政策目标与量化指标 - 到2027年，人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1] - 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] - 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 [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] 重点赋能行业与应用方向 - 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等制造业相关重点行业 [2] - 重点推进智能辅助设计、软件代码辅助编写、药物研发，打造新型研发设计模式 [2] - 加强工业研发数据集建设和开源共享，探索建立人工智能预测结果评估体系 [2] - 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 [2] - 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 [2] 智能装备与产品创新 - 加快工业母机、工业机器人等各类工业装备搭载应用智能体，研制新一代人工智能数控系统 [2] - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备，加速产品创新和临床应用推广 [2] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行，发展无人机等智能低空装备 [2] - 开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估，有序推进产品准入和上路通行试点 [2] 透明度与伦理规范 - 通过生成合成内容标识等，增强人工智能透明度、可解释性 [3] - 落实人工智能科技伦理管理服务办法，加强行业自律，提升企业人工智能伦理风险防范能力 [3]

政策发布 - 工业和信息化部等八部门于1月7日联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》[1] 核心发展领域 - 推动智能装备迭代 加快人工智能赋能工业母机、工业机器人[1] - 研制新一代人工智能数控系统 提升自主决策、分析和执行等能力[1] - 开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估[1] - 有序推进智能网联汽车产品准入和上路通行试点[1]

A股市场主要指数表现 - 1月8日开盘A股市场震荡调整，创业板指一度跌逾1%，随后跌幅收窄[1] - 上证指数收报4084.95点，下跌0.82点，跌幅0.02%[2] - 深证成指收报14005.88点，下跌24.68点，跌幅0.18%[2] - 创业板指收报3319.33点，下跌10.37点，跌幅0.31%[2] - 科创50指数表现强势，收报1475.11点，上涨31.73点，涨幅2.20%[2] - 中证500指数收报7906.25点，上涨31.16点，涨幅0.40%[2] - 中证1000指数收报7948.97点，上涨42.55点，涨幅0.54%[2] - 沪深300指数收报4759.93点，下跌16.74点，跌幅0.35%[2] - 中证红利指数收报5572.66点，下跌20.25点，跌幅0.36%[2] 板块与概念表现 - 可控核聚变概念股延续强势，Wind核聚变概念指数上涨5.01%[4] - 核电概念指数上涨3.69%，工业气体概念指数上涨3.53%[4] - GPU概念指数上涨3.50%，工业母机概念指数上涨2.52%[4] - 互联网、半导体、工业机械等板块涨幅居前[3] - 保险、券商、汽车等板块震荡走低[3] - Wind保险行业指数下跌2.57%，券商行业指数下跌1.95%[4] - 汽车行业指数下跌1.02%，银行行业指数下跌0.64%[4] 港股市场表现 - 恒生指数收报26189.86点，下跌269.09点，跌幅1.02%[5] - 恒生国企指数收报9056.20点，下跌82.55点，跌幅0.90%[5] - 恒生科技指数收报5689.42点，下跌49.10点，跌幅0.86%[5] - 联想集团股价下跌4.62%，总市值1100亿港元[6] - 中国人寿股价下跌3.27%，总市值13464亿港元[6] - 百度集团股价下跌3.24%，总市值3861亿港元[6] - 快手股价下跌2.78%，总市值3126亿港元[6] - 汇丰控股股价下跌2.44%，总市值21314亿港元[6] 可控核聚变概念驱动因素 - 中国科学院合肥物质科学研究院宣布，全超导托卡马克核聚变实验装置（EAST）实验证实托卡马克密度自由区的存在，为磁约束核聚变装置高密度运行提供重要物理依据[7] - 2026核聚变能科技与产业大会定于1月16日至17日在安徽合肥举办，主题为“聚核之力，创见未来”[7] - 中信证券指出，核聚变短期国内外已进入催化密集释放期，行业目前主要由重大事件驱动[7] - 国内capex有序落地，海外进展有望超预期，基于大国竞争视角，行业的长期成长趋势已经确立[7] - 国内订单构成主要为大型科学实验装置、国内专项装置和海外项目，其中CFEDR及环流-4等装置2026年有望有序启动[7] 工业机械板块驱动因素 - 工业和信息化部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确推动智能装备迭代[10] - 政策要求加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统[10] - 政策支持加快发展手术机器人、智能诊断系统等，加速智能医疗装备产品创新和临床应用推广[10] 领涨个股表现 - 可控核聚变概念股中，中国一重涨停，涨幅10.07%，总市值337亿元[10] - 中国核建、百利电气、国机重装等多股涨停[7] - 国机重装涨停，涨幅9.98%，总市值437亿元[10] - 工业机械板块中，邵阳液压20%涨停，涨幅20.01%，总市值54亿元[10] - 派斯林涨停，涨幅10.01%，总市值35亿元[9][10] - 华东数控涨停，涨幅10.01%，总市值40亿元[10] - 南兴股份涨停，涨幅10.00%，总市值70亿元[10]

