八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》：到2027年推动大模型深度应用与数据集建设

制造业如何更高质量地拥抱人工智能，正在从企业的“自发探索”走向更系统的政策牵引。根据新华社北京1月7日电消息，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委等八部门日前联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出用更清晰的路线图加快推进人工智能技术在制造业的融合应用。

目标设定：关键核心技术“安全可靠供给”，产业规模与赋能水平保持领先

报道指出，《实施意见》提出到2027年，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。文件将“AI与制造业深度融合”定位为发展新质生产力、构建现代化产业体系的重要路径，强调以更深层次、更高水平的融合应用，为新型工业化提供支撑。

在应用端，《实施意见》提出，到2027年推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，并形成特色化、全覆盖的行业大模型；同时打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。由此可见，政策抓手不仅是“有模型”，更强调“能用起来、用得深入、用得规范”，并通过数据与场景这两类关键要素推动落地。

工业场景通常具有流程长、工艺复杂、设备异构与数据噪声高等特点，单靠通用语料难以解决质量预测、工艺优化、设备运维等问题。因此，文件把“工业领域高质量数据集”作为明确指标，意在推动数据治理与标准化建设，让模型训练与推理更贴近一线生产，并形成可在行业内复制的知识资产。

对企业而言，这类专项行动的现实意义在于降低“试错成本”和“协同成本”：一方面，典型场景与数据集的推广有助于中小企业直接复用成熟方案；另一方面，通用大模型与行业大模型的结合，可能推动从单点智能到系统智能的演进，包括研发设计、供应链、生产调度、质量管理、售后服务等环节的协同优化。

整体看，《“人工智能+制造”专项行动实施意见》以“技术供给—数据要素—场景落地”相互牵引的方式，明确了2027年前的阶段性指标，为制造业智能化升级提供了更可量化的政策框架。