為貫徹落實黨中央、國務院關于推動人工智能發(fā)展的決策部署，搶抓人工智能發(fā)展歷史機遇，全面推動人工智能與制造業(yè)數(shù)字化轉型協(xié)同實施，著力培育新質生產(chǎn)力，構建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，特制定本方案。

一、工作目標

堅持應用牽引，突出對智能化裝備和具有智能化屬性的軟硬件產(chǎn)品重點引導，以強化數(shù)據(jù)挖掘匯聚為基礎，以人工智能規(guī)模化研發(fā)應用為主攻方向，以智能化設備普及為路徑，將數(shù)字化轉型與人工智能協(xié)同推進，形成雙輪驅動格局，促進生產(chǎn)方式和企業(yè)形態(tài)根本性變革，在更大范圍、更深層次加速我省制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展。2025年，力爭在重點行業(yè)打造20個左右典型應用場景。到2027年，力爭建設一批高質量行業(yè)數(shù)據(jù)集，形成20個以上垂直領域行業(yè)模型和100個左右示范引領典型應用場景，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)字化改造全覆蓋，企業(yè)智能化水平大幅提升，產(chǎn)業(yè)核心競爭力明顯增強。

二、重點任務

（一）突出含“智”量提升

1.智能化軟件應用。鼓勵企業(yè)選擇具有人工智能功能的資源計劃系統(tǒng)(ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)、高級計劃與排程(APS)等不同業(yè)務信息系統(tǒng)，推動企業(yè)內(nèi)部信息化系統(tǒng)的綜合集成，進一步提升數(shù)據(jù)分析、預測能力。

2.更新智能化設備。鼓勵企業(yè)應用一批高技術、高效率、高可靠性的智能化產(chǎn)線設備，大力推廣數(shù)控機床與智能制造裝備、智能檢測設備、工業(yè)控制裝備、智能物流裝備，提升數(shù)據(jù)采集分析效率和覆蓋面。

3.推廣具身智能。加快培育工業(yè)機器人協(xié)助生產(chǎn)制造、工業(yè)檢測、設備管理等各類智能應用場景。鼓勵企業(yè)采購和應用工業(yè)機器人、人形機器人、機器臂等具身智能裝備。結合真實場景推動智能人機交互、多自由度精準控制等高精度工業(yè)機器人研制發(fā)展，進一步提升具身智能機器人在復雜生產(chǎn)任務中的自主執(zhí)行能力。

4.打造賦能平臺。推動大型企業(yè)建設服務行業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品設計、虛擬仿真、計算機輔助工程等人工智能賦能平臺，共享場景資源、業(yè)務邏輯和行業(yè)知識，為中小企業(yè)提供低成本智能算力資源、工具集、模型庫和成熟應用解決方案。

5.打造輕量化產(chǎn)品。推動運營商、大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開發(fā)系列輕量化人工智能產(chǎn)品，并以訂閱服務方式推廣應用。引導企業(yè)開展云端研發(fā)設計，按需訂閱產(chǎn)品設計、仿真模擬等軟件服務，提升產(chǎn)品仿真效率，降低軟件運維成本。探索“公共云+API”大模型應用模式，研究運用“模型券”等補貼方式支持大模型應用。

（二）實施高質量數(shù)據(jù)匯聚工程

6.匯聚經(jīng)營數(shù)據(jù)。支持企業(yè)對已有的產(chǎn)品生命周期管理系統(tǒng)（PLM）、資源計劃系統(tǒng)（ERP）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、供應鏈管理系統(tǒng)（SCM）、倉庫管理系統(tǒng)（WMS）、質量管理系統(tǒng)（QMS）、客戶關系管理系統(tǒng)（CRM）等聯(lián)動升級，將多維度經(jīng)營管理數(shù)據(jù)進行匯聚整合，形成經(jīng)營管理數(shù)據(jù)集。

7.匯聚生產(chǎn)數(shù)據(jù)。支持企業(yè)整合設備傳感數(shù)據(jù)、可編程邏輯控制器（PLC）/分布式控制系統(tǒng)（DCS）控制、工藝參數(shù)、設計、排產(chǎn)、設備日志質檢記錄等大量工業(yè)時序數(shù)據(jù)，實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)關聯(lián)匯聚，形成生產(chǎn)數(shù)據(jù)集。

8.匯聚生產(chǎn)過程及生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)。支持企業(yè)對生產(chǎn)流程、工藝等信息進行數(shù)據(jù)沉淀，形成生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)集，通過高速攝像等技術對優(yōu)秀產(chǎn)線工人實際操作經(jīng)驗進行數(shù)據(jù)化，形成生產(chǎn)操作數(shù)據(jù)集。

