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📰 工业和信息化部启动工业数据筑基行动-中国石油新闻中心-中国石油新闻中心
工业和信息化部发布的通知提出到2026年底建立一批行业数据合作联合体，打造重点行业数据可信互联平台，汇聚行业数据资源，攻关数据关键技术，研制工业数据标准，形成高质量、标准化、可流通的行业数据集，以支撑行业大模型和工业智能体的应用落地。重点聚焦制造业等数字化转型基础好、数据潜力大的行业，通过企业、平台机构、先进制造业集群和中小企业数字化转型城市试点等主体，推动联合体先行先试。通知还提出“1+4+N”体系建设，依托联合体建设四大资源库：行业数据资源库、数据技术攻关库、工业数据标准库和高质量行业数据集库，围绕数据的采集、汇集、标准化、可信流通以及深度融合应用，形成可落地的工业数据开发利用路径、机制与经验模式，推动N个场景在行业大模型和工业智能体中的应用落地，探索数据开发利用的新模式。通过推进重点行业数据互联、数据资源整合和应用落地，促进制造业数字化转型升级。
🏷️ #工业数据 #数据互联 #工业智能 #数据标准 #应用落地
🔗 原文链接
📰 工业和信息化部启动工业数据筑基行动-中国石油新闻中心-中国石油新闻中心
工业和信息化部发布的通知提出到2026年底建立一批行业数据合作联合体，打造重点行业数据可信互联平台，汇聚行业数据资源，攻关数据关键技术，研制工业数据标准，形成高质量、标准化、可流通的行业数据集，以支撑行业大模型和工业智能体的应用落地。重点聚焦制造业等数字化转型基础好、数据潜力大的行业，通过企业、平台机构、先进制造业集群和中小企业数字化转型城市试点等主体，推动联合体先行先试。通知还提出“1+4+N”体系建设，依托联合体建设四大资源库：行业数据资源库、数据技术攻关库、工业数据标准库和高质量行业数据集库，围绕数据的采集、汇集、标准化、可信流通以及深度融合应用，形成可落地的工业数据开发利用路径、机制与经验模式，推动N个场景在行业大模型和工业智能体中的应用落地，探索数据开发利用的新模式。通过推进重点行业数据互联、数据资源整合和应用落地，促进制造业数字化转型升级。
🏷️ #工业数据 #数据互联 #工业智能 #数据标准 #应用落地
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📰 建设面向AI赋能的高质量行业数据集 工信部启动工业数据筑基行动-中新网
工业和信息化部发布通知，启动工业数据筑基行动，聚焦制造业重点行业数据的采集、汇聚、治理与应用，推进高质量行业数据集建设以支撑人工智能赋能。到2026年底，目标是培育若干行业数据合作联合体，建设可信互联平台，汇聚丰富数据资源，攻关关键技术，研制数据标准，打造高质量、可流通的数据集，推动行业大模型与工业智能体应用落地，并总结出高效开发利用的路径与机制，提升行业质量、降本增效。实施主体覆盖重点行业企业、工业互联网平台、先进制造业集群及中小企业数字化转型城市试点，联合体通过“1+4+N”体系建设四大库（资源库、技术攻关库、标准库、高质量数据集库），实现数据在研发、设计、生产、经营等环节的深度融合与场景落地。各地需在规定时间内推荐先行单位，按季度推进，最终形成工作总结及推广经验，并加强财政与生态支持，推动数据开放与人才培养，建设开放、协同、可持续的工业数据生态。
🏷️ #工业数据 #数据集 #联合体 #工业互联网 #数据标准
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📰 建设面向AI赋能的高质量行业数据集 工信部启动工业数据筑基行动-中新网
