近日，工业和信息化部与多部门联合，印发《▷★“人工智能+制造”专项行动实施意见》等一系列关键文件，为中国钢铁面向未来的规划提供了清晰蓝图…。
近日，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委、教育部■○、商务部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《意见》）=■○。
《意见》围绕创新筑基、赋智升级、产品突破★、主体培育、生态壮大、安全护航☆、国际合作等7大重点任务，细化21项具体措施，促进人工智能技术与制造业应用“双向赋能”，加快制造业智能化…○、绿色化、融合化发展◆=•，有力支撑制造强国、网络强国和数字中国建设□。
各省•○•、自治区、直辖市及计划单列市-●●、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门●▷▲、党委网信办◇■▼、发展改革主管部门、教育厅（教委）、商务主管部门、国资主管部门◁☆-、市场监管局（厅-•▪、委）▷、数据管理部门，各有关单位：
现将《“人工智能+制造”专项行动实施意见》印发给你们，请结合实际认真抓好落实。
人工智能加速与实体经济深度融合，深刻改变制造业生产模式和经济形态☆，成为驱动产业升级、重塑全球格局的关键变量▽▷-。为贯彻落实《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，加快推进人工智能技术在制造业融合应用，打造新质生产力，全方位、深层次、高水平赋能新型工业化△，制定本实施意见。
以习新时代中国特色社会主义思想为指导△•-，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，完整准确全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，统筹发展和安全，坚持创新驱动◁、场景牵引、市场主导、安全可信、开放共享、普惠融通•□◁，一端抓技术供给，推动“智能产业化”=-◆，一端抓赋能应用，加快“产业智能化”，整体壮大产业生态，促进人工智能科技创新与产业创新深度融合、人工智能技术与制造业应用“双向赋能”▷▷，加快制造业智能化◁◁、绿色化、融合化发展，有力支撑制造强国、网络强国和数字中国建设。
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。推动3－5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化●☆▷、全覆盖的行业大模型，推出1000个高水平工业智能体-□●，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。培育2－3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批□“懂智能、熟行业•”的赋能应用服务商，选树1000家标杆企业。建成全球领先的开源开放生态●，安全治理能力全面提升，为人工智能发展贡献中国方案。
（一）强化人工智能算力供给。推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键技术。有序推进高水平智算设施布局，加快建设全国一体化算力网监测调度平台，促进算力资源高效利用。开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器=、工业云算力部署●=，提升智算资源供给能力★△▷。
（二）开发高水平行业模型。支持模型训练和推理方法创新▽，开发适应制造业实时性◆-★、可靠性、安全性特点的高性能算法模型◇◇。培育重点行业大模型，发展“云－边－端”模型体系，持续提升泛化能力。打造面向工业细分场景小模型-◁☆，鼓励大小模型协同创新。推动模型轻量化部署，加快在工业场景落地应用。打造模型公共服务平台，提供高水平模型及配套工具服务▷◁。支持建设大模型评测基准体系，打造权威榜单…◆=，定期发布评测结果，牵引技术迭代升级。
（三）开展■▽□“模数共振▷▪=”行动。推动建立企业首席数据官制度▽▲▼，持续推进数据管理能力成熟度国家标准贯标，夯实企业数据治理基础。梳理适配行业模型需求的数据资源清单，发布制造业高质量数据集建设指南，用好制造业数字化转型促进中心等载体，推动将基础数据转化为高质量行业数据集☆△☆，实现“以模引数”。指导企业加强数据工程能力建设，促进企业数据开发与模型建设深度融合△•★，探索建立“数据协同、模型训练、应用开发◆▼△、安全保障”一体化机制，实现□▲★“用数赋模◁△”●◇•。
