活动现场，国内首个工业大模型、人工智能赋能新型工业化供需对接服务平台亮相。该平台已集聚2000 余项供给资源、1200余家供给企业，达成供需对接300余次。 新京报讯（记者姜慧梓）11月19日，第十四届中国创新创业大赛工业智能体高质量发展活动在北京举 行。中关村丰台园给工业智能体企业"发红包"，获奖企业最高可获300万元资金支持及300平方米"零租 金空间"等。 本次活动由工业和信息化部火炬高技术产业开发中心、北京市丰台区人民政府联合主办，以"平台化赋 能 智能体定义"为主题，聚焦工业智能体技术创新与应用推广，推动人工智能与实体经济深度融合。大 赛吸引了200余个优质项目报名参赛，最终评选出一等奖2个、二等奖4个、三等奖12个、优胜奖35个。 获得一等奖的是南京理工大学知识产权学院（高校组）和冶金自动化研究设计院有限公司（企业组）。 在服务资源方面，丰台园向获奖企业提供最高300万元资金支持及300平方米"零租金空间"。同时，整合 14万卡时国产算力、硬件验证平台和知识产权服务等，向企业提供专业支持。此外，提供丰台创新中 心、华夏幸福（600340）创新中心AI+产业园、国联数智供应链创新园等合计1.68万平 ...

政策核心与目标 - 国务院发布《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，首次对场景培育和开放作出系统部署 [1] - 政策目标为加快新技术新产品新业态产业化应用，推动新质生产力加速形成 [1] - 政策聚焦打造新领域新赛道应用场景、建设产业转型升级新业态应用场景等5个方面，提出22类重点领域 [1] 场景的战略意义与作用 - 场景是连接技术和产业、打通研发和市场的桥梁，对促进新技术新产品规模化商业化应用具有重要牵引作用 [2] - 中国超大规模市场与总量世界第一的研发人员相结合，正通过应用场景培育和释放新增长动能 [2] - 加快场景培育旨在解决创新成果缺乏实际应用场景的瓶颈，推动科技商业化与经济高质量发展 [2] 新领域新赛道应用场景 - 重点领域包括数字经济、人工智能、全空间无人体系、生物技术、清洁能源、海洋开发等新兴领域 [3] - 数字经济领域支持元宇宙、虚拟现实、智能算力、机器人等创新应用，推动实体经济和数字经济深度融合 [3] - 人工智能领域加快高价值应用场景培育，满足科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等各领域需要 [3] - 全空间无人体系鼓励打造涵盖文旅、政务、物流、卫星服务的应用场景，并拓展工业生产、城市规划、交通、公共服务、安全防护、农业生产等应用 [3] - 生物技术领域鼓励生物基材料、生物能源、天然产物绿色制备等技术进入产业场景 [3] - 清洁能源领域构建绿色运输走廊和智能电网、虚拟电厂、车网互动等新型应用场景 [3] 产业转型升级应用场景 - 推动制造业、交通运输、智慧物流、现代农业等行业建设智能化、绿色化、数字化应用场景 [4] - 制造业场景包括培育智能工厂、零碳园区、工业大模型应用 [4] - 交通运输领域发展智慧交通管理与车联网 [4] - 智慧物流领域构建无人运输、无人装卸、智慧仓储等新业态 [4] - 现代农业领域建设智慧农牧渔场、数字化育种场景，促进农业全产业链数字化转型 [4] - 政策还部署应急管理、矿山安全、智慧水利、施工安全、林业草原等领域应用场景建设，强调通过智能感知、数字孪生、无人设备、自主巡检等技术提升安全与治理能力 [4]