工业和信息化部发布通知，启动工业数据筑基行动，聚焦制造业重点行业数据的采集、汇聚、治理与应用，推进高质量行业数据集建设以支撑人工智能赋能。到2026年底，目标是培育若干行业数据合作联合体，建设可信互联平台，汇聚丰富数据资源，攻关关键技术，研制数据标准，打造高质量、可流通的数据集，推动行业大模型与工业智能体应用落地，并总结出高效开发利用的路径与机制，提升行业质量、降本增效。实施主体覆盖重点行业企业、工业互联网平台、先进制造业集群及中小企业数字化转型城市试点，联合体通过“1+4+N”体系建设四大库（资源库、技术攻关库、标准库、高质量数据集库），实现数据在研发、设计、生产、经营等环节的深度融合与场景落地。各地需在规定时间内推荐先行单位，按季度推进，最终形成工作总结及推广经验，并加强财政与生态支持，推动数据开放与人才培养，建设开放、协同、可持续的工业数据生态。
🏷️ #工业数据 #数据集 #联合体 #工业互联网 #数据标准
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📰 工信部：到2026年底培育一批行业数据合作联合体 建设重点行业数据可信互联平台
工信部发布的通知聚焦通过建立工业数据筑基行动，推进面向人工智能赋能的高质量行业数据集建设。目标到2026年底培育若干行业数据合作联合体，建设可信互联平台，汇聚行业数据资源，攻关关键技术，制定数据标准，打造高质量、可流通的数据集，以支撑行业大模型与工业智能体的落地应用。实施主体包括制造业重点行业企业、平台机构、先进制造业集群和中小企业数字化转型城市试点等四类主体，推动联合体先行试点，重点以钢铁、汽车等龙头企业为牵头，整合上下游、科研机构、数据服务企业和大模型厂商，探索数据开发利用与流通协作机制，推动关键数据技术攻关、标准研制与应用场景落地。工作将围绕行业数据可信互联平台、数据资源库、数据技术攻关库、工业数据标准库与高质量数据集库等四大资源库展开，形成数据驱动的场景化应用路径和可复制经验，促进产业提质增效、数字化转型。各地在推动联合体组建与实施方案方面，将按季度跟踪评估，逐步总结推广。整体强调数据开源开放、生态共建与人才培育，以提升制造业的数据治理能力与应用落地水平。
🏷️ #工业数据 #数据标准 #高质量数据集 #产业数字化 #联合体
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📰 工信部：到2026年底培育一批行业数据合作联合体 建设重点行业数据可信互联平台
工信部发布的通知聚焦通过建立工业数据筑基行动，推进面向人工智能赋能的高质量行业数据集建设。目标到2026年底培育若干行业数据合作联合体，建设可信互联平台，汇聚行业数据资源，攻关关键技术，制定数据标准，打造高质量、可流通的数据集，以支撑行业大模型与工业智能体的落地应用。实施主体包括制造业重点行业企业、平台机构、先进制造业集群和中小企业数字化转型城市试点等四类主体，推动联合体先行试点，重点以钢铁、汽车等龙头企业为牵头，整合上下游、科研机构、数据服务企业和大模型厂商，探索数据开发利用与流通协作机制，推动关键数据技术攻关、标准研制与应用场景落地。工作将围绕行业数据可信互联平台、数据资源库、数据技术攻关库、工业数据标准库与高质量数据集库等四大资源库展开，形成数据驱动的场景化应用路径和可复制经验，促进产业提质增效、数字化转型。各地在推动联合体组建与实施方案方面，将按季度跟踪评估，逐步总结推广。整体强调数据开源开放、生态共建与人才培育，以提升制造业的数据治理能力与应用落地水平。
🏷️ #工业数据 #数据标准 #高质量数据集 #产业数字化 #联合体
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📰 工业和信息化部启动工业数据筑基行动-新华网
工业和信息化部发布通知，围绕工业数据的采集、互联、应用三大环节，推动建立高质量行业数据集以支撑人工智能赋能。目标在2026年底前培育一批行业数据合作联合体，建设可信互联的平台、资源库与数据标准，汇聚行业数据资源，攻关关键技术，研制标准，开发多样化数据集，赋能行业大模型和工业智能体的落地应用。实施主体聚焦制造业重点行业，依托企业、平台机构、先进制造业集群及数字化转型城市试点等，推动联合体先行先试。重点任务包括建设四大资源库（数据资源、技术攻关、工业数据标准、优质数据集），围绕研发设计、中试验证、生产制造等环节推进大模型应用及场景落地。同时要求加强资源保障，争取资金与政策支持，推动国家级人工智能开源社区的工业数据开源区建设，鼓励联合体开展校企合作等。
