《北京市人工智能賦能新型工業(yè)化行動方案》詳細解讀

一、總體理解：這份行動方案在做什么？

這份《行動方案》可以概括成一句話：
用大模型和智能體，把北京制造業(yè)的“數據—模型—場景—產能—人才—金融—宣傳”這一整條鏈條打通，形成一批可復制的行業(yè)標桿。

可以分為四個層次來理解：

1. 打基礎（第1–3條）：先把行業(yè)數據、公共數據治理和數據沙盒制度建好，讓數據流動起來、用得起來、用得安全。

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

3. 抓場景與產能（第10–12、14、16條）：在裝備智能化、具身智能工廠、智能終端產線、咨詢服務和案例推廣上落地，讓技術真正進入車間與生產線。

4. 強支撐（第13、15條）：用“人才+金融”把企業(yè)應用過程中的能力缺口和資金缺口補上。

對企業(yè)來說，這不是一條單項優(yōu)惠政策，而是一整套“從數據基礎—技術研發(fā)—試點示范—產線建設—人才培訓—金融支持—品牌宣傳”的綜合支持體系。

二、分條逐項詳細解讀

（一）建設高質好用的行業(yè)數據集

原文要點

• 支持制造業(yè)企業(yè)、科研院所做數據采集、匯聚、清洗、標注。

• 形成一批高質量制造業(yè)數據集。

• 對“數據首登記、首入表、首交易、首開放”等給予獎勵支持。

通俗解讀

1. 目標：把分散在企業(yè)和科研機構里的各類工業(yè)數據，整理成可以直接用來做算法訓練和分析的“行業(yè)級數據集”。

2. 重點環(huán)節(jié)：不僅是簡單采集，還包括：

   • 采集：從設備、生產線、系統(tǒng)中把數據“拿出來”；

   • 匯聚：打通不同系統(tǒng)、不同格式的數據；

   • 清洗：去重、糾錯、補全；

   • 標注：加上專業(yè)標簽，便于模型理解。

3. 激勵方式：圍繞“數據要素化”的幾個重要節(jié)點給獎勵：

   • 首登記：第一次完成合規(guī)登記；

   • 首入表：第一次被納入數據資源目錄或資產臺賬；

   • 首交易：第一次通過合規(guī)平臺完成數據交易；

   • 首開放：第一次以合規(guī)方式向社會或行業(yè)開放。

企業(yè)能獲得什么？

• 有機會把原本“沉睡”的生產數據變成“有價值的資產”，并獲得財政獎勵。

• 為后續(xù)大模型訓練、自主工業(yè)軟件開發(fā)打下基礎。

適合哪些企業(yè)？

• 有一定信息化/數字化基礎的制造業(yè)企業(yè)；

• 擁有大量歷史工藝數據、設備運行數據、質量檢測數據等的企業(yè)；

• 相關科研院所、行業(yè)協會數據平臺等。

（二）提高公共數據治理服務能力

原文要點

• 在數據基礎制度先行區(qū)等產業(yè)集聚區(qū)，搭建數據治理服務平臺。

• 建設高質量開源數據集、采集設施、治理工具集和服務方案。

• 對達到一定服務能力的平臺給予支持。

• 征集一批公共數據治理服務商，為制造業(yè)提供“質優(yōu)價低”服務。

• 支持標準化機構聯合鏈主企業(yè)制定細分行業(yè)數據標準。

通俗解讀
這里不是讓每家企業(yè)都自己摸索，而是：

1. 在重點區(qū)域建一批“公共數據治理平臺”，相當于“數據基礎設施+公共服務中心”。

2. 平臺要提供的內容包括：

   • 行業(yè)開源數據集；

   • 采集的硬件/軟件設施；

   • 數據清洗、脫敏、標注等工具和整體解決方案。

3. 平臺如果服務能力達標，可以拿到政策支持。

4. 政府還會“點名”一批服務商，進“公共數據治理服務商名單”，鼓勵其給企業(yè)提供標準化服務。

5. 同時推動團體標準、地方標準，把“數據怎么采、怎么標、如何評估質量”統(tǒng)一規(guī)范，便于行業(yè)互聯互通。

對企業(yè)的意義

