为深入贯彻落实国家“人工智能+”行动部署，促进人工智能与苏州先进制造业深度融合，加快建设人工智能赋能新型工业化先导区，打造全球具有领先地位的智造之城，制定本行动方案。
一、主要目标
立足苏州工业体系完备、产业规模雄厚、应用场景丰富的优势，以建设人工智能赋能新型工业化先导区为契机，围绕工业模型、创新平台、应用场景、智能终端等领域加快形成AI+制造业发展生态，全力推动人工智能在制造业领域加速渗透、深度赋能。
到2026年底，高水平建成国家人工智能应用中试基地，建设10个制造业重点行业人工智能应用赋能中心，培育150个工业垂类大模型和20家人工智能赋能新型工业化专业服务商，形成200个以上高质量工业数据集，打造1000个典型应用场景和智能终端产品，建设15个国家卓越级以上智能工厂。
二、高质量培育工业大模型
（一）强化关键技术创新
依托重点企业、苏州人工智能实验室等研发机构，加强多模态预训练、工业机理内嵌微调、智能体交互推理、模型训练优化等模型开发技术研究，构建开放兼容的工业大模型基础技术研发和供给体系。支持高实时工业边缘推理、高可信工业内容AIGC生成、工业大小/通专模型协同等关键技术攻关突破，加快技术迭代进程。支持企业将工业机理、数据、知识与大模型相融合，开发适应性强、数据处理与智能决策能力好、可感知环境和自主协同的通用智能体，更好满足工业生产、服务运营等多场景的智能化升级需求。
（二）加快建设行业数据集
分行业梳理高质量数据集典型应用场景和应用需求，绘制高质量数据集建设图谱。支持大模型企业、制造业企业、科研院所等开展工业数据采集、清洗、标注等工作，围绕“产业集群+数据集”“平台企业+数据集”“龙头企业+数据集”“核心装备+数据集”，形成200个以上高质量工业数据集，支撑工业大模型训练和应用。支持研发集数据、模型、工具、场景为一体的自动化数据标注平台，打造工业数据标注工具集。
（三）鼓励分层分类培育
推动行业龙头企业发挥场景富集、数据量大的优势，与大模型开发企业开展深度合作，聚焦行业核心业务流程研发行业大模型。强化行业机理、生产标准、工艺参数等关键知识的嵌入应用，提升模型对复杂工业场景的适配能力和决策准确性，培育一批支撑行业高质量发展的标杆大模型。支持企业针对制造业生产痛点，开发面向异常工况预警、产品缺陷检测、设备预测性维护、安全监测等特定应用场景的专用化轻量模型，简化部署流程、降低应用门槛，加快向产业链中小企业推广。
（四）加强技术标准构建
从基础能力（模型参数量、训练数据、算力需求）、功能测试（生成能力、理解能力、推理能力、交互能力）、性能测试（准确性、可解释性、实时性、可集成性、安全性）等多个维度探索制定工业大模型认定评价标准。支持企业聚焦研发设计、生产制造、质量管控、运维服务、经营管理五个环节，积极参与或主导国内外大模型测评标准研制，加快补齐工业大模型在精度、效率、兼容性等方面的关键急需标准短板。
三、高能级建设赋能平台载体
（五）加快建设国家人工智能应用中试基地
建立健全基地建设组织架构、规范制度和安全保障机制。聚焦半导体与集成电路、新型显示、电子元器件及专用材料、信息通信四大重点领域，构建集算力、数据、模型、工具的一体化AI共性技术底座。重点孵化面板研发仿真、模具设计优化、设备预测维护等多个典型应用场景，形成可复制的智能制造解决方案。建立“综合运营+产业运营”双层运营架构，逐步形成“行业客户方-产业运营商-生态供给方-综合运营商”多方协同的运营体系，构建人工智能赋能电子信息制造应用融合生态，深度赋能电子信息产业高质量发展。
（六）打造制造业重点行业人工智能应用赋能中心
聚焦我市电子信息、高端装备、先进材料、新能源、生物医药等优势产业，建设10个以上制造业重点行业人工智能应用赋能中心。打造赋能中心专业服务能力，面向行业企业提供评估咨询、技术集成、方案开发等专业服务。通过积累数据集、模型库、工具集等资源，逐步实现应用方案开发的标准化和模块化，从而降低应用成本。发挥赋能应用中心行业支撑作用，围绕特定行业分析研究人工智能融合应用的场景需求、共性难点、解决方案及发展模式，构建“场景研究-资源整合-专业服务-生态营造”应用赋能服务体系，重点突出其行业交流、协同创新、数据治理、场景示范、服务行业等产业促进功能。
