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事關鋼鐵行業!多部門發布重要文件

2026-01-12 20:34    來源:中國鋼鐵新聞網
  近日,工業和信息化部與多部門聯合,印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》等一系列關鍵文件,為中國鋼鐵面向未來的規劃提供了清晰藍圖。
《“人工智能+制造”專項行動實施意見》
  近日,工業和信息化部、中央網信辦、國家發展改革委、教育部、商務部、國務院國資委、市場監管總局、國家數據局等八部門聯合印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》(以下簡稱《意見》)。
  《意見》圍繞創新筑基、賦智升級、產品突破、主體培育、生態壯大、安全護航、國際合作等7大重點任務,細化21項具體措施,促進人工智能技術與制造業應用“雙向賦能”,加快制造業智能化、綠色化、融合化發展,有力支撐制造強國、網絡強國和數字中國建設。
  《意見》全文如下:
關于印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》的通知
工信部聯科〔2025〕279號
  各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業和信息化主管部門、黨委網信辦、發展改革主管部門、教育廳(教委)、商務主管部門、國資主管部門、市場監管局(廳、委)、數據管理部門,各有關單位:
  現將《“人工智能+制造”專項行動實施意見》印發給你們,請結合實際認真抓好落實。
工業和信息化部
中央網信辦
國家發展改革委
教育部
商務部
國務院國資委
市場監管總局
國家數據局
2025年12月25日
“人工智能+制造”專項行動實施意見
  人工智能加速與實體經濟深度融合,深刻改變制造業生產模式和經濟形態,成為驅動產業升級、重塑全球格局的關鍵變量。為貫徹落實《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》,加快推進人工智能技術在制造業融合應用,打造新質生產力,全方位、深層次、高水平賦能新型工業化,制定本實施意見。
  一、總體要求
  以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導,深入貫徹黨的二十大和二十屆歷次全會精神,完整準確全面貫徹新發展理念,加快構建新發展格局,統籌發展和安全,堅持創新驅動、場景牽引、市場主導、安全可信、開放共享、普惠融通,一端抓技術供給,推動“智能產業化”,一端抓賦能應用,加快“產業智能化”,整體壯大產業生態,促進人工智能科技創新與產業創新深度融合、人工智能技術與制造業應用“雙向賦能”,加快制造業智能化、綠色化、融合化發展,有力支撐制造強國、網絡強國和數字中國建設。
  到2027年,我國人工智能關鍵核心技術實現安全可靠供給,產業規模和賦能水平穩居世界前列。推動3-5個通用大模型在制造業深度應用,形成特色化、全覆蓋的行業大模型,推出1000個高水平工業智能體,打造100個工業領域高質量數據集,推廣500個典型應用場景。培育2-3家具有全球影響力的生態主導型企業和一批專精特新中小企業,打造一批“懂智能、熟行業”的賦能應用服務商,選樹1000家標桿企業。建成全球領先的開源開放生態,安全治理能力全面提升,為人工智能發展貢獻中國方案。
  二、創新筑基:夯實人工智能賦能底座
  (一)強化人工智能算力供給。推動智能芯片軟硬協同發展,支持突破高端訓練芯片、端側推理芯片、人工智能服務器、高速互聯、智算云操作系統等關鍵技術。有序推進高水平智算設施布局,加快建設全國一體化算力網監測調度平臺,促進算力資源高效利用。開展智算云服務試點,推動大模型一體機、邊緣計算服務器、工業云算力部署,提升智算資源供給能力。
  (二)開發高水平行業模型。支持模型訓練和推理方法創新,開發適應制造業實時性、可靠性、安全性特點的高性能算法模型。培育重點行業大模型,發展“云-邊-端”模型體系,持續提升泛化能力。打造面向工業細分場景小模型,鼓勵大小模型協同創新。推動模型輕量化部署,加快在工業場景落地應用。打造模型公共服務平臺,提供高水平模型及配套工具服務。支持建設大模型評測基準體系,打造權威榜單,定期發布評測結果,牽引技術迭代升級。
  (三)開展“模數共振”行動。推動建立企業首席數據官制度,持續推進數據管理能力成熟度國家標準貫標,夯實企業數據治理基礎。梳理適配行業模型需求的數據資源清單,發布制造業高質量數據集建設指南,用好制造業數字化轉型促進中心等載體,推動將基礎數據轉化為高質量行業數據集,實現“以模引數”。指導企業加強數據工程能力建設,促進企業數據開發與模型建設深度融合,探索建立“數據協同、模型訓練、應用開發、安全保障”一體化機制,實現“用數賦模”。