• 中小企業(yè)不用從零搭平臺，可以“拎包入住”，買標準化服務。

• 鏈主企業(yè)和標準化機構，可以在這里發(fā)揮牽引作用，參與標準制定，掌握行業(yè)話語權。

（三）支持企業(yè)數據參與模型訓練

原文要點

• 支持企業(yè)用好“人工智能數據沙盒制度”。

• 在沙盒中保障隱私安全，形成合理合規(guī)的收益機制。

• 促進行業(yè)和企業(yè)模型產品迭代。

• 對首次使用沙盒訓練的大模型企業(yè)給予免費服務。

通俗解讀
數據沙盒可以理解為：

• 一個受監(jiān)管的“安全實驗環(huán)境”，企業(yè)可以把敏感數據放進去給模型訓練，外部看不到原始數據，只看到安全處理后的結果。

• 避免“數據泄露、濫用”的風險，同時又能“用起來”。

政策重點是：

1. 鼓勵企業(yè)利用數據沙盒，解決“數據想用又不敢用”的矛盾。

2. 通過沙盒，探索“數據參與訓練如何分配收益”的機制。

3. 對第一次嘗試用沙盒訓練的企業(yè)，給予免費服務，降低試錯成本。

企業(yè)可以怎么用？

• 有敏感生產數據但擔心泄露的制造企業(yè)，可以用沙盒參與行業(yè)聯合訓練。

• 通過沙盒參與的同時，可以獲得模型迭代帶來的業(yè)務收益，比如更精準的預測、優(yōu)化調度等。

（四）打造行業(yè)頭部大模型

原文要點

• 支持產業(yè)鏈龍頭企業(yè)、平臺機構聯合大模型企業(yè)等，圍繞行業(yè)全流程優(yōu)化和關鍵環(huán)節(jié)突破，開發(fā)行業(yè)大模型。

• 要求在真實場景中驗證，并推廣到產業(yè)鏈中小企業(yè)。

• 對達到國內一流、國際領先的大模型，按算力成本最高給予3000萬元支持。

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

1. 有明確行業(yè)對象，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、質檢到售后等全流程；

3. 不僅停留在實驗室，要在實際生產場景中跑出來、跑出效果；

4. 要面向產業(yè)鏈中小企業(yè)提供服務，不能只服務一家龍頭。

關鍵點

• 對算力成本給予資金支持，額度可達3000萬元，是對大模型研發(fā)中最核心成本的補貼。

• 重點面向產業(yè)鏈龍頭企業(yè)、平臺類機構 + 專業(yè)大模型公司的聯合體。

（五）構建高性能通用智能體

原文要點

• 支持企業(yè)將工業(yè)機理、數據、知識與大模型融合，打造適應性強、決策能力強、可感知環(huán)境和自主協同的通用智能體。

• 目標是突破傳統(tǒng)工業(yè)軟件“經驗依賴強、環(huán)境適應差、智能化不足”的問題。

• 對可推廣、能明顯提升效率和優(yōu)化管理的通用智能體，按其運營服務調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)場景的自動決策助手/數字員工”：

• 能讀懂實時數據；

• 能結合行業(yè)工藝和知識；

• 能給出優(yōu)化建議甚至自動執(zhí)行；

• 能適應不同設備和現場環(huán)境變化。

區(qū)別：

• 大模型偏“算力基礎+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”，包括感知、決策、反饋。

資金支持特點

• 不是補研發(fā)，而是按運營服務中“算力調用成本”給補貼，鼓勵企業(yè)把智能體真正推向市場，用起來、跑起來。

• 額度同樣最高可到3000萬元。

（六）培育以自主協議為基礎的制造業(yè)智能生態(tài)

原文要點

• 支持制造業(yè)企業(yè)、行業(yè)組織聯合大模型企業(yè)、軟件企業(yè)、標準化機構，制定“大模型與外部工具、數據源、API資源集成”的標準化通信協議。

