摘要：一份关于“人工智能+制造”的专项行动实施意见近日由八个部门联合发布。文件设定了到2027年的发展目标：我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。具体量化指标包括推动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，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。同时，计划培育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，并选树1000家标杆企业。此外，还将致力于建成全球领先的开源开放生态，并全面提升安全治理能力。
线索：
* 投资机会：该政策明确了人工智能与制造业深度融合的国家级战略方向，将创造确定性的产业需求。可关注以下链条：
1. 算力基础设施：政策强调强化智算供给、建设算力网络与平台，直接利好人工智能服务器、高速互联、智算中心建设与运营、算力调度等相关企业。
2. 人工智能硬件与软件：对高端训练芯片、端侧推理芯片、智算云操作系统、大模型一体机等关键技术的支持，为相关研发和生产企业提供了明确的市场指引。
3. 大模型与行业应用：推动通用与行业大模型在制造业落地、打造数据集和推广场景，将有利于大模型技术提供商及在工业质检、流程优化、预测性维护等具体场景有深耕的解决方案商。
4. 赋能服务与标杆企业：培育生态型企业和“懂智能、熟行业”的服务商，关注那些能够连接AI技术与具体制造工艺的集成商和咨询服务商。被选树的标杆企业也可能在数字化转型中获得先发优势。
* 潜在风险：
1. 目标执行风险：规划中的量化目标（如3-5个大模型、100个数据集等）宏大，其最终达成度取决于后续具体的财政支持、企业投入力度和技术突破进程，存在不及预期的可能。
2. 技术路线与迭代风险：人工智能技术迭代迅速，当前规划的重点技术路径（如特定芯片架构）可能面临未来技术变革的挑战。
3. 行业差异与落地难度：制造业细分领域众多，流程复杂，通用大模型与行业知识的结合存在较高壁垒，应用场景的规模化推广可能慢于预期。
4. 国际环境波动：在强调关键技术安全可靠供给的背景下，全球供应链及技术合作环境的变化可能对产业链造成影响。
正文：工业和信息化部等八个部门联合印发了《“人工智能+制造”专项行动实施意见》。该意见旨在强化人工智能算力供给体系，推动智能芯片软硬件协同发展，并支持在高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联技术、智算云操作系统等关键核心技术领域实现突破。同时，将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以及全国一体化算力网监测调度平台。此外，计划开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器在工业领域的算力部署，以提升智能计算资源的供给能力。
实施意见为到2027年设定了明确的发展目标。首要目标是实现我国人工智能关键核心技术的安全可靠供给，并使产业规模与赋能水平稳居世界前列。在应用推广层面，将推动3至5个通用大模型在制造业实现深度应用，进而形成特色化、全覆盖的行业大模型体系。计划打造100个应用于工业领域的高质量数据集，并推广500个人工智能典型应用场景。
在企业培育方面，目标培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业，以及一批专精特新中小企业。还将打造一批既精通人工智能技术又熟悉行业知识的赋能应用服务商，并选树1000家应用标杆企业。在产业生态层面，致力于建成全球领先的开源开放生态，并全面提升人工智能安全治理能力。
发布时间：2026-01-07 17:55:52
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