《北京市人工智能賦能新型工業(yè)化行動(dòng)方案》詳細(xì)解讀

一、總體理解：這份行動(dòng)方案在做什么？

這份《行動(dòng)方案》可以概括成一句話：
用大模型和智能體，把北京制造業(yè)的“數(shù)據(jù)—模型—場(chǎng)景—產(chǎn)能—人才—金融—宣傳”這一整條鏈條打通，形成一批可復(fù)制的行業(yè)標(biāo)桿。

可以分為四個(gè)層次來理解：

1. 打基礎(chǔ)（第1–3條）：先把行業(yè)數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)沙盒制度建好，讓數(shù)據(jù)流動(dòng)起來、用得起來、用得安全。

2. 建能力（第4–9條）：重點(diǎn)打造行業(yè)大模型、通用智能體、仿真平臺(tái)及安全靶場(chǎng)，形成“算力+算法+平臺(tái)+安全”綜合能力。

3. 抓場(chǎng)景與產(chǎn)能（第10–12、14、16條）：在裝備智能化、具身智能工廠、智能終端產(chǎn)線、咨詢服務(wù)和案例推廣上落地，讓技術(shù)真正進(jìn)入車間與生產(chǎn)線。

4. 強(qiáng)支撐（第13、15條）：用“人才+金融”把企業(yè)應(yīng)用過程中的能力缺口和資金缺口補(bǔ)上。

對(duì)企業(yè)來說，這不是一條單項(xiàng)優(yōu)惠政策，而是一整套“從數(shù)據(jù)基礎(chǔ)—技術(shù)研發(fā)—試點(diǎn)示范—產(chǎn)線建設(shè)—人才培訓(xùn)—金融支持—品牌宣傳”的綜合支持體系。

二、分條逐項(xiàng)詳細(xì)解讀

（一）建設(shè)高質(zhì)好用的行業(yè)數(shù)據(jù)集

原文要點(diǎn)

• 支持制造業(yè)企業(yè)、科研院所做數(shù)據(jù)采集、匯聚、清洗、標(biāo)注。

• 形成一批高質(zhì)量制造業(yè)數(shù)據(jù)集。

• 對(duì)“數(shù)據(jù)首登記、首入表、首交易、首開放”等給予獎(jiǎng)勵(lì)支持。

通俗解讀

1. 目標(biāo)：把分散在企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)里的各類工業(yè)數(shù)據(jù)，整理成可以直接用來做算法訓(xùn)練和分析的“行業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)集”。

2. 重點(diǎn)環(huán)節(jié)：不僅是簡(jiǎn)單采集，還包括：

   • 采集：從設(shè)備、生產(chǎn)線、系統(tǒng)中把數(shù)據(jù)“拿出來”；

   • 匯聚：打通不同系統(tǒng)、不同格式的數(shù)據(jù)；

   • 清洗：去重、糾錯(cuò)、補(bǔ)全；

   • 標(biāo)注：加上專業(yè)標(biāo)簽，便于模型理解。

3. 激勵(lì)方式：圍繞“數(shù)據(jù)要素化”的幾個(gè)重要節(jié)點(diǎn)給獎(jiǎng)勵(lì)：

   • 首登記：第一次完成合規(guī)登記；

   • 首入表：第一次被納入數(shù)據(jù)資源目錄或資產(chǎn)臺(tái)賬；

   • 首交易：第一次通過合規(guī)平臺(tái)完成數(shù)據(jù)交易；

   • 首開放：第一次以合規(guī)方式向社會(huì)或行業(yè)開放。

企業(yè)能獲得什么？

• 有機(jī)會(huì)把原本“沉睡”的生產(chǎn)數(shù)據(jù)變成“有價(jià)值的資產(chǎn)”，并獲得財(cái)政獎(jiǎng)勵(lì)。