（四）加快重点行业应用赋能。深入开展人工智能赋能新型工业化“深度行□=○”活动，组织高水平专家、企业、研究机构等赋能服务团深入行业、地方、园区。建设人工智能应用对接平台，促进供需精准匹配。参考《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》（见附件1），分类制定●○“人工智能+制造”行业应用全景图和转型路线图，加快赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息◇●●、软件和信息技术服务等制造业相关重点行业-◁，加快标杆解决方案和经验推广应用。
（五）加速全流程转型升级□◆◇。系统梳理重点环节应用场景，深化智能工厂梯度培育，推动大模型技术深度嵌入生产制造核心环节，改造研发设计（含工业设计）、中试验证•★、生产制造◇▼、营销服务、运营管理等全流程，提升辅助设计、仿真模型构建、排产调度、设备预测性维护等能力。
研发设计环节。重点推进智能辅助设计、软件代码辅助编写、药物研发等●，打造个性化、低成本▲、高效能的新型研发设计模式。加强工业研发数据集建设和开源共享，探索建立人工智能预测结果评估体系，提升工程技术创新能力，疏通人工智能科学发现的“堰塞湖”=◁▽。
中试验证环节□•◆。大力推进中试智能化改造，加快虚拟仿真、多模态融合等技术在中试环节的应用，通过全面感知★●▲、实时分析○■、科学决策和精准执行，优化工艺流程、提高中试效率、降低试验成本。
生产制造环节□■。深化人工智能技术在工业核心流程控制、工艺优化、排产调度等环节应用□☆=，促进生产过程分析、决策、执行智能化。推广机器视觉◁•◆、无人智能巡检等工业质检技术○，强化产线实时监测和预测性维护，提升设备故障识别准确性，实现安全生产风险预警与事件告警。
营销服务环节。推广智能客服、数字人、商品三维模型▲◁▽，重点突破个性化推荐▲、定制化售后、服务化延伸等，发展基于人工智能技术的答疑、培训等功能，改善售前、售中、售后服务体验，提升服务价值★。
运营管理环节。发挥大模型推理预测能力，加速订单处理、销量预测、库存预警等环节智能升级☆，优化供应链管理。运用大模型分析和生成能力，提升企业对战略▼■、人力资源、财务☆△…、风险等管理能力。
（六）提升重点企业应用水平。开展制造业企业智能化成熟度评估○◇☆，实施《制造业企业人工智能应用指南》（见附件2）□■△，为企业智能化转型升级提供实施路径和方法指引◆。鼓励龙头企业=、央国企等先行先试▷▪，提供规模化应用场景，研发应用工业智能体○，先行探索人工智能赋能制造业新模式。深入实施中小企业数字化赋能专项行动，支持中小企业开展数字化-、智能化改造，加快中小企业人工智能应用复制推广▼。
（七）推进重点区域推广应用▷•■。建设并开放一批▪“人工智能+制造”应用场景■，打造具备行业特色的创新高地。依托国家自主创新示范区●•、国家高新区▼△、国家级经开区资源集聚□、人才密集等优势◁▽☆，加快人工智能新产品新服务新业态规模化落地。支持先进制造业集群、数字产业集群等开展人工智能赋能应用▪☆，推动区域制造业智能化转型升级。
（八）推动重点领域智能化升级。加强人工智能与信息通信网络协同，推动人工智能与工业互联网平台融合赋能●○▷，研发面向工业互联网等基础设施的数据集、大模型、智能体◁◆◁，推进人工智能技术在基础设施规划、建设●、运营、维护等环节深入应用••。深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用，针对能源和碳排放管理、资源循环利用等场景需求，研发推广智能化绿色化协同解决方案•△。打造一批面向行业的应用安全解决方案，加快安全大模型…▷、智能体等落地应用●★，构建安全运行体系▼，提升工业领域安全水平。
（九）推动智能装备迭代。加快工业母机●▷▼、工业机器人等各类工业装备搭载应用智能体，研制新一代人工智能数控系统◁◆◁，提升自主决策•、分析和执行等能力▼•。加快发展手术机器人、智能诊断系统等，加速智能医疗装备产品创新和临床应用推广。推动人工智能技术融入大飞机…◆、船舶等重大技术装备研发■、制造、运行▽，发展无人机等智能低空装备○。开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估▼-▷，有序推进产品准入和上路通行试点。
