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　　上海市經濟和信息化委員會、上海市發展和改革委員會、上海市國有資產監督管理委員會19日發布《上海市加快推動“AI+制造”發展的實施方案》。

　　其中提出，實施“模塑申城·AI+制造 ”行動，推動人工智能技術與制造業深度融合，加快賦能新型工業化，形成新質生產力。通過三年時間努力，本市制造業智能化發展水平進一步提升，在語料、模型、平臺、場景等領域形成一批創新成果。推動3000家制造業企業實現智能化應用；打造10個行業標桿模型，形成100個標桿智能產品；推廣100個示范應用場景，建設10個左右“AI+制造”示范工廠；發展5家左右綜合集成服務商，培育一批具有競爭力的專業服務商，加快形成制造業智能化發展生態。

　　上海市加快推動“AI+制造”發展的實施方案

　　為深入貫徹國家關于推動人工智能賦能新型工業化的戰略部署，落實上海市“模塑申城”工程，加快推動制造業智能化發展，制定本實施方案。

　　一、主要目標

　　實施“模塑申城·AI+制造 ”行動，推動人工智能技術與制造業深度融合，加快賦能新型工業化，形成新質生產力。通過三年時間努力，本市制造業智能化發展水平進一步提升，在語料、模型、平臺、場景等領域形成一批創新成果。推動3000家制造業企業實現智能化應用；打造10個行業標桿模型，形成100個標桿智能產品；推廣100個示范應用場景，建設10個左右“AI+制造”示范工廠；發展5家左右綜合集成服務商，培育一批具有競爭力的專業服務商，加快形成制造業智能化發展生態。

　　二、攻關基礎和前沿技術

　　（一）提升工業模型基礎能力

　　推動基礎模型開展多模態算法創新，加強對流體、電磁、真空等物理規律的理解，提升物理仿真能力；加強對工業圖紙、操作手冊、產品缺陷等信息的識別，提升視覺處理能力；加強對時序數據、工藝約束規則的理解，提升智能決策能力。強化基礎模型工業推理能力，梳理工業標準操作流程，匯聚一批提示詞，推動智能體理解工業任務、指令、角色；面向制造業泛化場景，采用知識蒸餾、邏輯打分等方法，打造一批推理數據集，支持工業模型微調。

　　（二）突破工業智能前沿技術

　　發展工業元宇宙，打造工業基礎模型庫和信息庫，攻關空間計算技術，實現工廠、倉庫、實驗室等空間全要素數字化映射和虛實協同，支持工廠布局優化、自動引導車尋路等應用創新。探索“云-邊-端”模型體系，開發虛擬可編程邏輯控制器（PLC）、分散控制系統（DCS）等智能邊緣設備，推動模型小型化、邊緣化部署，提升邊側智能應用的快速響應能力。攻關工業工具互通協議，對標模型上下文協議和智能體開放協議，開發面向智能體工具調用的工業通用協議和接口。

　　（三）發展工業數據治理和合成技術

　　發展工業數據治理技術，開發面向工業領域非結構化、半結構化數據的“采洗標測用 ”工具鏈，發展工業數據特征提取、工藝檢索增強生成等數據標準化治理技術，構建工業符號語義標準化庫，推動形成行業數據字典、數字主線，支持多源數據統一建模與關聯融合。發展工業數據合成技術，開展復雜環境設備運行、裝配作業、運維管理等數據合成試點，支撐模擬仿真、工業機器人泛化抓取等模型訓練與應用驗證。

　　三、建設關鍵要素平臺

　　（四）打造工業智算云平臺

　　推動工業云企業升級打造智算云，攻關低延遲分布式推理架構、工廠級算力調度等技術，研發語料加工、模型訓練、模型管理、智能體開發等工具模塊，提供“語料包”“算力包”“模型包 ”等服務，形成云化、本地化以及小型化、輕量化等多種部署方案，支撐大中小企業轉型升級。推動專業服務商等對接工業智算云，迭代開發面向垂直行業的智能工具和智能體，逐步形成模型即服務（MaaS）能力。

