【大河财立方消息】7月29日消息，《浙江省人工智能赋能制造业数字化转型实施方案（2026-2030年）》印发。方案明确，到2027年，培育10家“AI+未来工厂”示范企业、20个工业智能体平台、50个重点行业高质量数据集，聚焦重点产业集群打造50个典型应用场景，推广应用100个工业智能体。到2030年，培育30家“AI+未来工厂”示范企业、50个工业智能体平台、100个重点行业高质量数据集，聚焦重点产业集群打造150个典型应用场景，推广应用300个工业智能体，引领全省制造业智能化发展走深走实。
方案提出，聚焦集成电路、智能物联、高端软件，推动人工智能与信息技术产业深度融合。集成电路重点突破EDA智能化能力，推动计算光刻、辅助缺陷检测等场景落地。智能物联推动智能传感器与边缘AI融合，实现端侧实时决策，构建物联感知中台。高端软件聚焦多模态感知、时序预测与智能决策，构建覆盖需求设计、开发测试、运维管理的智能化工具链。
聚焦新能源汽车及零部件、高端船舶与海工装备，推动人工智能赋能装备制造智能化升级。新能源汽车及零部件发展智能研发与整零协同，构建覆盖厂务管理、产线合规、质量管控的智能生产体系。高端船舶与海工装备发展智能船舶与海工装备设计，推进下料、焊接等关键工序智能化升级，引入AI辅助诊断、智能在线监造、AI辅助施工等技术。
鼓励各地推出符合实际需求的模型券、算力券、语料券、Token券等创新政策，并扩大支持范围和支持力度。健全公共服务对接机制，引导金融机构设立专项信贷产品和贴息政策，加强政策分类指导与效果跟踪评估。
省级重点产业集群“AI+制造”应用典型场景
围绕浙江省4大产业高地15个重点产业集群，按照“一集群一方案”逐步推进全产业、全链条数智化升级，形成以下62个典型场景。
浙江省人工智能赋能制造业数字化转型实施方案（2026-2030年）
为深入贯彻落实国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》、《制造业数字化转型行动方案》及省政府《关于支持人工智能创新发展的若干措施》等决策部署，加速人工智能在制造业数智化转型中全流程、全要素应用，推动我省从制造大省向智造强省迈进，特制定本实施方案。
一、主要目标
立足我省“415X”先进制造业集群数字化的基础与特色，坚持“需求牵引、场景驱动、分层推进、创新协同”原则，以制造业数智化转型为主线，以业务流程重构和关键环节能力跃升为主攻方向，加快推进人工智能技术深度融合。到2027年，培育10家“AI+未来工厂”示范企业、20个工业智能体平台、50个重点行业高质量数据集，聚焦重点产业集群打造50个典型应用场景，推广应用100个工业智能体。到2030年，培育30家“AI+未来工厂”示范企业、50个工业智能体平台、100个重点行业高质量数据集，聚焦重点产业集群打造150个典型应用场景，推广应用300个工业智能体，引领全省制造业智能化发展走深走实。
二、重点任务
（一）夯实数智化转型的基础支撑
1.推动数据治理和高质量数据集建设。支持企业开展工业数据资产入表和工业数据知识产权登记。鼓励数字化水平2.0及以上的企业构建统一数据管理平台，推动多源异构数据建模分析与分类分级管理。围绕集成电路、服装纺织、消费电子、现代家居等重点行业场景，推动产业链上下游协同开展数据“采洗标测用”，构建高质量、可复用的行业数据集。推进产品主数据标准及行业高质量数据集试点建设，加快打造工业可信数据空间。
2.筑牢算力与模型基础设施底座。提升多元化智算供给水平，开展智算云服务试点，研发大模型一体机、边缘计算服务器，统筹工业云算力部署。支持开发适配制造业需求的高性能算法模型，培育垂类模型，发展“云-边-端”模型体系，增强模型即服务（MaaS）能力，促进“通专模型”的落地应用。
3.构建人工智能应用安全防线。强化企业人工智能安全合规引导，健全数据与网络安全体系。加强工业模型算法安全防护，通过知识库优化、训练语料纠错、生成内容标识等方式，增强人工智能透明度和可解释性，降低幻觉风险，提升人工智能应用风险防范水平。
（二）推动关键业务环节的智能升级
4.研发设计+AI。聚焦产品数字化设计、产品虚拟验证、工艺数字化设计等，构建智能化研发新模式。产品数字化设计依托行业数据集与专业知识库，运用大模型技术开展生成式设计与对标分析。产品虚拟验证搭建虚实融合试验环境，应用高精度建模与多物理场联合仿真等开展虚拟验证。工艺数字化设计构建工艺知识库与行业工艺包，应用机理建模与过程模拟实现工艺快速迭代与工序自动生成。
5.生产制造+AI。聚焦排产调度、质量管控、安全生产等，强化工业机器人、智能设备等智能制造装备应用。排产调度推动AI与制造系统深度融合，实现生产排程动态优化、关键工艺参数自适应调整与多设备协同作业。质量管控构建在线智能检测系统，应用AI融合物性表征分析、机器视觉等技术开展多维度检测与评定。安全生产通过智能巡检强化厂务安全管理与设备实时监测，依托预测性维护模型实现健康评估与风险预警。
6.营销服务+AI。聚焦精准营销、远程运维、客户服务等，构建全周期智慧服务体系。精准营销运用AI算法开展用户精准画像与需求预测，通过个性化推荐与智能报价匹配客户需求实现营销精准投放。远程运维依托物联网与AI技术实现状态实时监测、故障预警与远程诊断。客户服务整合多渠道客户数据，构建全服务场景知识库，融合生成式AI技术实现客户问题快速响应与闭环处理。
