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📰 智能制造行业周报(07.06 - 07.13) : 智造升级
本月多项产业动态呈现出山东、省级机构与企业在机器人、智能装备等领域的协同落地态势。活动中发布了山东省机器人和智能装备产业品牌矩阵图，并揭牌成立联盟、标准化委员会，以及签约公共服务项目与区域基金，显示政府引导下的产业生态建设取得阶段性成果。与此同时，资本市场也关注到工业制造与智能化的融合，例如迅策与格创东智达成战略合作，推动数据资产化与Token计费在制造业的落地探索，标志着数据经济在智能制造中的新应用。行业层面，雷赛智能等企业在运动控制、机器人部件等领域不断拓展，部分新兴业务被视为潜在增长点。展望未来，数字孪生、智能工厂、以及城市数字化转型的持续推进，将成为制造业提效降本、实现绿色高端化发展的关键驱动。
🏷️ #机器人 #智能装备 #数字孪生 #智能工厂 #数据资产化
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📰 智能制造行业周报(07.06 - 07.13) : 智造升级
本月多项产业动态呈现出山东、省级机构与企业在机器人、智能装备等领域的协同落地态势。活动中发布了山东省机器人和智能装备产业品牌矩阵图，并揭牌成立联盟、标准化委员会，以及签约公共服务项目与区域基金，显示政府引导下的产业生态建设取得阶段性成果。与此同时，资本市场也关注到工业制造与智能化的融合，例如迅策与格创东智达成战略合作，推动数据资产化与Token计费在制造业的落地探索，标志着数据经济在智能制造中的新应用。行业层面，雷赛智能等企业在运动控制、机器人部件等领域不断拓展，部分新兴业务被视为潜在增长点。展望未来，数字孪生、智能工厂、以及城市数字化转型的持续推进，将成为制造业提效降本、实现绿色高端化发展的关键驱动。
🏷️ #机器人 #智能装备 #数字孪生 #智能工厂 #数据资产化
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📰 推进人工智能技术与制造业加快融合发展！云南印发行动方案
云南省印发的《人工智能+制造专项行动方案》旨在到2027年实现人工智能技术在有色金属深加工、稀贵金属新材料、新能源电池、绿色食品与中药材深加工等重点产业的深度融合。方案提出构建云–边–端一体化算力体系，打造行业大模型与轻量化小模型的协同发展，建设高质量数据集与工业数据标注基地，推动企业全流程智能化升级，提升工艺参数优化、质量检测、能耗管控等场景的智能化水平，并通过普惠算力、数智化转型平台等措施扶持中小企业。为实现上述目标，方案还强调以产业龙头带动、培育标杆企业与创新中心，推动智能体产业生态、开放合作及国际交流，力求在电子基础材料、电子信息柔性智造、智能装备等领域形成若干示范应用与产业集群。
🏷️ #人工智能 #制造业 #云边端 #模型体系 #数据集
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📰 推进人工智能技术与制造业加快融合发展！云南印发行动方案
云南省印发的《人工智能+制造专项行动方案》旨在到2027年实现人工智能技术在有色金属深加工、稀贵金属新材料、新能源电池、绿色食品与中药材深加工等重点产业的深度融合。方案提出构建云–边–端一体化算力体系，打造行业大模型与轻量化小模型的协同发展，建设高质量数据集与工业数据标注基地，推动企业全流程智能化升级，提升工艺参数优化、质量检测、能耗管控等场景的智能化水平，并通过普惠算力、数智化转型平台等措施扶持中小企业。为实现上述目标，方案还强调以产业龙头带动、培育标杆企业与创新中心，推动智能体产业生态、开放合作及国际交流，力求在电子基础材料、电子信息柔性智造、智能装备等领域形成若干示范应用与产业集群。
🏷️ #人工智能 #制造业 #云边端 #模型体系 #数据集
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📰 信息化观察网 - 引领行业变革
西门子发布的《智造双擎》白皮书围绕新能源汽车智能制造与装备工程，提出以两条数字主线为核心的融合方案，覆盖10个应用场景和37个创新用例，并依托Xcelerator开放平台构建完整的全链路赋能体系。智能制造数字主线聚焦工厂全生命周期的规划、工艺与验证、供应商协同、产线安装调试、生产运营管理及过程优化，建立设计-制造-使用-优化的闭环。先进装备工程数字主线专注于产线与设备的研发与交付，涵盖需求对接、设计仿真、电气设计、自动化工程与虚拟/物理调试，推动数据驱动的高效迭代。两条主线通过数字孪生、AI等技术实现虚拟调试和柔性生产，缩短开发周期，降低试错成本，并通过开放生态连接产业各方，形成需求-技术-市场-服务的协同闭环，帮助中国车企提升质量与可持续性发展。场景与用例的具体落地包括虚拟与现实结合的产线调试、MOM/IT-OT融合的数据闭环、供应商协同、快速报价、以及设备/产线的设计验证等，整体目标是实现从设计到运营的高效协同与持续优化。
🏷️ #智能制造 #数字主线 #数字孪生 #开放平台 #柔性生产
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📰 信息化观察网 - 引领行业变革
西门子发布的《智造双擎》白皮书围绕新能源汽车智能制造与装备工程，提出以两条数字主线为核心的融合方案，覆盖10个应用场景和37个创新用例，并依托Xcelerator开放平台构建完整的全链路赋能体系。智能制造数字主线聚焦工厂全生命周期的规划、工艺与验证、供应商协同、产线安装调试、生产运营管理及过程优化，建立设计-制造-使用-优化的闭环。先进装备工程数字主线专注于产线与设备的研发与交付，涵盖需求对接、设计仿真、电气设计、自动化工程与虚拟/物理调试，推动数据驱动的高效迭代。两条主线通过数字孪生、AI等技术实现虚拟调试和柔性生产，缩短开发周期，降低试错成本，并通过开放生态连接产业各方，形成需求-技术-市场-服务的协同闭环，帮助中国车企提升质量与可持续性发展。场景与用例的具体落地包括虚拟与现实结合的产线调试、MOM/IT-OT融合的数据闭环、供应商协同、快速报价、以及设备/产线的设计验证等，整体目标是实现从设计到运营的高效协同与持续优化。
