31微克/立方米，比10年前下降54% [5]

“十四五”期间经济发展成就 - 地区生产总值从217.7亿元增长至318亿元，人均GDP突破9万元，在八县(市)中排名第1 [2] - 一般公共预算收入从10.6亿元增至14亿元，年均增长5.8%，税收占比保持在80%左右，在八县(市)中排名第1 [2] - “十四五”末居民人均可支配收入达3.5万元，是“十三五”末的1.3倍，绝对额在八县(市)中排名第1 [2] 2026年经济工作关键着力点：产业与内需 - 纵深推进“放管服效”改革，深化“一网通办”与“跨域通办”，强化20个省市重点项目的要素保障与生命周期管理 [3] - 实施提振消费专项行动，并立足产业与区位优势，聚焦装备制造产业园建设进行精准招商，力争全年新引进10个亿元以上项目 [3] - 谋划实施“特色产业集群卓越升级计划”，组建以龙头企业为核心的产业创新联盟，打造“新乡制造”区域品牌 [3] - 着力在工业机器人、人工智能、生物制造、新能源等赛道引进培育标志性项目，实现新突破 [3] 2026年经济工作关键着力点：创新与区域协同 - 推动科技创新与产业创新深度融合，强化企业创新主体地位，深化校企校地合作，加快数智化转型 [3] - 构建高效上市梯队，目标年内省级上市后备企业达到10家以上 [3] - 持续推进“六纵六横”骨干路网建设，融入全市“工”字形产业布局及中部郑新产业带 [4] - 积极打造“近郊游”、“红色游”、“康养游”精品旅游线路，加快教育、医疗、养老等公共服务共享 [4] 2026年经济工作关键着力点：乡村振兴与绿色发展 - 扛稳粮食安全重任，完成夏粮种植面积30.6万亩，提升20万亩良种繁育田生产能力，争创国家级制种大县 [4] - 加快建设宜居宜业和美乡村全国样板，发展壮大村集体经济，实现集体和农民共同增收 [4] - 协同推进降碳、减污、扩绿、增长，强化PM2.5、PM10和臭氧污染协同防控，坚持“四水同治” [4] - 完成造林500亩，推动化工、造纸、装备制造等主导产业实施节能降碳改造，力争全年新增省级绿色制造名单企业2家以上 [4] 2026年经济工作关键着力点：民生保障与安全底线 - 促进高质量充分就业，重点做好高校毕业生、农民工、退役军人等重点群体就业工作 [5] - 扩大学前教育普及普惠，推进义务教育优质均衡发展，推进基本医保参保扩面，提升养老服务水平 [5] - 加快推进农村标准化养老服务站点建设，完善村级养老服务网络，办好文化惠民活动 [5] - 有序化解财政金融风险，严格落实党政机关习惯过紧日子要求，兜牢兜实“三保”底线 [5] - 常态化推进扫黑除恶斗争，守牢耕地保护红线，强力推进违法违规用地整治 [5]

核心观点 - 工业和信息化部发布《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，旨在通过一系列具体行动，到2028年显著提升“人工智能+工业互联网”的融合赋能水平，核心量化目标包括推动超过5万家企业实施升级改造，并在20个重点行业打造高质量数据集 [1] 基础底座升级行动 - **网络升级**：支持工业企业综合运用5G/5G-A、工业光网、时间敏感网络（TSN）、单对线以太网（SPE）、边缘计算、云化控制等技术，推动工业网络向控网算一体化演进，以适应智能装备协同生产、工业模型训练推理等新需求 [1] - **产品攻关**：加快5G可编程逻辑控制器（PLC）、AI路由器、工业算网交换机等产品攻关，并滚动发布新型工业网络产品目录，以推进重点行业网络改造，形成自组网、自管理、自优化、自修复等智能化网络能力 [2] - **平台智能化**：基于深度学习、大模型等技术强化工业互联网平台的要素连接、智能分析、资源配置能力，鼓励平台企业加快基于人工智能的低代码、无代码技术创新以提升开发效率 [3] - **模型与智能体**：探索依托工业互联网平台打造“模型池”，培育上线工业模型产品，推动平台底层架构与人工智能适配兼容，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 [4] - **算力供给**：加快工业互联网与通算中心、智算中心、超算中心融合应用，鼓励公共算力服务商向工业企业提供服务 [5] - **边缘与端侧部署**：引导工业企业加快边缘一体机、智能网关等设备部署，鼓励在生产设备、传感器、无人运输车辆（AGV）等部署轻量化算力模块以提升实时处理能力，同时加快构建全国一体化算力网络，推动智算云服务在工业领域应用，提升工业智算供给和利用效率 [6] 数据模型互通行动 - **数据汇聚共享**：鼓励工业企业加快信息模型应用以推进多源异构数据联通共享，依托国家工业互联网大数据中心等基础设施汇聚供应链、工业基础、“双碳”等数据，推动建立全国工业数据目录，并发挥工业互联网标识解析体系作用提升数据协同能力 [7] - **数据流通机制**：鼓励龙头企业建立工业数据可信流通空间以促进产业链端到端数据共享，健全工业数据确权授权和收益分配机制，探索数据资产登记与价值评估模式，并开展数据要素应用场景征集以构建需求场景图谱清单 [8] - **数据集建设**：面向工业模型训练需求，鼓励企业联合开展工业数据清洗、标注、合成、评估，支撑通识类、行业通用类、行业专用类数据集建设，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、安全等方面关键技术攻关 [8] - **模型开发部署**：引导工业互联网平台企业加快工业机理、知识经验模型化封装，提升工业模型的逻辑推理、跨模态数据处理等能力，助力形成面向原材料、高端装备等重点行业的工业大模型，以及面向质量检测、智能控制等场景的专用小模型，并探索开发模型互联接口以优化大模型与小模型协同效率 [9] 应用模式焕新行动 - **模式变革**：鼓励工业企业利用工业互联网打通消费与生产、供应与制造等数据流，基于人工智能加快平台化设计、智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸、数字化管理、精细化投融、可视化治理等应用模式变革 [10] - **具体应用**：加快设计方案、物料清单等资源汇聚以实现设计图纸、三维模型、指令代码自动生成，降低研发周期和成本，打造基于人工智能的虚拟产线以增强设备状态预测、工艺调优等自主决策能力，并加快工业设备运维模型、知识图谱等产品研发以打造无人智能巡检、故障实时自愈等服务 [10] - **重点行业推广**：实施工业互联网与重点产业链“链网协同”工程，在钢铁、航空、船舶、工程机械、农机装备、电子信息制造、电力、石化化工、有色金属、纺织服装、医药、轻工等重点行业编制、发布、更新、推广一批融合应用参考指南 [11] - **供需对接**：分行业梳理融合应用的典型场景、技术产品清单、供应商名录等，加快场景培育与开放，建立解决方案资源池，并开展人工智能与“链网协同”典型案例征集，遴选一批系统集成水平高、连接元素广、链式转型效益好、智能化水平高的项目 [12] 产业生态融通行动 - **企业培育**：推动工业企业、工业互联网企业、工业软件企业、人工智能企业加快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，支持供应商向智能化转型，并培育一批在工业数据、工业模型等领域的专业化服务商及民营科技领军企业、优质中小企业 [13] - **技术产品创新**：鼓励人工智能企业、工业互联网企业、工控企业联合推进工业通信芯片、工业传感器、工业终端、工业控制系统等智能化升级，逐步深化人形机器人应用 [14] - **软件与工具**：利用人工智能优化工业软件开发流程和模式以降低开发门槛和成本，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 [15][16] - **标准与安全**：加强工业互联网与人工智能标准体系衔接，完善融合人工智能的工业互联网体系架构，并推动人工智能赋能网络安全技术创新 [17] - **公共服务**：统筹推动创新中心、实验室等载体建设，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，支持建设开源项目和社区鼓励成果共享，并持续开展“百城千园行”、供需对接深度行等活动加强宣传推广 [18]

政策发布与总体目标 - 八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，旨在推动人工智能与制造业深度融合，打造新质生产力，赋能新型工业化 [1][5] - 总体目标是到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][6] - 具体量化目标包括：推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，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 [1][6] - 企业培育目标：培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业，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 [1][6] 创新筑基：夯实人工智能赋能底座 - 