（十）加速智能终端升级=。支持端侧模型、开发应用工具链等技术突破◆，培育智能手机…、电脑、平板、智能家居等人工智能终端。聚焦工业巡检、远程医疗等重点场景，加快增强现实/虚拟现实（AR/VR）可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化◇、商业化进程。推动具身智能产品创新，建设人形机器人中试基地和训练场，打造人形机器人标杆产线，在典型制造场景率先应用。
（十一）打造智能体新业态。开展工业智能体任务规划、群体协同等技术攻关▲，强化工业机理与智能体决策模型融合◇、智能体与工业系统间交互适配，推动智能体云化部署。研制开放协同的智能体协议和接口△☆，提升智能体互联互通互操作效率。支持智能体应用商店建设运营，选树一批工业智能体应用典型案例…◁▷，发布企业级应用实践指南●◁★，加速智能体规模化••、商业化进程☆。构建智能体分类分级管理体系，研究智能体互联网体系架构，探索智能体注册发现、身份认证、接入管理机制，引导新业态健康发展。加快传统软件产品和服务升级，推动人工智能与工业软件深度融合，提升设计生产效率。
（十二）梯次培育企业◁▷。支持企业加大创新投入▼☆，积极承担国家重大任务…•，集聚资源打造具有全球影响力的生态主导型企业。发展人工智能企业孵化器，实施中小企业创业支持计划，梯次培育更多人工智能专精特新▷“小巨人”企业、高新技术企业▼…☆、制造业单项冠军企业▽、独角兽企业和瞪羚企业。鼓励有关地方给予企业“算力券●”“模型券…★▽”等支持△□，强化赋能中小企业公共服务，降低企业开发应用成本。
（十三）打造创新载体▲●▪。建设人工智能领域国家制造业创新中心，提升关键共性技术供给能力。布局一批人工智能领域重点实验室，加强对类脑智能、世界模型等前沿技术探索。高质量建设制造领域重点行业国家人工智能应用中试基地，汇聚产业创新资源，加快形成一批可复制、可推广的行业解决方案。
（十四）发展赋能应用服务商。健全制造业数智化转型服务体系，建设一批人工智能赋能应用加速器，培育优质赋能应用服务商•-，打造标准化和定制化结合的赋能解决方案△，提供行业模型调优、数据治理、安全保障等服务。鼓励工业企业•-●、人工智能企业、工业互联网企业集聚工具、技术、平台等资源，打造生态伙伴型服务商-•。支持电信运营商和央国企数智科技公司提升服务能力，承接行业赋能应用服务。指导相关行业组织，定期发布优质服务商目录等。
（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◁▼○。
（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□▪★。
（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◇●▲。
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。
近日，工业和信息化部、国家发展改革委、国务院国资委、市场监管总局、国家能源局等五部门联合印发《工业绿色微电网建设与应用指南（2026—2030年）》（以下简称《指南》），引导工业企业和园区推进工业绿色微电网建设与应用●，扩大工业领域绿电应用，促进工业重点行业领域节能降碳•★。
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门△★、发展改革委•△、国资委、市场监管部门◇●•、能源部门△▲，有关中央企业★•：
为贯彻落实国务院办公厅《制造业绿色低碳发展行动方案（2025—2027年）》▪…●，促进重点行业领域节能降碳，现将《工业绿色微电网建设与应用指南（2026—2030年）》印发给你们▽•，请结合实际，认真贯彻落实。
工业绿色微电网是以向工业用户提供绿色电力为主要目的，集成应用光伏、风电、高效热泵、新型储能、氢能、余热余压余气、智慧能源管控等一体化系统，可融合工业生产过程、与电网友好互动并实现协同自治的综合能源系统▪□。推进工业绿色微电网建设应用，是促进工业用能低碳转型▽☆◁、落实工业领域碳达峰目标的重要途径•，是培育绿色发展新动能=○▲、锻造产业竞争新优势的重要领域，是实现可再生能源就地消纳、适配新型电力系统的主动选择。为贯彻落实《制造业绿色低碳发展行动方案（2025—2027年）》等要求□▽▪，推进工业绿色微电网建设与应用★•，制定本指南◇▪。
推动多能高效互补利用▼▲◆。统筹用好本地太阳能▽=★、风能、氢能、余热余压余气等多种能源，构建供电、供氢、供热（冷）、供气等协同联动的清洁能源供给体系，有效保障工业用户多元用能需求。