• 為后續(xù)大模型訓(xùn)練、自主工業(yè)軟件開發(fā)打下基礎(chǔ)。

適合哪些企業(yè)？

• 有一定信息化/數(shù)字化基礎(chǔ)的制造業(yè)企業(yè)；

• 擁有大量歷史工藝數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)等的企業(yè)；

• 相關(guān)科研院所、行業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)平臺(tái)等。

（二）提高公共數(shù)據(jù)治理服務(wù)能力

原文要點(diǎn)

• 在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度先行區(qū)等產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，搭建數(shù)據(jù)治理服務(wù)平臺(tái)。

• 建設(shè)高質(zhì)量開源數(shù)據(jù)集、采集設(shè)施、治理工具集和服務(wù)方案。

• 對(duì)達(dá)到一定服務(wù)能力的平臺(tái)給予支持。

• 征集一批公共數(shù)據(jù)治理服務(wù)商，為制造業(yè)提供“質(zhì)優(yōu)價(jià)低”服務(wù)。

• 支持標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)構(gòu)聯(lián)合鏈主企業(yè)制定細(xì)分行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

通俗解讀
這里不是讓每家企業(yè)都自己摸索，而是：

1. 在重點(diǎn)區(qū)域建一批“公共數(shù)據(jù)治理平臺(tái)”，相當(dāng)于“數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施+公共服務(wù)中心”。

2. 平臺(tái)要提供的內(nèi)容包括：

   • 行業(yè)開源數(shù)據(jù)集；

   • 采集的硬件/軟件設(shè)施；

   • 數(shù)據(jù)清洗、脫敏、標(biāo)注等工具和整體解決方案。

3. 平臺(tái)如果服務(wù)能力達(dá)標(biāo)，可以拿到政策支持。

4. 政府還會(huì)“點(diǎn)名”一批服務(wù)商，進(jìn)“公共數(shù)據(jù)治理服務(wù)商名單”，鼓勵(lì)其給企業(yè)提供標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)。

5. 同時(shí)推動(dòng)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)、地方標(biāo)準(zhǔn)，把“數(shù)據(jù)怎么采、怎么標(biāo)、如何評(píng)估質(zhì)量”統(tǒng)一規(guī)范，便于行業(yè)互聯(lián)互通。

對(duì)企業(yè)的意義

• 中小企業(yè)不用從零搭平臺(tái)，可以“拎包入住”，買標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)。

• 鏈主企業(yè)和標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)構(gòu)，可以在這里發(fā)揮牽引作用，參與標(biāo)準(zhǔn)制定，掌握行業(yè)話語權(quán)。

（三）支持企業(yè)數(shù)據(jù)參與模型訓(xùn)練

原文要點(diǎn)

• 支持企業(yè)用好“人工智能數(shù)據(jù)沙盒制度”。

• 在沙盒中保障隱私安全，形成合理合規(guī)的收益機(jī)制。

• 促進(jìn)行業(yè)和企業(yè)模型產(chǎn)品迭代。

• 對(duì)首次使用沙盒訓(xùn)練的大模型企業(yè)給予免費(fèi)服務(wù)。

通俗解讀
數(shù)據(jù)沙盒可以理解為：

• 一個(gè)受監(jiān)管的“安全實(shí)驗(yàn)環(huán)境”，企業(yè)可以把敏感數(shù)據(jù)放進(jìn)去給模型訓(xùn)練，外部看不到原始數(shù)據(jù)，只看到安全處理后的結(jié)果。

• 避免“數(shù)據(jù)泄露、濫用”的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)又能“用起來”。

政策重點(diǎn)是：

1. 鼓勵(lì)企業(yè)利用數(shù)據(jù)沙盒，解決“數(shù)據(jù)想用又不敢用”的矛盾。

2. 通過沙盒，探索“數(shù)據(jù)參與訓(xùn)練如何分配收益”的機(jī)制。

3. 對(duì)第一次嘗試用沙盒訓(xùn)練的企業(yè)，給予免費(fèi)服務(wù)，降低試錯(cuò)成本。

企業(yè)可以怎么用？

• 有敏感生產(chǎn)數(shù)據(jù)但擔(dān)心泄露的制造企業(yè)，可以用沙盒參與行業(yè)聯(lián)合訓(xùn)練。

• 通過沙盒參與的同時(shí)，可以獲得模型迭代帶來的業(yè)務(wù)收益，比如更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)、優(yōu)化調(diào)度等。