  三、賦智升級:拓展推廣高價值應用場景
  (四)加快重點行業應用賦能。深入開展人工智能賦能新型工業化“深度行”活動,組織高水平專家、企業、研究機構等賦能服務團深入行業、地方、園區。建設人工智能應用對接平臺,促進供需精準匹配。參考《人工智能賦能制造業重點行業轉型指引》(見附件1),分類制定“人工智能+制造”行業應用全景圖和轉型路線圖,加快賦能原材料、裝備制造、消費品、電子信息、軟件和信息技術服務等制造業相關重點行業,加快標桿解決方案和經驗推廣應用。
  (五)加速全流程轉型升級。系統梳理重點環節應用場景,深化智能工廠梯度培育,推動大模型技術深度嵌入生產制造核心環節,改造研發設計(含工業設計)、中試驗證、生產制造、營銷服務、運營管理等全流程,提升輔助設計、仿真模型構建、排產調度、設備預測性維護等能力。
  研發設計環節。重點推進智能輔助設計、軟件代碼輔助編寫、藥物研發等,打造個性化、低成本、高效能的新型研發設計模式。加強工業研發數據集建設和開源共享,探索建立人工智能預測結果評估體系,提升工程技術創新能力,疏通人工智能科學發現的“堰塞湖”。
  中試驗證環節。大力推進中試智能化改造,加快虛擬仿真、多模態融合等技術在中試環節的應用,通過全面感知、實時分析、科學決策和精準執行,優化工藝流程、提高中試效率、降低試驗成本。
  生產制造環節。深化人工智能技術在工業核心流程控制、工藝優化、排產調度等環節應用,促進生產過程分析、決策、執行智能化。推廣機器視覺、無人智能巡檢等工業質檢技術,強化產線實時監測和預測性維護,提升設備故障識別準確性,實現安全生產風險預警與事件告警。
  營銷服務環節。推廣智能客服、數字人、商品三維模型,重點突破個性化推薦、定制化售后、服務化延伸等,發展基于人工智能技術的答疑、培訓等功能,改善售前、售中、售后服務體驗,提升服務價值。
  運營管理環節。發揮大模型推理預測能力,加速訂單處理、銷量預測、庫存預警等環節智能升級,優化供應鏈管理。運用大模型分析和生成能力,提升企業對戰略、人力資源、財務、風險等管理能力。
  (六)提升重點企業應用水平。開展制造業企業智能化成熟度評估,實施《制造業企業人工智能應用指南》(見附件2),為企業智能化轉型升級提供實施路徑和方法指引。鼓勵龍頭企業、央國企等先行先試,提供規模化應用場景,研發應用工業智能體,先行探索人工智能賦能制造業新模式。深入實施中小企業數字化賦能專項行動,支持中小企業開展數字化、智能化改造,加快中小企業人工智能應用復制推廣。
  (七)推進重點區域推廣應用。建設并開放一批“人工智能+制造”應用場景,打造具備行業特色的創新高地。依托國家自主創新示范區、國家高新區、國家級經開區資源集聚、人才密集等優勢,加快人工智能新產品新服務新業態規模化落地。支持先進制造業集群、數字產業集群等開展人工智能賦能應用,推動區域制造業智能化轉型升級。
  (八)推動重點領域智能化升級。加強人工智能與信息通信網絡協同,推動人工智能與工業互聯網平臺融合賦能,研發面向工業互聯網等基礎設施的數據集、大模型、智能體,推進人工智能技術在基礎設施規劃、建設、運營、維護等環節深入應用。深化人工智能技術在綠色制造領域融合應用,針對能源和碳排放管理、資源循環利用等場景需求,研發推廣智能化綠色化協同解決方案。打造一批面向行業的應用安全解決方案,加快安全大模型、智能體等落地應用,構建安全運行體系,提升工業領域安全水平。
  四、產品突破:構建智能新產品新業態
  (九)推動智能裝備迭代。加快工業母機、工業機器人等各類工業裝備搭載應用智能體,研制新一代人工智能數控系統,提升自主決策、分析和執行等能力。加快發展手術機器人、智能診斷系統等,加速智能醫療裝備產品創新和臨床應用推廣。推動人工智能技術融入大飛機、船舶等重大技術裝備研發、制造、運行,發展無人機等智能低空裝備。開展搭載自動駕駛功能的智能網聯汽車產品測試與安全評估,有序推進產品準入和上路通行試點。
  (十)加速智能終端升級。支持端側模型、開發應用工具鏈等技術突破,培育智能手機、電腦、平板、智能家居等人工智能終端。聚焦工業巡檢、遠程醫療等重點場景,加快增強現實/虛擬現實(AR/VR)可穿戴設備、腦機接口等新型終端的產業化、商業化進程。推動具身智能產品創新,建設人形機器人中試基地和訓練場,打造人形機器人標桿產線,在典型制造場景率先應用。
  (十一)打造智能體新業態。開展工業智能體任務規劃、群體協同等技術攻關,強化工業機理與智能體決策模型融合、智能體與工業系統間交互適配,推動智能體云化部署。研制開放協同的智能體協議和接口,提升智能體互聯互通互操作效率。支持智能體應用商店建設運營,選樹一批工業智能體應用典型案例,發布企業級應用實踐指南,加速智能體規模化、商業化進程。構建智能體分類分級管理體系,研究智能體互聯網體系架構,探索智能體注冊發現、身份認證、接入管理機制,引導新業態健康發展。加快傳統軟件產品和服務升級,推動人工智能與工業軟件深度融合,提升設計生產效率。
