近日，江蘇省工業和信息化廳印發《江蘇省“人工智能+制造”實施方案》（以下簡稱《實施方案》），推動人工智能深度賦能全省制造業高質量發展。根據《實施方案》提出的總體目標，到2027年，江蘇規模以上工業企業基本實現“人工智能+制造”診斷全覆蓋，推動10個以上工業大模型在行業深度應用，推出100個左右高水平工業智能體，建設100個左右行業高質量數據集，選樹不少于100個人工智能應用標桿；引導推動10000家基礎級以上智能工廠開展人工智能場景應用水平自評測，5000家左右先進級智能工廠人工智能場景覆蓋率達20%以上，100家左右卓越級智能工廠人工智能場景覆蓋率達50%以上。
推進人工智能在制造業各環節深入應用
《實施方案》提出，將推進人工智能在制造業各環節深入應用。
一是系統推進“人工智能+制造”診斷工作。圍繞“1650”產業體系，面向全省規模以上工業企業開展人工智能應用水平診斷，重點聚焦研發設計、生產管理、運營管理、產品服務、供應鏈管理等環節33個典型場景，堅持線上線下結合、省市縣協同，指導企業精準識別人工智能應用的實際現狀和核心需求，明確人工智能賦能發力重點和突破節點，邊診邊建，以診促建。
二是推動人工智能賦能企業研發設計。推動企業在產品數字化設計、產品虛擬驗證、工藝數字化設計、制造工程優化等場景加快人工智能技術應用，開展生成式設計創新，實現工藝指令等自動生成，縮短產品設計和上市周期，降低研發成本。
三是推動人工智能賦能企業生產管理。推動企業在生產作業排程、產線調度優化、倉儲物流管理、在線智能檢測、危險作業管理等場景加快人工智能技術應用，實現生產計劃優化和動態調整，提升生產效率、訂單響應速度、質量檢測效率和生產作業安全水平。
四是推動人工智能賦能企業運營管理。推動企業在智能經營決策、數智精益管理、產品精準營銷等場景加快人工智能技術應用，實現訂單產能預判、客戶需求預測，以及基于客戶需求的營銷策略優化和供需精準匹配。
五是推動人工智能賦能企業產品服務。推動企業在遠程運維服務、產品增值服務、客戶主動服務等場景加快人工智能技術應用，實現遠程智能運維、產品預測性維護、定制化服務生成，以及有客戶參與的產品迭代優化，提升客戶黏性和滿意度。
六是推動人工智能賦能企業供應鏈管理。推動企業在采購計劃優化協同、智能報價、供應商管理、物流配送等場景加快人工智能技術應用，實現上下游供應商緊密協同，供應鏈風險精準識別和提前預警，有效降低供應鏈成本。
七是推動人工智能賦能重點集群和產業鏈。深化人工智能技術在鋼鐵行業創新應用，推動開發AI質檢、數字孿生高爐等工業AI場景，建設煉鋼工藝基礎大模型；聚焦化工新材料、催化材料、特種合金等細分領域，推動研發表征分析、工藝優化專業小模型，建設億級材料計算數據庫；支持生物醫藥企業在藥械研發領域，圍繞智能靶點篩選、藥物分子設計與優化、候選藥物特性分析等重點方向打造人工智能應用場景；推動人工智能技術在EDA與輔助設計、晶圓制造優化、封裝測試等關鍵環節深化應用，培育一批半導體領域人工智能典型應用場景。推動人工智能技術在智能座艙研發、智能物流配送、智能巡檢監控、機載系統等場景中推廣應用，賦能智能網聯汽車、新能源、航空航天等新興產業發展。
八是加快制造業人工智能服務商培育。推動龍頭企業在蘇設立市場主體，將電力轉化為算力、將算力集成封裝在詞元（Token）中，打造一批詞元供應商。鼓勵人工智能服務商貫通技術供給和場景需求，打造標準化的行業賦能解決方案，提供模型調優、數據治理、安全保障等服務。推動軟件信息服務企業智能化轉型，重構產品形態和服務模式，打造“模型即服務”“智能體即服務”等新模式新業態，支持發展具有生態構建能力的平臺企業。建立“人工智能+制造”診斷服務商資源池，培育“人工智能+”優秀服務商50家以上。
加快工業人工智能模型和軟件產品供給
《實施方案》提出，將加快工業人工智能模型和軟件產品供給。
在推進行業大小模型攻關突破方面，發揮制造業企業在工業大模型創新中的主體作用，支持行業頭部企業圍繞新能源汽車、生物醫藥、工程機械、船舶海工等領域開展工業大模型攻關，面向研發設計、生產優化、質量檢測等場景開發專業小模型，鼓勵龍頭企業將工業大模型向產業鏈上下游輸出賦能。面向制造業典型場景，推動研發應用行業特色智能體，促進工業機理與智能體決策模型融合、智能體與工業系統間交互適配，選樹一批工業智能體應用典型案例。采取“揭榜掛帥”“賽馬”方式，組織開展省級人工智能領域關鍵核心技術攻關，支持企業在大小模型培育方面承擔國家重點攻關任務。