促进可再生能源就近高比例消纳。科学分析研判工业用户负荷情况，合理规划工业绿色微电网的整体规模以及风电■•▲、光伏等可再生能源与新型储能的配比，鼓励工业用户使用高比例清洁能源。
加强与电网友好互动。具备电力电量自平衡能力，以及实现电网调峰▷■◆、调频、需求侧响应等双向服务潜力☆，有效减轻电网压力，探索作为新型经营主体参与电力市场交易▲，提升系统运行经济效益。
具备工业负荷调节能力。用电量大的工业用户合理安排生产时序、优化工艺流程、培育可调节负荷，提升终端用能灵活性。促进能源供需双向协同管理○□-，通过移峰填谷▷、需量管理等措施降低用能成本…。
提高数智化系统运行管理水平▷•。应用人工智能▽○◁、大数据•▲、物联网等先进数智技术，支撑实现功率预测◁=■、优化调度和市场交易等高水平系统管理功能，促进工业绿色微电网高效、经济○□、低碳运行。
工业绿色微电网主要包括可再生能源发电、工业余能利用-▪◇、清洁低碳氢制取与利用、新型储能应用、电能变换与柔性互联、数字化能碳管理等设施或系统。
（一）可再生能源发电。工业企业和园区新建太阳能◁=、风能等可再生能源发电每年就近就地自消纳比例原则上不低于60%；电力现货市场连续运行地区★，分布式光伏可通过聚合方式接入用户侧电网或与用户开展专线供电，采用自发自用余电上网模式参与现货市场◇，上网电量占总可用发电量的比例不超过20%。持续提升可再生能源发电设施接入电网承载力和调控能力，实现“可观□★、可测、可调、可控”☆☆。
1○●▷.光伏发电=-：依据《光伏发电站设计规范》（GB 50797）、《光伏发电站接入电力系统技术规定》（GB/T 19964）、《光伏发电站接入电力系统设计规范》（GB/T 50866）等标准，因地制宜建设分布式或集中式光伏发电项目。其中，分布式项目建设应符合《分布式光伏发电开发建设管理办法》等规定，充分利用建筑物及其附属场所▪，合理布置光伏组件朝向◇◁、倾角与高度■…▼，鼓励采用建筑光伏一体化的建设模式；集中式项目应充分利用周边未利用地◇、园地和存量建设用地○○，做好规划选址、资源测评、建设条件论证★•◁、需求分析等各项准备工作■。
2.风力发电：依据《风力发电场设计规范》（GB 51096）-、《海上风力发电场设计标准》（GB/T 51308）、《风电场接入电力系统技术规定》（GB/T 19963）等标准，基于长期可靠的气象数据进行精细化风资源评估，在风资源丰富○▪▷、风向稳定的区域，选择与风资源相适配的风电机组开展项目建设，鼓励采用节地型、低噪声、高效率▲○、智能化的风电机组和技术◆。
（二）工业余能利用▼★▷。充分利用钢铁行业焦炉、高炉、转炉副产煤气及其显热、余压，石化化工行业加热炉、裂解炉•、合成氨造气、电石炉、硫磺/硫铁矿制酸等工艺环节余热，有色金属行业电解槽烟气、熔铸炉等余热，建材行业水泥窑□、玻璃窑、陶瓷窑等窑尾烟气余热■○◁，以及其他相关行业炉渣……○、冷却水等余热□-，建设工业余能分级高效回收利用体系。其中，中高品位余热资源优先通过管网设施就近供给区域内有用热需求的工业企业，用于驱动蒸汽轮机、预热空气、干燥物料等工艺设备；剩余余热、余压、余气资源用于发电、接入储能或供应暖（冷）气、热水等。鼓励使用工业热泵回收废水■○…、废气等余热资源制备高温蒸汽，积极推动石化化工、纺织印染▪•◇、食品加工、造纸、医药等行业用热工艺环节（用热需求低于150℃）热泵应用。
（三）清洁低碳氢制取与利用★。在符合产业结构调整的前提下，在风能、太阳能等清洁能源富集地区有序建设“制氢+用氢”一体化项目。因地制宜推进焦炉煤气、氯碱尾气-、丙烷脱氢等工业副产氢规模化提纯。结合氢源供应和用氢负荷分布情况，合理部署多元储氢、氢燃料电池、氢内燃机等存储、发电设施▷。具备条件的工业企业和园区可先行先试打通绿电—绿氢—绿氨/绿醇产业链，探索推进绿氨小型化■○、分布式制取和应用，开发小型撬装式、模块化生产装置••★。推动高效电解水制氢装置、高效燃料电池发电设施、一体化风光柔性制氢系统等技术装备开发应用。
（四）新型储能应用☆。依据《电化学储能电站设计标准》（GB/T 51048）、《电能存储系统用锂蓄电池和电池组 安全要求》（GB 44240）□、《电力储能用锂离子电池》（GB/T 36276）◆◁◆、《电化学储能电站接入电网技术规定》（GB/T 36547）等标准•◁•，按照建设规模以及可再生能源消纳、频率/电压支撑、热/冷负荷调节等功能需求，配置单一或多种方式的新型储能系统。其中■•，对于可再生能源消纳需求◆，可根据典型日用电负荷曲线与可再生能源出力特性，选配锂离子电池•、液流电池、氢储能、压缩空气等储能方式•，实现绿色电力的削峰填谷与跨时段利用；对于频率/电压支撑需求，可根据频率波动偏差值及支撑时间需求◆▲○，选配锂离子电池、飞轮储能、超级电容等储能方式，增强系统有功/无功调节能力•◁▼，提升电能质量与供电可靠性；对于热/冷负荷调节需求，可根据热/冷负荷规模▲◇=、波动特性及调节时间需求，选配熔盐储热、冰蓄冷等方式-。推动钠离子电池-…◁、钒钛电池○、锂电容、光热储能等在工业绿色微电网的创新应用◇。