7.运营管理+AI。聚焦经营决策、供应链协同、绿色节能等，实现基于大模型的全流程一体化运营管理。经营决策汇聚生产、经营等多维数据构建企业数字画像，实现成本波动识别、资源优化配置与经营风险预警。供应链协同融合多元时序数据实现风险预警与智能调度，部署智能仓储管理系统及智能物流设备实现物料自动出入库与动态配送。绿色节能与研发设计、制造执行等深度融合，开展多工序能耗溯源与设备参数优化，实现能源综合管控，建立碳管理系统实现碳足迹全生命周期追踪。
（三）深化重点企业的分级应用
8.推动领军企业打造示范标杆。鼓励龙头企业发挥“头雁效应”，打造工业智能体平台，率先突破从局部优化向全流程智能化重构。推动协作、巡检机器人在生产作业、巡检运维等环节规模化部署，形成一批具身智能进工厂示范样板。探索多智能体的任务调度与群体协作，重点打造“智能模型+数字孪生+工业智能体”协同的“AI+未来工厂”标杆示范，培育AI原生工厂新模式。鼓励雄鹰和链主企业牵头组建创新联合体，围绕“研产供销服”等核心环节，联合产业链上下游开展协同攻关与场景验证，形成一批可复制推广的“全链条AI应用”解决方案。引导领军企业向中小企业开放应用场景与数据资源，协同平台企业、人工智能应用服务商等，构建大中小企业融通发展格局。
9.推动中小企业普惠应用。深入实施中小企业数字化赋能专项行动，梯次推进人工智能应用落地。面向数字化水平2.0企业，引导关键业务系统部署与跨系统集成改造，围绕重点环节按需引入工业智能体和轻量级AI工具。面向数字化水平3.0及以上企业，支持围绕产品数字孪生、设计制造一体化等复杂场景开展高价值集成应用创新，开发和部署智能体，培育一批可复制推广的“小快轻准”AI产品。探索推广“先用后付”“订阅服务”“效果付费”等轻量化服务模式，降低人工智能应用门槛。
（四）探索重点产业集群的提质升级
10.推动新一代信息技术产业的应用赋能。聚焦集成电路、智能物联、高端软件，推动人工智能与信息技术产业深度融合。集成电路重点突破EDA智能化能力，推动计算光刻、辅助缺陷检测等场景落地。智能物联推动智能传感器与边缘AI融合，实现端侧实时决策，构建物联感知中台。高端软件聚焦多模态感知、时序预测与智能决策，构建覆盖需求设计、开发测试、运维管理的智能化工具链。
11.推动高端装备产业的智能升级。聚焦新能源汽车及零部件、高端船舶与海工装备，推动人工智能赋能装备制造智能化升级。新能源汽车及零部件发展智能研发与整零协同，构建覆盖厂务管理、产线合规、质量管控的智能生产体系。高端船舶与海工装备发展智能船舶与海工装备设计，推进下料、焊接等关键工序智能化升级，引入AI辅助诊断、智能在线监造、AI辅助施工等技术。
12.推动现代消费与健康产业的高端发展。聚焦生物医药与医疗器械、现代纺织与服装、现代家居与智能家电，推动人工智能满足多样化需求。生物医药与医疗器械依托靶点智能筛选加速新药发现，融合参数监测与过程预警强化医疗器械合规管控。现代纺织与服装聚焦面料利用优化、吊挂线智能调度提升产线效率，应用生成式算法开展虚拟试衣与消费者偏好建模。现代家居与智能家电集成数字孪生与智能设计，搭建远程运维平台实现全屋智能场景落地。
13.推动绿色石化与新材料产业的绿智融合。聚焦绿色石化、高端新材料，推动人工智能加速绿色低碳转型与新材料研发。绿色石化依托多维融合感知构建安全生产体系，基于高精度管网模型实现全链路动态优化，运用声振温多维分析与设备健康模型实现预测性运维。高端新材料构建“成分-结构-性能”数据库与仿真孪生平台，发展跨尺度计算框架加速新物质发现与反向设计，应用多智能质检手段实现一致性与零缺陷管控。
（五）构建人工智能赋能的良好生态
14.强化核心技术攻关与标准研制。鼓励产学研用协同，围绕工业基础模型库、工业互通协议、行业大模型、智能边缘设备等核心技术开展联合攻关，提升产业基础能力。聚焦制造业AI应用共性难点，组织实施揭榜挂帅攻关，培育一批典型产品和解决方案。加快推进人工智能在制造业领域应用的标准规范研制，重点围绕工业数据集、工业智能体平台、智能体评测、安全保障等领域构建标准。
15.强化公共平台赋能与成果推广。加快培育工业智能体平台，推进制造业数字化转型促进中心、工业互联网平台智能化升级，拓展“平台+智能体”融合服务。开展“AI陪跑计划”。依托世界互联网大会乌镇峰会、“十链百场万企”等活动，推广AI应用示范企业和解决方案，推动供需精准匹配。依托“一带一路”、金砖合作等机制探索成果对外输出，打造海外智能工厂。
16.加大复合型人才培育。面向制造业企业开展人工智能与数字化转型专题培训，培育一批数据集建设、模型训练、智能体开发等专业人才。深化校企合作，研发具有区域特色的AI应用相关课程和教材，推动建设行业人工智能研发中心、实训基地，重点培养既懂行业知识、生产工艺又懂人工智能技术的复合型人才。
三、要素保障
鼓励各地推出符合实际需求的模型券、算力券、语料券、Token券等创新政策，并扩大支持范围和支持力度。健全公共服务对接机制，引导金融机构设立专项信贷产品和贴息政策，加强政策分类指导与效果跟踪评估。
责编:王时丹 | 审核:李震 | 监审:古筝
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