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一、工作目標
重點面向鋼鐵、石化化工、有色金屬、建材、工業母機、汽車、醫療裝備、電力裝備、船舶、航空航天、家居、醫藥、生物制造、歷史經典、電子元器件、消費電子、新型顯示、軟件、信息通信、網絡安全等行業或領域(以下統稱“行業”),通過行動牽引,推動產出一批推廣價值高、技術可行性強的人工智能應用場景,攻關一批蘊含工業和信息化領域技術機理的行業模型、專用模型和特色智能體,構建一批行業通識和行業專識高質量數據集,培育一批攻關聯合體,優化人才、標準等產業配套生態。到2026年底,基本形成“數據-模型-場景應用”良性互促的循環,推動人工智能高水平賦能新型工業化。
二、重點任務
(一)構建行業通識數據集,打造行業模型。請各市(州)結合特色優勢,在“工作目標”列出的行業范圍內,選取若干重點行業確定行動范圍〔每個市(州)至少選擇1個〕。分行業梳理數據資源,明確產數主體、數據類型、資源規模等信息,并通過數據標注、知識工程等手段,提煉形成行業通識高質量數據集(每行業梳理不少于5個),形成《重點行業通識高質量數據集清單》。基于行業通識數據集,聚焦行業內人工智能應用的痛點,研發能夠掌握行業技術機理、服務行業共性應用場景的行業模型(每行業研發不少于1個),并在符合法律政策、保障安全要求的前提下,穩妥有序開展應用(每個行業模型應用案例不少于5個)。行動結束時匯總形成《重點行業模型清單》,為行業智能化轉型提供共性底座。
(二)梳理高價值場景,構建行業專識數據集,打造特色智能體。圍繞所選擇的重點行業,梳理、培育一批應用潛力大、推廣范圍廣、可復制性強、適合通過人工智能技術改造的細分人工智能應用場景,凝練形成《重點行業人工智能高價值場景檔案》(每個行業凝練不少于30個)。針對各高價值場景實現規模化應用的需要,逐個構建蘊含場景特殊知識的行業專識高質量數據集(每個場景構建不少于1個),并打造能夠符合場景特殊應用需要的專用模型或特色智能體(若場景應用需具備自主規劃、執行能力,則打造智能體,其他情況打造專用模型,每個場景打造不少于1個)。在符合法律政策、保障安全要求的前提下,穩妥有序開展專用模型/特色智能體的實踐落地(每個專用模型/特色智能體落地案例不少于3個)。行動結束時匯總形成《重點行業專識高質量數據集清單》和《專用模型/特色智能體清單》。
(三)建立健全評測數據集,完善模型評測機制。依托有條件的專業機構,面向行業模型、特色智能體等能力評估需要,構建特色化、定制化的評測數據集,發揮評測數據集在模型能力診斷中的基準作用,構建面向行業應用、面向特殊場景的模型能力評測體系,并將模型評測結果作為行業高質量數據集建設和優化的重要依據,形成“評測診斷-數據集定向優化-模型能力提升”的良性循環。
(四)創建“模數共振”空間,探索協同機制。各市(州)選擇第三方中立機構或龍頭企業作為建設運營主體,打造“模數共振”空間,包括研發一套能夠承載跨主體數據匯聚和模型訓練的軟硬件基礎設施,以及制定一套能夠實現跨主體數據協同、模型共建、責任劃分、安全保障的管理機制,具備跨主體數據可信貫通、模型協同訓練與安全合規應用的能力〔每個市(州)打造不少于1個〕。鼓勵“模數共振”空間與國家數據基礎設施互聯互通,實現多主體數據高效可信流通,賦能模型訓練、智能體研發和應用,逐步打造為“智能體工廠”。
(五)打造“模數共振”創新聯合體,構建全棧方案。圍繞所選擇的重點行業,引導算力企業、模型企業、數據企業和應用開發企業組建“模數共振”創新聯合體(對于所選擇的重點行業,每行業打造不少于1個),支持聯合體與“模數共振”空間協作聯動,共同開展模型研制、軟硬適配、數據處理、應用方案設計與開發。組織聯合體強化行業級、全棧式解決方案研發和應用,打造人工智能賦能行業“樣板間”。
(六)完善生態配套,加強關鍵要素保障。通過組織重點行業人工智能賦能新型工業化“深度行”活動、建設實訓基地等形式,推動各類主體加強交流、項目合作與成果推廣。系統培養精通行業應用、數據科學、模型機理的多元復合型人才。通過“揭榜掛帥”等形式,強化人工智能、數據技術創新和工具研發。通過開展“標準行”活動等形式,加大人工智能數據工程等重點標準宣貫力度,鼓勵企業參與人工智能相關標準研制和推廣應用。
三、組織實施
各市級工業和信息化主管部門會同數據管理部門(本地區行動范圍涉及“信息通信”“網絡安全”行業的,需會同本地區通信管理局),圍繞六項重點任務,統籌組織相關力量,編制“模數共振”行動實施方案(模板見附件1),及“模數共振”行動項目清單(模板見附件2),并于2026年5月22日前報送至經濟和信息化廳。
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