🏷️ #工业数据 #人工智能 #数据标准 #联合体 #应用落地
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📰 工业和信息化部启动工业数据筑基行动-新华网
工业和信息化部发布通知，围绕工业数据的采集、互联、应用三大环节，推动建立高质量行业数据集以支撑人工智能赋能。目标在2026年底前培育一批行业数据合作联合体，建设可信互联的平台、资源库与数据标准，汇聚行业数据资源，攻关关键技术，研制标准，开发多样化数据集，赋能行业大模型和工业智能体的落地应用。实施主体聚焦制造业重点行业，依托企业、平台机构、先进制造业集群及数字化转型城市试点等，推动联合体先行先试。重点任务包括建设四大资源库（数据资源、技术攻关、工业数据标准、优质数据集），围绕研发设计、中试验证、生产制造等环节推进大模型应用及场景落地。同时要求加强资源保障，争取资金与政策支持，推动国家级人工智能开源社区的工业数据开源区建设，鼓励联合体开展校企合作等。
🏷️ #工业数据 #人工智能 #数据标准 #联合体 #应用落地
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📰 财闻网
工业和信息化部办公厅发布通知，启动工业数据筑基行动，面向人工智能赋能高质量行业数据集建设先行先试。以推动工业数据开发利用为主线，聚焦制造业重点行业，通过典型场景需求牵引，在关键环节和小切口处突破“采、集、用”瓶颈。计划至2026年底培育一批行业数据联合体，建设可信互联平台，汇聚资源，攻关关键技术，研制数据标准，打造高质量、可流通的数据集，助力行业大模型与智能体应用落地，总结出数据高效采集处理、可信流通汇集、深度融合应用的路径与机制，提升产业质效与降本增效，探索高质量数据集建设与数据开发利用模式。重点聚焦制造业数字化转型基础好、数据价值潜力大的重点行业，以企业、平台机构、集群和城市试点四类主体组建联合体，推动企业牵头带动上下游协作，平台机构促进跨行业共享，集群推进数据要素协同供给，以及中小企业试点建设公共基础设施、数据训练基地和数据流通交易机制，形成一批可推广的经验模式。
🏷️ #工业数据 #数字化转型 #数据标准 #数据互联 #行业数据集
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📰 财闻网
工业和信息化部办公厅发布通知，启动工业数据筑基行动，面向人工智能赋能高质量行业数据集建设先行先试。以推动工业数据开发利用为主线，聚焦制造业重点行业，通过典型场景需求牵引，在关键环节和小切口处突破“采、集、用”瓶颈。计划至2026年底培育一批行业数据联合体，建设可信互联平台，汇聚资源，攻关关键技术，研制数据标准，打造高质量、可流通的数据集，助力行业大模型与智能体应用落地，总结出数据高效采集处理、可信流通汇集、深度融合应用的路径与机制，提升产业质效与降本增效，探索高质量数据集建设与数据开发利用模式。重点聚焦制造业数字化转型基础好、数据价值潜力大的重点行业，以企业、平台机构、集群和城市试点四类主体组建联合体，推动企业牵头带动上下游协作，平台机构促进跨行业共享，集群推进数据要素协同供给，以及中小企业试点建设公共基础设施、数据训练基地和数据流通交易机制，形成一批可推广的经验模式。
🏷️ #工业数据 #数字化转型 #数据标准 #数据互联 #行业数据集
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📰 全国人大代表徐冠巨：筑牢智能产业生态新基建_中国经济网——国家经济门户