🏷️ #智能制造 #数字主线 #数字孪生 #开放平台 #柔性生产
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📰 云南鼓励企业打造工业特色垂类大模型_昆明信息港
云南省提出《人工智能+制造》专项行动方案，聚焦人工智能与制造业深度融合，明确到2027年的量化目标与发展路径，着力培育新质生产力。方案要求打造5个以上工业特色垂类大模型、50个以上轻量化小模型、50个以上典型应用场景，培育10家标杆企业，建设3个AI创新中心、2个工业数据标注基地，推动云–边–端一体化算力体系。通过在昆明等地布局边缘算力节点、工厂端算力模块，提升工业数字化能力，并鼓励龙头企业引入通用大模型，开发符合云南产业的垂类模型，同时在工艺优化、质量检测等场景部署小模型，形成大小模型协同。实施“采集—使用”的数据驱动路径，建设高质量数据集，推动行业大模型及智能体落地。以梯次赋能促进龙头、重点、中小企业智能升级，推广普惠算力，降低中小企业转型门槛，开放数字接口、共享资源，推动产业链协同。立足本地资源，培育AI制造新业态，拓展海外市场，提升对外开放水平，致力于把国产大模型推向全球市场。总体强调政府、企业、行业组织协同、形成高效推进机制，以系统化思维推动科技、生态、人才、政策协同发展，尽快把蓝图变为现实。
🏷️ #人工智能 #制造 #数字化 #产业升级 #协同
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📰 云南鼓励企业打造工业特色垂类大模型_昆明信息港
云南省提出《人工智能+制造》专项行动方案，聚焦人工智能与制造业深度融合，明确到2027年的量化目标与发展路径，着力培育新质生产力。方案要求打造5个以上工业特色垂类大模型、50个以上轻量化小模型、50个以上典型应用场景，培育10家标杆企业，建设3个AI创新中心、2个工业数据标注基地，推动云–边–端一体化算力体系。通过在昆明等地布局边缘算力节点、工厂端算力模块，提升工业数字化能力，并鼓励龙头企业引入通用大模型，开发符合云南产业的垂类模型，同时在工艺优化、质量检测等场景部署小模型，形成大小模型协同。实施“采集—使用”的数据驱动路径，建设高质量数据集，推动行业大模型及智能体落地。以梯次赋能促进龙头、重点、中小企业智能升级，推广普惠算力，降低中小企业转型门槛，开放数字接口、共享资源，推动产业链协同。立足本地资源，培育AI制造新业态，拓展海外市场，提升对外开放水平，致力于把国产大模型推向全球市场。总体强调政府、企业、行业组织协同、形成高效推进机制，以系统化思维推动科技、生态、人才、政策协同发展，尽快把蓝图变为现实。
🏷️ #人工智能 #制造 #数字化 #产业升级 #协同
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📰 “全网销量第一”背后有猫腻_中国经济网——国家经济门户
北京市市场监管局结合真实消费案例，梳理曝光网购领域三大典型虚假广告套路，拆解商家迷惑消费者的营销陷阱，旨在引导消费者理性消费、守住自身权益。首先是“大字吸睛、小字免责”的宣传套路，页面以醒目字体强调功效与优惠，边角及详情页末尾以极小字体标注免责条款，效果往往被夸大，消费者易冲动下单，事后以免责条款推卸责任。其次是“全网销量第一”的虚假排名，商家通过缩小统计范围、限定品类或区域，制造行业第一的错觉，缺乏可比参考价值。再次是对数据的夸大与隐匿来源，例如“高实测有效率”背后多为小样本、单一场景测试，且往往不披露数据出处与测试条件。为帮助消费者规避风险，北京市市场监管局提出消费避坑指南，强调应查看小字说明与免责条款，索要完整检测报告与数据溯源，保存证据并通过12315渠道举报虚假宣传，提升维权意识与能力。
🏷️ #网购骗局 #虚假宣传 #高额承诺 #小字条款 #数据造假
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📰 “全网销量第一”背后有猫腻_中国经济网——国家经济门户
北京市市场监管局结合真实消费案例，梳理曝光网购领域三大典型虚假广告套路，拆解商家迷惑消费者的营销陷阱，旨在引导消费者理性消费、守住自身权益。首先是“大字吸睛、小字免责”的宣传套路，页面以醒目字体强调功效与优惠，边角及详情页末尾以极小字体标注免责条款，效果往往被夸大，消费者易冲动下单，事后以免责条款推卸责任。其次是“全网销量第一”的虚假排名，商家通过缩小统计范围、限定品类或区域，制造行业第一的错觉，缺乏可比参考价值。再次是对数据的夸大与隐匿来源，例如“高实测有效率”背后多为小样本、单一场景测试，且往往不披露数据出处与测试条件。为帮助消费者规避风险，北京市市场监管局提出消费避坑指南，强调应查看小字说明与免责条款，索要完整检测报告与数据溯源，保存证据并通过12315渠道举报虚假宣传，提升维权意识与能力。
🏷️ #网购骗局 #虚假宣传 #高额承诺 #小字条款 #数据造假
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📰 山东移动潍坊分公司：全链数智赋能，5G+AI助力车企智造提质增效-中宏网
在制造业转型升级的潮流下，山东凯马汽车通过与潍坊移动合作，将传统人工密集的车间转变为以5G工业专网和AI技术驱动的数字化生产线。文章以凯马汽车为例，介绍了三大数字化转型路径：一是数联车端的全域车联平台，实现对上百辆车辆的秒级数据采集、云端分析与主动运维，故障预警时间显著缩短，隐患识别准确率超过90%，从被动维修转向全周期的数据监控与预防性服务；二是数控产线的全链协同，通过覆盖车间20余道工序的数据壁垒，借助AI调度实现多车型混线排产，换产时间降至70%，良品率稳定在99.5%以上，生产周期显著缩短；三是智控机械臂的微米级精度与智能路径规划，在12项核心工序中实现自动化、标准化作业，确保装配质量并降低安全风险。总体而言，数字化升级并非空谈，而是以实时数据流和落地技术提升产线效率、质量与柔性，为地方装备制造业高质量发展注入数字动能。
🏷️ #数字化 #智能制造 #5G #车联网 #柔性生产