（四）打造行業(yè)頭部大模型

原文要點(diǎn)

• 支持產(chǎn)業(yè)鏈龍頭企業(yè)、平臺(tái)機(jī)構(gòu)聯(lián)合大模型企業(yè)等，圍繞行業(yè)全流程優(yōu)化和關(guān)鍵環(huán)節(jié)突破，開發(fā)行業(yè)大模型。

• 要求在真實(shí)場(chǎng)景中驗(yàn)證，并推廣到產(chǎn)業(yè)鏈中小企業(yè)。

• 對(duì)達(dá)到國內(nèi)一流、國際領(lǐng)先的大模型，按算力成本最高給予3000萬元支持。

通俗解讀
這一條是鼓勵(lì)做“行業(yè)專用版大模型”，而不是通用聊天模型。特點(diǎn)是：

1. 有明確行業(yè)對(duì)象，如鋼鐵、汽車、電子、醫(yī)藥裝備等；

2. 能覆蓋從研發(fā)、采購、生產(chǎn)、質(zhì)檢到售后等全流程；

3. 不僅停留在實(shí)驗(yàn)室，要在實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景中跑出來、跑出效果；

4. 要面向產(chǎn)業(yè)鏈中小企業(yè)提供服務(wù)，不能只服務(wù)一家龍頭。

關(guān)鍵點(diǎn)

• 對(duì)算力成本給予資金支持，額度可達(dá)3000萬元，是對(duì)大模型研發(fā)中最核心成本的補(bǔ)貼。

• 重點(diǎn)面向產(chǎn)業(yè)鏈龍頭企業(yè)、平臺(tái)類機(jī)構(gòu) + 專業(yè)大模型公司的聯(lián)合體。

（五）構(gòu)建高性能通用智能體

原文要點(diǎn)

• 支持企業(yè)將工業(yè)機(jī)理、數(shù)據(jù)、知識(shí)與大模型融合，打造適應(yīng)性強(qiáng)、決策能力強(qiáng)、可感知環(huán)境和自主協(xié)同的通用智能體。

• 目標(biāo)是突破傳統(tǒng)工業(yè)軟件“經(jīng)驗(yàn)依賴強(qiáng)、環(huán)境適應(yīng)差、智能化不足”的問題。

• 對(duì)可推廣、能明顯提升效率和優(yōu)化管理的通用智能體，按其運(yùn)營服務(wù)調(diào)用算力成本給予最高3000萬元支持。

通俗解讀
“通用智能體”可理解為“面向工業(yè)場(chǎng)景的自動(dòng)決策助手/數(shù)字員工”：

• 能讀懂實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；

• 能結(jié)合行業(yè)工藝和知識(shí)；

• 能給出優(yōu)化建議甚至自動(dòng)執(zhí)行；

• 能適應(yīng)不同設(shè)備和現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境變化。

區(qū)別：

• 大模型偏“算力基礎(chǔ)+語言和多模態(tài)理解”；

• 智能體更偏“在具體系統(tǒng)里執(zhí)行任務(wù)”，包括感知、決策、反饋。

資金支持特點(diǎn)

• 不是補(bǔ)研發(fā)，而是按運(yùn)營服務(wù)中“算力調(diào)用成本”給補(bǔ)貼，鼓勵(lì)企業(yè)把智能體真正推向市場(chǎng)，用起來、跑起來。

• 額度同樣最高可到3000萬元。

（六）培育以自主協(xié)議為基礎(chǔ)的制造業(yè)智能生態(tài)