9.推動設備更新。推動大規(guī)模設備更新，對“老舊非標”設備加裝智能傳感器、通信模塊等硬件設備，實時采集設備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)。通過物聯(lián)網(wǎng)技術，將設備連接到網(wǎng)絡中，實現(xiàn)設備之間的互聯(lián)互通。

（三）實施數(shù)字化轉型與人工智能協(xié)同工程

10.管理輔助智能應用。通過對企業(yè)生產(chǎn)調度、人力資源管理、財務管理等多個經(jīng)營管理子系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行匯聚建模，沉淀業(yè)務管理知識模型，開發(fā)人工智能管理輔助產(chǎn)品，輔助企業(yè)各級管理者提升生產(chǎn)管理效率和資源利用率。

11.生產(chǎn)輔助智能應用。通過對產(chǎn)線數(shù)據(jù)（包括設備日志數(shù)據(jù)等）進行匯聚建模，沉淀產(chǎn)線輔助排產(chǎn)優(yōu)化知識模型，開發(fā)設備級、產(chǎn)線級、車間級和工廠級的人、機、物協(xié)同人工智能輔助產(chǎn)品，優(yōu)化產(chǎn)線各環(huán)節(jié)關鍵指標參數(shù)，實現(xiàn)產(chǎn)線設備、員工、產(chǎn)品品質、生產(chǎn)合規(guī)和效率優(yōu)化的智能監(jiān)測，改變生產(chǎn)設備粗放式管理模式。

12.人工智能規(guī)范員工操作流程和工藝應用。通過對生產(chǎn)流程、生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)進行匯聚建模，沉淀工藝知識模型，對每一生產(chǎn)環(huán)節(jié)員工生產(chǎn)流程經(jīng)驗分析，開發(fā)面向生產(chǎn)一線員工的智能輔助產(chǎn)品，實現(xiàn)員工輔助培訓和產(chǎn)線操作糾偏，提升工作流程、工藝標準化完成度。

13.研發(fā)設計智能應用。通過對產(chǎn)品模型、設計參數(shù)、仿真環(huán)境進行匯聚建模，沉淀工程設計知識模型，構建設計模型、仿真模型等數(shù)據(jù)集，形成工藝開發(fā)、中試放大和工廠優(yōu)化的智能產(chǎn)品，利用人工智能提升三維建模、參數(shù)化設計等技術的研發(fā)效率，快速迭代產(chǎn)品設計，縮短新技術開發(fā)從實驗室到工廠的時間。

14.決策輔助應用。通過對產(chǎn)業(yè)鏈上下游各類生產(chǎn)數(shù)據(jù)的規(guī)模化匯聚建模，開發(fā)能自主分析市場需求、企業(yè)生產(chǎn)能力、供應鏈動態(tài)變化的人工智能產(chǎn)品，構建市場趨勢與生產(chǎn)計劃的動態(tài)匹配關系，優(yōu)化工業(yè)企業(yè)采購和定價，提升企業(yè)經(jīng)營決策能力。運用江西省數(shù)據(jù)匯聚流通基礎設施平臺，開展企業(yè)數(shù)據(jù)匯聚治理和開發(fā)利用。

（四）實施產(chǎn)業(yè)鏈智能協(xié)作工程

15.建設“鏈主企業(yè)+特色園區(qū)”協(xié)同生態(tài)。遴選行業(yè)“鏈主”企業(yè)、龍頭企業(yè)，圍繞其需求規(guī)劃配套園區(qū)，吸引上下游企業(yè)入駐。建設一批“人工智能產(chǎn)業(yè)基地”，鼓勵鏈主企業(yè)牽頭制定技術標準，中小企業(yè)承接模塊封裝、測試等環(huán)節(jié)，形成“研發(fā)—制造—應用”閉環(huán)。

16.構建行業(yè)大數(shù)據(jù)應用模型。推動基礎大模型在各行業(yè)領域推廣應用，開發(fā)深度適配行業(yè)特色場景的大模型產(chǎn)品，深入應用于“產(chǎn)業(yè)大腦”，推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)數(shù)據(jù)的互通共享，促進跨企業(yè)的高效協(xié)同，加強多產(chǎn)業(yè)大腦間的“跨鏈”協(xié)同開發(fā)。

17.推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺賦智。鼓勵工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應用人工智能技術，提供人工智能技術底座，上線一批“小快輕準”的人工智能產(chǎn)品，以訂閱服務方式規(guī)模化推廣應用，形成產(chǎn)業(yè)新模式。