  五、主體培育:打造人工智能發展和賦能應用主力軍
  (十二)梯次培育企業。支持企業加大創新投入,積極承擔國家重大任務,集聚資源打造具有全球影響力的生態主導型企業。發展人工智能企業孵化器,實施中小企業創業支持計劃,梯次培育更多人工智能專精特新“小巨人”企業、高新技術企業、制造業單項冠軍企業、獨角獸企業和瞪羚企業。鼓勵有關地方給予企業“算力券”“模型券”等支持,強化賦能中小企業公共服務,降低企業開發應用成本。
  (十三)打造創新載體。建設人工智能領域國家制造業創新中心,提升關鍵共性技術供給能力。布局一批人工智能領域重點實驗室,加強對類腦智能、世界模型等前沿技術探索。高質量建設制造領域重點行業國家人工智能應用中試基地,匯聚產業創新資源,加快形成一批可復制、可推廣的行業解決方案。
  (十四)發展賦能應用服務商。健全制造業數智化轉型服務體系,建設一批人工智能賦能應用加速器,培育優質賦能應用服務商,打造標準化和定制化結合的賦能解決方案,提供行業模型調優、數據治理、安全保障等服務。鼓勵工業企業、人工智能企業、工業互聯網企業集聚工具、技術、平臺等資源,打造生態伙伴型服務商。支持電信運營商和央國企數智科技公司提升服務能力,承接行業賦能應用服務。指導相關行業組織,定期發布優質服務商目錄等。
  六、生態壯大:加強資源配置優化產業生態
  (十五)強化標準引領。發揮工業和信息化部人工智能標委會、全國數據標準化委員會、全國信標委人工智能分委會、全國集成電路標委會人工智能芯片工作組、全國網安標委新技術安全標準特別工作組作用,加強標準技術組織建設。強化跨行業跨領域協同,分級分類推動安全、治理、倫理等基礎標準,軟硬協同等通用標準、賦能應用標準以及計量技術規范研制。深入開展“人工智能標準行”活動,強化標準宣貫應用。鼓勵企業參與國際標準化工作。
  (十六)推動開源開放。建設高水平人工智能開源社區,部署實施一批模型、數據集、智能體等優質開源項目,構筑具有全球影響力的人工智能開放生態。研發推廣適配人工智能項目特性的開源許可協議,構建新型人工智能開源規則秩序。引導云服務廠商、賦能應用服務商與開源社區積極對接,推動開源項目在工業領域落地應用。舉辦開發者大會、“校源行”等活動,傳播開源理念,繁榮開源文化,形成共建共享良好氛圍。
  (十七)加強人才引育。開展人工智能產業人才需求預測,發布人才需求預測報告,支持高校院所提前布局、調整優化相關學科專業。建好用好北京中關村學院、上海創智學院、深圳河套學院、國家人工智能產教融合創新平臺、國家卓越工程師學院、國家卓越工程師實踐基地等,設置專業課程,培養既懂人工智能又懂制造業應用的復合型人才,完善人工智能認知教育培訓,提升全員人工智能素養與技能。加強人工智能領域高技能人才培養,依托國家相關人才工程和項目,培養科技領軍人才、創新團隊,超常規構建領軍人才培養新模式,積極引進海外高端人才。
  七、安全護航:筑牢應用賦能安全保障
  (十八)提升安全保障能力。攻關深度合成鑒偽、工業模型算法安全防護、訓練數據保護、對抗樣本檢測、智能終端安全測評等關鍵技術,加強數據安全管理,強化人工智能安全保護能力。構建安全風險庫、語料庫等資源,建設工業安全大模型。通過知識庫優化、訓練語料糾錯、生成合成內容標識等,增強人工智能透明度、可解釋性,降低幻覺風險。落實人工智能科技倫理管理服務辦法,加強行業自律,提升企業人工智能倫理風險防范能力。
  (十九)建立安全治理機制。研究制定工業和信息化領域人工智能分類分級、評估評測、應急處置等安全政策標準,支持地方主管部門探索柔性治理機制。建立人工智能安全風險監測預警技術能力,強化風險監測、研判和防范。制定工業和信息化領域人工智能安全風險信息報送與共享工作指引,統籌產業鏈各環節力量,加強信息共享、風險通報、協同處置。
  八、國際合作:塑造國際合作競爭新優勢
  (二十)支持產業合作。鼓勵企業針對不同國家和地區特點,定制人工智能產品和賦能應用解決方案。開展人工智能賦能新型工業化深度行“海外版”,支持行業組織、專業機構為企業提供出海配套服務,引導企業高效開展各類技術驗證和合規認證,更好服務產業有序出海發展。引導外資投向人工智能領域,鼓勵外商投資企業開展生成式人工智能技術開發及產品生產等。
  (二十一)打造國際合作平臺。積極參加金磚、上合、中國—東盟、二十國集團、亞太經濟合作組織等合作機制下的人工智能議題討論。支持依規辦好世界人工智能大會、人形機器人運動會等具有全球影響力的高端賽、展、會,積極宣傳我國人工智能標桿案例。高質量建設中國—金磚國家人工智能發展與合作中心,提升務實合作水平,推動全球產業協同發展。
  九、保障措施:強化全方位政策支持保障  ?