在推動建設行業高質量數據集方面，推動企業設立首席數據官，持續推進數據管理能力成熟度國家標準貫標，夯實企業數據治理基礎。開展全省工業和信息化領域行業高質量數據集建設先行先試，推動企事業單位、行業協會、研究機構、集群促進機構等將數據資源轉化為高質量數據集，打造行業數據資源庫、行業數據技術庫、行業數據標準庫、行業高質量數據集庫，建設行業數智服務平臺，完善“4庫1平臺”行業高質量數據治理體系。實施“模數共振”行動，基于行業數智服務平臺開展“以模引數”“用數賦模”，加快形成“數據驅動-模型迭代-場景落地”閉環。
在加強關鍵軟件產品自主創新方面，聚焦有基礎的集群產業鏈，梳理可落地的工業軟件智能化應用場景，引導支持重點軟件企業聯合行業用戶加強工業軟件協同研發，利用人工智能技術重構工業操作系統及工業軟件。圍繞AI原生工業軟件架構、工業控制實時操作系統等，組織實施關鍵核心技術攻關。在鋼鐵、石化、軌道交通、新能源等重點領域，推動自主可控的智能化工業操作系統和“AI+信創”融合應用解決方案規模化應用，鼓勵經營管理類工業軟件向智能經營決策躍遷，推廣一批首版次軟件。
提升關鍵硬件和裝備產品供給能力
《實施方案》提出，將提升關鍵硬件和裝備產品供給能力。
一是加強基礎硬件攻關突破。聚焦高能效比算力芯片、邊緣計算網關、云端邊側用GPU、EDA點工具、芯片專用編程框架與編譯器、人工智能服務器等基礎產品實施技術攻關，推動2.5D/3D封裝等先進工藝創新，突破高速互聯技術，提升關鍵硬件產品供給能力。積極發展固態變壓器等智算中心用電力電子裝備及新型儲能裝備。
二是加快發展智能終端和具身智能。聚焦腦機接口、類腦計算、智能體等方向，組織實施重點產業鏈技術協同攻關，支持研發工業控制、檢測、計量終端和配套材料，鼓勵企業發展智能車載、智能家居、可穿戴設備等人工智能終端，遴選推廣一批首臺（套）裝備、首批次新材料。推動汽車、電子等制造業典型場景開放，組織具身智能產品創新，打造具身智能機器人標桿產線，培育多任務型具身智能機器人在典型制造場景率先應用。圍繞場景需求，加快具身智能數據采集訓練場建設，支持有條件的地區爭創國家級人形機器人數據訓練場。推動有條件的地區建設人工智能終端產品體驗中心，提升具身智能機器人等終端產品的品牌力和知名度。
三是推進算力基礎設施建設。加快長三角算力集群江蘇側建設發展，常態化組織算力窗口指導和算力規模監測，優化布局全省算力數據中心建設。支持中國算力平臺（江蘇）暨省一體化算力調度平臺建設發展，推動國家算力互聯互通節點在省內落地，構建“城市1ms、省內3ms”的算力時延圈。
優化制造業人工智能賦能發展生態
《實施方案》提出，將優化制造業人工智能賦能發展生態。
一是建強人工智能賦能創新載體。加快南京、蘇州國家人工智能應用中試基地（制造領域）建設，推動無錫創建國家人工智能產業創新應用先導區。支持清華大學在省內建設工業軟件研究院、賽迪研究院在南京建立分支機構，支持中國科學院工業人工智能研究所等科研機構加強與重點企業合作，共建各類創新載體。建好用好制造業數字化轉型促進中心，圍繞人工智能技術與制造業應用場景精準適配，推動人工智能企業建設研發機構，培育制造業創新中心等創新平臺。
二是推進工業互聯網平臺+人工智能。推動工業互聯網平臺集成多模態工業數據理解、工藝優化推理等大模型和專業小模型，建設標準化、可復用的人工智能應用工具箱。支持龍頭企業建設和升級專業型、行業型、協作型人工智能+工業互聯網平臺，培樹3~5個融合創新模式和典型案例。
三是加快工業人工智能應用引導和標準制定。加快上線人工智能場景應用等級、數據治理能力、安全防護自評測系統。研制出臺全國首個制造業人工智能技術應用場景等級水平建設評價標準。
四是加強人工智能人才引育。圍繞人工智能基礎算法、芯片、開發平臺、數據工程、應用集成等技術方向，抓好高端緊缺人才及團隊引進培育，持續推進省級人工智能學院、工業軟件學院建設，強化校企協同培養產業發展急需人才。建立全省人工智能產業人才數據庫，分產業領域組織人工智能人才與制造業企業開展精準對接。聚焦模型培育、智能體、具身智能等重點領域，協同實施企業科學家以及數字員工培養計劃，推動人工智能領域龍頭企業與高校合作設立企業班，舉辦人工智能領域“企業家進高校”前沿大課堂活動。（記者 路軼晨）
轉自：中國電子報
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