8月22日，上海市经济和信息化委员会、上海市发展和改革委员会和上海市国有资产管理委员会三部门联合公布《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》(下称《方案》)。
 
  《方案》明确主要目标，实施“模塑申城·AI+制造”行动，推动人工智能技术与制造业深度融合，加快赋能*工业化，形成新质生产力。通过三年时间努力，本市制造业智能化发展水平进一步提升，在语料、模型、平台、场景等领域形成一批创新成果。推动3000家制造业企业实现智能化应用；打造10个行业模型、www.shyb118.c)m/www.shsaic.net/，形成100个智能产品；推广100个示范应用场景，建设10个左右“AI+制造”示范工厂；发展5家左右综合集成服务商，培育一批具有竞争力的*服务商，加快形成制造业智能化发展生态。
 
  在攻关基础和前沿技术方面：提升工业模型基础能力。推动基础模型开展多模态算法创新，加强对流体、电磁、真空等物理规律的理解，提升物理仿真能力；加强对工业图纸、操作手册、产品缺陷等信息的识别，提升视觉处理能力；加强对时序数据、工艺约束规则的理解，提升智能决策能力。强化基础模型工业推理能力，梳理工业标准操作流程，汇聚一批提示词，推动智能体理解工业任务、指令、角色；面向制造业泛化场景，采用知识蒸馏、逻辑打分等方法，打造一批推理数据集，支持工业模型微调。
  突破工业智能前沿技术。发展工业元宇宙，打造工业基础模型库和信息库，攻关空间计算技术，实现工厂、仓库、实验室等空间全要素数字化映射和虚实协同，支持工厂布局优化、自动引导车寻路等应用创新。探索“云-边-端”模型体系，开发虚拟可编程逻辑控制器(PLC)、分散控制系统(DCS/www.shzy4.com)等智能边缘设备，推动模型小型化、边缘化部署，提升边侧智能应用的快速响应能力。攻关工业工具互通协议，对标模型上下文协议和智能体开放协议，开发面向智能体工具调用的工业通用协议和接口。
  发展工业数据治理和合成技术。发展工业数据治理技术，开发面向工业领域非结构化、半结构化数据的“采洗标测用”工具链，发展工业数据特征提取、工艺检索增强生成等数据标准化治理技术，构建工业符号语义标准化库，推动形成行业数据字典、数字主线，支持多源数据统一建模与关联融合。发展工业数据合成技术，开展复杂环境设备运行、装配作业、运维管理等数据合成试点，支撑模拟仿真、工业机器人泛化抓取等模型训练与应用验证。
 
  在加快赋能重点行业方面：聚焦集成电路、电子信息、汽车、高端装备、船舶海工、航空航天、*材料、钢铁、时尚消费品、医药制造等行业，推动企业创新应用人工智能技术，打造细分领域行业模型，发展面向特定场景的小模型，构建多层次工业模型体系，提升大模型和小模型的协同效率，加快在工业场景中落地应用。

  在建设“AI+制造”工厂方面：推动建设以智能体高密度分布、多场景集成为特征的“AI+制造”示范工厂，综合应用空间计算、多智能体协同等技术，集聚各类场景模型、智能产品和装备，推进以人形机器人为代表的多类型具身智能在典型场景中的实用化部署，打通各类工业软件系统，提升动态感知能力，体现软件定义工厂、完全按需制造、智能工厂网络等制造新模式，形成示范作用。
 
  在AI+工业软件工具方面：依托大模型代码和文本生产能力，发展工业软件自动调优和漏洞修复功能，探索基于模型的低代码、零代码应用开发模式。推动基于人工智能重构生产执行系统、产品全生命周期管理系统等软件，支持提升生产效率，变革生产管理模式。推动研发设计类软件集成物理规律模拟、高通量计算等功能，实现基于历史数据的新设计生成。
  在AI+工业产品与装备方面：推动工业母机、工业机器人、仪器仪表、能源装备、医疗设备、船舶以及低空等工业产品和装备融合应用人工智能技术，实现智能化升级与功能拓展，全面提升感知、交互、控制、协作与决策水平。聚焦大模型与边缘智能应用，增强装备系统的适应性、灵活性和运行效率。支持企业基于现有工业产品和装备，打造智能产品矩阵。