　　（五）打造工業語料公共服務平臺

　　推動語料企業、制造企業、服務商等聯合打造工業語料公共服務平臺，建設船舶、航空、汽車、能源、鋼鐵等行業高質量多模態語料庫，形成工業戰略語料庫以及模型微調數據、強推理數據、評測語料、實體知識圖譜、稀缺場景語料等工業專業語料資源。探索嵌入式積分等多元利益分享和激勵機制，促進語料高效匯聚與共享流通。推動鏈主企業基于行業上下游需求，打造工業數據空間，實現同行業語料匯聚和跨行業語料共享。引導中小企業提升數據治理能力，建立內部知識庫，應用知識圖譜、檢索增強生成（RAG）等技術，在場景端快速應用模型。

　　（六）打造融合創新基地

　　發揮優質企業引領帶動作用，建設“AI+制造”融合創新基地，對接智算云、語料等平臺，攻關模型工程、智能體工程、應用開發工具等行業共性技術，打造示范應用場景。推動基地建設行業垂類語料庫、智能產品、場景應用等服務能力，開展應用實訓、標準制定、技術平臺構建等工作，促進行業整體智能化水平提升。

　　四、推動重點行業應用

　　（七）加快賦能重點行業

　　聚焦集成電路、電子信息、汽車、高端裝備、船舶海工、航空航天、先進材料、鋼鐵、時尚消費品、醫藥制造等行業，推動企業創新應用人工智能技術，打造細分領域行業模型，發展面向特定場景的專用小模型，構建多層次工業模型體系，提升大模型和小模型的協同效率，加快在工業場景中落地應用。

　　專欄重點行業“AI+制造”應用

　　集成電路：推動電子自動化設計（EDA）企業構建智能化設計能力，縮短設計周期，提升芯片性能。圍繞芯片制造、封裝等環節，推動人工智能技術在計算光刻、輔助缺陷檢測、工藝開發等場景中的應用，提升良率和生產效率。

　　電子信息：面向多規格箱型混碼、物料揀選、精密作業等場景，開展AI+機器人應用試點，推動機器視覺、智能排產、供應鏈大腦等技術規模化落地。支持電子信息企業加快智能化改造，新建或升級自動化產線。

　　汽車：推動整車和零部件企業構建涵蓋算力支撐、數據采集、模型訓練、仿真測試的智能研發體系，實現數據驅動的智能汽車開發范式。建設工業大腦系統，深化質量判定、供應鏈管理、缺陷檢測等應用，逐步實現全流程智能化管理。

　　高端裝備：推動高端裝備企業發展智能體應用，提升研發設計、生產制造等環節的智能化水平，重構人機交互方式。推動儀器儀表企業面向質譜、光譜、色譜等場景構建多模態模型，實現儀器參數自調、故障預警等功能。

　　船舶海工：發展智能船舶設計軟件，基于歷史船型數據庫與實時仿真數據，實現線型方案生成、結構設計優化等功能。對切割、焊接、運輸、預處理等關鍵工序進行全過程監控，實現基于數字模型的質量管理與故障診斷。

　　航空航天：推動大飛機總裝制造智能化，打造特種工藝管控、全機外形尺寸智能檢測、智能排產、多機器人協同的柔性智能產線等應用。推進衛星智能工廠建設，研制面向衛星、火箭等產品的智能檢測裝備。

　　先進材料：打造人工智能賦能材料中心，培育先進合金、特種高分子、無機材料、有機化合物4類小模型。推動建設電子材料基因庫。建立生物智能化開發制造系統，賦能菌種和關鍵酶開發、代謝通路設計、反應過程控制等環節。

　　鋼鐵：建設鋼鐵高質量語料庫，打造鋼鐵行業多模態大模型，攻關模型在預測、決策、控制等方面的多模態能力。開發配料爐長、計劃員、質檢員、安全員等智能體，實現鐵前一體化配料、高爐爐況智能診斷和調劑等應用。

　　時尚消費品：推動輕工、食品等領域應用模型洞察需求趨勢，構建隨銷售動態靈活調整的生產制造體系，實現柔性制造、產供銷一體化。加快創意設計與人工智能融合，推動產品外觀、配方等智能化研發。