在AI时代，制造业的底层逻辑可能发生根本性变革，形成“行业大脑赋能+智能体协同推动”的新模式，从而重构科技研发范式、供应链管理模式与智能制造体系。代表徐冠巨指出，当前我国人工智能应用发展迅猛，但产业智能化仍处于起步阶段，需要打造行业级“智能体大脑”，并筑牢智能产业生态新基建。他建议政府牵头搭台，促成AI企业、产业龙头及研究机构联合攻关，围绕制造业数据平台、垂类模型和行业共享知识库，共同建立行业数据标准，破解数据分散与标准不一的难题；推动高质量数据资源供给，促进龙头企业开放行业数据资产，探索跨行业、跨区域的数据共享机制。还应建设“人工智能+制造”的复合型人才培养与认证体系，培养懂产业、懂AI的“产业AI架构师”，明确培养与评价标准，推动产业人才向AI方向转型升级，以及AI科研团队深入实体企业；通过产学研用一体化培养，加速复合型人才规模化供给。中国企业需扎实增强实体经济根基，提升新质生产力，使制造技术、质量与品牌更具国际竞争力。AI科技革命浪潮已至，产业端与科技端深度融合、制造企业与AI企业双向奔赴，才能真正赋能各行业，成为新质生产力发展的强大引擎。
🏷️ #智能体大脑 #数据标准 #复合型人才 #产业AI架构师 #实体经济
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📰 全国人大代表徐冠巨：筑牢智能产业生态新基建_中国经济网——国家经济门户
在AI时代，制造业的底层逻辑可能发生根本性变革，形成“行业大脑赋能+智能体协同推动”的新模式，从而重构科技研发范式、供应链管理模式与智能制造体系。代表徐冠巨指出，当前我国人工智能应用发展迅猛，但产业智能化仍处于起步阶段，需要打造行业级“智能体大脑”，并筑牢智能产业生态新基建。他建议政府牵头搭台，促成AI企业、产业龙头及研究机构联合攻关，围绕制造业数据平台、垂类模型和行业共享知识库，共同建立行业数据标准，破解数据分散与标准不一的难题；推动高质量数据资源供给，促进龙头企业开放行业数据资产，探索跨行业、跨区域的数据共享机制。还应建设“人工智能+制造”的复合型人才培养与认证体系，培养懂产业、懂AI的“产业AI架构师”，明确培养与评价标准，推动产业人才向AI方向转型升级，以及AI科研团队深入实体企业；通过产学研用一体化培养，加速复合型人才规模化供给。中国企业需扎实增强实体经济根基，提升新质生产力，使制造技术、质量与品牌更具国际竞争力。AI科技革命浪潮已至，产业端与科技端深度融合、制造企业与AI企业双向奔赴，才能真正赋能各行业，成为新质生产力发展的强大引擎。
🏷️ #智能体大脑 #数据标准 #复合型人才 #产业AI架构师 #实体经济
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📰 全国人大代表徐冠巨：大力推进AI+制造业行动，加快培育发展智能产业生态｜全国两会财经访谈
人工智能正成为我国新质生产力的驱动引擎，政府工作报告强调打造智能经济新形态、推动人工智能+在重点行业的商业化应用。两会代表指出，产业端与科技端深度融合是释放AI潜力、提升制造业竞争力的关键。传化集团在化工、物流、生物等领域推动智能化转型，但也暴露顶层架构缺位、行业标杆不足、产业生态基础薄弱、复合型人才短缺等挑战。为破解难题，需从顶层架构、标杆项目、智能体大脑、数据标准和人才培养等多维度发力，推动制造业与AI科技企业共创行业级业务与技术架构，建立可复制的实践模式与标准评价体系，推动数据平台、垂类模型与知识库建设，形成高质量数据集并推动跨行业共享。同时政府应统筹推进智能产业新基建，联合龙头企业与研究机构攻关，推动复合型人才培养与转型，促使人工智能在制造业落地生根，提升产业生产力和创新水平。
🏷️ #人工智能 #制造业 #智能化 #数据标准 #人才培养
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📰 全国人大代表徐冠巨：大力推进AI+制造业行动，加快培育发展智能产业生态｜全国两会财经访谈
人工智能正成为我国新质生产力的驱动引擎，政府工作报告强调打造智能经济新形态、推动人工智能+在重点行业的商业化应用。两会代表指出，产业端与科技端深度融合是释放AI潜力、提升制造业竞争力的关键。传化集团在化工、物流、生物等领域推动智能化转型，但也暴露顶层架构缺位、行业标杆不足、产业生态基础薄弱、复合型人才短缺等挑战。为破解难题，需从顶层架构、标杆项目、智能体大脑、数据标准和人才培养等多维度发力，推动制造业与AI科技企业共创行业级业务与技术架构，建立可复制的实践模式与标准评价体系，推动数据平台、垂类模型与知识库建设，形成高质量数据集并推动跨行业共享。同时政府应统筹推进智能产业新基建，联合龙头企业与研究机构攻关，推动复合型人才培养与转型，促使人工智能在制造业落地生根，提升产业生产力和创新水平。