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

• 對適配行業(yè)廣、覆蓋企業(yè)多、調用頻次高的協議，在京津冀制造業(yè)項目中推廣。

通俗解讀
簡單講：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)一的通信協議，讓：

   • 大模型，

   • 車間設備、傳感器、MES/ERP系統(tǒng)，

   • 外部數據源、知識庫
     可以安全高效地互聯互通。

2. 形成的目標架構是：

   • 小模型：負責具體設備或局部工藝；

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

對企業(yè)的意義

• 龍頭與平臺企業(yè)可通過主導協議，搭建自己的行業(yè)生態(tài)圈。

• 協議在京津冀范圍推廣，對參與制定方形成生態(tài)優(yōu)勢和長期粘性。

（七）實施企業(yè)技術中心AI賦能行動

原文要點

• 依托企業(yè)技術中心，圍繞生產制造全流程搭建實驗場景，推動模型嵌入和軟硬件適配開發(fā)。

• 形成具有自主知識產權的智能化產品及行業(yè)解決方案。

• 對成效顯著的市級企業(yè)技術中心，優(yōu)先推薦為國家級企業(yè)技術中心。

• 將人工智能能力作為新設企業(yè)技術中心的重要參考。

通俗解讀

1. “試驗田”選在企業(yè)技術中心：

   • 技術中心負責組織生產線的AI改造試驗；

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

2. 成果形式：

   • 自主知識產權的軟件、算法、系統(tǒng)；

   • 可輸出給同行的行業(yè)解決方案。

3. 制度激勵：

   • 做得好的市級技術中心更容易“升級”為國家級；

   • 未來新建企業(yè)技術中心，是否具備AI能力會成為重要考量。

對企業(yè)的提示

• 已有市級技術中心的企業(yè)，可將“AI項目”打包為技術中心重點工作，爭取在評優(yōu)、升級中加分。

• 正在籌建技術中心的企業(yè)，應把數據治理、大模型應用、智能體研發(fā)納入建設方案。

（八）增強仿真驗證能力

原文要點

• 支持面向研發(fā)設計、生產制造、質量管控等環(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。