（五）电能变换与柔性互联。依据《能源路由器功能规范和技术要求》（GB/T 40097）▼、《能源互联网能量交换装置功能要求》（DL/T 2937）等标准……，按照工业绿色微电网母线/馈线拓扑结构、电压等级以及电能变换与控制需求，配置电能转换装置，具备交/直流电能传输、分配○、路径选择以及电压-、电流、功率等电气参量的智能控制功能▪•。存在配变重过载问题的，可配置中低压柔性互联装置，实现电力灵活调度、电能质量优化、功率互联互济，提升区域内分布式资源承载力，支撑重过载母线/馈线以及故障或计划停电下的负荷转供。
（六）数字化能碳管理▽□。依据《工业企业和园区数字化能碳管理中心建设指南》及相关标准，建设数字化能碳管理中心。应用人工智能、大数据、工业互联网等先进技术，实现对能源供给、传输、消费等精准化计量、精细化管控、智能化决策和可视化呈现★。系统具备发电管理、负荷管理●△、储能管理、功率和电价预测、发用电计划、统计分析与评估、信息发布等模块。其中▲，负荷管理模块应具备能源消费分析与用能策略推荐▽★☆、能效对标、能效平衡与优化、碳排放和碳足迹核算等功能；功率和电价预测模块应对可再生能源发电功率、负荷功率、市场电价等进行合理预测，有效减少运行成本▲，降低系统网损、非计划停电概率等=◇，快速优化发用电，按需灵活调整工业生产和用能调控策略。工业绿色微电网应与所在地区电网调度平台建立统一的数据接口和通信协议，确保信息实时共享…。
工业绿色微电网要按照主配微电网协同发展有关要求开展规划建设，建设模式根据建设主体、运营模式等情况，主要包括自筹自建型和第三方共建型。项目建设和运行过程中•…◁，由项目核准或备案机关负责项目建设和运行安全监管-，项目涉网运行需满足电力行业涉网安全管理要求，并接受电力监管机构监管■☆▼。
（一）自筹自建型。由工业企业或园区独立投资建设并自主运营■-，主要目标是提升绿电使用比例、保障安全用电，适用于用能集中、负荷稳定的单一企业或园区☆▷◆。运行过程中，工业企业或园区为责任主体☆，负责发电、储能等设施的运行调控及日常维护，优先就地消纳清洁能源□，科学参与电力中长期、现货☆、辅助服务等市场交易。如，在工业负荷大、可再生能源条件较好的地区■◁，工业企业或园区可按照《关于推进电力源网荷储一体化和多能互补发展的指导意见》等规定，探索建设源网荷储一体化、绿电直连等项目，充分挖掘负荷调节能力，探索虚拟电厂等一体化运行与聚合管理新模式•…=。
（二）第三方共建型。由工业企业或园区联合具备资质的第三方服务企业，以合同能源管理、融资租赁等模式▽●■，开展项目规划投资、建设和运营。工业企业或园区保障配套设施建设、接入及场地落实，第三方服务企业负责系统规划设计、工程建设•●。运行过程中-•，第三方服务企业承担工业绿色微电网的运行调控及日常维护，并提供节能诊断、融资、改造等服务。可再生能源消纳比例按相关政策执行，市场化收益由双方协商确定。如，出口外向型工业企业和园区•，可按照《关于有序推动绿电直连发展有关事项的通知》等规定□，联合第三方服务企业=○、可再生能源发电企业等，利用周边清洁能源资源探索开展存量负荷绿电直连。
（一）钢铁◆△…、石化化工◆□◁、建材■、有色金属等企业或工业园区高载能应用场景。该场景下工业负荷以大规模、高能耗为特征，在生产周期内连续高强度运转■▼，且因生产工序较多，导致电▲●☆、热、气等多能流耦合复杂。工业绿色微电网应利用厂区内余热、余压、余气资源，并提供较大规模的绿色电力。如，钢铁、水泥、铜冶炼等行业企业高效回收利用厂区内焦炉煤气、高炉煤气和炉顶余压□、烧结余热以及高温烟气◇、炉渣余热等副产能源资源，用于热风炉加热、原料预热、发电或冶炼工序热源补偿等环节△◇，提高能源资源利用效率-▲；充分利用厂区屋顶△▼、边坡等空间，建设光伏发电设施，降低化石能源与外部供电依赖◇，构建“余能利用+可再生能源发电+新型储能”的多能互补模式▲；部署智慧能源管控系统▼◇，对冶炼、烧结▼、精馏等主要用能环节开展能效评估、负荷预测▷-、智能错峰调度，实现电▽▽=、热、气等多能流综合平衡和智慧化管理△。