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📰 山东移动潍坊分公司：全链数智赋能，5G+AI助力车企智造提质增效-中宏网
在制造业转型升级的潮流下，山东凯马汽车通过与潍坊移动合作，将传统人工密集的车间转变为以5G工业专网和AI技术驱动的数字化生产线。文章以凯马汽车为例，介绍了三大数字化转型路径：一是数联车端的全域车联平台，实现对上百辆车辆的秒级数据采集、云端分析与主动运维，故障预警时间显著缩短，隐患识别准确率超过90%，从被动维修转向全周期的数据监控与预防性服务；二是数控产线的全链协同，通过覆盖车间20余道工序的数据壁垒，借助AI调度实现多车型混线排产，换产时间降至70%，良品率稳定在99.5%以上，生产周期显著缩短；三是智控机械臂的微米级精度与智能路径规划，在12项核心工序中实现自动化、标准化作业，确保装配质量并降低安全风险。总体而言，数字化升级并非空谈，而是以实时数据流和落地技术提升产线效率、质量与柔性，为地方装备制造业高质量发展注入数字动能。
🏷️ #数字化 #智能制造 #5G #车联网 #柔性生产
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📰 制造7月金股：AI缺电新能源多线爆发
当前宏观需求呈现K型分化态势，海外新兴市场订单回暖，AIDC数据中心建设加速推进，北美电力短缺持续，存储扩产周期延续，推动制造业多个细分领域的增长。机构研报指出，7月投资机会集中在电新板块，受益于海外需求超预期与AIDC增量项目落地，将推动设备、新能源需求上升。机械领域新技术加速落地，产业节奏加快，具备业绩催化潜力。汽车板块北美缺电持续，AIDC主备电源迎来新机遇，拓展相关供应链增量。环保领域强调科技驱动与绿色燃料投资机会，与长期产业趋势一致。军工看好军民AI、商业航天、国产大飞机与军贸等四大主线，或带来多点开花行情。建筑板块受存储扩产景气支撑，高成长与盈利修复标的引关注。总体来看，AI数据中心、新能源与国产化替代成为投资逻辑核心，有助于相关股票估值修复与业绩增长。尽管经济修复节奏存在不确定性，多板块共振机会仍较突出，建议投资者持续关注优质标的动态。
🏷️ #AI #新能源 #国产化 #数据中心 #军工
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📰 制造7月金股：AI缺电新能源多线爆发
当前宏观需求呈现K型分化态势，海外新兴市场订单回暖，AIDC数据中心建设加速推进，北美电力短缺持续，存储扩产周期延续，推动制造业多个细分领域的增长。机构研报指出，7月投资机会集中在电新板块，受益于海外需求超预期与AIDC增量项目落地，将推动设备、新能源需求上升。机械领域新技术加速落地，产业节奏加快，具备业绩催化潜力。汽车板块北美缺电持续，AIDC主备电源迎来新机遇，拓展相关供应链增量。环保领域强调科技驱动与绿色燃料投资机会，与长期产业趋势一致。军工看好军民AI、商业航天、国产大飞机与军贸等四大主线，或带来多点开花行情。建筑板块受存储扩产景气支撑，高成长与盈利修复标的引关注。总体来看，AI数据中心、新能源与国产化替代成为投资逻辑核心，有助于相关股票估值修复与业绩增长。尽管经济修复节奏存在不确定性，多板块共振机会仍较突出，建议投资者持续关注优质标的动态。
🏷️ #AI #新能源 #国产化 #数据中心 #军工
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📰 英飞凌在德国德累斯顿启用全球最大功率半导体与模拟/混合信号芯片晶圆厂，为德国、欧洲乃至全球注入发展新动能
英飞凌在德国德累斯顿正式投产Smart Power Fab，总投资50亿欧元，成为全球最大的智能功率半导体与模拟/混合信号技术生产基地之一，新增1000个就业岗位，产能实现翻番并提升两倍爬坡速度。新工厂通过全面数字化建设、数字孪生规划、人工智能工艺验证，以及与奥地利菲拉赫工厂的虚拟一体化工厂协同，显著提升产能爬坡与新工艺、新产品的认证速度，增强对AI数据中心供电、软件定义汽车、可再生能源等领域的支撑能力，推动欧洲供应链韧性与技术主权。德累斯顿基地的扩产进一步巩固“萨克森硅谷”地位，预计每新增一个洁净室岗位带动六个相关就业，总体对区域经济与就业有积极带动作用。同时，新工厂在能源与用水管理方面实现高效节能与循环利用，水循环约90%，能源回收约45%，树立可持续制造新标杆。
🏷️ #智能功率 #德累斯顿 #数字化 #供应链 #就业
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📰 英飞凌在德国德累斯顿启用全球最大功率半导体与模拟/混合信号芯片晶圆厂，为德国、欧洲乃至全球注入发展新动能
英飞凌在德国德累斯顿正式投产Smart Power Fab，总投资50亿欧元，成为全球最大的智能功率半导体与模拟/混合信号技术生产基地之一，新增1000个就业岗位，产能实现翻番并提升两倍爬坡速度。新工厂通过全面数字化建设、数字孪生规划、人工智能工艺验证，以及与奥地利菲拉赫工厂的虚拟一体化工厂协同，显著提升产能爬坡与新工艺、新产品的认证速度，增强对AI数据中心供电、软件定义汽车、可再生能源等领域的支撑能力，推动欧洲供应链韧性与技术主权。德累斯顿基地的扩产进一步巩固“萨克森硅谷”地位，预计每新增一个洁净室岗位带动六个相关就业，总体对区域经济与就业有积极带动作用。同时，新工厂在能源与用水管理方面实现高效节能与循环利用，水循环约90%，能源回收约45%，树立可持续制造新标杆。
🏷️ #智能功率 #德累斯顿 #数字化 #供应链 #就业
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📰 四川出台工伤预防五年方案，重点平台企业5年降低10%以上_四川在线