🏷️ #人工智能 #制造业 #智能化 #数据标准 #人才培养
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📰 专访全国人大代表陈志列：工业AI是广东“两业协同”的重要方向
广东在两会期间强调推动制造业与服务业的深度融合，形成以科技拧成一股绳的两业协同，成为推动高质量发展的关键路径。制造业为经济“压舱石”，服务业为“强引擎”，两者不是简单叠加，而是通过智能化、数字化改造实现深度耦合，推动从卖产品到卖方案、卖服务、卖智能的转型，打造硬装备+软服务的一体化格局。当前面临的人才、行业标准与数据协同三大卡点，尤其是制造端与服务端的应用人才互补，以及数据孤岛与跨区域标准互认问题，需要建立开放的工业AI平台，促进中小企业在共同平台上开展垂直领域应用开发，提升应用落地和示范效应。链主企业在产业链中的引领作用突出，应通过开放平台和数字能力共享，带动上下游协同升级，形成以工业AI为核心的创新生态，从而提升广东在全球产业链中的竞争力，推动高端制造与现代服务业共同迈向新高点。
🏷️ #两业协同 #工业AI #数据标准 #开放平台 #链主企业
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📰 专访全国人大代表陈志列：工业AI是广东“两业协同”的重要方向
广东在两会期间强调推动制造业与服务业的深度融合，形成以科技拧成一股绳的两业协同，成为推动高质量发展的关键路径。制造业为经济“压舱石”，服务业为“强引擎”，两者不是简单叠加，而是通过智能化、数字化改造实现深度耦合，推动从卖产品到卖方案、卖服务、卖智能的转型，打造硬装备+软服务的一体化格局。当前面临的人才、行业标准与数据协同三大卡点，尤其是制造端与服务端的应用人才互补，以及数据孤岛与跨区域标准互认问题，需要建立开放的工业AI平台，促进中小企业在共同平台上开展垂直领域应用开发，提升应用落地和示范效应。链主企业在产业链中的引领作用突出，应通过开放平台和数字能力共享，带动上下游协同升级，形成以工业AI为核心的创新生态，从而提升广东在全球产业链中的竞争力，推动高端制造与现代服务业共同迈向新高点。
🏷️ #两业协同 #工业AI #数据标准 #开放平台 #链主企业
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📰 推动人工智能赋能制造业高质量发展
制造业是国之根基，AI+制造已成为国家战略核心，推动数智化转型与产业升级。实现突破需聚焦三点：高性能工业芯片、全流程数据融合与标准体系，以及装备/材料等领域的专用大模型，提升鲁棒性与实时控制能力，并强化安全性。
融合集成是转型核心，应用层将AI贯穿设计、生产、质检、供应链与运维全生命周期，推动从单点突破向全链贯通。技术层要与工业互联网、边缘计算、5G、数字孪生等深度融合，打造自主可控的高韧性系统。协同生态需要政府引导产业联盟、校企共建实验室，并加强国际标准与开源协作，形成开放、共赢的创新网络。
🏷️ #智能芯片 #数据标准 #领域大模型 #场景驱动 #产业协同
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📰 推动人工智能赋能制造业高质量发展
制造业是国之根基，AI+制造已成为国家战略核心，推动数智化转型与产业升级。实现突破需聚焦三点：高性能工业芯片、全流程数据融合与标准体系，以及装备/材料等领域的专用大模型，提升鲁棒性与实时控制能力，并强化安全性。
融合集成是转型核心，应用层将AI贯穿设计、生产、质检、供应链与运维全生命周期，推动从单点突破向全链贯通。技术层要与工业互联网、边缘计算、5G、数字孪生等深度融合，打造自主可控的高韧性系统。协同生态需要政府引导产业联盟、校企共建实验室，并加强国际标准与开源协作，形成开放、共赢的创新网络。