  建立部門合作、央地聯動、產業協同的工作推進機制,鼓勵地方因地制宜制定政策措施,引導企業錯位發展,防范產業“內卷式”競爭。統籌現有資金渠道,布局支持“人工智能+制造”有關技術研發和賦能應用任務。發揮國家人工智能產業投資基金作用,豐富優質項目儲備,吸引帶動更多社會資本有序加大投資。開展新技術新產品新場景大規模應用示范行動,用好首臺(套)、首批次、首版次應用政策,推進新技術、新產品的推廣應用和迭代升級,釋放國內市場需求潛力。開展人工智能產業規模測算,建立應用監測評價指標體系,完善人工智能產業監測分析平臺,動態監測全球產業發展態勢。
  1.人工智能賦能制造業重點行業轉型指引
  2.制造業企業人工智能應用指南
《工業綠色微電網建設與應用指南(2026—2030年)》
  近日,工業和信息化部、國家發展改革委、國務院國資委、市場監管總局、國家能源局等五部門聯合印發《工業綠色微電網建設與應用指南(2026—2030年)》(以下簡稱《指南》),引導工業企業和園區推進工業綠色微電網建設與應用,擴大工業領域綠電應用,促進工業重點行業領域節能降碳。
  《指南》全文如下:
關于印發《工業綠色微電網建設與應用指南(2026—2030年)》的通知
工信廳聯節〔2025〕77號
  各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業和信息化主管部門、發展改革委、國資委、市場監管部門、能源部門,有關中央企業:
  為貫徹落實國務院辦公廳《制造業綠色低碳發展行動方案(2025—2027年)》,促進重點行業領域節能降碳,現將《工業綠色微電網建設與應用指南(2026—2030年)》印發給你們,請結合實際,認真貫徹落實。
工業和信息化部辦公廳
國家發展改革委辦公廳
國務院國資委辦公廳
市場監管總局辦公廳
國家能源局綜合司
2025年12月31日
工業綠色微電網建設與應用指南(2026—2030年)
  工業綠色微電網是以向工業用戶提供綠色電力為主要目的,集成應用光伏、風電、高效熱泵、新型儲能、氫能、余熱余壓余氣、智慧能源管控等一體化系統,可融合工業生產過程、與電網友好互動并實現協同自治的綜合能源系統。推進工業綠色微電網建設應用,是促進工業用能低碳轉型、落實工業領域碳達峰目標的重要途徑,是培育綠色發展新動能、鍛造產業競爭新優勢的重要領域,是實現可再生能源就地消納、適配新型電力系統的主動選擇。為貫徹落實《制造業綠色低碳發展行動方案(2025—2027年)》等要求,推進工業綠色微電網建設與應用,制定本指南。
  一、建設原則
  推動多能高效互補利用。統籌用好本地太陽能、風能、氫能、余熱余壓余氣等多種能源,構建供電、供氫、供熱(冷)、供氣等協同聯動的清潔能源供給體系,有效保障工業用戶多元用能需求。
  促進可再生能源就近高比例消納。科學分析研判工業用戶負荷情況,合理規劃工業綠色微電網的整體規模以及風電、光伏等可再生能源與新型儲能的配比,鼓勵工業用戶使用高比例清潔能源。
  加強與電網友好互動。具備電力電量自平衡能力,以及實現電網調峰、調頻、需求側響應等雙向服務潛力,有效減輕電網壓力,探索作為新型經營主體參與電力市場交易,提升系統運行經濟效益。
  具備工業負荷調節能力。用電量大的工業用戶合理安排生產時序、優化工藝流程、培育可調節負荷,提升終端用能靈活性。促進能源供需雙向協同管理,通過移峰填谷、需量管理等措施降低用能成本。
  提高數智化系統運行管理水平。應用人工智能、大數據、物聯網等先進數智技術,支撐實現功率預測、優化調度和市場交易等高水平系統管理功能,促進工業綠色微電網高效、經濟、低碳運行。
  二、建設主要內容
  工業綠色微電網主要包括可再生能源發電、工業余能利用、清潔低碳氫制取與利用、新型儲能應用、電能變換與柔性互聯、數字化能碳管理等設施或系統。
  (一)可再生能源發電。工業企業和園區新建太陽能、風能等可再生能源發電每年就近就地自消納比例原則上不低于60%;電力現貨市場連續運行地區,分布式光伏可通過聚合方式接入用戶側電網或與用戶開展專線供電,采用自發自用余電上網模式參與現貨市場,上網電量占總可用發電量的比例不超過20%。持續提升可再生能源發電設施接入電網承載力和調控能力,實現“可觀、可測、可調、可控”。
  1.光伏發電:依據《光伏發電站設計規范》(GB 50797)、《光伏發電站接入電力系統技術規定》(GB/T 19964)、《光伏發電站接入電力系統設計規范》(GB/T 50866)等標準,因地制宜建設分布式或集中式光伏發電項目。其中,分布式項目建設應符合《分布式光伏發電開發建設管理辦法》等規定,充分利用建筑物及其附屬場所,合理布置光伏組件朝向、傾角與高度,鼓勵采用建筑光伏一體化的建設模式;集中式項目應充分利用周邊未利用地、園地和存量建設用地,做好規劃選址、資源測評、建設條件論證、需求分析等各項準備工作。
