上海：推廣100個示範應用場景，建設10個左右「AI+製造」示範工廠

本文來自：上海市經濟和信息化委員會

8月19日，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發布《上海市加快推動「AI+製造」發展的實施方案》。

方案提出，實施「模塑申城·AI+製造」行動，推動人工智能技術與製造業深度融合，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個行業標杆模型，形成100個標杆智能產品；推廣100個示範應用場景，建設10個左右「AI+製造」示範工廠；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，加快形成製造業智能化發展生態。

建設「AI+製造」工廠。推動建設以智能體高密度分佈、多場景集成為特徵的「AI+製造」示範工廠，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、完全按需製造、智能工廠網絡等製造新模式，形成標杆示範作用。

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、醫藥製造等行業，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。

附：上海市加快推動「AI+製造」發展的實施方案

為深入貫徹國家關於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，加快推動製造業智能化發展，制定本實施方案。

一、主要目標

實施「模塑申城·AI+製造」行動，推動人工智能技術與製造業深度融合，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個行業標杆模型，形成100個標杆智能產品；推廣100個示範應用場景，建設10個左右「AI+製造」示範工廠；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，加快形成製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；面向製造業泛化場景，採用知識蒸餾、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，支持工廠佈局優化、自動引導車尋路等應用創新。探索「雲-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「採洗標測用」工具鏈，發展工業數據特徵提取、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，開展複雜環境設備運行、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）打造工業智算雲平臺

推動工業雲企業升級打造智算雲，攻關低延迟分佈式推理架構、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，形成雲化、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雲，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、製造企業、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。推動鏈主企業基於行業上下游需求，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+製造」融合創新基地，對接智算雲、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，打造示範應用場景。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、醫藥製造等行業，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。

（八）打造共性示範場景

圍繞製造業全流程，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。生產製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，提高製造精度和效率。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於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）探索前沿製造模式

推動製造企業立足全流程智能化基礎，探索軟件定義工廠、完全按需製造、智能工廠網絡等製造新模式。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，實現規模化柔性製造。依託工業元宇宙實現設計製造一體化，動態配置工廠資源，基於需求自適應重構生產過程，實現定製產品的高效生產。依託平臺連接產業集羣內工廠，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+製造」工廠

推動建設以智能體高密度分佈、多場景集成為特徵的「AI+製造」示範工廠，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、完全按需製造、智能工廠網絡等製造新模式，形成標杆示範作用。

五、打造「AI+」智能產品

（十一）AI+工業軟件工具

依託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，探索基於模型的低代碼、零代碼應用開發模式。推動基於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，實現基於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。支持優質企業基於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，開展雲端模型端側部署，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羣發展。

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、智算雲、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複性強、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、噴塗、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製造作業單元，實現複雜工序無人化。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、生產製造、供應鏈管理、經營管理與服務等泛化場景，選樹一批「AI+製造」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+製造」人才先鋒培養計劃，依託高校、科研院所、企業和人才實訓基地，加快培育既熟悉製造機理又掌握人工智能技能的複合型人才。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+製造」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，完善安全治理規範。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。依託第三方機構為模型、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製度保障。

七、加強工作統籌推進

（二十一）推動落實工作任務

加強「AI+製造」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、場景豐富的製造業重點區出臺「一區一方案」和專項政策，打造工業智能產業集羣。

（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，對企業模型採購、算力租用、語料採購等服務費用，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

依託世界人工智能大會、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、標準規範等領域的合作共享。依託人工智能開源生態，完善製造業模型、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

推動各類製造業企業、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，鼓勵國資製造企業率先發揮引領示範作用。圍繞技術攻關、智能產品、場景應用等領域開展「揭榜掛帥」，評選一批示範項目、典型產品和優秀案例，加快在全市範圍內形成「AI+製造」發展的良好氛圍。