政策核心目标 - 到2027年，人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1] - 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] - 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] - 培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业及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] 算力与基础设施 - 强化人工智能算力供给，推动智能芯片软硬协同发展，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 [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] 行业应用与赋能 - 深入开展人工智能赋能新型工业化“深度行”活动，组织赋能服务团深入行业、地方、园区 [2] - 建设人工智能应用对接平台，促进供需精准匹配 [2] - 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、软件和信息技术服务等重点行业 [2] 智能装备与产品 - 加快工业母机、工业机器人等工业装备搭载应用智能体，研制新一代人工智能数控系统 [3] - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备，加速产品创新和临床应用推广 [3] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行，发展无人机等智能低空装备 [3] - 开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估，有序推进产品准入和上路通行试点 [3] 企业培育与支持 - 支持企业加大创新投入，集聚资源打造具有全球影响力的生态主导型企业 [3] - 发展人工智能企业孵化器，实施中小企业创业支持计划，梯次培育更多专精特新“小巨人”企业、高新技术企业、制造业单项冠军企业、独角兽企业和瞪羚企业 [3] - 鼓励地方给予企业“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 [3] 开源生态建设 - 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 [3] - 举办开发者大会、“校源行”等活动，传播开源理念，繁荣开源文化 [3] - 支持开发套件、模型应用等开源工具研发，推动人工智能开源成果应用落地 [3] 实施保障机制 - 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 [4] - 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 [4] - 发挥国家人工智能产业投资基金作用，丰富优质项目储备，吸引带动更多社会资本有序加大投资 [4]