  2.風力發電:依據《風力發電場設計規范》(GB 51096)、《海上風力發電場設計標準》(GB/T 51308)、《風電場接入電力系統技術規定》(GB/T 19963)等標準,基于長期可靠的氣象數據進行精細化風資源評估,在風資源豐富、風向穩定的區域,選擇與風資源相適配的風電機組開展項目建設,鼓勵采用節地型、低噪聲、高效率、智能化的風電機組和技術。
  (二)工業余能利用。充分利用鋼鐵行業焦爐、高爐、轉爐副產煤氣及其顯熱、余壓,石化化工行業加熱爐、裂解爐、合成氨造氣、電石爐、硫磺/硫鐵礦制酸等工藝環節余熱,有色金屬行業電解槽煙氣、熔鑄爐等余熱,建材行業水泥窯、玻璃窯、陶瓷窯等窯尾煙氣余熱,以及其他相關行業爐渣、冷卻水等余熱,建設工業余能分級高效回收利用體系。其中,中高品位余熱資源優先通過管網設施就近供給區域內有用熱需求的工業企業,用于驅動蒸汽輪機、預熱空氣、干燥物料等工藝設備;剩余余熱、余壓、余氣資源用于發電、接入儲能或供應暖(冷)氣、熱水等。鼓勵使用工業熱泵回收廢水、廢氣等余熱資源制備高溫蒸汽,積極推動石化化工、紡織印染、食品加工、造紙、醫藥等行業用熱工藝環節(用熱需求低于150℃)熱泵應用。
  (三)清潔低碳氫制取與利用。在符合產業結構調整的前提下,在風能、太陽能等清潔能源富集地區有序建設“制氫+用氫”一體化項目。因地制宜推進焦爐煤氣、氯堿尾氣、丙烷脫氫等工業副產氫規模化提純。結合氫源供應和用氫負荷分布情況,合理部署多元儲氫、氫燃料電池、氫內燃機等存儲、發電設施。具備條件的工業企業和園區可先行先試打通綠電—綠氫—綠氨/綠醇產業鏈,探索推進綠氨小型化、分布式制取和應用,開發小型撬裝式、模塊化生產裝置。推動高效電解水制氫裝置、高效燃料電池發電設施、一體化風光柔性制氫系統等技術裝備開發應用。
  (四)新型儲能應用。依據《電化學儲能電站設計標準》(GB/T 51048)、《電能存儲系統用鋰蓄電池和電池組 安全要求》(GB 44240)、《電力儲能用鋰離子電池》(GB/T 36276)、《電化學儲能電站接入電網技術規定》(GB/T 36547)等標準,按照建設規模以及可再生能源消納、頻率/電壓支撐、熱/冷負荷調節等功能需求,配置單一或多種方式的新型儲能系統。其中,對于可再生能源消納需求,可根據典型日用電負荷曲線與可再生能源出力特性,選配鋰離子電池、液流電池、氫儲能、壓縮空氣等儲能方式,實現綠色電力的削峰填谷與跨時段利用;對于頻率/電壓支撐需求,可根據頻率波動偏差值及支撐時間需求,選配鋰離子電池、飛輪儲能、超級電容等儲能方式,增強系統有功/無功調節能力,提升電能質量與供電可靠性;對于熱/冷負荷調節需求,可根據熱/冷負荷規模、波動特性及調節時間需求,選配熔鹽儲熱、冰蓄冷等方式。推動鈉離子電池、釩鈦電池、鋰電容、光熱儲能等在工業綠色微電網的創新應用。
  (五)電能變換與柔性互聯。依據《能源路由器功能規范和技術要求》(GB/T 40097)、《能源互聯網能量交換裝置功能要求》(DL/T 2937)等標準,按照工業綠色微電網母線/饋線拓撲結構、電壓等級以及電能變換與控制需求,配置電能轉換裝置,具備交/直流電能傳輸、分配、路徑選擇以及電壓、電流、功率等電氣參量的智能控制功能。存在配變重過載問題的,可配置中低壓柔性互聯裝置,實現電力靈活調度、電能質量優化、功率互聯互濟,提升區域內分布式資源承載力,支撐重過載母線/饋線以及故障或計劃停電下的負荷轉供。
  (六)數字化能碳管理。依據《工業企業和園區數字化能碳管理中心建設指南》及相關標準,建設數字化能碳管理中心。應用人工智能、大數據、工業互聯網等先進技術,實現對能源供給、傳輸、消費等精準化計量、精細化管控、智能化決策和可視化呈現。系統具備發電管理、負荷管理、儲能管理、功率和電價預測、發用電計劃、統計分析與評估、信息發布等模塊。其中,負荷管理模塊應具備能源消費分析與用能策略推薦、能效對標、能效平衡與優化、碳排放和碳足跡核算等功能;功率和電價預測模塊應對可再生能源發電功率、負荷功率、市場電價等進行合理預測,有效減少運行成本,降低系統網損、非計劃停電概率等,快速優化發用電,按需靈活調整工業生產和用能調控策略。工業綠色微電網應與所在地區電網調度平臺建立統一的數據接口和通信協議,確保信息實時共享。
  三、建設模式
  工業綠色微電網要按照主配微電網協同發展有關要求開展規劃建設,建設模式根據建設主體、運營模式等情況,主要包括自籌自建型和第三方共建型。項目建設和運行過程中,由項目核準或備案機關負責項目建設和運行安全監管,項目涉網運行需滿足電力行業涉網安全管理要求,并接受電力監管機構監管。
  (一)自籌自建型。由工業企業或園區獨立投資建設并自主運營,主要目標是提升綠電使用比例、保障安全用電,適用于用能集中、負荷穩定的單一企業或園區。運行過程中,工業企業或園區為責任主體,負責發電、儲能等設施的運行調控及日常維護,優先就地消納清潔能源,科學參與電力中長期、現貨、輔助服務等市場交易。如,在工業負荷大、可再生能源條件較好的地區,工業企業或園區可按照《關于推進電力源網荷儲一體化和多能互補發展的指導意見》等規定,探索建設源網荷儲一體化、綠電直連等項目,充分挖掘負荷調節能力,探索虛擬電廠等一體化運行與聚合管理新模式。