（二）机械、轻工、纺织、汽车…◆•、电池制造等企业或工业园区灵活性应用场景。该场景下工业负荷以灵活性、离散性为特征，可随生产计划或订单周期灵活安排用能计划，具有一定的需求侧响应潜力。工业绿色微电网应具备较强的清洁能源出力与负荷预测▼▲、资源优化配置能力。如，机械◆▷、汽车企业针对涂装、焊接、注塑▽■•、热压等特定工序的间歇性用电需求，合理配置可中断负荷管理平台和储能设施，根据不同时间尺度可再生能源出力=◁▽、峰谷电价等情况▷☆，灵活调整排产计划，提升可再生能源消纳比例并降低生产用能成本；纺织、电池制造等具备柔性生产特征的工业企业◇●■，可实施智能化生产线改造◇，结合订单量、物料供应、能源供给情况动态调整生产策略，提高系统整体能效水平△☆。
（三）电解铝、多晶硅、水电解制氢等企业或工业园区规模化可调节应用场景。该场景下工业负荷生产流程连续且对短时电力波动耐受性强□-◁，可实现功率快速升降•=▽。工业绿色微电网应充分发挥负荷灵活性优势•◇●，作为规模化的实时调节资源参与电力需求侧响应••○、辅助服务等，强化与电网的深度友好互动▼-。如，利用水电解制氢系统宽幅调节特性，在保障工艺安全前提下快速降低或提高运行负荷，充分利用可再生能源峰时发电=◆，缓解电网运行压力；利用多晶硅还原炉间歇性运行特性，按需调整启停时间和运行时长…▲，实现生产过程的可控错峰；依托智慧能源管控系统-■□，根据峰谷电价主动调整电解铝等大容量可调设备的运行策略，高峰时段降负荷运行、低谷时段恢复生产=-。
（四）算力设施等企业高可靠应用场景。该场景下工业负荷以高可靠、不可中断为特征■，生产过程依赖长期连续运行的精密设备，对电流谐波等电能质量要求高，对瞬时中断等异常工况较为敏感●。工业绿色微电网应具备电能质量治理、故障快速切除和备用电源支撑能力•=，做好源荷匹配和电能质量分析，构建高效可靠的电力保障体系。如△•，算力设施企业构建“主网供电+分布式光伏+电化学储能+不间断电源▽◇▲”的多级容错架构，实现电源供应零间隙切换○-；通过智慧能源管控系统△▼，科学评估不间断电源系统、锂离子电池等多种储能应用特征▪●△，实现多元储能的合理配置与灵活调度●▷；持续探索冷源侧余热回收、吸收式制冷等技术■•▲，提升能源综合利用效率。
（一）严格执行标准规范。工业绿色微电网建设应用应严格执行现行微电网、源网荷储一体化、绿电直连等政策标准要求，明确与大电网的安全责任边界及经济责任。严格遵守规划设计、施工验收•、运行控制、设备维护、检修试验、安全管理等标准要求，微电网•▽、清洁能源发电、储能等接入电力系统相关技术规范▽，以及能源设施建设、安全防护◇•△、危险化学品管理等强制性国家标准★▼。
（二）加快先进技术应用■◆。推进清洁高效发电、清洁能源发电构网与组网◁•、先进储能装备与可靠性评价、微电网规划设计仿真-、柔性负荷调控、微电网经济运行与优化调度等技术应用=。推动人工智能、云计算、大数据、智能传感、5G●-、工业互联网等新一代信息技术融合应用▼，带动工业数据集◆•、工业领域专用大模型等创新迭代，提升系统智能化水平。
（三）确保安全可靠运行。严格执行涉网安全管理规章制度，建立覆盖全环节、全流程的工业绿色微电网安全管理体系，保障项目安全可靠运行，实现▲△•“友好并网…”。强化核心装备资料性文件与技术参数核查，确保装备性能与技术要求一致▪▪。严格遵循储能系统热失控防护▷□☆、电力电子装置电磁兼容等要求。在重点场景和关键环节构建网络安全风险预案，加强重要系统网络安全防护、重要数据识别和保护。
（四）实现经济合理可行★◁。强化工业绿色微电网成本效益分析•○△，积极引导社会资本参与项目建设◆，持续优化投资结构和运营模式▼●▼。积极拓展电力市场辅助服务•▽、绿色电力交易◆-◁、电能量交易等多元收益渠道=◇，缩短投资回收期，杜绝低效重复建设。
近日，工业和信息化部印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》（以下简称《方案》）□□，明确将通过实施基础底座升级、数据模型互通、应用模式焕新▽•●、产业生态融通等四大行动，推动工业互联网和人工智能在更广范围、更深程度▼▲◆、更高水平上释放融合赋能效应▪=•。
各省◁••、自治区、直辖市及计划单列市◆、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门●，各省▪、自治区•◇■、直辖市通信管理局•：
现将《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》印发给你们，请结合实际认真抓好落实▼◇。