核心观点 - 工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在通过推动人工智能与制造业深度融合，打造新质生产力，全方位赋能新型工业化，目标是到2027年使中国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [2][4][6] 总体目标与量化指标 - 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 [2][6] - 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 [2][6] - 到2027年，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 [2][6] - 建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升 [2][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、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署 [5][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，鼓励大小模型协同创新 [5][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，重点覆盖原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等行业 [9] - 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、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等核心环节 [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，支持中小企业智能化改造 [5][11] - 推进重点区域推广应用，发挥国家人工智能创新应用先导区、国家自主创新示范区、国家高新区等作用，打造行业特色创新高地 [5][12] 产品突破：构建智能新产品新业态 - 推动智能装备迭代，加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，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、船舶等重大技术装备，发展无人机等智能低空装备，开展智能网联汽车产品测试与试点 [5][14] - 加速智能终端升级，培育智能手机、电脑、平板、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，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 [14] - 打造软件和智能体新业态，推动人工智能与研发设计类、生产控制类、经营管理类等工业软件深度融合，开展工业智能体技术攻关和应用推广，选树一批工业智能体应用典型案例 [15] 主体培育：打造发展和赋能应用主力军 - 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，梯次培育更多人工智能专精特新“小巨人”企业、高新技术企业、制造业单项冠军企业、独角兽企业和瞪羚企业，鼓励地方给予企业“算力券”“模型券”等支持 [16] - 打造创新载体，建设人工智能领域国家制造业创新中心，布局一批人工智能领域重点实验室，加强对类脑智能、世界模型等前沿技术探索，高质量建设制造领域重点行业国家人工智能应用中试基地 [5][16] - 发展赋能应用服务商，建设一批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、工业互联网企业打造生态伙伴型服务商 [16][17] 生态壮大：加强资源配置优化产业生态 - 强化标准引领，加强标准技术组织建设，分级分类推动基础标准、通用标准、赋能应用标准等研制，构建人工智能关键技术产品及赋能应用综合评测体系，支持建设人工智能大模型评测基准体系 [18] - 推动开源开放，建设高水平人工智能开源社区，部署实施一批开源项目，举办开发者大会等活动，支持开发套件、模型应用等开源工具研发 [18] - 加强人才引育，支持高校院所调整优化相关学科专业，建好用好国家人工智能学院、国家人工智能产教融合创新平台等，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 [19] 国际合作：塑造国际合作竞争新优势 - 推动优势产业高水平走出去，鼓励企业定制人工智能产品和赋能应用解决方案，开展人工智能赋能新型工业化深度行“海外版”，引导企业高效开展技术验证和合规认证 [21] - 打造国际合作平台，积极参加多双边合作机制下的人工智能议题讨论，支持办好世界人工智能大会、人形机器人大赛等高端赛展会，高质量建设中国-金砖国家人工智能发展与合作中心 [22] 保障措施：强化全方位政策支持 - 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，引导企业错位发展 [23] - 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，发挥国家人工智能产业投资基金作用，吸引带动更多社会资本 [23] - 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，推进新技术、新产品的推广应用和迭代升级 [23] - 开展人工智能产业规模测算，建立应用监测评价指标体系，完善人工智能产业监测分析平台，动态监测全球产业发展态势 [23]

核心观点 - 工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在通过系统性政策引导，推动人工智能与制造业深度融合，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，并构建全球领先的产业生态 [1][2] 发展目标与量化指标 - **总体目标**：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][2] - **模型与应用**：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，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][2] - **企业培育**：培育2至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“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1][2] - **生态建设**：建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升 [1] 核心技术突破与算力供给 - **芯片与硬件**：推动智能芯片软硬协同发展，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 [1][2] - **算力设施**：有序推进高水平智算设施布局，加快建设算力互联互通平台、全国一体化算力网监测调度平台 [1][2] - **服务与部署**：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 [1][2] 行业模型与算法开发 - **模型开发**：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 [3] - **体系构建**：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，鼓励大小模型协同创新 [3] - **落地应用**：推动模型轻量化部署，加快在工业场景落地应用，打造模型公共服务平台，提供高水平模型及配套工具服务 [3] 智能装备与终端升级 - **工业装备**：加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统，提升自主决策、分析和执行等能力 [3] - **医疗装备**：加快发展手术机器人、智能诊断系统等，加速智能医疗装备产品创新和临床应用推广 [3] - **重大装备与交通**：推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行，发展无人机等智能低空装备，开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估，有序推进产品准入和上路通行试点 [3] - **消费终端**：支持端侧模型等技术突破，培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [5] - **新型终端**：聚焦工业巡检、远程医疗等重点场景，加快增强现实/虚拟现实（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 [5] - **具身智能**：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 [5] 产业生态与资金支持 - **工作机制**：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 [4] - **资金支持**：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，发挥国家人工智能产业投资基金作用，丰富优质项目储备，吸引带动更多社会资本有序加大投资 [4] - **应用示范**：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，推进新技术、新产品的推广应用和迭代升级，释放国内市场需求潜力 [4] - **监测体系**：开展人工智能产业规模测算，建立应用监测评价指标体系，完善人工智能产业监测分析平台，动态监测全球产业发展态势 [4] 开源开放与国际合作 - **开源生态**：建设高水平人工智能开源社区，部署实施一批开源项目，构筑具有全球影响力的人工智能开放生态 [5] - **社区活动**：举办开发者大会、“校源行”等活动，传播开源理念，繁荣开源文化，支持开发套件、模型应用等开源工具研发，推动人工智能开源成果应用落地 [5] - **产业出海**：鼓励企业针对不同国家和地区特点，定制人工智能产品和赋能应用解决方案，开展人工智能赋能新型工业化深度行“海外版”，支持行业组织、专业机构为企业提供出海配套服务，引导企业高效开展各类技术验证和合规认证，服务产业有序出海发展 [6]