• 開展大模型應用中試驗證。

• 對承擔國家或北京市重點任務的仿真驗證平臺給予最高5000萬元支持。

通俗解讀
這里強調“先在數字世界試，再到真實世界干”：

1. 把產品、生產線甚至工廠“搬到虛擬空間”中，用仿真軟件和平臺進行各種測試和驗證。

2. 與大模型結合后，可以：

   • 預測工藝調整的效果；

   • 優(yōu)化產線排布；

   • 提前發(fā)現質量風險。

3. 對承擔重大任務的仿真驗證平臺，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)互聯網平臺；

• 具有重大裝備研發(fā)、復雜工藝流程的大中型制造企業(yè)。

（九）加強智能安全保障

原文要點

• 支持企業(yè)建設模型安全靶場。

• 制定模型安全及性能評估標準，開展模型及智能體評測。

• 模擬多場景攻擊，提供防御工具和安全解決方案，形成風險評估體系。

• 對具有行業(yè)影響力的安全保障平臺給予最高3000萬元支持。

通俗解讀
隨著大模型進工廠，安全問題不能忽視。這條是要：

1. 建立專門驗證大模型和智能體安全性的“靶場”：

   • 假設被攻擊、被篡改或產生錯誤決策，系統(tǒng)會怎樣反應；

   • 提前找到漏洞。

2. 形成一套行業(yè)認可的評測體系和標準。

3. 提供配套的軟硬件防護工具。

對企業(yè)的意義

• 對安全企業(yè)和平臺方，這是新的業(yè)務方向。

• 對制造企業(yè)，這是“用AI必須考慮的底線”，可通過參與靶場評測提高自身系統(tǒng)安全水平。

（十）提升裝備智能化水平

原文要點

• 支持圍繞裝備研發(fā)、生產、運行、維護等環(huán)節(jié)，充分應用語言模型、多模態(tài)模型、科學智能、具身智能等。

• 提升裝備研發(fā)設計水平，增強裝備的感知、決策、執(zhí)行能力。

• 對符合條件的裝備智能化升級項目，通過筑基工程、揭榜掛帥等方式支持。

• 對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“智能裝備升級行動”：

1. 不僅讓裝備“上網”，而是讓裝備：

   • 能看（多模態(tài)感知）；

   • 能想（大模型、科學智能）；

   • 能動（具身智能、自動控制）。

2. 覆蓋裝備全生命周期：從設計仿真，到制造裝配，再到運行維護。

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桿

原文要點

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

• 提升工廠的“具身智能裝備密度”，提高數據驅動與智能決策能力。

• 形成人機協同新范式，建設具身智能工廠。

• 對符合條件的示范項目，給予最高3000萬元支持。

通俗解讀
“具身智能工廠”可以理解為：

• 工廠內有大量“能感知、能移動、能操作”的智能機器人和裝備；

• 他們不僅執(zhí)行固定指令，還能根據實時情況自主調整。

本條政策希望：

1. 打造一批標桿工廠，以機器人、AGV、智能檢測設備等為主體；

2. 這些設備通過5G等網絡連成“感知—決策—執(zhí)行”閉環(huán)；

3. 強調“人機協同”，不是完全無人，而是讓人從重復勞動中解放出來，做決策和管理。

（十二）布局智能產品關鍵產能

原文要點

• 針對AI PC、AI手機、AI眼鏡、智能機器人等智能產品。

• 支持有條件企業(yè)建設中試平臺和柔性生產線。

• 對符合條件的中試平臺及柔性產線，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能建設”：

1. 支持企業(yè)搭建：

   • 中試平臺：從實驗室產品走向小批量試制；

   • 柔性產線：能快速切換不同型號、不同規(guī)格的產品。

2. 覆蓋的產品均是AI時代的關鍵載體：PC、手機、眼鏡、機器人等。

對企業(yè)而言：

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

• 5000萬元的支持強度，足以撬動一批重大產線落地。

（十三）培養(yǎng)復合型產業(yè)人才

原文要點

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

• 建設“AI+制造”實訓基地。

• 基于生產場景和真實課題，使用AI創(chuàng)新工具開展培訓。

• 培育大模型落地實施團隊。

• 對效果顯著的課程編制和實訓基地給予擇優(yōu)支持。

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

1. 課程體系要覆蓋：

   • 車間操作、設備維護人員；

   • 工藝工程師、質量工程師；

   • IT/OT工程師等。

2. 實訓基地要“真場景”，圍繞企業(yè)實際生產問題來設計課題。

3. 目標是形成一批真正能“把大模型落到產線”的實施團隊。

（十四）優(yōu)化人工智能賦能咨詢服務

原文要點

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

• 依托北京市通用人工智能產業(yè)創(chuàng)新伙伴計劃等平臺，與京津冀制造企業(yè)對接，提供咨詢服務。

• 共推大模型在制造業(yè)場景落地。

通俗解讀
這是在打造“官方背書的AI賦能服務商庫”：

1. 有過成功案例的服務商可被納入庫內，形成“可信名單”；

2. 政府搭建對接平臺，把這些服務商與大量制造企業(yè)撮合在一起；

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

對你所在的服務機構而言：

• 如果既懂AI又有制造業(yè)項目經驗，這是一個進入官方服務商庫的重要機會。

• 未來做項目時，“是否在庫中”可能成為政企合作的重要參考。

（十五）加強模型應用金融服務

原文要點

• 支持金融機構創(chuàng)新“AI智造貸”等金融工具。

• 針對企業(yè)應用大模型調優(yōu)、數據治理、智能工廠建設和智能產品部署提供貸款服務。

• 用好市級人工智能、機器人、先進制造與智能裝備等相關基金，培育優(yōu)質制造業(yè)與大模型企業(yè)。

通俗解讀
這一條解決的是“錢從哪來”：

1. 鼓勵銀行等金融機構針對AI+制造場景設計專門的信貸產品（如“AI智造貸”）。

2. 貸款用途包括：

   • 大模型的引入和調優(yōu)；

   • 數據治理系統(tǒng)建設；

   • 智能工廠改造；

   • 智能產品產線部署。

3. 同時引導各類市級產業(yè)基金投向AI+制造相關企業(yè)。

對企業(yè)提示

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

• 申報時需準備清晰的項目方案，說明AI改造帶來的效益與風險控制措施。

（十六）組織標桿案例宣傳推廣

原文要點

• 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字經濟大會等平臺宣傳推廣。

• 鼓勵企業(yè)建設案例展廳，組織行業(yè)內技術推廣和交流。

• 向京津冀制造企業(yè)宣貫，建立標桿案例宣傳網絡平臺。

通俗解讀
最后一條強調的是“樹標桿、帶全局”：

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

2. 通過媒體、重大活動和線上平臺，讓案例“可見、可學、可復制”；

3. 鼓勵企業(yè)自己建設展示空間，把自己的智能工廠、智能產線系統(tǒng)性呈現出來。

對企業(yè)的附加價值

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

• 對服務機構來說，參與標桿案例的打造和包裝，也是重要業(yè)務機會。