研讨会核心主题 - 工业大模型正成为制造业数字化的关键驱动力，从算法创新迈向“场景创造” [6] - 探讨工业大模型的场景跃迁，从车间智能到产业协同 [6] - 活动为2025大鲸榜·GenAI最强落地公司（工业智能方向）的前哨活动，旨在发现AI实战者 [17] 技术应用与案例 - 埃夫特机器人将探讨具身智能机器人如何借助大模型实现从任务型向通用型演化，分享人机协作与装配线智能化实践 [11] - 美云智数将分享美的集团在AI排产、库存预测、供应商协同中的落地经验，阐述大模型如何实现从单点优化到供应链闭环 [12] - 长亭科技将针对“系统智能”分享AI应用下的代码安全、系统防御与可信算力建设经验 [13] - 案例涵盖从“智能质检”“柔性排产”到供应链协同、设备预测维护与能源优化等场景 [6] 研讨议题与方向 - 圆桌研讨议题包括：如何让模型从实验室走进车间、智能体如何实现系统协同、大模型在安全研发场景的落地、ROI量化、标准化与生态构建 [14][15] - 深入讨论方向涵盖：大模型在制造业的ROI评估、从AI工具到工业智能体的人机协同新边界、工业AI的安全与可信机制、中国工业AI的国际竞争力与生态建设、投资机构判断AI落地信号 [16] - 活动聚焦AI在制造业的落地ROI与生态协同 [9] 活动看点与目标人群 - 核心看点包括：最前沿趋势、最真实案例、最深度思考、最实用价值，为制造企业提供可复制、可量化的AI应用路径参考 [17] - 目标参会人群为制造业企业高管/CIO/CTO、AI技术公司、工业软件与自动化解决方案商、科研与产业专家、投资机构产业研究员、高校与科研机构工业AI方向学者 [17] - 活动集结技术专家、企业领军者、产业资本与行业智库视角 [9]

核心观点 - 广东省计划通过实施人工智能赋能制造业行动方案，推动制造业企业全流程智能化升级 [1] - 方案将发挥广东市场广阔、场景丰富的优势，加速人工智能在制造业各环节的渗透和应用 [1] 重点行动与实施路径 - 率先实施“人工智能+制造业”标杆建设行动，聚焦消费电子、高端装备、汽车、石油化工、泛家居、生物医药等数十个细分行业 [1] - 推动企业围绕研发设计、生产制造、经营管理、产品服务、供应链管理等高价值场景创新应用人工智能技术 [1] - 部署工业领域大模型和场景专用小模型，提升模型协同效率，建设一批工业智能体高效运作、多场景高度集成的示范工厂 [1] - 将分批遴选省级人工智能融合应用标杆项目，并对符合条件的项目择优给予资金支持 [1] 产业链协同与中小企业支持 - 创新推广数智化“链式改造”模式，通过链主企业建设数智化供应链，基于工业大模型开展协同采购、协同制造、协同配送等应用，带动上下游企业共同改造 [2] - 推动工业互联网平台企业开展技术创新、产品开发和标准制定，为产业链上下游提供人工智能解决方案 [2] - 支持地市对带动效果突出、赋能作用显著的数智化供应链协同平台、融合人工智能的工业互联网平台择优予以资助 [2] - 依托中小企业数字化转型城市试点政策，聚焦智能终端、新能源汽车、纺织服装等30多个试点行业，推动模型算法在中小企业重点场景落地应用 [2] - 对符合条件的中小企业智能化改造项目予以资金支持，并支持建设核心软件服务平台，推动中小企业应用融合人工智能的工业软件 [2]

文章核心观点 - 苏州市加快推进人工智能赋能新型工业化，目标打造全球领先的“智造之城” [1][4] AI+制造产业生态现状 - 苏州市已汇聚人工智能相关企业超2400家 [4] - 累计培育入库工业大模型139个、制造业重点领域高质量数据集20个、智能终端产品150项 [4] - 获评江苏省具身智能机器人典型应用场景13个，产业竞争力位居全国第一梯队 [4] - 承担国家人工智能应用中试基地建设任务，推动江苏省开放原子紫金专区运营总部落地 [4] 政府战略与发展方向 - 牢牢把握AI赋能历史机遇，增强危机意识，以AI深度赋能抢占关键赛道 [4] - 做强供给侧培育多元协同AI产业生态，做深应用侧推动AI场景在全制造业领域落地 [4] - 做优数据集夯实AI赋能核心数据底座，做好平台侧强化全链条服务保障能力 [4] - 形成“技术有供给、企业愿应用、数据能支撑、服务有保障”的良性循环 [4] 近期举措与活动 - 人工智能创新生态载体“模术空间”启动，国家人工智能应用中试基地揭牌 [5] - 苏州市制造业重点行业人工智能应用赋能中心授牌 [5] - 发布人工智能赋能新型工业化典型应用场景、典型智能终端、制造业领域高质量数据集 [5] - 完成“AI+制造”场景供需建设合作、基地与企业合作建设签约 [5]