原文要點(diǎn)

• 支持制造業(yè)企業(yè)、行業(yè)組織聯(lián)合大模型企業(yè)、軟件企業(yè)、標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)構(gòu)，制定“大模型與外部工具、數(shù)據(jù)源、API資源集成”的標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議。

• 形成“小模型局部應(yīng)用 + 大模型全局優(yōu)化”的混合智能應(yīng)用范式。

• 對(duì)適配行業(yè)廣、覆蓋企業(yè)多、調(diào)用頻次高的協(xié)議，在京津冀制造業(yè)項(xiàng)目中推廣。

通俗解讀
簡(jiǎn)單講：這是在解決“系統(tǒng)與系統(tǒng)怎么說話”的問題。

1. 通過制定統(tǒng)一的通信協(xié)議，讓：

   • 大模型，

   • 車間設(shè)備、傳感器、MES/ERP系統(tǒng)，

   • 外部數(shù)據(jù)源、知識(shí)庫
     可以安全高效地互聯(lián)互通。

2. 形成的目標(biāo)架構(gòu)是：

   • 小模型：負(fù)責(zé)具體設(shè)備或局部工藝；

   • 大模型：負(fù)責(zé)跨車間、跨工序的全局優(yōu)化——這就是“混合智能”。

對(duì)企業(yè)的意義

• 龍頭與平臺(tái)企業(yè)可通過主導(dǎo)協(xié)議，搭建自己的行業(yè)生態(tài)圈。

• 協(xié)議在京津冀范圍推廣，對(duì)參與制定方形成生態(tài)優(yōu)勢(shì)和長(zhǎng)期粘性。

（七）實(shí)施企業(yè)技術(shù)中心AI賦能行動(dòng)

原文要點(diǎn)

• 依托企業(yè)技術(shù)中心，圍繞生產(chǎn)制造全流程搭建實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，推動(dòng)模型嵌入和軟硬件適配開發(fā)。

• 形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能化產(chǎn)品及行業(yè)解決方案。

• 對(duì)成效顯著的市級(jí)企業(yè)技術(shù)中心，優(yōu)先推薦為國家級(jí)企業(yè)技術(shù)中心。

• 將人工智能能力作為新設(shè)企業(yè)技術(shù)中心的重要參考。

通俗解讀

1. “試驗(yàn)田”選在企業(yè)技術(shù)中心：

   • 技術(shù)中心負(fù)責(zé)組織生產(chǎn)線的AI改造試驗(yàn)；

   • 把模型真正嵌入到設(shè)備、系統(tǒng)中去，而不是停留在演示層面。

2. 成果形式：

   • 自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的軟件、算法、系統(tǒng)；

   • 可輸出給同行的行業(yè)解決方案。

3. 制度激勵(lì)：

   • 做得好的市級(jí)技術(shù)中心更容易“升級(jí)”為國家級(jí)；

   • 未來新建企業(yè)技術(shù)中心，是否具備AI能力會(huì)成為重要考量。

對(duì)企業(yè)的提示

• 已有市級(jí)技術(shù)中心的企業(yè)，可將“AI項(xiàng)目”打包為技術(shù)中心重點(diǎn)工作，爭(zhēng)取在評(píng)優(yōu)、升級(jí)中加分。

• 正在籌建技術(shù)中心的企業(yè)，應(yīng)把數(shù)據(jù)治理、大模型應(yīng)用、智能體研發(fā)納入建設(shè)方案。

（八）增強(qiáng)仿真驗(yàn)證能力

原文要點(diǎn)

• 支持面向研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、質(zhì)量管控等環(huán)節(jié)的工業(yè)仿真軟件研發(fā)。