（七）加强建设专业服务平台
加快推进中国电信长三角枢纽节点吴江算力调度中心、中国移动长三角（苏州）汾湖智算中心等建设，持续升级苏州市公共算力服务平台功能，通过“算力券”补贴等形式，为中小企业提供普惠算力租赁服务。鼓励制造业企业、工业互联网平台企业、模型服务商联合打造工业数据集服务平台，推动行业内非核心、通用类数据高效流通和使用。依托苏州市AI+制造业创新应用中心等载体，开展技术成果转化对接，吸引高校、科研机构参与企业AI场景开发，构建“技术攻关-场景验证-产业落地”闭环生态，推动区域AI应用水平整体跃升。
四、高标准打造典型应用场景
（八）加强场景供需对接
引导工业垂类模型公司化运营，供给侧围绕模型及智能体开发、集成解决方案提供，遴选20家以上人工智能赋能新型工业化专业服务商；需求侧分行业、分环节梳理工业企业人工智能场景应用需求清单。鼓励各板块结合自身产业特点举办各类供需对接会，全年按行业分类组织开展100场以上产品/技术路演、应用供需对接、企业基金融资、人才交流等对接活动，加快推动人工智能技术在工业领域的赋能应用。通过举办各类行业活动，搭建对接平台，积极挖掘优质项目，吸引更多人才和项目来苏创新创业。
（九）遴选打造典型应用场景
围绕制造全流程分析人工智能应用难点痛点，编制制造业重点行业人工智能应用指引，为工业企业提供人工智能应用参考。常态化征集遴选市级人工智能赋能新型工业化典型应用场景，按季度发布典型应用场景目录并进行宣传推广，择优向上推荐参与工信部、省工信厅典型案例评选。支持重点单位积极参与国家人工智能创新任务揭榜挂帅，通过奖补等政策支持优秀应用案例的实际应用及复制推广。
（十）推进智能工厂梯度培育
引导规上工业企业加大人工智能技术应用，按照智能工厂建设要素条件、智能制造典型场景参考指引，梯度培育基础、先进、卓越、领航四级智能工厂。推动4000家以上规上工业企业开展基础级智能工厂建设，600家企业开展先进级智能工厂建设，择优培育15家以上卓越级智能工厂，积极探索建设领航级智能工厂。
五、高品质打造智能终端产品
（十一）AI+工业软件
推动人工智能前沿技术与工业软件融合创新，重点围绕研发设计工业软件、新型工业操作系统、工业垂直大模型、自主可控应用软件等，推动龙头企业及行业组织对标国内外先进做法，聚焦软件关键技术攻关、应用推广、标准制定与产学研协同，打造一批软件创新平台。加速布局开源AI创新中心，做强数智软件产业集群。鼓励企业研发自主可控的AI基础软件，重点突破CAD、CAE、EDA等工业软件，分级分类深化工业互联网应用，培育一批工业智能体。
（十二）AI+具身智能
围绕多态“大脑”、运动控制“小脑”、机械肢、机器体，建设全国具身智能机器人技术创新策源地、高端制造集聚区和场景应用样板区。发力功能型整机，面向精密电子制造、汽车零部件装配、高端装备加工等制造领域，开发高精度、高可靠性，且具备多机协作、自主规划、精确感知的工业生产型具身智能机器人，推动AI+具身智能终端产品在制造业的广泛应用与深度赋能，提升工业生产效率。
（十三）AI+智能车联网
培育发展智能车联网产业，构建覆盖激光雷达、高阶智驾、智能座舱、车联网、车路协同、智能整车的完整产业链，积极攻克L4级智驾技术，抢占L5级制高点。培育具有核心竞争力的智能车联网软硬结合产品，高精度视觉传感器、毫米波雷达、激光雷达、智能座舱、域控制器、智能驾驶大模型等产品核心技术达到领先水平。
（十四）AI+低空制造
聚焦工业级无人机、电动垂直起降航空器（eVTOL）等新型无人驾驶航空器，加快新一代产品产业化落地，培育一批低空制造领航企业。持续完善飞控系统、动力系统、通信系统、北斗导航、任务载荷等机载关键系统。重点突破航空动力电池、电机、电控等电动低空航空器核心部件。