市场现状与规模 - 2024年中国工业大模型应用市场规模约为12.1亿元人民币 [1] - 企业预算主要投向平台与基础模型体系，驱动力更多来自探索心态 [1] - 市场评估口径正由“有没有”转向“值不值” [1] 未来发展趋势 - 2025年将成为工业大模型应用落地的关键点，主旋律将由“试点”转向“复制” [3] - 开源与国产基础模型性能持续提升，多模态理解与工具调用趋于稳定 [3] - 边缘侧推理在生产现场将实现常态化 [3] - 企业对可控性要求提高，数据属地化、过程可审计等从加分项变为入场券 [3] 技术演进路径 - 技术层面，大模型从“可回答”迈向“可执行”，通过长上下文、函数调用等技术实现跨系统发起动作 [4] - 工程层面，重心从“重平台、轻场景”转向“轻平台、重场景”，价值由可复制的场景包兑现 [4] - 产业层面，策略从“广撒网”回归“穿透力”，能源、公用事业等数据可得性好的行业将率先形成标杆 [4] 技术供应商策略 - 策略关键是“少而准”，围绕五类确定性高的智能体深耕：多模态知识检索、文档生成与合规审核等 [5] - 需为每类智能体设定明确KPI里程碑，如一次通过率提升、OEE与良率提升、能耗与工单周期下降等 [5][6] - 工程基线坚持“边缘优先+大小模型协同”，在现场侧保障实时与隐私，在中心侧完成策略学习等 [6] - 商业与生态需升级，从一次性项目制转向“平台订阅+场景包+节省分享”的经常性收入模式 [6] - 需提前完成与ERP/MES/PLM等关键OT设备的适配与互认证，落实数据主权和模型备案 [6] 行业竞争核心 - 工业大模型的竞争胜负关键不在参数规模，而在可复制的工程化能力 [6] - 核心竞争力在于将高价值场景沉淀为可审计、可运维、可度量的智能体产品包 [6] - 需通过平台化与边缘化架构实现低成本扩张 [6]

行业发展趋势 - 中国工业大模型和工业智能体加快演进，呈现百花齐放态势，工业智能体渗透比例逐步提升 [1] - 工业AI已进入广泛普及阶段，发展正从初步兴起走向广泛探索，越来越多工业企业开始布局 [1] - 工业AI是AI技术在工业领域的应用，通过机器学习、深度学习等方法优化工业生产过程 [1] 市场规模与潜力 - 工业场景具有规模化特征，AI的微小改进（如1%的能耗降低或良率提升）可在海量生产中产生指数级收益 [2] - 2024年全球工业人工智能市场规模达到436亿美元，预计到2030年将达到1539亿美元 [2] - 2024-2029年中国AI+工业软件细分市场复合增速预计将达到41.4% [3] 政策支持 - 国家政策大力支持AI赋能新型工业化，国务院发布《国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，明确提出推进工业全要素智能化发展 [3] - 工业和信息化部副部长张云明明确表示发展人工智能是实现新型工业化的必答题 [3] - 工业AI是中国AI发展的特色战略方向，更加重视第二产业尤其是制造业的智能化转型 [3] 产业链相关公司 - 研发设计类相关公司包括中望软件、索辰科技、华大九天、概伦电子、广立微、能科科技、浩辰软件等 [4] - 生产制造类相关公司包括中控技术、宝信软件、赛意信息、汉得信息、鼎捷软件等 [4] - 运维服务类相关公司包括容知日新 [4]

行业政策导向 - 国务院近期发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，为工业软件发展锚定清晰方向，推进工业全要素智能化转型，加速工业软件创新突破进程，大力培育发展智能制造装备 [1] - 该政策为我国工业软件产业自主可控发展擘画宏伟蓝图，标志着中国工业软件步入创新突破、规模发展的高质量时期 [1] 行业战略价值 - 工业软件是制造业向高端化、智能化、绿色化转型的核心引擎，是推进新型工业化、构建现代化产业体系的关键支柱 [1] - 行业战略价值体现在驱动新质生产力发展、激活数字经济潜能、筑牢工业体系韧性根基、提升产业链供应链抗风险能力，是工业高质量发展不可或缺的数字底座 [1] 行业发展趋势 - 现代工业正从"以装备为核心的工业"向"以软件定义的工业"转变，软件定义制造激发了研发设计、仿真验证、生产制造、经营管理等环节的创新活力 [2] - 软件定义制造加快了智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等新模式的发展 [2] 技术范式演进 - 工业大模型继承了工业软件的核心使命，是知识沉淀与提质赋能，是人工智能时代下工业软件的新范式 [2] - 工业大模型并非取代原有工业软件，而是工业软件进化的新形态 [2] 创新生态构建 - 未来应原始创新与工程创新并重，通过系统工程实现部件落后下的整体领先 [2] - 需构筑新型创新生态与治理体系，着力打造创新的全新范式 [2]