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、人工智能服务器等关键技术，有序推进高水平智算设施布局 [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的小模型，并推动模型轻量化部署 [7] - 开展"模数共振"行动，推动建立企业首席数据官制度，发布制造业高质量数据集建设指南，促进企业数据开发与模型建设深度融合 [8] 赋智升级：拓展推广高价值应用场景 - 加快重点行业应用赋能，分类制定"人工智能+制造"行业应用全景图和转型路线图，加快赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业 [9] - 加速全流程转型升级，推动大模型技术深度嵌入研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等制造业全流程 [9][10][11] - 提升重点企业应用水平，鼓励龙头企业、央国企先行先试，深入实施中小企业数字化赋能专项行动 [11] - 推进重点区域推广应用，依托国家自主创新示范区、高新区等，加快人工智能新产品新服务新业态规模化落地 [11] - 推动重点领域智能化升级，加强人工智能与工业互联网平台融合赋能，深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用 [12] 产品突破：构建智能新产品新业态 - 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，发展智能医疗装备、智能低空装备、智能网联汽车 [13] - 加速智能终端升级，培育智能手机、电脑、AR/VR可穿戴设备、脑机接口等人工智能终端，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 [13] - 打造智能体新业态，开展工业智能体技术攻关，支持智能体应用商店建设运营，选树一批工业智能体应用典型案例，加速智能体规模化、商业化进程 [14] 主体培育：激发各类企业创新活力 - 梯次培育企业，支持打造生态主导型企业，发展人工智能企业孵化器，梯次培育更多专精特新"小巨人"、高新技术企业、制造业单项冠军等 [15] - 打造创新载体，建设人工智能领域国家制造业创新中心，布局一批重点实验室，高质量建设国家人工智能应用中试基地 [15] - 发展赋能应用服务商，建设人工智能赋能应用加速器，培育优质赋能应用服务商，鼓励工业企业、人工智能企业等打造生态伙伴型服务商 [16] 生态壮大：加强资源配置优化产业生态 - 强化标准引领，加强安全、治理、伦理等基础标准，软硬协同等通用标准、赋能应用标准研制，深入开展"人工智能标准行"活动 [17] - 推动开源开放，建设高水平人工智能开源社区，部署实施一批模型、数据集、智能体等优质开源项目，构筑具有全球影响力的开放生态 [17] - 加强人才引育，支持高校调整优化相关学科专业，培养既懂人工智能又懂制造业应用的复合型人才，加强高技能人才和科技领军人才培养 [18][19] 国际合作：塑造国际合作竞争新优势 - 支持产业合作，鼓励企业定制出海解决方案，开展人工智能赋能新型工业化深度行"海外版"，引导外资投向人工智能领域 [21] - 打造国际合作平台，积极参加国际组织下的人工智能议题讨论，支持办好世界人工智能大会等高端赛展会，高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心 [21] 保障措施：强化全方位政策支持保障 - 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 [22] - 统筹现有资金渠道支持技术研发和赋能应用，发挥国家人工智能产业投资基金作用，吸引社会资本加大投资 [22] - 开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动，用好首台（套）、首批次、首版次应用政策，释放国内市场需求潜力 [22] - 开展人工智能产业规模测算，建立应用监测评价指标体系，完善产业监测分析平台，动态监测全球产业发展态势 [23]