• 提升仿真軟件智能化水平，搭建行業(yè)通用仿真平臺(tái)。

• 開展大模型應(yīng)用中試驗(yàn)證。

• 對(duì)承擔(dān)國家或北京市重點(diǎn)任務(wù)的仿真驗(yàn)證平臺(tái)給予最高5000萬元支持。

通俗解讀
這里強(qiáng)調(diào)“先在數(shù)字世界試，再到真實(shí)世界干”：

1. 把產(chǎn)品、生產(chǎn)線甚至工廠“搬到虛擬空間”中，用仿真軟件和平臺(tái)進(jìn)行各種測(cè)試和驗(yàn)證。

2. 與大模型結(jié)合后，可以：

   • 預(yù)測(cè)工藝調(diào)整的效果；

   • 優(yōu)化產(chǎn)線排布；

   • 提前發(fā)現(xiàn)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)。

3. 對(duì)承擔(dān)重大任務(wù)的仿真驗(yàn)證平臺(tái)，給最高5000萬元的重磅支持。

適合誰？

• 工業(yè)軟件企業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)；

• 具有重大裝備研發(fā)、復(fù)雜工藝流程的大中型制造企業(yè)。

（九）加強(qiáng)智能安全保障

原文要點(diǎn)

• 支持企業(yè)建設(shè)模型安全靶場(chǎng)。

• 制定模型安全及性能評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，開展模型及智能體評(píng)測(cè)。

• 模擬多場(chǎng)景攻擊，提供防御工具和安全解決方案，形成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。

• 對(duì)具有行業(yè)影響力的安全保障平臺(tái)給予最高3000萬元支持。

通俗解讀
隨著大模型進(jìn)工廠，安全問題不能忽視。這條是要：

1. 建立專門驗(yàn)證大模型和智能體安全性的“靶場(chǎng)”：

   • 假設(shè)被攻擊、被篡改或產(chǎn)生錯(cuò)誤決策，系統(tǒng)會(huì)怎樣反應(yīng)；

   • 提前找到漏洞。

2. 形成一套行業(yè)認(rèn)可的評(píng)測(cè)體系和標(biāo)準(zhǔn)。

3. 提供配套的軟硬件防護(hù)工具。

對(duì)企業(yè)的意義

• 對(duì)安全企業(yè)和平臺(tái)方，這是新的業(yè)務(wù)方向。

• 對(duì)制造企業(yè)，這是“用AI必須考慮的底線”，可通過參與靶場(chǎng)評(píng)測(cè)提高自身系統(tǒng)安全水平。

（十）提升裝備智能化水平

原文要點(diǎn)

• 支持圍繞裝備研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)行、維護(hù)等環(huán)節(jié)，充分應(yīng)用語言模型、多模態(tài)模型、科學(xué)智能、具身智能等。

• 提升裝備研發(fā)設(shè)計(jì)水平，增強(qiáng)裝備的感知、決策、執(zhí)行能力。

• 對(duì)符合條件的裝備智能化升級(jí)項(xiàng)目，通過筑基工程、揭榜掛帥等方式支持。

• 對(duì)有示范推廣作用的新裝備給予最高3000萬元支持。

通俗解讀
這是典型的“智能裝備升級(jí)行動(dòng)”：

1. 不僅讓裝備“上網(wǎng)”，而是讓裝備：

   • 能看（多模態(tài)感知）；

   • 能想（大模型、科學(xué)智能）；

   • 能動(dòng)（具身智能、自動(dòng)控制）。

2. 覆蓋裝備全生命周期：從設(shè)計(jì)仿真，到制造裝配，再到運(yùn)行維護(hù)。

3. 支持方式包括：

   • 已有的“筑基工程”；

   • “揭榜掛帥”——企業(yè)提出解決方案，政府“出題”。

（十一）打造具身智能工廠示范標(biāo)桿

原文要點(diǎn)

• 支持制造企業(yè)應(yīng)用具身智能大模型、5G等技術(shù)，部署具身智能機(jī)器人、智能裝備。

• 提升工廠的“具身智能裝備密度”，提高數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與智能決策能力。