核心观点 - 国家多部门联合发布重磅政策，系统推进人工智能与制造业深度融合，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，并设定了包括推动3-5个通用大模型深度应用、打造100个高质量工业数据集、推广500个典型应用场景在内的多项量化目标 [1][5] - 政策同步推动工业互联网与人工智能融合赋能，目标到2028年显著提升融合水平，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级，并在20个重点行业打造高质量数据集 [6] 政策目标与量化指标 - 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][5] - 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][5] - 到2027年，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 [5] - 到2028年，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级 [6] - 到2028年，在20个重点行业打造一批高质量数据集 [6] 核心技术突破与产业基础建设 - 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，加快建设算力互联互通平台、全国一体化算力网监测调度平台 [2] - 强化工业智能算力供给，加快工业互联网与通算中心、智算中心、超算中心融合应用 [7] - 鼓励工业企业加快边缘一体机、智能网关等设备部署，在生产设备、传感器、AGV等部署轻量化算力模块 [7] - 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，加强对类脑智能、世界模型等前沿技术探索 [5] 人工智能模型与算法发展 - 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] - 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，鼓励大小模型协同创新 [2] - 推动模型轻量化部署，加快在工业场景落地应用，打造模型公共服务平台 [2] - 强化工业大模型在算力跨区域高效调用、“云边端”算力精准匹配等方面普及应用 [7] 重点行业与装备应用深化 - 加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统 [3] - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备 [3] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行，发展无人机等智能低空装备 [3] - 开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估，有序推进产品准入和上路通行试点 [3] - 实施工业互联网与重点产业链“链网协同”工程，覆盖钢铁、航空、船舶、工程机械、电子信息制造等十余个重点行业 [7] 终端产品与新兴业态培育 - 培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端，支持端侧模型、开发应用工具链等技术突破 [3] - 加快AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端在工业巡检、远程医疗等重点场景的产业化、商业化进程 [3] - 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 [3] 工业软件与智能体发展 - 推动人工智能与研发设计类、生产控制类、经营管理类等工业软件深度融合，提升设计生产效率 [4] - 开展工业智能体技术攻关和应用推广，打造编程开发智能体，推动智能体云化部署 [4] - 研制开放协同的智能体协议和接口，选树一批工业智能体应用典型案例，有序推动智能体规模化落地 [4] 企业培育与生态支持 - 发展人工智能企业孵化器，实施中小企业创业支持计划，梯次培育更多人工智能专精特新“小巨人”企业、高新技术企业、制造业单项冠军企业、独角兽企业和瞪羚企业 [4] - 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 [4] - 推动龙头企业孵化一批行业级智能化解决方案供应商，支持工业互联网解决方案供应商向智能化解决方案供应商转变 [8] - 加快培育一批工业数据、工业模型等领域的专业化服务商，培育一批民营科技领军企业、优质中小企业 [8]

政策核心内容 - 工业和信息化部等八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》[1] 重点赋能领域与行动方向 - 加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统，提升自主决策、分析和执行等能力[1] - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等，加速智能医疗装备产品创新和临床应用推广[1] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行，发展无人机等智能低空装备[1] - 开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估，有序推进产品准入和上路通行试点[1]

政策核心 - 工业和信息化部等八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》[1] 智能装备迭代 - 加快人工智能赋能工业母机与工业机器人 研制新一代人工智能数控系统以提升自主决策、分析和执行能力[1] - 加快发展手术机器人与智能诊断系统 加速智能医疗装备产品创新和临床应用推广[1] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备的研发、制造与运行 发展无人机等智能低空装备[1] 智能网联汽车 - 开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估[1] - 有序推进相关产品准入和上路通行试点[1]