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從“上海製造”躍升到“上海智造”，上海邁出重要一步。
8月19日，上海市經濟和資訊化委員會、上海市發展和改革委員會、上海市國有資產監督管理委員會發佈《上海市加快推動“AI+製造”發展的實施方案》。
上海成為繼3月廣西、5月北京、6月河南等之後，另一個就AI+製造/工業出台實施方案的省市。
去年12月，上海市人民政府辦公廳印發《關於人工智慧“模塑申城”的實施方案》。在垂直領域應用，方案重點提到人工智慧+製造。
此次“AI+製造”方案，與人工智慧“模塑申城”方案形成呼應，提出推動人工智慧技術與製造業深度融合，加快賦能新型工業化，形成新質生產力。
方案提出，通過三年時間努力，推動3000家製造業企業實現智能化應用；打造10個行業標竿模型，形成100個標竿智能產品；推廣100個示範應用場景，建設10個左右“AI+製造”示範工廠；發展5家左右綜合整合服務商，培育一批具有競爭力的專業服務商，加快形成製造業智能化發展生態。
這一實施方案是在7月30日上海市政府常務會議原則同意的。這一會議鮮明提出，助力“上海製造”向“上海智造”躍升。
會議一併指出——
推動創新賦能，把握輕量化技術新趨勢，著力開發麵向垂類領域的工業級智能體，實現“小切口”精準賦能。
分類施策，制定差異化“AI+”實施路徑，“一業一策”分類推進，傳統製造業要推動生產流程智能化改造，新興製造業重點佈局智能終端等原生賽道。
最佳化生態，培育壯大智能化方案服務商，用好算力券、模型券、語料券，降低企業轉型成本，建構“技術突破-場景落地-生態協同”閉環，並築牢工業網際網路安全螢幕障。
AI眼鏡被專門寫入方案：培育增強現實（AR）、混合現實（MR）等技術方向的眼鏡企業，強化智能眼鏡端側處理能力，支援攻關眼鏡晶片、多模態互動、空間計算等核心技術。加快培育智能眼鏡頭部品牌，推動產業鏈上下游集聚。
此前元界（ID：Metabod）在文章中指出，去年尤其是今年兩會首次提出“人工智慧+”以來，各省市此起彼伏推動“人工智慧+”行動方案。有關人工智慧賦能產業的政策，國內出台了很多，不少涉及工業應用，但要麼是面向區域特色多領域的產業，要麼覆蓋機器人等有限領域，並未有聚焦新型工業化的專項政策。
但伴隨工信部實施人工智慧賦能新型工業化、“人工智慧+製造”行動以來，這種局面正在發生深刻改變。
今年6月，工信部在審議《工業和資訊化部資訊化和工業化融合2025年工作要點》時，明確提出實施“人工智慧+製造”行動，加快重點行業智能升級，打造智能製造“升級版”。
7月11日，工信部發佈《資訊化和工業化融合2025年工作要點》，提出編制製造業企業人工智慧應用指南，加強人工智慧技術在工業領域的深度融合應用。實施“人工智慧+製造”行動，支援企業在重點場景應用通用大模型、行業大模型和智能體。
以下為上海方案全文：
為深入貫徹國家關於推動人工智慧賦能新型工業化的戰略部署，落實上海市“模塑申城”工程，加快推動製造業智能化發展，制定本實施方案。
實施“模塑申城·AI+製造”行動，推動人工智慧技術與製造業深度融合，加快賦能新型工業化，形成新質生產力。通過三年時間努力，本市製造業智能化發展水平進一步提升，在語料、模型、平台、場景等領域形成一批創新成果。推動3000家製造業企業實現智能化應用；打造10個行業標竿模型，形成100個標竿智能產品；推廣100個示範應用場景，建設10個左右“AI+製造”示範工廠；發展5家左右綜合整合服務商，培育一批具有競爭力的專業服務商，加快形成製造業智能化發展生態。
（一）提升工業模型基礎能力