四川省最新印发的《工伤预防五年行动计划实施方案（2026—2030年）》明确在“十五五”期间重点降低工伤和职业病风险。未来五年，计划覆盖危险化学品、矿山、建筑施工、交通运输、机械制造、即时配送等高危行业，重点关注上下班交通事故、突发疾病等工伤情形，力求全面补齐职业安全防护短板。用人单位与平台企业为工伤预防主体，需坚持预防为先，严格执行相关法律法规，确保全员参加工伤保险及职业伤害保障。企业应加大投入，常态化开展安全教育培训，排查风险隐患，推进治理，构筑一线安全防线，并支持行业协会、企业及第三方机构申报工伤防控项目，聚焦新就业形态人员、技工院校学生等重点群体的宣传教育。监管方面，将建立工伤事故监测指标体系，开展动态数据分析，提升风险识别与预警能力，依托人工智能实现智能化防控，推动数字化手段赋能精准防护，切实维护劳动者健康与权益。
🏷️ #工伤预防 #职业安全 #数字化治理 #高危行业 #安全教育
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📰 四川出台工伤预防五年方案，重点平台企业5年降低10%以上_四川在线
四川省最新印发的《工伤预防五年行动计划实施方案（2026—2030年）》明确在“十五五”期间重点降低工伤和职业病风险。未来五年，计划覆盖危险化学品、矿山、建筑施工、交通运输、机械制造、即时配送等高危行业，重点关注上下班交通事故、突发疾病等工伤情形，力求全面补齐职业安全防护短板。用人单位与平台企业为工伤预防主体，需坚持预防为先，严格执行相关法律法规，确保全员参加工伤保险及职业伤害保障。企业应加大投入，常态化开展安全教育培训，排查风险隐患，推进治理，构筑一线安全防线，并支持行业协会、企业及第三方机构申报工伤防控项目，聚焦新就业形态人员、技工院校学生等重点群体的宣传教育。监管方面，将建立工伤事故监测指标体系，开展动态数据分析，提升风险识别与预警能力，依托人工智能实现智能化防控，推动数字化手段赋能精准防护，切实维护劳动者健康与权益。
🏷️ #工伤预防 #职业安全 #数字化治理 #高危行业 #安全教育
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📰 供应链计划、APS软件与排产智能体发展脉络、落地痛点与未来趋势
本次线上直播公开课聚焦底层逻辑，系统梳理供应链计划体系、APS 高级排产系统以及 AI 排产智能体的发展历程，旨在揭示企业在以手工Excel为主的排产方式与依赖大模型的智能化尝试之间的共性问题。通过拆解行业常见的坑点与核心症结，帮助制造企业管理者建立标准化的供应链数智化认知框架，理清 APS 项目功能规划与落地路径，同时为数字化服务商提供专业认知，推动供应链智能决策行业规范与高质量发展。分享嘉宾具备丰富的制造业供应链智能决策软件售前、研发与管理咨询经验，专注流程、离散、混合制造的数字化转型与落地场景，能够结合多类工厂场景提供落地级解决思路。课程还将围绕各类国家标准与行业指南，强调建立以数据驱动的决策体系，提升计划的准确性、交付的稳定性以及企业运营的协同效率。
🏷️ #供应链 #排产 #智能制造 #数字化 #标准化
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📰 供应链计划、APS软件与排产智能体发展脉络、落地痛点与未来趋势
本次线上直播公开课聚焦底层逻辑，系统梳理供应链计划体系、APS 高级排产系统以及 AI 排产智能体的发展历程，旨在揭示企业在以手工Excel为主的排产方式与依赖大模型的智能化尝试之间的共性问题。通过拆解行业常见的坑点与核心症结，帮助制造企业管理者建立标准化的供应链数智化认知框架，理清 APS 项目功能规划与落地路径，同时为数字化服务商提供专业认知，推动供应链智能决策行业规范与高质量发展。分享嘉宾具备丰富的制造业供应链智能决策软件售前、研发与管理咨询经验，专注流程、离散、混合制造的数字化转型与落地场景，能够结合多类工厂场景提供落地级解决思路。课程还将围绕各类国家标准与行业指南，强调建立以数据驱动的决策体系，提升计划的准确性、交付的稳定性以及企业运营的协同效率。
🏷️ #供应链 #排产 #智能制造 #数字化 #标准化
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📰 2025年中国智能制造行业发展调研报告：万亿级赛道持续扩容_中研普华_中研网
在全球产业变革与我国制造强国战略推动下，智能制造正成为制造业转型升级的核心突破口。最新研究显示，2024年中国智能制造产业规模达4.8万亿元，预计2025年突破5.5万亿元，年复合增速超过18%。在大数据、云计算、机器视觉等技术飞速发展的背景下，人工智能逐步融入制造领域，推动先进制造进入以新一代AI为核心的智能化阶段，但当前尚未实现自适应、自决策、自执行的全面智能化，仍需通过持续技术突破与应用落地来逐步升级。市场方面，政策环境持续优化、财政补贴与税收优惠力度显著，推动智能制造发展；技术创新加速，工业互联网、机器人、数字孪生等关键领域取得突破，典型案例显示能显著缩短研发周期并降低成本。产业链呈现上游核心设备国产化、中游系统集成解决方案创新、下游应用服务协同的全链条协同格局，行业前景广阔，特别是工业互联网平台成为最大增长点。面临的挑战包括核心部件依赖、中小企业进入门槛与智能制造文化内核匮乏等。企业需分阶段、持续性推进智能化转型，关注5G与网络协同等新机遇，构建以智能制造要素、能力、系统为目标的持续升级路径，以实现研发、生产、物流、服务等环节的全面智能化。中研普华将持续提供行业研究与咨询，帮助各界把握机遇。
🏷️ #智能制造 #产业发展 #工业互联网 #数字孪生 #AI制造
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📰 2025年中国智能制造行业发展调研报告：万亿级赛道持续扩容_中研普华_中研网
在全球产业变革与我国制造强国战略推动下，智能制造正成为制造业转型升级的核心突破口。最新研究显示，2024年中国智能制造产业规模达4.8万亿元，预计2025年突破5.5万亿元，年复合增速超过18%。在大数据、云计算、机器视觉等技术飞速发展的背景下，人工智能逐步融入制造领域，推动先进制造进入以新一代AI为核心的智能化阶段，但当前尚未实现自适应、自决策、自执行的全面智能化，仍需通过持续技术突破与应用落地来逐步升级。市场方面，政策环境持续优化、财政补贴与税收优惠力度显著，推动智能制造发展；技术创新加速，工业互联网、机器人、数字孪生等关键领域取得突破，典型案例显示能显著缩短研发周期并降低成本。产业链呈现上游核心设备国产化、中游系统集成解决方案创新、下游应用服务协同的全链条协同格局，行业前景广阔，特别是工业互联网平台成为最大增长点。面临的挑战包括核心部件依赖、中小企业进入门槛与智能制造文化内核匮乏等。企业需分阶段、持续性推进智能化转型，关注5G与网络协同等新机遇，构建以智能制造要素、能力、系统为目标的持续升级路径，以实现研发、生产、物流、服务等环节的全面智能化。中研普华将持续提供行业研究与咨询，帮助各界把握机遇。