• 形成人機(jī)協(xié)同新范式，建設(shè)具身智能工廠。

• 對(duì)符合條件的示范項(xiàng)目，給予最高3000萬元支持。

通俗解讀
“具身智能工廠”可以理解為：

• 工廠內(nèi)有大量“能感知、能移動(dòng)、能操作”的智能機(jī)器人和裝備；

• 他們不僅執(zhí)行固定指令，還能根據(jù)實(shí)時(shí)情況自主調(diào)整。

本條政策希望：

1. 打造一批標(biāo)桿工廠，以機(jī)器人、AGV、智能檢測(cè)設(shè)備等為主體；

2. 這些設(shè)備通過5G等網(wǎng)絡(luò)連成“感知—決策—執(zhí)行”閉環(huán)；

3. 強(qiáng)調(diào)“人機(jī)協(xié)同”，不是完全無人，而是讓人從重復(fù)勞動(dòng)中解放出來，做決策和管理。

（十二）布局智能產(chǎn)品關(guān)鍵產(chǎn)能

原文要點(diǎn)

• 針對(duì)AI PC、AI手機(jī)、AI眼鏡、智能機(jī)器人等智能產(chǎn)品。

• 支持有條件企業(yè)建設(shè)中試平臺(tái)和柔性生產(chǎn)線。

• 對(duì)符合條件的中試平臺(tái)及柔性產(chǎn)線，給予最高5000萬元支持。

通俗解讀
這一條是聚焦“智能終端和智能硬件的產(chǎn)能建設(shè)”：

1. 支持企業(yè)搭建：

   • 中試平臺(tái)：從實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)品走向小批量試制；

   • 柔性產(chǎn)線：能快速切換不同型號(hào)、不同規(guī)格的產(chǎn)品。

2. 覆蓋的產(chǎn)品均是AI時(shí)代的關(guān)鍵載體：PC、手機(jī)、眼鏡、機(jī)器人等。

對(duì)企業(yè)而言：

• 如果你是智能硬件制造企業(yè)，且有面向AI終端的產(chǎn)品規(guī)劃，可以重點(diǎn)關(guān)注這部分支持；

• 5000萬元的支持強(qiáng)度，足以撬動(dòng)一批重大產(chǎn)線落地。

（十三）培養(yǎng)復(fù)合型產(chǎn)業(yè)人才

原文要點(diǎn)

• 支持企事業(yè)單位根據(jù)制造業(yè)全流程人才需求，設(shè)計(jì)“AI+制造”階梯式課程體系。

• 建設(shè)“AI+制造”實(shí)訓(xùn)基地。

• 基于生產(chǎn)場(chǎng)景和真實(shí)課題，使用AI創(chuàng)新工具開展培訓(xùn)。

• 培育大模型落地實(shí)施團(tuán)隊(duì)。

• 對(duì)效果顯著的課程編制和實(shí)訓(xùn)基地給予擇優(yōu)支持。

通俗解讀
人才建設(shè)的核心是：不再只培養(yǎng)單一“IT人才”或“制造人才”，而是懂工藝又懂AI的復(fù)合型隊(duì)伍。

1. 課程體系要覆蓋：

   • 車間操作、設(shè)備維護(hù)人員；

   • 工藝工程師、質(zhì)量工程師；

   • IT/OT工程師等。

2. 實(shí)訓(xùn)基地要“真場(chǎng)景”，圍繞企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)問題來設(shè)計(jì)課題。

3. 目標(biāo)是形成一批真正能“把大模型落到產(chǎn)線”的實(shí)施團(tuán)隊(duì)。

（十四）優(yōu)化人工智能賦能咨詢服務(wù)

原文要點(diǎn)

• 遴選有成功經(jīng)驗(yàn)的信息軟件、制造業(yè)企業(yè)，納入“制造業(yè)人工智能服務(wù)商企業(yè)庫”。

• 依托北京市通用人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新伙伴計(jì)劃等平臺(tái)，與京津冀制造企業(yè)對(duì)接，提供咨詢服務(wù)。