  (二)第三方共建型。由工業企業或園區聯合具備資質的第三方服務企業,以合同能源管理、融資租賃等模式,開展項目規劃投資、建設和運營。工業企業或園區保障配套設施建設、接入及場地落實,第三方服務企業負責系統規劃設計、工程建設。運行過程中,第三方服務企業承擔工業綠色微電網的運行調控及日常維護,并提供節能診斷、融資、改造等服務。可再生能源消納比例按相關政策執行,市場化收益由雙方協商確定。如,出口外向型工業企業和園區,可按照《關于有序推動綠電直連發展有關事項的通知》等規定,聯合第三方服務企業、可再生能源發電企業等,利用周邊清潔能源資源探索開展存量負荷綠電直連。
  四、應用場景
  (一)鋼鐵、石化化工、建材、有色金屬等企業或工業園區高載能應用場景。該場景下工業負荷以大規模、高能耗為特征,在生產周期內連續高強度運轉,且因生產工序較多,導致電、熱、氣等多能流耦合復雜。工業綠色微電網應利用廠區內余熱、余壓、余氣資源,并提供較大規模的綠色電力。如,鋼鐵、水泥、銅冶煉等行業企業高效回收利用廠區內焦爐煤氣、高爐煤氣和爐頂余壓、燒結余熱以及高溫煙氣、爐渣余熱等副產能源資源,用于熱風爐加熱、原料預熱、發電或冶煉工序熱源補償等環節,提高能源資源利用效率;充分利用廠區屋頂、邊坡等空間,建設光伏發電設施,降低化石能源與外部供電依賴,構建“余能利用+可再生能源發電+新型儲能”的多能互補模式;部署智慧能源管控系統,對冶煉、燒結、精餾等主要用能環節開展能效評估、負荷預測、智能錯峰調度,實現電、熱、氣等多能流綜合平衡和智慧化管理。
  (二)機械、輕工、紡織、汽車、電池制造等企業或工業園區靈活性應用場景。該場景下工業負荷以靈活性、離散性為特征,可隨生產計劃或訂單周期靈活安排用能計劃,具有一定的需求側響應潛力。工業綠色微電網應具備較強的清潔能源出力與負荷預測、資源優化配置能力。如,機械、汽車企業針對涂裝、焊接、注塑、熱壓等特定工序的間歇性用電需求,合理配置可中斷負荷管理平臺和儲能設施,根據不同時間尺度可再生能源出力、峰谷電價等情況,靈活調整排產計劃,提升可再生能源消納比例并降低生產用能成本;紡織、電池制造等具備柔性生產特征的工業企業,可實施智能化生產線改造,結合訂單量、物料供應、能源供給情況動態調整生產策略,提高系統整體能效水平。
  (三)電解鋁、多晶硅、水電解制氫等企業或工業園區規模化可調節應用場景。該場景下工業負荷生產流程連續且對短時電力波動耐受性強,可實現功率快速升降。工業綠色微電網應充分發揮負荷靈活性優勢,作為規模化的實時調節資源參與電力需求側響應、輔助服務等,強化與電網的深度友好互動。如,利用水電解制氫系統寬幅調節特性,在保障工藝安全前提下快速降低或提高運行負荷,充分利用可再生能源峰時發電,緩解電網運行壓力;利用多晶硅還原爐間歇性運行特性,按需調整啟停時間和運行時長,實現生產過程的可控錯峰;依托智慧能源管控系統,根據峰谷電價主動調整電解鋁等大容量可調設備的運行策略,高峰時段降負荷運行、低谷時段恢復生產。
  (四)算力設施等企業高可靠應用場景。該場景下工業負荷以高可靠、不可中斷為特征,生產過程依賴長期連續運行的精密設備,對電流諧波等電能質量要求高,對瞬時中斷等異常工況較為敏感。工業綠色微電網應具備電能質量治理、故障快速切除和備用電源支撐能力,做好源荷匹配和電能質量分析,構建高效可靠的電力保障體系。如,算力設施企業構建“主網供電+分布式光伏+電化學儲能+不間斷電源”的多級容錯架構,實現電源供應零間隙切換;通過智慧能源管控系統,科學評估不間斷電源系統、鋰離子電池等多種儲能應用特征,實現多元儲能的合理配置與靈活調度;持續探索冷源側余熱回收、吸收式制冷等技術,提升能源綜合利用效率。
  五、建設要求
  (一)嚴格執行標準規范。工業綠色微電網建設應用應嚴格執行現行微電網、源網荷儲一體化、綠電直連等政策標準要求,明確與大電網的安全責任邊界及經濟責任。嚴格遵守規劃設計、施工驗收、運行控制、設備維護、檢修試驗、安全管理等標準要求,微電網、清潔能源發電、儲能等接入電力系統相關技術規范,以及能源設施建設、安全防護、危險化學品管理等強制性國家標準。
  (二)加快先進技術應用。推進清潔高效發電、清潔能源發電構網與組網、先進儲能裝備與可靠性評價、微電網規劃設計仿真、柔性負荷調控、微電網經濟運行與優化調度等技術應用。推動人工智能、云計算、大數據、智能傳感、5G、工業互聯網等新一代信息技術融合應用,帶動工業數據集、工業領域專用大模型等創新迭代,提升系統智能化水平。
  (三)確保安全可靠運行。嚴格執行涉網安全管理規章制度,建立覆蓋全環節、全流程的工業綠色微電網安全管理體系,保障項目安全可靠運行,實現“友好并網”。強化核心裝備資料性文件與技術參數核查,確保裝備性能與技術要求一致。嚴格遵循儲能系統熱失控防護、電力電子裝置電磁兼容等要求。在重點場景和關鍵環節構建網絡安全風險預案,加強重要系統網絡安全防護、重要數據識別和保護。
  (四)實現經濟合理可行。強化工業綠色微電網成本效益分析,積極引導社會資本參與項目建設,持續優化投資結構和運營模式。積極拓展電力市場輔助服務、綠色電力交易、電能量交易等多元收益渠道,縮短投資回收期,杜絕低效重復建設。