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，工业互联网是推进新型工业化的重要基础设施，人工智能加速工业互联网设施升级、能力优化、服务创新◆…，工业互联网为人工智能工业应用提供互联通道○、数据资源、平台中枢，两者互促共进、融合赋能◇○●，将进一步加快产业模式和企业组织形态变革，为推进新型工业化注入强大动力。为深入贯彻党中央、国务院决策部署，落实《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》有关要求，深化人工智能与工业互联网融合应用，一体推进新型工业化•，助力制造强国与网络强国建设，制定本行动方案•。
以习新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，完整▪◇▲、准确◇、全面贯彻新发展理念=-★，加快构建新发展格局•□▷，以推动信息化和工业化深度融合为主线，以推动“人工智能+”在工业领域落地为着力点，深化工业互联网规模应用，巩固提升信息通信业竞争优势和领先地位，推动制造业加快迈向全球价值链中高端，为加快形成新质生产力▼•■、推进新型工业化提供有力支撑▲。
到2028年，工业互联网与人工智能融合赋能水平显著提升。满足人工智能工业应用高通量、低时延、高可靠、低抖动通信需求的新型工业网络规模持续扩大，在原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业工业企业加快部署应用，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级。工业数据汇聚、治理▷△、流通、共享体系不断完善，在20个重点行业打造一批高质量数据集。面向重点产业链关键环节、典型场景◇，培育一批智能化解决方案供应商，有效推动大中小企业协同升级…=。重点企业、技术产品、公共服务等要素资源实现高效配置。
（一）加快工业网络开放智能升级▷◁。面向智能装备协同生产、工业模型训练推理、工业智能体通信交互等工业智能新需求，支持工业企业综合运用5G/5G-A、工业光网◁■、时间敏感网络（TSN）☆••、单对线以太网（SPE）、边缘计算◆-、云化控制等技术推动工业网络控网算一体化演进和能力升级☆，探索新型工业网络适应工业智能业务的创新应用模式。加快5G 可编程逻辑控制器（PLC）、AI路由器、工业算网交换机等产品攻关■•■，滚动发布新型工业网络产品目录◁，推进重点行业开展新型工业网络改造，形成自组网、自管理、自优化▲、自修复等智能化网络能力。
（二）提高工业互联网平台智能化水平。基于深度学习、大模型等技术，强化工业互联网平台的要素连接●●□、智能分析、资源配置等能力。鼓励工业互联网平台企业加快基于人工智能的低代码、无代码技术创新，提升工业APP开发效率和系统集成能力★。探索依托工业互联网平台打造…“模型池”的路径，培育上线一批工业模型产品=◁。推动平台底层架构、数据协议与人工智能适配兼容■-△，深化国产智能体标准协议创新应用，发展“工业互联网平台+智能体”等创新模式▼•○，打造一批面向生产网络优化、人机交互、智能设备健康管理、产业链优化等典型场景的工业智能体应用。
（三）强化工业智能算力供给。加快工业互联网与通算中心、智算中心、超算中心融合应用▪△，鼓励公共算力服务商向工业企业提供服务=。引导工业企业加快边缘一体机、智能网关等设备部署。鼓励工业企业▽◆□、设备供应商联合推动端侧设备智能化升级，在生产设备▪▷◁、传感器、无人运输车辆（AGV）等部署轻量化算力模块，提升数据实时处理能力。加快构建全国一体化算力网络■，推动智算云服务试点在工业领域中应用推广，强化工业大模型在算力跨区域高效调用★★、▼□“云边端”算力精准匹配等方面普及应用，提升工业智算供给能力和利用效率。
（四）加强工业数据汇聚共享。鼓励工业企业加快信息模型应用，推进多源异构工业数据联通共享。依托国家工业互联网大数据中心等数据基础设施•▼，加快汇聚重点领域供应链数据、工业基础数据、“双碳”基础数据•，推动建立全国工业数据目录=。发挥工业互联网标识解析体系作用，有效提升工业数据协同共享、聚合分析等能力。鼓励龙头企业加快建立工业数据可信流通空间，促进产业链端到端数据共享流通。健全工业数据确权授权机制和收益分配机制，探索数据资产登记▪，创新数据资产价值评估与市场计价模式。开展工业领域数据要素应用场景征集，构建数据集需求场景图谱清单，为人工智能工业应用提供指引。
