六、生态壮大：加强资源配置优化产业生态

（十五）强化标准引领。发挥工业和信息化部人工智能标委会、全国数据标准化委员会、全国信标委人工智能分委会、全国集成电路标委会人工智能芯片工作组、全国网安标委新技术安全标准特别工作组作用，加强标准技术组织建设。强化跨行业跨领域协同，分级分类推动安全、治理、伦理等基础标准，软硬协同等通用标准、赋能应用标准以及计量技术规范研制。深入开展“人工智能标准行”活动，强化标准宣贯应用。鼓励企业参与国际标准化工作。

（十六）推动开源开放。建设高水平人工智能开源社区，部署实施一批模型、数据集、智能体等优质开源项目，构筑具有全球影响力的人工智能开放生态。研发推广适配人工智能项目特性的开源许可协议，构建新型人工智能开源规则秩序。引导云服务厂商、赋能应用服务商与开源社区积极对接，推动开源项目在工业领域落地应用。举办开发者大会、“校源行”等活动，传播开源理念，繁荣开源文化，形成共建共享良好氛围。

（十七）加强人才引育。开展人工智能产业人才需求预测，发布人才需求预测报告，支持高校院所提前布局、调整优化相关学科专业。建好用好北京中关村学院、上海创智学院、深圳河套学院、国家人工智能产教融合创新平台、国家卓越工程师学院、国家卓越工程师实践基地等，设置专业课程，培养既懂人工智能又懂制造业应用的复合型人才，完善人工智能认知教育培训，提升全员人工智能素养与技能。加强人工智能领域高技能人才培养，依托国家相关人才工程和项目，培养科技领军人才、创新团队，超常规构建领军人才培养新模式，积极引进海外高端人才。

七、安全护航：筑牢应用赋能安全保障

（十八）提升安全保障能力。攻关深度合成鉴伪、工业模型算法安全防护、训练数据保护、对抗样本检测、智能终端安全测评等关键技术，加强数据安全管理，强化人工智能安全保护能力。构建安全风险库、语料库等资源，建设工业安全大模型。通过知识库优化、训练语料纠错、生成合成内容标识等，增强人工智能透明度、可解释性，降低幻觉风险。落实人工智能科技伦理管理服务办法，加强行业自律，提升企业人工智能伦理风险防范能力。

（十九）建立安全治理机制。研究制定工业和信息化领域人工智能分类分级、评估评测、应急处置等安全政策标准，支持地方主管部门探索柔性治理机制。建立人工智能安全风险监测预警技术能力，强化风险监测、研判和防范。制定工业和信息化领域人工智能安全风险信息报送与共享工作指引，统筹产业链各环节力量，加强信息共享、风险通报、协同处置。八、国际合作：塑造国际合作竞争新优势

（二十）支持产业合作。鼓励企业针对不同国家和地区特点，定制人工智能产品和赋能应用解决方案。开展人工智能赋能新型工业化深度行“海外版”，支持行业组织、专业机构为企业提供出海配套服务，引导企业高效开展各类技术验证和合规认证，更好服务产业有序出海发展。引导外资投向人工智能领域，鼓励外商投资企业开展生成式人工智能技术开发及产品生产等。

（二十一）打造国际合作平台。积极参加金砖、上合、中国—东盟、二十国集团、亚太经济合作组织等合作机制下的人工智能议题讨论。支持依规办好世界人工智能大会、人形机器人运动会等具有全球影响力的高端赛、展、会，积极宣传我国人工智能标杆案例。高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心，提升务实合作水平，推动全球产业协同发展。

九、保障措施：强化全方位政策支持保障

建立部门合作、央地联动、产业协同的工作推进机制，鼓励地方因地制宜制定政策措施，引导企业错位发展，防范产业“内卷式”竞争。统筹现有资金渠道，布局支持“人工智能+制造”有关技术研发和赋能应用任务。发挥国家人工智能产业投资基金作用，丰富优质项目储备，吸引带动更多社会资本有序加大投资。开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动，用好首台（套）、首批次、首版次应用政策，推进新技术、新产品的推广应用和迭代升级，释放国内市场需求潜力。开展人工智能产业规模测算，建立应用监测评价指标体系，完善人工智能产业监测分析平台，动态监测全球产业发展态势。

附件：1.人工智能赋能制造业重点行业转型指引

2.制造业企业人工智能应用指南



附件1 人工智能赋能制造业重点行业转型指引

制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。人工智能与制造业的深度融合，是发展新质生产力、构建现代化产业体系的重要路径。为发挥制造业体量大、门类全、场景丰富的优势，结合各行业领域特点、技术成熟度、数字化水平等基础条件，分类施策推进制造业领域人工智能应用，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展，制定本指引。

一、原材料行业

（一）提升钢铁行业全流程智能化水平。构建钢铁行业数据集、知识库公共产品，打造人工智能工程化应用平台，提供智能化解决方案。研发覆盖钢铁生产全流程的系列动态模型，基于钢铁机理知识和生产实践经验，研发视觉、预测、决策等钢铁行业大模型、智能体，实现关键设备运行工况的实时感知、工艺参数的自适应优化、产品性能预报、质量缺陷溯源、调度任务的全局优化和实时智能调整等。推动人工智能赋能钢铁行业全流程，提高生产效率、产品质量、资源效能、安全和服务水平。

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