🏷️ #智能芯片 #数据标准 #领域大模型 #场景驱动 #产业协同
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📰 推动人工智能赋能制造业高质量发展
_光明网
在新一轮科技革命背景下，AI+制造成为国家战略的重要组成。文章指出，推动制造业数智化转型、全面实施人工智能+行动，是提升产业竞争力的关键路径，也是建设制造强国的必由之路。其中，技术与场景深度融合、生态协同和标准体系建设，是实现落地的关键支点。文章还强调场景驱动和协同生态的系统设计。
融合是转型关键。文章提出将AI与工业互联网、边缘计算、5G、数字孪生等融合推动从辅助工具向自主系统演进，提升韧性与可持续运行。场景驱动与协同生态重要，需要政府引领产业链协同、高校企业共建场景实验室，形成可复制的智能解决方案。
🏷️ #智能制造 #工业芯片 #数据标准 #领域大模型 #协同生态
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📰 推动人工智能赋能制造业高质量发展
_光明网
在新一轮科技革命背景下，AI+制造成为国家战略的重要组成。文章指出，推动制造业数智化转型、全面实施人工智能+行动，是提升产业竞争力的关键路径，也是建设制造强国的必由之路。其中，技术与场景深度融合、生态协同和标准体系建设，是实现落地的关键支点。文章还强调场景驱动和协同生态的系统设计。
融合是转型关键。文章提出将AI与工业互联网、边缘计算、5G、数字孪生等融合推动从辅助工具向自主系统演进，提升韧性与可持续运行。场景驱动与协同生态重要，需要政府引领产业链协同、高校企业共建场景实验室，形成可复制的智能解决方案。
🏷️ #智能制造 #工业芯片 #数据标准 #领域大模型 #协同生态
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📰 让供需双方打“明牌” 详解汽车行业为何要实现供应链透明 - 新闻频道 - 中山网
在现代化产业体系建设中，透明供应链对汽车行业至关重要。中国汽车工程学会与多家企业联合启动了透明供应链平台化体系，旨在解决信息不对称和库存响应滞后等问题。该体系将建立统一的数据标准和互联体系，确保数据安全与可信，促进汽车产业链的互联互通和资源配置。
透明供应链的实现将通过数字化技术来共享信息，提升效率，减少成本。通过实时监控生产过程，企业能够及时发现质量问题并进行调整，从而保证产品质量。此外，透明化还优化了库存管理，降低了库存周期，适应了市场波动。
整体而言，透明供应链为汽车行业带来了更高的运营效率和更好的资源配置能力，推动了行业的高质量发展，促进了企业间的协同合作。通过这一平台，整个汽车产业链的稳定性和竞争力将得到显著提升。
🏷️ #供应链 #透明化 #数据标准 #数字化 #汽车行业
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📰 让供需双方打“明牌” 详解汽车行业为何要实现供应链透明 - 新闻频道 - 中山网
在现代化产业体系建设中，透明供应链对汽车行业至关重要。中国汽车工程学会与多家企业联合启动了透明供应链平台化体系，旨在解决信息不对称和库存响应滞后等问题。该体系将建立统一的数据标准和互联体系，确保数据安全与可信，促进汽车产业链的互联互通和资源配置。
透明供应链的实现将通过数字化技术来共享信息，提升效率，减少成本。通过实时监控生产过程，企业能够及时发现质量问题并进行调整，从而保证产品质量。此外，透明化还优化了库存管理，降低了库存周期，适应了市场波动。
整体而言，透明供应链为汽车行业带来了更高的运营效率和更好的资源配置能力，推动了行业的高质量发展，促进了企业间的协同合作。通过这一平台，整个汽车产业链的稳定性和竞争力将得到显著提升。
🏷️ #供应链 #透明化 #数据标准 #数字化 #汽车行业
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