《工業互聯網和人工智能融合賦能行動方案》
  近日,工業和信息化部印發《工業互聯網和人工智能融合賦能行動方案》(以下簡稱《方案》),明確將通過實施基礎底座升級、數據模型互通、應用模式煥新、產業生態融通等四大行動,推動工業互聯網和人工智能在更廣范圍、更深程度、更高水平上釋放融合賦能效應。
  《方案》全文如下:
關于印發《工業互聯網和人工智能融合賦能行動方案》的通知
工信廳信管〔2025〕76號
  各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業和信息化主管部門,各省、自治區、直轄市通信管理局:
  現將《工業互聯網和人工智能融合賦能行動方案》印發給你們,請結合實際認真抓好落實。
工業和信息化部辦公廳
2025年12月30日
工業互聯網和人工智能融合賦能行動方案
  人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術,工業互聯網是推進新型工業化的重要基礎設施,人工智能加速工業互聯網設施升級、能力優化、服務創新,工業互聯網為人工智能工業應用提供互聯通道、數據資源、平臺中樞,兩者互促共進、融合賦能,將進一步加快產業模式和企業組織形態變革,為推進新型工業化注入強大動力。為深入貫徹黨中央、國務院決策部署,落實《國務院關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》有關要求,深化人工智能與工業互聯網融合應用,一體推進新型工業化,助力制造強國與網絡強國建設,制定本行動方案。
  一、總體要求
  以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導,全面貫徹黨的二十大和二十屆歷次全會精神,完整、準確、全面貫徹新發展理念,加快構建新發展格局,以推動信息化和工業化深度融合為主線,以推動“人工智能+”在工業領域落地為著力點,深化工業互聯網規模應用,鞏固提升信息通信業競爭優勢和領先地位,推動制造業加快邁向全球價值鏈中高端,為加快形成新質生產力、推進新型工業化提供有力支撐。
  到2028年,工業互聯網與人工智能融合賦能水平顯著提升。滿足人工智能工業應用高通量、低時延、高可靠、低抖動通信需求的新型工業網絡規模持續擴大,在原材料、裝備制造、消費品、電子信息等重點行業工業企業加快部署應用,推動不少于50000家企業實施新型工業網絡改造升級。工業數據匯聚、治理、流通、共享體系不斷完善,在20個重點行業打造一批高質量數據集。面向重點產業鏈關鍵環節、典型場景,培育一批智能化解決方案供應商,有效推動大中小企業協同升級。重點企業、技術產品、公共服務等要素資源實現高效配置。
  二、基礎底座升級行動
  (一)加快工業網絡開放智能升級。面向智能裝備協同生產、工業模型訓練推理、工業智能體通信交互等工業智能新需求,支持工業企業綜合運用5G/5G-A、工業光網、時間敏感網絡(TSN)、單對線以太網(SPE)、邊緣計算、云化控制等技術推動工業網絡控網算一體化演進和能力升級,探索新型工業網絡適應工業智能業務的創新應用模式。加快5G 可編程邏輯控制器(PLC)、AI路由器、工業算網交換機等產品攻關,滾動發布新型工業網絡產品目錄,推進重點行業開展新型工業網絡改造,形成自組網、自管理、自優化、自修復等智能化網絡能力。
  (二)提高工業互聯網平臺智能化水平。基于深度學習、大模型等技術,強化工業互聯網平臺的要素連接、智能分析、資源配置等能力。鼓勵工業互聯網平臺企業加快基于人工智能的低代碼、無代碼技術創新,提升工業APP開發效率和系統集成能力。探索依托工業互聯網平臺打造“模型池”的路徑,培育上線一批工業模型產品。推動平臺底層架構、數據協議與人工智能適配兼容,深化國產智能體標準協議創新應用,發展“工業互聯網平臺+智能體”等創新模式,打造一批面向生產網絡優化、人機交互、智能設備健康管理、產業鏈優化等典型場景的工業智能體應用。
  (三)強化工業智能算力供給。加快工業互聯網與通算中心、智算中心、超算中心融合應用,鼓勵公共算力服務商向工業企業提供服務。引導工業企業加快邊緣一體機、智能網關等設備部署。鼓勵工業企業、設備供應商聯合推動端側設備智能化升級,在生產設備、傳感器、無人運輸車輛(AGV)等部署輕量化算力模塊,提升數據實時處理能力。加快構建全國一體化算力網絡,推動智算云服務試點在工業領域中應用推廣,強化工業大模型在算力跨區域高效調用、“云邊端”算力精準匹配等方面普及應用,提升工業智算供給能力和利用效率。
  三、數據模型互通行動
  (四)加強工業數據匯聚共享。鼓勵工業企業加快信息模型應用,推進多源異構工業數據聯通共享。依托國家工業互聯網大數據中心等數據基礎設施,加快匯聚重點領域供應鏈數據、工業基礎數據、“雙碳”基礎數據,推動建立全國工業數據目錄。發揮工業互聯網標識解析體系作用,有效提升工業數據協同共享、聚合分析等能力。鼓勵龍頭企業加快建立工業數據可信流通空間,促進產業鏈端到端數據共享流通。健全工業數據確權授權機制和收益分配機制,探索數據資產登記,創新數據資產價值評估與市場計價模式。開展工業領域數據要素應用場景征集,構建數據集需求場景圖譜清單,為人工智能工業應用提供指引。