工业大模型应用现状 - 工业大模型应用在全球AI热潮下遭遇水土不服，虽近八成企业认可其价值，但受成本、人才等因素制约，仅8%的企业实现多场景应用 [1] 中国品牌出海策略 - 中国卖家多依赖跨境电商以爆品模式出海，但爆品生命周期仅3至5个月，长效增长面临挑战 [1] - 多个品牌正通过选择新市场、扩展目标人群、抓住大促节点等方式寻求破局，以实现长效增长 [1] 纯电乘用车出口政策 - 自2026年1月起，中国纯电动乘用车出口将实施许可证管理 [1] - 业内认为该政策有助于规范出口市场，防范低质产品倾销与“内卷外化”，同时填补纯电乘用车出口管理空白 [1] MPV市场发展趋势 - 在新能源浪潮下，MPV（多用途汽车）市场格局发生变化，燃油、插电混动、纯电三种技术路线呈现“三国杀”竞争态势 [1] - 商用与家用界限被打破，“宜商宜家”成为MPV市场新的增长点，市场进入多元竞争的黄金时代 [1]

政策核心与目标 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，提出推进工业全要素智能化发展，推动人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用 [1] - 工信部将研究出台"人工智能+制造"专项行动实施方案，部署重点行业、重点环节、重点领域智能化转型任务，并制定转型路线图和应用指南 [1] 行业专家观点与意义 - "人工智能+"赋予数字系统"主动思考、主动执行、主动创造"能力，本质是生产力的革命性跃迁 [2] - "人工智能+"行动可充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势，为各行业高质量发展注入新动能 [2] - 大模型进入能力增强的"改良期"，国产大模型能力走进国际第一梯队，企业部署成本下降，人工智能进入规模化商业化应用时代 [2] - "人工智能+制造"将推动全要素智能联动和全产业链智能协同，大幅提升制造业研发和生产效率，并促进智能终端制造业产量提升和规模扩大 [3] - 人工智能赋能制造业促使企业从价格竞争转向价值竞争，打造差异化优势，推动中国制造向中国智造迈进 [3] 当前产业进展与数据 - 2025年我国制造业数字化转型渗透率达68% [4] - 2025年上半年，全国规上工业企业数字化研发设计工具普及率达85.4%，关键工序数控化率达67.7% [4] - 工业大模型在研发设计、生产制造、经营管理等方面的应用占比分别为33%、24%、32% [4] - 2025年是超级智能体元年，联想发布覆盖"研产供销服"全价值链的制造领域智能体矩阵 [4] - 浪潮集团聚焦垂直领域建设人工智能模型工厂，计划在今年年底建成人工智能智能体工厂和训练场 [5] 效率提升与协同效应 - "人工智能+制造"大幅提高生产效率，提升产品质量稳定性，减少人为误差，实现精细化管理 [6] - 工业互联网平台促进企业间共享需求信息、技术方案，推动协同创新和共同开发新产品，提升行业整体技术水平 [6] 未来发展方向与举措 - 工信部将一手抓技术供给促进"智能产业化"，一手抓赋能应用加快"产业智能化" [7] - 做强产业供给方面，将加快高端算力芯片、工业多模态算法、软硬件适配等技术攻关，加快打造高质量数据集 [7] - 做优赋能应用方面，将培育赋能应用服务商，打造"一站式工具箱"，并开展"深度行"活动促进供需对接 [7] - 做大产业生态方面，将推动标准研制，建设开源社区，用好产业投资基金和国际合作载体 [7] - 建议加强高端芯片等核心技术攻关，支持高质量数据等能力建设，促进工业大模型等前沿技术研发 [8] - 建议降低应用成本，加大"小快轻准"数字化产品培育力度，支持工业企业深化数据治理和应用场景探索 [8] - 建议着力打造更多示范项目，通过试点总结成功经验并向全行业推广，增强企业转型信心 [8]