《意见》提出，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，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。
《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。
其中，在强化人工智能算力供给方面：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。
在开发高水平行业模型方面：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。
在开展“模数共振”行动方面：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”。
在推动智能装备迭代方面：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。
在加速智能终端升级方面：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。
在打造智能体新业态方面：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。