（五）實施基礎生態(tài)保障工程

18.優(yōu)化算力布局。積極參與國家“東數(shù)西算”工程，統(tǒng)籌數(shù)據(jù)中心、智能計算中心布局。建立省級算力資源調度平臺，?推廣算力資源普惠服務，探索開展“算力券”試點，鼓勵制造業(yè)企業(yè)通過公共云按需獲取多元化、低成本優(yōu)質算力，降低算力使用成本，保障大模型產(chǎn)品研發(fā)和技術創(chuàng)新應用。鼓勵大型企業(yè)探索建設服務行業(yè)企業(yè)轉型的算力中心和大模型，發(fā)展算力云服務，豐富“算力+”應用場景建設。

19.開展應用場景“揭榜掛帥”。圍繞人工智能賦能制造業(yè)數(shù)字化轉型典型場景編制攻關清單，采用“揭榜掛帥”等方式，引導技術服務主體和需求企業(yè)雙牽頭，鼓勵國有企業(yè)先行先試，集中優(yōu)勢突破一批關鍵產(chǎn)品和裝備，突破場景落地共性難點，加快人工智能關鍵核心技術、創(chuàng)新成果、解決方案和應用場景的落地推廣。加強“人工智能+”項目儲備，建設一批人工智能場景示范項目。

20.推動看樣學樣仿樣。舉辦全省“人工智能+”場景應用大賽、觀摩研學、供需對接等活動，宣傳人工智能與制造業(yè)數(shù)字化轉型領域的先進理念、技術產(chǎn)品和解決方案，提高社會公眾對人工智能的整體認知和應用水平，營造良好社會環(huán)境。搭建產(chǎn)業(yè)交流合作平臺。定期發(fā)布人工智能賦能制造業(yè)數(shù)字化轉型典型案例，強化優(yōu)秀企業(yè)、示范項目、應用標桿的宣傳推廣。

21.強化高層次人才支撐。推動高校組建小規(guī)模服務團隊，向地區(qū)派駐掛職干部、成立研發(fā)機構，引導高校研發(fā)團隊深入企業(yè)一線梳理轉型應用需求，整合科研資源開展人工智能賦能技術攻關，在實踐中培育一批實用型人才。

三、保障措施

（一）加強組織領導。發(fā)揮省推進制造業(yè)數(shù)字化轉型聯(lián)席會議機制作用，成立人工智能推進工作專班，從基礎電信運營商和省數(shù)字集團及有關單位抽取人員集中辦公，統(tǒng)籌協(xié)調人工智能和數(shù)字化轉型協(xié)同的戰(zhàn)略研究、重大決策、工作部署，加強產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢研判，協(xié)同推進重點任務落實。各地、各有關單位要壓實人工智能與制造業(yè)數(shù)字化轉型協(xié)同推進責任，加大工作推進力度，結合實際主動謀劃推進一批重大項目、重要載體的建設。

（二）加大政策支持力度。統(tǒng)籌省級工業(yè)發(fā)展專項資金支持人工智能和數(shù)字化轉型協(xié)同，支持企業(yè)實施人工智能應用的數(shù)字化轉型、設備更新、技術改造項目，以“揭榜掛帥”形式發(fā)布行業(yè)數(shù)據(jù)資源池建設、大模型、業(yè)務應用場景重點協(xié)同攻關項目。支持借助大模型應用開發(fā)工具型產(chǎn)品，探索對API接口調用、模型私有化部署以及大模型應用落地項目發(fā)放“模型券”。鼓勵有條件的地方為優(yōu)質企業(yè)的人工智能和數(shù)字化轉型應用提供貸款貼息服務。鼓勵金融機構根據(jù)重點產(chǎn)業(yè)鏈需求，創(chuàng)新融資產(chǎn)品，提供個性化信貸、融資租賃等服務。發(fā)揮產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金的引導作用，引導社會資本參與人工智能應用項目投資，研判分析數(shù)字化轉型和人工智能對工業(yè)經(jīng)濟增長拉動促進作用。

（三）加強人才培育。推動高校增設人工智能學院，開設“人工智能+制造”交叉學科建設，分行業(yè)梳理數(shù)字化轉型人才需求，鼓勵企業(yè)與高等院校、科研院所等合作，創(chuàng)新產(chǎn)學研合作培養(yǎng)模式，共同培養(yǎng)既懂信息技術又懂行業(yè)的交叉復合型人才和工程型人才，增強高水平人才供給。加強制造業(yè)從業(yè)人員數(shù)字技術技能培訓，提升企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營人員的數(shù)字化能力。

（四）加大宣傳推介。加強人工智能賦能數(shù)字化轉型經(jīng)驗模式總結和宣傳推廣，推廣示范標桿建設標準和優(yōu)秀案例，舉辦好各類產(chǎn)業(yè)大會、供需對接活動，積極營造人工智能、制造業(yè)數(shù)字化轉型協(xié)同發(fā)展社會氛圍。