🏷️ #智能制造 #产业发展 #工业互联网 #数字孪生 #AI制造
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📰 2026 AI从文娱到现实世界的扩展（下）:地发杀机 | 流媒体网
2026年是AI从数字化向实体世界落地的关键年份。文章梳理多领域进展与政策导向，显示AI在工业制造、智能交通、能源、农业、建筑等场景的加速落地趋势，以及从“试点”走向“规模化”的转折。核心观点包括：政府工作报告提出打造智能经济新形态，推动新一代智能终端与智能体发展；工信部等部委推动“人工智能+制造”行动，推动产学研协同，形成高价值应用场景并实现万台级落地能力；湖北工业物理AI实验室揭牌，聚焦工业仿真、物理建模、智能感知等关键技术，提升高端制造水平；智能制造的具体案例如美的灯塔工厂与海尔灯塔工厂5.0显示AI提升产能、降低损耗与缩短交付周期的实效；在教育、自动驾驶、车路协同等领域也有明确行动与目标。最引人关注的是“模数共振”行动，推动数据资源、模型与场景之间的良性循环，构成2026年的重要发展风向。整体来看，AI正在从理论与示范走向工程化落地，形成从数字经济到智能经济的转型新势能。下一步需关注数据集建设、行业数据资源清单、以及各行业的具体落地实施路径。
🏷️ #AI落地 #智能制造 #数据资源 #模数共振 #自动驾驶
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📰 2026 AI从文娱到现实世界的扩展（下）:地发杀机 | 流媒体网
2026年是AI从数字化向实体世界落地的关键年份。文章梳理多领域进展与政策导向，显示AI在工业制造、智能交通、能源、农业、建筑等场景的加速落地趋势，以及从“试点”走向“规模化”的转折。核心观点包括：政府工作报告提出打造智能经济新形态，推动新一代智能终端与智能体发展；工信部等部委推动“人工智能+制造”行动，推动产学研协同，形成高价值应用场景并实现万台级落地能力；湖北工业物理AI实验室揭牌，聚焦工业仿真、物理建模、智能感知等关键技术，提升高端制造水平；智能制造的具体案例如美的灯塔工厂与海尔灯塔工厂5.0显示AI提升产能、降低损耗与缩短交付周期的实效；在教育、自动驾驶、车路协同等领域也有明确行动与目标。最引人关注的是“模数共振”行动，推动数据资源、模型与场景之间的良性循环，构成2026年的重要发展风向。整体来看，AI正在从理论与示范走向工程化落地，形成从数字经济到智能经济的转型新势能。下一步需关注数据集建设、行业数据资源清单、以及各行业的具体落地实施路径。
🏷️ #AI落地 #智能制造 #数据资源 #模数共振 #自动驾驶
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📰 FDE 正在分化：企业 AI 交付链条被重新拆开了
过去一年，Forward Deployed Engineer（FDE）在AI行业成为高频词。Databricks、GitLab、Amazon 等公司陆续出现相关岗位信号，表明FDE不仅是“售前或顾问类岗位”的简单包装，而是在客户现场把数据、模型、业务流程与生产系统连接起来，推动AI进入企业真实组织的生产化落地。Databricks 的FDE强调数据平台向AI生产化的转型，关注RAG、多Agent、Text2SQL、模型微调等能力，以及云部署和大规模数据处理；核心在于把数据、模型、应用共同打造成可运营的系统。GitLab 的FDE聚焦Agent平台的治理与落地，强调自托管、合规、身份、网络边界等治理边界，解决Agent在代码读取、工具调用、交付流程中的可控性与审计问题，属于Agent平台型FDE。Amazon 的FDE则强调现场集成，将AI融入现有工作流，推动工具采用与标准化，成为将个人实验转化为组织生产力的现场集成者。总体来看，FDE正逐步分化为四类交付角色：模型部署型、数据平台型、Agent平台型、现场集成型。其共同点是以生产化落地、数据与流程整合、治理与可控性为核心，承担把AI从演示走向组织结果的任务。企业在选择AI时，应关注是否具备理解业务、处理数据与权限、将Demo变成可运营应用、以及将单次项目沉淀为组织能力的能力，从而实现五层转化与长期价值。
🏷️ #AI落地 #FDE #生产化 #数据平台 #Agent平台
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📰 FDE 正在分化：企业 AI 交付链条被重新拆开了
过去一年，Forward Deployed Engineer（FDE）在AI行业成为高频词。Databricks、GitLab、Amazon 等公司陆续出现相关岗位信号，表明FDE不仅是“售前或顾问类岗位”的简单包装，而是在客户现场把数据、模型、业务流程与生产系统连接起来，推动AI进入企业真实组织的生产化落地。Databricks 的FDE强调数据平台向AI生产化的转型，关注RAG、多Agent、Text2SQL、模型微调等能力，以及云部署和大规模数据处理；核心在于把数据、模型、应用共同打造成可运营的系统。GitLab 的FDE聚焦Agent平台的治理与落地，强调自托管、合规、身份、网络边界等治理边界，解决Agent在代码读取、工具调用、交付流程中的可控性与审计问题，属于Agent平台型FDE。Amazon 的FDE则强调现场集成，将AI融入现有工作流，推动工具采用与标准化，成为将个人实验转化为组织生产力的现场集成者。总体来看，FDE正逐步分化为四类交付角色：模型部署型、数据平台型、Agent平台型、现场集成型。其共同点是以生产化落地、数据与流程整合、治理与可控性为核心，承担把AI从演示走向组织结果的任务。企业在选择AI时，应关注是否具备理解业务、处理数据与权限、将Demo变成可运营应用、以及将单次项目沉淀为组织能力的能力，从而实现五层转化与长期价值。