  (五)加強行業數據集建設支撐。面向工業模型訓練需求,鼓勵工業企業、工業互聯網企業、工業數據服務商聯合開展工業數據清洗、標注、合成、評估,支撐通識類、行業通用類、行業專用類數據集建設與服務。引導龍頭企業基于工業互聯網帶動上下游開放數據資源,打造一批高質量行業數據集。加強數據標注、訓練、使用、安全等方面關鍵技術攻關,加快推動標注算法優化、標注工具與標注模型研發。統籌工業數據分類分級安全管理,完善數據質量、數據安全風險等評估體系,將安全管理貫穿工業數據集建設全過程。加快工業智算基地、工業數據訓練基地建設,加快形成高質量智算、數據和算法服務。
  (六)提升工業模型開發部署效率。引導工業互聯網平臺企業加快工業機理、技術工藝和知識經驗模型化封裝與標準化積累,提升工業模型的邏輯推理能力、跨模態數據處理能力、語義理解能力、可靠輸出能力,助力形成一批面向原材料、高端裝備、消費品、電子信息等重點行業的工業大模型,開發一批面向質量檢測、智能控制、工藝優化、營銷服務等應用場景的專用小模型。鼓勵工業互聯網平臺企業探索開發工業模型互聯接口,優化大模型與小模型間協同效率路徑,助力形成“大模型夯基+小模型深耕”的人工智能工業應用模型體系。
  四、應用模式煥新行動
  (七)推進應用模式變革。鼓勵工業企業利用工業互聯網打通消費與生產、供應與制造、產品與服務之間的數據流,基于人工智能開展智能分析,加快平臺化設計、智能化生產、個性化定制、網絡化協同、服務化延伸、數字化管理、精細化投融、可視化治理等應用模式變革。加快設計方案、物料清單等資源匯聚,實現設計圖紙、三維模型、指令代碼自動生成,降低研發設計周期和成本。打造基于人工智能的虛擬產線,增強設備狀態預測、工藝調優、裝備調參、物料平衡等生產活動的自主決策能力。加快工業設備運維模型、設備知識圖譜等智能化服務產品研發,打造無人智能巡檢、故障實時自愈調控、智能指揮調度、智能倉儲等管理服務。
  (八)加快重點行業推廣。實施工業互聯網與重點產業鏈“鏈網協同”工程,強化與各行業數字化、智能化相關政策銜接與協同,在鋼鐵、航空、船舶、工程機械、農機裝備、電子信息制造、電力、石化化工、有色金屬、紡織服裝、醫藥、輕工等重點行業編制、發布、更新、推廣一批融合應用參考指南。面向重點行業數字化轉型、智能化改造需求和難點,分行業梳理工業互聯網與人工智能融合應用的典型場景、技術產品清單、供應商名錄、標準索引等,加快場景培育與開放,建立解決方案資源池,加強供需精準對接。聚焦產業鏈上下游資源共享和要素互通需求,開展人工智能典型案例、工業互聯網“鏈網協同”典型案例征集,遴選一批系統集成水平高、連接元素廣、鏈式轉型效益好、智能化水平高的項目。
  五、產業生態融通行動
  (九)強化重點企業培育。推動工業企業、工業互聯網企業、工業軟件企業、人工智能企業加快打造一批具備智能系統集成能力的解決方案,鼓勵龍頭企業孵化一批行業級智能化解決方案供應商。支持工業互聯網解決方案供應商向智能化解決方案供應商轉變,加快培育一批工業數據、工業模型等領域的專業化服務商,培育一批民營科技領軍企業、優質中小企業。
  (十)加快技術產品創新。鼓勵人工智能企業、工業互聯網企業、工控企業聯合推進工業通信芯片、工業傳感器、工業終端、工業控制系統等智能化升級,逐步深化人形機器人應用。利用人工智能優化工業軟件開發流程和模式,提升主動優化、輔助生成等能力,降低開發門檻和成本。研發智能生產調度管理軟件、工藝參數自優化軟件等通用工具產品。推動人工智能賦能網絡安全技術創新。加強工業互聯網與人工智能標準體系銜接,完善與人工智能技術相融合的工業互聯網體系架構,加強標準宣貫和應用推廣。
  (十一)優化公共服務能力。統籌推動創新中心、實驗室等載體建設,推動行業數據集、工業模型評測等公共服務平臺建設,為中小企業提供精準化、低成本的智能服務。支持建設開源項目和開源社區,鼓勵相關成果在國家級人工智能開源社區中首發,共享軟件代碼、硬件設計、開發工具。持續開展工業互聯網一體化進園區“百城千園行”、人工智能賦能新型工業化供需對接深度行等活動,加強供需對接,加大對典型應用案例、優秀解決方案的宣傳推廣力度。
  六、保障措施
  強化對工業互聯網與人工智能融合賦能的統籌協調,鼓勵地方強化政策引導,結合實際制定配套舉措,形成區域集聚、特色路徑的工業互聯網與人工智能融合賦能格局。充分利用現有資金渠道,發揮國家產融合作平臺作用,支持關鍵技術產品研發推廣。鼓勵地方設立專項資金,探索建立多元化、多渠道投入機制。優化學科專業布局,推動產教融合實踐中心建設,開展工業互聯網工程技術人員、人工智能訓練師等新職業培訓和評價。

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