　　醫藥制造：打造智能化藥物研發平臺，開展藥物靶點智能篩選、分子結構設計優化、晶型預測等技術攻關。建設柔性產線與供應鏈協同系統，提升藥品生產質量控制與全流程追溯能力。

　　（八）打造共性示范場景

　　圍繞制造業全流程，梳理場景圖譜，支持企業探索高價值應用場景。研發設計建設智慧實驗室、虛擬仿真設計、生成式設計等場景，打造新型設計模式。中試驗證建設高精度、全流程仿真的智能虛擬中試等場景，縮短中試時間，降低過程成本。生產制造建設智能柔性裝配、無損智能缺陷檢測、生產自適應調整等場景，提高制造精度和效率。供應鏈管理建設動態排產、彈性供應鏈、庫存優化等場景，提升供應鏈協同效率。經營管理與服務建設基于智能體的經營決策分析、智能碳排放管理、數字人營銷、智能運維管理等場景，提升經營效率。

　　（九）探索前沿制造模式

　　推動制造企業立足全流程智能化基礎，探索軟件定義工廠、完全按需制造、智能工廠網絡等制造新模式。以“工業大腦 ”為決策中心，實現設計、開發和量產的智慧優化，結合大規模人機協作、設備模塊組合，實現規模化柔性制造。依托工業元宇宙實現設計制造一體化，動態配置工廠資源，基于需求自適應重構生產過程，實現定制產品的高效生產。依托平臺連接產業集群內工廠，以需求驅動產品數字化設計仿真和供應鏈服務優化。

　　（十）建設“AI+制造”工廠

　　推動建設以智能體高密度分布、多場景集成為特征的“AI+制造”示范工廠，綜合應用空間計算、多智能體協同等技術，集聚各類場景模型、智能產品和裝備，推進以人形機器人為代表的多類型具身智能在典型場景中的實用化部署，打通各類工業軟件系統，提升動態感知能力，體現軟件定義工廠、完全按需制造、智能工廠網絡等制造新模式，形成標桿示范作用。

　　五、打造“AI+ ”智能產品

　　（十一）AI+工業軟件工具

　　依托大模型代碼和文本生產能力，發展工業軟件自動調優和漏洞修復功能，探索基于模型的低代碼、零代碼應用開發模式。推動基于人工智能重構生產執行系統、產品全生命周期管理系統等軟件，支持提升生產效率，變革生產管理模式。推動研發設計類軟件集成物理規律模擬、高通量計算等功能，實現基于歷史數據的新設計生成。

　　（十二）AI+工業產品與裝備

　　推動工業母機、工業機器人、儀器儀表、能源裝備、醫療設備、船舶以及低空等工業產品和裝備融合應用人工智能技術，實現智能化升級與功能拓展，全面提升感知、交互、控制、協作與自主決策水平。聚焦大模型與邊緣智能應用，增強裝備系統的適應性、靈活性和運行效率。支持優質企業基于現有工業產品和裝備，打造智能產品矩陣。

　　（十三）AI+消費終端

　　推動消費終端企業與人工智能企業合作開發端側模型，開展云端模型端側部署，提升終端的模型應用能力，推動終端智能化操作創新。推動AI計算機、AI眼鏡和AI手機等新型智能消費終端迭代升級，加快引導產業鏈上下游企業集聚，促進智能終端產業集群發展。

　　專欄打造“AI+”智能產品

　　代碼助手：發展工業軟件自動調優和漏洞修復智能體，開發知識問答、命令預測、命令建議等功能，提升代碼編寫效率。發展工業軟件代碼自動生成智能體，支持低代碼、零代碼等開發方式，降低工業軟件使用門檻。

　　智能體助手：打造智能助手和配套開發工具，發展自然語言交互、智能任務流程編排、知識搜索與推理等能力，推動制造執行系統（MES）、產品生命周期管理（PLM）等核心系統智能化重構，帶動管理運行模式變革。