东莞市资本市场发展成果与规划 - 东莞市A股上市公司数量从2021年的36家增至2026年初的64家，稳居全省地级市首位，总市值由3000亿元跃升至8000亿元 [2] - 全市境内外上市公司总数达87家，累计认定上市后备企业超525家，多层次资本市场体系日益完善 [2] - 东莞市上市公司协会提出新目标，推动东莞从“双万”城市向GDP、人口、上市公司市值“三个万亿”并进的“三万”新城跨越 [4] 上市公司协会的服务与活动 - 东莞市上市公司协会深化“1+3+5+N”服务体系，全年举办各类活动40余场，包括“董秘财总私享会”、“合规大讲堂”、“走进上市公司”等品牌活动，累计服务超2150人次 [2] - 协会通过举办并购主题峰会、组织全国上百家投资机构调研、开展“结对共进”活动，精准对接企业需求，并陪伴马可波罗、东阳光药等企业成功上市 [2] - 协会获颁“5A级社会组织”牌匾，标志着东莞资本市场服务生态迈向更规范、更专业的新阶段 [5] “十五五”规划下的发展机遇与战略 - 活动强调在“十五五”规划开局之年，资本市场“东莞板块”需谋求高质量发展，更好地发挥资本市场功能赋能实体经济 [1][3] - 专家指出，“十五五”时期需坚持稳中求进、提质增效，实施更加积极有为的宏观政策，着力稳就业、稳企业、稳市场、稳预期 [7] - 尽管外部环境复杂多变，但中国经济长期向好的基本趋势没有变，四大优势（体制、市场需求、产业供给、劳动者与企业家能力）愈发彰显 [8] 获奖上市公司与合作伙伴名单 - 获得年度最佳东莞上市公司奖项的包括：广东生益科技、广东鼎泰高科、广东思泉新材料、生益电子、广东奥普特科技 [9] - 获得ESG最佳实践奖的为生益电子和宏川智慧物流，获得最具创新能力奖的包括广东众生药业、熵基科技等12家公司 [9][10] - 获得最具成长性奖的包括广东生益科技、生益电子、广东鼎通科技等5家公司，年度优秀合作伙伴为兴业银行东莞分行 [10]

政策目标与量化指标 - 到2027年，推动3至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] - 到2027年，培育2至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 [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] 人工智能赋能底座建设 - 专项行动首位是“创新筑基：夯实人工智能赋能底座”，首先提出强化人工智能算力供给 [2] - 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核心技术 [2] - 有序推进高水平智算设施布局，加快建设全国一体化算力网监测调度平台，促进算力资源高效利用 [2] - 开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，提升智算资源供给能力 [2] - 支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型 [2] AI芯片行业市场与机遇 - 据弗若斯特沙利文预测，中国的AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至2029年的13367.92亿元 [3] - 2025年至2029年期间，中国AI芯片市场规模年均复合增长率为53.7% [3] - AI芯片是AI大模型的底座，技术迭代、国产替代有望带来发展新机遇 [3] - 华为、寒武纪、海光信息等厂商正加速AI芯片国产替代 [3] - 英伟达GPU产品持续迭代，国内GPU、ASIC厂商加速国产替代，AI基础设施建设或将推动AI算力规模增长 [3] 重点行业应用赋能 - 专项行动第二位是“赋智升级：拓展推广高价值应用场景”，明确提出加快重点行业应用赋能 [4] - 加快人工智能赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等制造业相关重点行业 [4] - 对于装备制造行业，明确提出加速汽车行业全链条智能化升级，打造汽车大模型，自动生成车身造型、内饰布局等方案，实时仿真动态优化结构参数 [4][5] - 加快人工智能技术在硬件配置、参数调优等环节应用，开发模块化工艺岛，打造柔性可重构产线 [5] 重点行业选择原因与影响 - 优先选择原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务五大行业，因其是国民经济的支柱产业和优势产业，中国在这些行业具有规模优势和产业集聚优势 [5] - 这些产业往往是更容易和AI融合的产业，例如电子消费品已广泛实现智能化 [5] - 这些产业具有数字化改造的迫切性，例如AI是中国突破原材料技术瓶颈的关键 [5] - 对于原材料行业，人工智能将材料数据和经验转化为工艺优势，并加速新材料研发 [5] - 对于装备制造业，人工智能将提高装备的自主能力和自适应控制能力，从而增强生产效率，并通过预测性维护降低次品率 [5] - 对于消费品行业，人工智能可以丰富其功能，对于电子信息和软件，人工智能可以推进芯片工艺提升和提高软件产品智能水平 [5]