🏷️ #AI落地 #FDE #生产化 #数据平台 #Agent平台
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📰 专家解读 | 数据筑基 赋能AI价值释放——《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》解读
本方案聚焦以数据驱动的人工智能发展，提出六大专项行动，打造数据供给–流通–应用–价值释放的闭环。通过强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务和价值释放等举措，扩大数据供给类型、提升数据标注与质量标准，建立AI-Ready数据集的国家标准体系，降低训练成本，提升模型性能。方案强调场景驱动的数据飞轮机制，推动“数据设计、汇聚、采集、加工、质检、运营”全链条协同，促使数据成为可交易、可资产化的要素，形成以词元为核心的价值体系，探索数据付费、质押、证券化等新商业模式。总之，《方案》将数据要素市场化改革推入新阶段，支撑人工智能产业落地与未来产业发展，推动我国从数据大国向数据强国转型。
🏷️ #数要素 #AIReady #数据飞轮 #数据市场化 #数据资产
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📰 专家解读 | 数据筑基 赋能AI价值释放——《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》解读
本方案聚焦以数据驱动的人工智能发展，提出六大专项行动，打造数据供给–流通–应用–价值释放的闭环。通过强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务和价值释放等举措，扩大数据供给类型、提升数据标注与质量标准，建立AI-Ready数据集的国家标准体系，降低训练成本，提升模型性能。方案强调场景驱动的数据飞轮机制，推动“数据设计、汇聚、采集、加工、质检、运营”全链条协同，促使数据成为可交易、可资产化的要素，形成以词元为核心的价值体系，探索数据付费、质押、证券化等新商业模式。总之，《方案》将数据要素市场化改革推入新阶段，支撑人工智能产业落地与未来产业发展，推动我国从数据大国向数据强国转型。
🏷️ #数要素 #AIReady #数据飞轮 #数据市场化 #数据资产
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📰 2026离散制造MES选型指南：这四家服务商值得关注
离散制造正在从“大批量、标准化”转向“小批量、多品种、定制化”，这给生产管理带来订单切换和在制品积压等新挑战。综合当前市场，真正有效的MES不再仅是功能清单的堆砌，而在于解决软硬一体化协同这一关键难题。中之杰智能以“物”为核心，通过一转、双改、双模等技术，将物料载具改造成携带数字身份的周转箱，实现“物动单动”的实时协同，并以ICS智能控制底座打通软硬接口，提供80+15+5的标准化交付，已服务多家头部企业，呈现显著的质量、库存与交期改善。西门子则以数字孪生驱动全流程方案，适用于工艺复杂且已深度集成西门子自动化生态的工厂，能在虚拟环境中进行高精度仿真，降低实地调试风险。 SAP以供应链协同和业财一体化见长，适合全球化运营与跨国企业的统一数据与流程管理。霍尼韦尔在过程控制与自动化底座方面具备长期验证的稳定性，适用于流程工业与高安全合规场景。综合来看，企业应以核心痛点为导向选择：若信息孤岛严重、需软硬一体化则选中之杰智能；若新建工厂需先行规避工艺风险则选西门子；若全球供应链与财务一体化是重点则选SAP；若流程工业对稳定性与合规性要求极高则选霍尼韦尔。
🏷️ #离散制造 #MES #软硬一体化 #数字孪生 #供应链
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📰 2026离散制造MES选型指南：这四家服务商值得关注
离散制造正在从“大批量、标准化”转向“小批量、多品种、定制化”，这给生产管理带来订单切换和在制品积压等新挑战。综合当前市场，真正有效的MES不再仅是功能清单的堆砌，而在于解决软硬一体化协同这一关键难题。中之杰智能以“物”为核心，通过一转、双改、双模等技术，将物料载具改造成携带数字身份的周转箱，实现“物动单动”的实时协同，并以ICS智能控制底座打通软硬接口，提供80+15+5的标准化交付，已服务多家头部企业，呈现显著的质量、库存与交期改善。西门子则以数字孪生驱动全流程方案，适用于工艺复杂且已深度集成西门子自动化生态的工厂，能在虚拟环境中进行高精度仿真，降低实地调试风险。 SAP以供应链协同和业财一体化见长，适合全球化运营与跨国企业的统一数据与流程管理。霍尼韦尔在过程控制与自动化底座方面具备长期验证的稳定性，适用于流程工业与高安全合规场景。综合来看，企业应以核心痛点为导向选择：若信息孤岛严重、需软硬一体化则选中之杰智能；若新建工厂需先行规避工艺风险则选西门子；若全球供应链与财务一体化是重点则选SAP；若流程工业对稳定性与合规性要求极高则选霍尼韦尔。
🏷️ #离散制造 #MES #软硬一体化 #数字孪生 #供应链
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📰 信息化观察网 - 引领行业变革
在制造业的数字化转型中，流程制造被视为“硬骨头”，但因成本与风险限制长期进展缓慢。最新研究显示，未来三年内通过数字化有望实现12%的年度运营成本节省，AI成为关键驱动力，推动底层数据架构的现代化与DataOps建设。智能传感器已成为数字化的第一入口，部署率高且能在现场进行初步数据处理，支撑后续控制与预测分析。过程自动化与先进过程控制虽成熟，但仍在升级，软件定义DCS等开放架构将提升灵活性，AI优化、AI驱动过程优化、AI质量控制等成为关注焦点，沙特阿美等案例展示了AI智能体在自主控制与工艺优化中的潜力。实施AI需解决高成本、数据上下文缺失、以及文化与组织协同等挑战，强调从数据基础、逐步现代化到以业务目标驱动的组合型应用。数字孪生将成为关键桥梁，帮助在虚拟环境中训练与验证算法，降低现场试错与停产风险。未来竞争取决于传感器、自动化、数据底座、数字孪生与组织能力的协同演进，而非单纯追逐AI热潮。