（十五）AI+消费电子
面向智能终端小型化、低功耗需求，引导企业开发智能可穿戴设备、智能家居、AR/VR设备等新型消费电子产品。支持企业采用存算一体、硅光集成等技术提升终端算力能效比，加快推动AI手机、AI电脑、AI眼镜等产品迭代升级。释放政务服务、智慧医疗、智能网联车等场景资源，加速AI消费终端产品验证迭代。加强智能消费电子的宣传推广和市场应用，培育从功能化向智能化转型的消费电子生态体系。
（十六）AI+高端装备
围绕数控机床、智能检测装备、半导体制造设备等重点方向，支持装备制造企业融合AI大模型与边缘计算技术，开发具备自感知、自适应、自决策能力的高端智能装备，推动传统装备向智能化、网络化、柔性化方向升级。鼓励电子信息、生物医药等领域企业开放生产场景为智能装备提供测试验证环境，加速AI高端装备在精密制造、无尘车间等规模化应用。
（十七）AI+医疗设备
加速医疗机器人、AI辅助诊断终端等医疗终端产品创新发展，促进在医疗机构落地应用。支持研发医疗语料终端、数字健康人等轻量化终端产品，满足医疗机构“即插即用”的本地化部署需求。鼓励培育AI智能康复训练系统、穿戴式生命体征预警设备、认知障碍干预机器人等高端康养产品，通过精准化数据采集、智能化分析评估和个性化干预方案，全面提升康养服务的专业性与精准度。
（十八）AI+其他智能终端
聚焦大模型一体机、脑机接口、AI芯片等重点前沿领域，加快培育新一代智能终端产品。加快推出开箱即用训推一体机和推理一体机等产品，服务企业和政务领域定制化、轻量化需求。深化脑机接口技术与具身智能、大模型、智能传感技术交叉融合创新，打造脑机接口在智能交互、状态感知、医疗康复、残障辅助、状态监测等领域的创新应用。加快推进AI芯片产业创新发展，在GPU芯片、ASIC芯片、FPGA芯片、存算一体芯片、硅光芯片、网络互联芯片等领域，加快突破填补国内空白的创新产品。
六、全方位优化发展生态
（十九）加大政策支持力度
落实市级人工智能产业扶持政策，在工业大模型、赋能应用中心、典型应用场景、高端人才引育等方面加大政策支持。探索多元化投融资模式，鼓励金融机构加大信贷支持力度，创新金融服务和产品，加强对人工智能领域科技型项目和重大产业化项目支持。建立国家人工智能基金直通机制，发挥苏州人工智能基金引导作用，撬动社会资本加大对人工智能领域的投资力度，加快实现行业大模型突破。
（二十）加强人才队伍建设
鼓励在苏高校结合苏州产业发展实际，强化人工智能学科建设，培养一批人工智能专业人才。加强人工智能人才实训基地建设，鼓励教育机构、培训机构和企业开展人工智能专业培训，培养人工智能高素质人才。发挥姑苏创新创业领军人才计划、姑苏重点产业紧缺人才计划等政策效应，大力引进、集聚人工智能领域高层次人才（团队）和紧缺人才。
（二十一）构建开放开源生态
积极对接开放原子基金会，谋划开放原子紫金专区建设，推动开放原子紫金专区运营总部落户苏州，着力打造成为全省唯一的开源生态平台，构建以“苏州为核心、覆盖省内、协同长三角”的开源生态建设和发展新模式，推动开源项目从加速技术迭代创新到产业化落地。建好RISC-V开源芯片产业创新中心，发挥RISC-V产业联盟作用，集聚重点企业及高校院所资源，加快打造RISC-V芯片产业协同生态。推动长三角人工智能产业链协同发展，加强人工智能技术交流合作。
（二十二）推动模型安全应用
强化风险研判应对，加强跨部门协同监管，保障工业大模型安全合规应用。培育专业服务机构，提供主动防御软硬件工具和模型安全解决方案，帮助企业构建“模型+数据+终端”一体化防护体系。鼓励企业、高校、科研院所建立大模型评估测试平台，开展工业大模型及智能体评测服务。提升企业网络数据安全防护能力，实施数据脱敏、数据加密等防泄漏安全技术措施，定期开展模型攻防演练与漏洞检测。