　　設計助手：應用人工智能技術優化電腦輔助設計（CAD）功能，集成既有設計圖紙數據，開發建模與草圖相互轉化、基于需求的草圖生成等功能，縮短設計周期。支持設計軟件集成仿真、排產等功能，提升智能化設計迭代能力。

　　工業母機：打造智能精密磨床，集成模型能力，解決加工程序編寫效率低、易出錯、非計劃停機頻繁、質量控制難等問題，推動加工精度邁入百納米級。打造智能工業母機原型機，實現從自然語言指令到任務執行指令的自動轉換，降低工藝規劃與執行過程對人的依賴。

　　工業機器人：推動單體智能發展，攻關關鍵技術和核心零部件，發展智能控制器和驅動器，提升機器人操作能力。推動多模態大模型在人機協同、多機協作中的應用，實現多種類工業機器人在焊接、上下料等環節的自主感知、自主適應和自主協作，探索跨流程、跨工藝的智能協同調控路徑。

　　儀器儀表：打造邊側垂域模型，強化邊緣計算和數據分析能力，推動質譜儀、光譜儀、色譜儀、智能探傷設備等智能儀器儀表與檢測裝備研發。提升儀器儀表數據集成分析能力，形成故障自診斷、智能決策等應用。

　　智能船舶產品：發展無人船，開發智慧航行工具鏈，構建涵蓋水面目標類型、氣象環境、會船態勢等要素的航行數據集，探索無人自主航行。發展深海作業機器人，依托海底視覺、智能感知、自主決策算法，實現水下自主導航和避障。發展智能游艇，集成智能航行、智能艙室、智能安防等功能。

　　智能低空產品：推進機型設計與人工智能技術融合應用，通過氣流分布和結構強度的模擬仿真，優化機翼形態與材料布局，提高起飛效率與抗風性能。發展低空飛行器智能飛控算法，開發視覺導航、全自由度容錯控制、自主避障等功能。建設低空產品試飛場，依托實測數據提升模型仿真和分析能力。

　　AI計算機：推動傳統計算機內置本地、云端模型，加速端側模型應用與調優，提升軟硬協同能力，基于輕量化模型和推理框架打造特色應用。擴大本市智能計算機產能，培育智能計算機領軍品牌，

　　AI眼鏡：培育增強現實（AR）、混合現實（MR）等技術方向的眼鏡企業，強化智能眼鏡端側處理能力，支持攻關眼鏡芯片、多模態交互、空間計算等核心技術。加快培育智能眼鏡頭部品牌，推動產業鏈上下游集聚。

　　AI手機：推動手機企業與模型企業對接合作，開發適配手機終端、支持本地部署的模型，探索自然語言驅動的應用操作模式。支持配套零部件發展，推動芯片企業、模組企業與手機企業聯合開展產品研發，提升智能手機性能。

　　六、積極營造發展生態

　　（十四）培育專業服務商

　　推動數字化轉型、工業互聯網服務商向智能化服務商升級，提供智能化產品和解決方案。建立服務商認定標準，重點遴選和培育一批工業語料數據、智算云、模型平臺、智能體開發應用、具身智能等專業服務商，支持綜合集成服務商發展壯大，面向特定行業、特定場景提供特色服務包，形成“組團式”服務體系。

　　（十五）推動平臺智能化升級

　　推動工業互聯網平臺融合人工智能技術，發揮平臺積累的工業場景、設備、產線等數據優勢，開發聚焦垂直行業的模型、工具和智能體應用，增強模型即服務（MaaS）能力。推動產業互聯網平臺結合大模型，開發工程圖紙解析、訂單匹配、工廠推薦、自動報價、以圖搜圖等智能化功能，強化上下游資源精準對接和高效協同，推動供應鏈智能化轉型。

　　（十六）加快機器人應用

　　支持電子信息、汽車、裝備等重點行業面向重復性強、危險性高、對健康存在危害的工作場景部署應用工業機器人，提高生產效率和生產安全性。推動智能機器人在裝配、焊接、噴涂、物料搬運等環節開展規模化應用。推動鋼鐵、船舶等行業打造人機協同智能制造作業單元，實現復雜工序無人化。制定工業場景人形機器人安全性可靠性檢驗檢測方法，推動產品“持證上崗” 。