🏷️ #流程制造 #AI落地 #数字孪生 #数据基础 #自动化
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📰 信息化观察网 - 引领行业变革
在制造业的数字化转型中，流程制造被视为“硬骨头”，但因成本与风险限制长期进展缓慢。最新研究显示，未来三年内通过数字化有望实现12%的年度运营成本节省，AI成为关键驱动力，推动底层数据架构的现代化与DataOps建设。智能传感器已成为数字化的第一入口，部署率高且能在现场进行初步数据处理，支撑后续控制与预测分析。过程自动化与先进过程控制虽成熟，但仍在升级，软件定义DCS等开放架构将提升灵活性，AI优化、AI驱动过程优化、AI质量控制等成为关注焦点，沙特阿美等案例展示了AI智能体在自主控制与工艺优化中的潜力。实施AI需解决高成本、数据上下文缺失、以及文化与组织协同等挑战，强调从数据基础、逐步现代化到以业务目标驱动的组合型应用。数字孪生将成为关键桥梁，帮助在虚拟环境中训练与验证算法，降低现场试错与停产风险。未来竞争取决于传感器、自动化、数据底座、数字孪生与组织能力的协同演进，而非单纯追逐AI热潮。
🏷️ #流程制造 #AI落地 #数字孪生 #数据基础 #自动化
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📰 浙江省经济信息中心
国家数据局印发的实施方案聚焦行业高质量数据集建设，力求到2028年底形成覆盖重点领域、经验证的行业数据集与数据驱动的应用场景，培育创新型数据企业和人才，完善数据集建设工具和标准。这些举措将促进数据标注、数据服务、模型应用等产业环节的发展，推动人工智能从通用向智能化、场景化方向演进。当前我国高质量数据集数量已超11.6万、总体量超960PB，日均Token调用量突破140万亿，但行业数据仍面临分散、质量不足、标准不一等问题，制约重点行业的深入应用。为实现“数据飞轮”，方案提出六大专项行动：强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务与价值释放，聚焦科学研究、工业制造、农业农村、智慧能源、交通金融等领域，以及低空经济、具身智能、智能驾驶等新兴领域，推进数据供给、加工标注、质量提升、模型应用与交易等全链路建设，培育龙头数据标注企业，推动仿真合成等技术应用，促成数据资源的产业化与商业化落地。
🏷️ #数据集 #AI发展 #数据标注 #数据服务 #应用场景
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📰 浙江省经济信息中心
国家数据局印发的实施方案聚焦行业高质量数据集建设，力求到2028年底形成覆盖重点领域、经验证的行业数据集与数据驱动的应用场景，培育创新型数据企业和人才，完善数据集建设工具和标准。这些举措将促进数据标注、数据服务、模型应用等产业环节的发展，推动人工智能从通用向智能化、场景化方向演进。当前我国高质量数据集数量已超11.6万、总体量超960PB，日均Token调用量突破140万亿，但行业数据仍面临分散、质量不足、标准不一等问题，制约重点行业的深入应用。为实现“数据飞轮”，方案提出六大专项行动：强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务与价值释放，聚焦科学研究、工业制造、农业农村、智慧能源、交通金融等领域，以及低空经济、具身智能、智能驾驶等新兴领域，推进数据供给、加工标注、质量提升、模型应用与交易等全链路建设，培育龙头数据标注企业，推动仿真合成等技术应用，促成数据资源的产业化与商业化落地。
🏷️ #数据集 #AI发展 #数据标注 #数据服务 #应用场景
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📰 为AI发展提供充足“燃料” 行业高质量数据集建设方案落地
国家数据局近日印发实施方案，提出到2028年底打造一批高质量行业数据集，覆盖重点领域并实现应用验证，形成数据驱动的创新场景、行业企业与人才队伍，并推出相关工具与标准。专家指出，高质量数据集是大模型训练与应用的基石，供给规模与质量决定AI创新高度与产业落地深度。当前数据集虽已超11.6万、总量960PB、日均Token超高，但仍面临分散、质量不一、标准不统一、模型适配不足等问题，制约重点行业与复杂场景的应用。实施方案聚焦六大行动：强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务与价值释放，构建“数据飞轮”生态，推动数据资源与AI协同发展。各行动强调拓宽供给、推动数据标注专业化、培育标注企业、应用仿真合成以解决稀缺场景，并探索词元交易等新型商业模式，促进数据流通与商业化。业内人士认为，聚焦重点行业与新兴领域（如低空经济、具身智能、智能驾驶、智慧海洋、生物制造等），以多模态、仿真、物理交互数据和高精度标注需求为导向，将带动数据采集、建模、场景测试和模型训练等环节升级，推动形成需求-数据-模型闭环与可复用的标杆案例，提升数据资源产品化与服务化能力，为产业链上下游提供稳定数据供给。
🏷️ #数据集 #AI应用 #数据标注 #行业数据 #数据飞轮
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📰 为AI发展提供充足“燃料” 行业高质量数据集建设方案落地