（五）加强行业数据集建设支撑。面向工业模型训练需求☆★，鼓励工业企业、工业互联网企业、工业数据服务商联合开展工业数据清洗、标注▪、合成、评估○◁▼，支撑通识类、行业通用类◇、行业专用类数据集建设与服务…★▪。引导龙头企业基于工业互联网带动上下游开放数据资源，打造一批高质量行业数据集●□。加强数据标注、训练▼、使用、安全等方面关键技术攻关，加快推动标注算法优化▽、标注工具与标注模型研发。统筹工业数据分类分级安全管理，完善数据质量▲○-、数据安全风险等评估体系，将安全管理贯穿工业数据集建设全过程。加快工业智算基地、工业数据训练基地建设，加快形成高质量智算、数据和算法服务。
（六）提升工业模型开发部署效率。引导工业互联网平台企业加快工业机理、技术工艺和知识经验模型化封装与标准化积累，提升工业模型的逻辑推理能力…▪、跨模态数据处理能力▼-、语义理解能力、可靠输出能力，助力形成一批面向原材料、高端装备•…■、消费品、电子信息等重点行业的工业大模型，开发一批面向质量检测、智能控制、工艺优化▷、营销服务等应用场景的专用小模型☆。鼓励工业互联网平台企业探索开发工业模型互联接口，优化大模型与小模型间协同效率路径，助力形成“大模型夯基+小模型深耕□■”的人工智能工业应用模型体系。
（七）推进应用模式变革=▷◁。鼓励工业企业利用工业互联网打通消费与生产=△■、供应与制造、产品与服务之间的数据流，基于人工智能开展智能分析◁▼△，加快平台化设计▷▪-、智能化生产、个性化定制-•、网络化协同、服务化延伸□▼…、数字化管理、精细化投融、可视化治理等应用模式变革。加快设计方案、物料清单等资源汇聚…•▷，实现设计图纸、三维模型•□、指令代码自动生成，降低研发设计周期和成本。打造基于人工智能的虚拟产线，增强设备状态预测、工艺调优▼•▷、装备调参、物料平衡等生产活动的自主决策能力。加快工业设备运维模型、设备知识图谱等智能化服务产品研发，打造无人智能巡检、故障实时自愈调控○□▪、智能指挥调度•、智能仓储等管理服务。
（八）加快重点行业推广○。实施工业互联网与重点产业链“链网协同”工程，强化与各行业数字化、智能化相关政策衔接与协同■•◇，在钢铁•◇、航空▼●■、船舶-、工程机械、农机装备★●、电子信息制造、电力、石化化工、有色金属▽-=、纺织服装◆-△、医药、轻工等重点行业编制▲▼、发布、更新、推广一批融合应用参考指南。面向重点行业数字化转型☆◆、智能化改造需求和难点，分行业梳理工业互联网与人工智能融合应用的典型场景、技术产品清单、供应商名录、标准索引等=◁，加快场景培育与开放★•●，建立解决方案资源池，加强供需精准对接■○▷。聚焦产业链上下游资源共享和要素互通需求，开展人工智能典型案例、工业互联网“链网协同”典型案例征集，遴选一批系统集成水平高=◁◆、连接元素广、链式转型效益好◆、智能化水平高的项目。
（九）强化重点企业培育。推动工业企业、工业互联网企业、工业软件企业、人工智能企业加快打造一批具备智能系统集成能力的解决方案，鼓励龙头企业孵化一批行业级智能化解决方案供应商。支持工业互联网解决方案供应商向智能化解决方案供应商转变◇▪◇，加快培育一批工业数据▲、工业模型等领域的专业化服务商，培育一批民营科技领军企业、优质中小企业●…▷。
（十）加快技术产品创新。鼓励人工智能企业、工业互联网企业=▲△、工控企业联合推进工业通信芯片、工业传感器◁□=、工业终端、工业控制系统等智能化升级，逐步深化人形机器人应用。利用人工智能优化工业软件开发流程和模式，提升主动优化、辅助生成等能力，降低开发门槛和成本。研发智能生产调度管理软件•▷●、工艺参数自优化软件等通用工具产品。推动人工智能赋能网络安全技术创新•●。加强工业互联网与人工智能标准体系衔接，完善与人工智能技术相融合的工业互联网体系架构◇○，加强标准宣贯和应用推广★▲。
（十一）优化公共服务能力。统筹推动创新中心、实验室等载体建设▪■★，推动行业数据集□☆-、工业模型评测等公共服务平台建设-▷●，为中小企业提供精准化、低成本的智能服务。支持建设开源项目和开源社区…，鼓励相关成果在国家级人工智能开源社区中首发，共享软件代码、硬件设计、开发工具-▪■。持续开展工业互联网一体化进园区“百城千园行”、人工智能赋能新型工业化供需对接深度行等活动◇=，加强供需对接★▪•，加大对典型应用案例、优秀解决方案的宣传推广力度。
强化对工业互联网与人工智能融合赋能的统筹协调，鼓励地方强化政策引导□☆，结合实际制定配套举措=，形成区域集聚、特色路径的工业互联网与人工智能融合赋能格局。充分利用现有资金渠道，发挥国家产融合作平台作用，支持关键技术产品研发推广。鼓励地方设立专项资金，探索建立多元化、多渠道投入机制。优化学科专业布局☆▲▷，推动产教融合实践中心建设，开展工业互联网工程技术人员、人工智能训练师等新职业培训和评价。
