8月22日，上海市經濟和信息化委員會、上海市發展和改革委員會和上海市國有資產管理委員會三部門聯合公布《上海市加快推動“AI+制造”發展的實施方案》(下稱《方案》)。
 
  《方案》明確主要目標，實施“模塑申城·AI+制造”行動，推動人工智能技術與制造業深度融合，加快賦能*工業化，形成新質生產力。通過三年時間努力，本市制造業智能化發展水平進一步提升，在語料、模型、平臺、場景等領域形成一批創新成果。推動3000家制造業企業實現智能化應用；打造10個行業模型、www.shyb118.c)m/www.shsaic.net/，形成100個智能產品；推廣100個示范應用場景，建設10個左右“AI+制造”示范工廠；發展5家左右綜合集成服務商，培育一批具有競爭力的*服務商，加快形成制造業智能化發展生態。
 
  在攻關基礎和前沿技術方面：提升工業模型基礎能力。推動基礎模型開展多模態算法創新，加強對流體、電磁、真空等物理規律的理解，提升物理仿真能力；加強對工業圖紙、操作手冊、產品缺陷等信息的識別，提升視覺處理能力；加強對時序數據、工藝約束規則的理解，提升智能決策能力。強化基礎模型工業推理能力，梳理工業標準操作流程，匯聚一批提示詞，推動智能體理解工業任務、指令、角色；面向制造業泛化場景，采用知識蒸餾、邏輯打分等方法，打造一批推理數據集，支持工業模型微調。
  突破工業智能前沿技術。發展工業元宇宙，打造工業基礎模型庫和信息庫，攻關空間計算技術，實現工廠、倉庫、實驗室等空間全要素數字化映射和虛實協同，支持工廠布局優化、自動引導車尋路等應用創新。探索“云-邊-端”模型體系，開發虛擬可編程邏輯控制器(PLC)、分散控制系統(DCS/www.shzy4.com)等智能邊緣設備，推動模型小型化、邊緣化部署，提升邊側智能應用的快速響應能力。攻關工業工具互通協議，對標模型上下文協議和智能體開放協議，開發面向智能體工具調用的工業通用協議和接口。
  發展工業數據治理和合成技術。發展工業數據治理技術，開發面向工業領域非結構化、半結構化數據的“采洗標測用”工具鏈，發展工業數據特征提取、工藝檢索增強生成等數據標準化治理技術，構建工業符號語義標準化庫，推動形成行業數據字典、數字主線，支持多源數據統一建模與關聯融合。發展工業數據合成技術，開展復雜環境設備運行、裝配作業、運維管理等數據合成試點，支撐模擬仿真、工業機器人泛化抓取等模型訓練與應用驗證。
 
  在加快賦能重點行業方面：聚焦集成電路、電子信息、汽車、高端裝備、船舶海工、航空航天、*材料、鋼鐵、時尚消費品、醫藥制造等行業，推動企業創新應用人工智能技術，打造細分領域行業模型，發展面向特定場景的小模型，構建多層次工業模型體系，提升大模型和小模型的協同效率，加快在工業場景中落地應用。

  在建設“AI+制造”工廠方面：推動建設以智能體高密度分布、多場景集成為特征的“AI+制造”示范工廠，綜合應用空間計算、多智能體協同等技術，集聚各類場景模型、智能產品和裝備，推進以人形機器人為代表的多類型具身智能在典型場景中的實用化部署，打通各類工業軟件系統，提升動態感知能力，體現軟件定義工廠、完全按需制造、智能工廠網絡等制造新模式，形成示范作用。
 
  在AI+工業軟件工具方面：依托大模型代碼和文本生產能力，發展工業軟件自動調優和漏洞修復功能，探索基于模型的低代碼、零代碼應用開發模式。推動基于人工智能重構生產執行系統、產品全生命周期管理系統等軟件，支持提升生產效率，變革生產管理模式。推動研發設計類軟件集成物理規律模擬、高通量計算等功能，實現基于歷史數據的新設計生成。
  在AI+工業產品與裝備方面：推動工業母機、工業機器人、儀器儀表、能源裝備、醫療設備、船舶以及低空等工業產品和裝備融合應用人工智能技術，實現智能化升級與功能拓展，全面提升感知、交互、控制、協作與決策水平。聚焦大模型與邊緣智能應用，增強裝備系統的適應性、靈活性和運行效率。支持企業基于現有工業產品和裝備，打造智能產品矩陣。