国家数据局近日印发实施方案，提出到2028年底打造一批高质量行业数据集，覆盖重点领域并实现应用验证，形成数据驱动的创新场景、行业企业与人才队伍，并推出相关工具与标准。专家指出，高质量数据集是大模型训练与应用的基石，供给规模与质量决定AI创新高度与产业落地深度。当前数据集虽已超11.6万、总量960PB、日均Token超高，但仍面临分散、质量不一、标准不统一、模型适配不足等问题，制约重点行业与复杂场景的应用。实施方案聚焦六大行动：强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务与价值释放，构建“数据飞轮”生态，推动数据资源与AI协同发展。各行动强调拓宽供给、推动数据标注专业化、培育标注企业、应用仿真合成以解决稀缺场景，并探索词元交易等新型商业模式，促进数据流通与商业化。业内人士认为，聚焦重点行业与新兴领域（如低空经济、具身智能、智能驾驶、智慧海洋、生物制造等），以多模态、仿真、物理交互数据和高精度标注需求为导向，将带动数据采集、建模、场景测试和模型训练等环节升级，推动形成需求-数据-模型闭环与可复用的标杆案例，提升数据资源产品化与服务化能力，为产业链上下游提供稳定数据供给。
🏷️ #数据集 #AI应用 #数据标注 #行业数据 #数据飞轮
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📰 服务驱动增长｜帮我吧闪耀行业峰会，为制造与新能源行业注入AI增长新动能_中华网
5月29日，MIS 2026中国制造业与新能源数智创新峰会在北京举行，主题为“智联绿造·数聚新能”。金万维旗下帮我吧一体化智能服务管理平台成为展会焦点，面向装备制造与新能源行业提供全生命周期服务解决方案，覆盖从安装、派单、现场执行、备件联动到数据分析与优化的闭环流程。装备制造方案聚焦机床、工程机械、风电光伏、医疗器械等细分领域，强化全生命周期追溯、AI智能派单和业财一体化协同；新能源方案则围绕光伏、风电、储能，实现远程监控、外勤数字化、智能备件调度与数据驱动运营，提升资产回报率与降低成本。六大核心优势包括全渠道智能接入、项目化+智能化标准化、智能派工与全流程可视化、闭环备件与资产管理、业财一体化结算、数据驱动运营与决策，帮助企业将服务从成本中心转化为利润源泉。目前平台已在多家标杆企业落地，覆盖医疗设备、船舶、3D打印等领域，展会现场人气高、行业认可度提升，未来将持续推动技术创新和服务升级，助力企业数字化转型。更多信息可联系帮我吧全国客户经理。
🏷️ #智能服务 #数智化 #装备制造 #新能源 #全生命周期
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📰 服务驱动增长｜帮我吧闪耀行业峰会，为制造与新能源行业注入AI增长新动能_中华网
5月29日，MIS 2026中国制造业与新能源数智创新峰会在北京举行，主题为“智联绿造·数聚新能”。金万维旗下帮我吧一体化智能服务管理平台成为展会焦点，面向装备制造与新能源行业提供全生命周期服务解决方案，覆盖从安装、派单、现场执行、备件联动到数据分析与优化的闭环流程。装备制造方案聚焦机床、工程机械、风电光伏、医疗器械等细分领域，强化全生命周期追溯、AI智能派单和业财一体化协同；新能源方案则围绕光伏、风电、储能，实现远程监控、外勤数字化、智能备件调度与数据驱动运营，提升资产回报率与降低成本。六大核心优势包括全渠道智能接入、项目化+智能化标准化、智能派工与全流程可视化、闭环备件与资产管理、业财一体化结算、数据驱动运营与决策，帮助企业将服务从成本中心转化为利润源泉。目前平台已在多家标杆企业落地，覆盖医疗设备、船舶、3D打印等领域，展会现场人气高、行业认可度提升，未来将持续推动技术创新和服务升级，助力企业数字化转型。更多信息可联系帮我吧全国客户经理。
🏷️ #智能服务 #数智化 #装备制造 #新能源 #全生命周期
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📰 南方财经网 - 南方财经全媒体集团
广州市政务服务和数据管理局公开征集人工智能高质量数据集，旨在推动国家大数据和人工智能发展战略落地，建立统一标准的高质量数据集资源池，促进数字经济与实体经济深度融合，提升广州在AI创新与数据要素领域的竞争力。入选数据集将获得官方认证、需求对接、政策激励与项目推荐等全链条支持，覆盖智能制造、智慧交通、数字金融、医疗健康、智慧教育、数字商贸等重点领域的规模化应用，且范围包括通用、行业通识及行业专识数据集。重点领域包括智能制造、智慧交通、数字金融、精准医疗、智慧教育、数字商贸、智慧能源、城市治理等。符合条件的广州注册单位、科研机构与高校等独立法人均可申报，数据需合法持有、来源可追溯、无产权纠纷，并符合数据安全与个人信息保护法规。通过专家初审的数据集将获得免费测评与权威报告，入选广州市高质量数据集资源池后将在官网及相关平台集中展示，优先参加大赛、产业招商会及国家、省级示范项目申报。申报时间为2026年5月20日至7月20日，评审包含形式审查、专家评审、第三方质量评测及公示，申报单位可通过广东省数据要素公共服务平台进行线上填报。
🏷️ #数据集 #人工智能 #广州 #申报时间 #平台
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📰 南方财经网 - 南方财经全媒体集团
广州市政务服务和数据管理局公开征集人工智能高质量数据集，旨在推动国家大数据和人工智能发展战略落地，建立统一标准的高质量数据集资源池，促进数字经济与实体经济深度融合，提升广州在AI创新与数据要素领域的竞争力。入选数据集将获得官方认证、需求对接、政策激励与项目推荐等全链条支持，覆盖智能制造、智慧交通、数字金融、医疗健康、智慧教育、数字商贸等重点领域的规模化应用，且范围包括通用、行业通识及行业专识数据集。重点领域包括智能制造、智慧交通、数字金融、精准医疗、智慧教育、数字商贸、智慧能源、城市治理等。符合条件的广州注册单位、科研机构与高校等独立法人均可申报，数据需合法持有、来源可追溯、无产权纠纷，并符合数据安全与个人信息保护法规。通过专家初审的数据集将获得免费测评与权威报告，入选广州市高质量数据集资源池后将在官网及相关平台集中展示，优先参加大赛、产业招商会及国家、省级示范项目申报。申报时间为2026年5月20日至7月20日，评审包含形式审查、专家评审、第三方质量评测及公示，申报单位可通过广东省数据要素公共服务平台进行线上填报。
🏷️ #数据集 #人工智能 #广州 #申报时间 #平台
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