　　（十七）加強場景引導

　　面向研發設計、中試驗證、生產制造、供應鏈管理、經營管理與服務等泛化場景，選樹一批“AI+制造 ”典型案例，編制場景建設指南，形成“一場景一指引”。推進模型選型、語料準備要求、智能體能力要求、訓練微調時間、推理算力需求、穩定性情況、管理應用要求等標準化，指導企業更好選擇場景和配置資源，降低試錯成本，促進規模化推廣。

　　（十八）培養專業人才

　　實施“AI+制造”人才先鋒培養計劃，依托高校、科研院所、企業和人才實訓基地，加快培育既熟悉制造機理又掌握人工智能技能的復合型人才。深化產教融合，推動高校加快人工智能+新工科建設，推廣校企“訂單式 ”“接力式”培養模式。健全覆蓋多層次人才的培訓課程體系和教材資源，加大對產業工人和技能人才的數智化培訓，增強企業人員對人工智能的創新意識和應用能力。

　　（十九）促進產融對接

　　引導銀行等金融機構面向數字化、智能化轉型企業開發專屬金融產品和服務，對優質企業優化貸款手續、審批環節，加大信貸支持力度。支持具備智能化轉型平臺、系統集成等功能的服務商，通過供應鏈金融等方式滿足企業融資需求。探索將接入工業互聯網等平臺的企業生產數據作為銀行貸款增信項。支持服務商等企業通過所持有的知識產權、專利技術進行質押融資。鼓勵融資租賃公司對智能產品和設備提供專項融資租賃服務。發揮市政策性融資擔保基金作用，對符合條件的企業提供融資擔保服務。推動市區相關產業基金、社會資本等支持“AI+制造”發展，精準投向語料建設、模型開發、場景應用、服務商等項目和創新主體。

　　（二十）完善標準和安全體系

　　圍繞語料、模型、平臺、智能體、產品、應用等環節，增加基礎共性、關鍵技術等標準供給，完善安全治理規范。加強工業數據語料安全、模型算法安全、系統安全、應用安全等，打造安全可信基座。依托第三方機構為模型、智能體和具身智能等提供測試驗證服務。構建全面的智能化評測框架和指標體系，科學評價企業智能化水平。建立健全知識產權保護機制，為工業智能創新應用提供制度保障。

　　七、加強工作統籌推進

　　（二十一）推動落實工作任務

　　加強“AI+制造 ”各項任務的統籌組織和協調推進，落實重點任務、重大項目和重要政策。聚焦重點行業，編制“一業一策”推進方案。強化市區協同，鼓勵產業基礎好、場景豐富的制造業重點區出臺“一區一方案”和專項政策，打造工業智能產業集群。

　　（二十二）加強政策資金支持

　　發揮財政資金引導作用，加大對智能化技術改造和應用推廣的支持力度，以項目建設補貼、貸款貼息等方式支持企業研發、應用人工智能技術；發揮“模型券 ”“算力券”“語料券”等作用，對企業模型采購、算力租用、語料采購等服務費用，按比例給予支持，降低企業智能化改造成本。

　　（二十三）促進開放合作交流

　　依托世界人工智能大會、工博會等平臺，加強制造業智能化發展的跨行業、跨區域交流，深化政策法規、技術資源、標準規范等領域的合作共享。依托人工智能開源生態，完善制造業模型、數據、工具鏈等公共服務。推動本市服務商、模型開發和應用主體跨區域提供技術和落地服務。

　　（二十四）積極營造發展氛圍

　　推動各類制造業企業、人工智能企業、服務商等主體加強對接，深化技術交流和項目合作，鼓勵國資制造企業率先發揮引領示范作用。圍繞技術攻關、智能產品、場景應用等領域開展“揭榜掛帥 ” ，評選一批示范項目、典型產品和優秀案例，加快在全市范圍內形成“AI+制造”發展的良好氛圍。

（文章來源：財聯社）

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