• 共推大模型在制造業(yè)場(chǎng)景落地。

通俗解讀
這是在打造“官方背書的AI賦能服務(wù)商庫”：

1. 有過成功案例的服務(wù)商可被納入庫內(nèi)，形成“可信名單”；

2. 政府搭建對(duì)接平臺(tái)，把這些服務(wù)商與大量制造企業(yè)撮合在一起；

3. 企業(yè)在尋找合作單位時(shí)，可以優(yōu)先從“企業(yè)庫”中選擇，降低試錯(cuò)成本。

對(duì)你所在的服務(wù)機(jī)構(gòu)而言：

• 如果既懂AI又有制造業(yè)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，這是一個(gè)進(jìn)入官方服務(wù)商庫的重要機(jī)會(huì)。

• 未來做項(xiàng)目時(shí)，“是否在庫中”可能成為政企合作的重要參考。

（十五）加強(qiáng)模型應(yīng)用金融服務(wù)

原文要點(diǎn)

• 支持金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新“AI智造貸”等金融工具。

• 針對(duì)企業(yè)應(yīng)用大模型調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)治理、智能工廠建設(shè)和智能產(chǎn)品部署提供貸款服務(wù)。

• 用好市級(jí)人工智能、機(jī)器人、先進(jìn)制造與智能裝備等相關(guān)基金，培育優(yōu)質(zhì)制造業(yè)與大模型企業(yè)。

通俗解讀
這一條解決的是“錢從哪來”：

1. 鼓勵(lì)銀行等金融機(jī)構(gòu)針對(duì)AI+制造場(chǎng)景設(shè)計(jì)專門的信貸產(chǎn)品（如“AI智造貸”）。

2. 貸款用途包括：

   • 大模型的引入和調(diào)優(yōu)；

   • 數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)建設(shè)；

   • 智能工廠改造；

   • 智能產(chǎn)品產(chǎn)線部署。

3. 同時(shí)引導(dǎo)各類市級(jí)產(chǎn)業(yè)基金投向AI+制造相關(guān)企業(yè)。

對(duì)企業(yè)提示

• 這意味著，AI改造和智能工廠建設(shè)可以更容易獲得“專門貸款+產(chǎn)業(yè)基金”組合支持；

• 申報(bào)時(shí)需準(zhǔn)備清晰的項(xiàng)目方案，說明AI改造帶來的效益與風(fēng)險(xiǎn)控制措施。

（十六）組織標(biāo)桿案例宣傳推廣

原文要點(diǎn)

• 征集人工智能賦能新型工業(yè)化案例。

• 利用頭部媒體和全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會(huì)等平臺(tái)宣傳推廣。

• 鼓勵(lì)企業(yè)建設(shè)案例展廳，組織行業(yè)內(nèi)技術(shù)推廣和交流。

• 向京津冀制造企業(yè)宣貫，建立標(biāo)桿案例宣傳網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。

通俗解讀
最后一條強(qiáng)調(diào)的是“樹標(biāo)桿、帶全局”：

1. 把在AI賦能制造業(yè)中做得好的企業(yè)和項(xiàng)目選出來，塑造“樣板間”；

2. 通過媒體、重大活動(dòng)和線上平臺(tái)，讓案例“可見、可學(xué)、可復(fù)制”；

3. 鼓勵(lì)企業(yè)自己建設(shè)展示空間，把自己的智能工廠、智能產(chǎn)線系統(tǒng)性呈現(xiàn)出來。

對(duì)企業(yè)的附加價(jià)值

• 入選標(biāo)桿案例不僅有品牌效應(yīng)，還有利于后續(xù)申報(bào)各類政策、基金和示范項(xiàng)目；

• 對(duì)服務(wù)機(jī)構(gòu)來說，參與標(biāo)桿案例的打造和包裝，也是重要業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。