推動基礎模型開展多模態演算法創新，加強對流體、電磁、真空等物理規律的理解，提升物理模擬能力；加強對工業圖紙、操作手冊、產品缺陷等資訊的識別，提升視覺處理能力；加強對時序資料、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；面向製造業泛化場景，採用知識蒸餾、邏輯打分等方法，打造一批推理資料集，支援工業模型微調。
（二）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資訊庫，攻關空間計算技術，實現工廠、倉庫、實驗室等空間全要素數位化對應和虛實協同，支援工廠佈局最佳化、自動引導車尋路等應用創新。探索“雲-邊-端”模型體系，開發虛擬可程式設計邏輯控製器（PLC）、分散控制系統（DCS）等智能邊緣裝置，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呼叫的工業通用協議和介面。
（三）發展工業資料治理和合成技術
發展工業資料治理技術，開發面向工業領域非結構化、半結構化資料的“采洗標測用”工具鏈，發展工業資料特徵提取、工藝檢索增強生成等資料標準化治理技術，建構工業符號語義標準化庫，推動形成行業資料字典、數字主線，支援多源資料統一建模與關聯融合。發展工業資料合成技術，開展複雜環境裝置運行、裝配作業、維運管理等資料合成試點，支撐模擬模擬、工業機器人泛化抓取等模型訓練與應用驗證。
（四）打造工業智算雲平台
推動工業雲企業升級打造智算雲，攻關低延遲分佈式推理架構、工廠級算力調度等技術，研發語料加工、模型訓練、模型管理、智能體開發等工具模組，提供“語料包”“算力包”“模型包”等服務，形成雲化、本地化以及小型化、輕量化等多種部署方案，支撐大中小企業轉型升級。推動專業服務商等對接工業智算雲，迭代開發麵向垂直行業的智能工具和智能體，逐步形成模型即服務（MaaS）能力。
（五）打造工業語料公共服務平台
推動語料企業、製造企業、服務商等聯合打造工業語料公共服務平台，建設船舶、航空、汽車、能源、鋼鐵等行業高品質多模態語料庫，形成工業戰略語料庫以及模型微調資料、強推理資料、評測語料、實體知識圖譜、稀缺場景語料等工業專業語料資源。探索嵌入式積分等多元利益分享和激勵機制，促進語料高效匯聚與共享流通。推動鏈主企業基於行業上下游需求，打造工業資料空間，實現同行業語料匯聚和跨行業語料共享。引導中小企業提升資料治理能力，建立內部知識庫，應用知識圖譜、檢索增強生成（RAG）等技術，在場景端快速應用模型。
（六）打造融合創新基地
發揮優質企業引領帶動作用，建設“AI+製造”融合創新基地，對接智算雲、語料等平台，攻關模型工程、智能體工程、應用開發工具等行業共性技術，打造示範應用場景。推動基地建設行業垂類語料庫、智能產品、場景應用等服務能力，開展應用實訓、標準制定、技術平台建構等工作，促進行業整體智能化水平提升。
（七）加快賦能重點行業
聚焦積體電路、電子資訊、汽車、高端裝備、船舶海工、航空航天、先進材料、鋼鐵、時尚消費品、醫藥製造等行業，推動企業創新應用人工智慧技術，打造細分領域行業模型，發展面向特定場景的專用小模型，建構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。
專欄重點行業“AI+製造”應用
積體電路：推動電子自動化設計（EDA）企業建構智能化設計能力，縮短設計周期，提升晶片性能。圍繞晶片製造、封裝等環節，推動人工智慧技術在計算光刻、輔助缺陷檢測、工藝開發等場景中的應用，提升良率和生產效率。
電子資訊：面向多規格箱型混碼、物料揀選、精密作業等場景，開展AI+機器人應用試點，推動機器視覺、智能排產、供應鏈大腦等技術規模化落地。支援電子資訊企業加快智能化改造，新建或升級自動化產線。
汽車：推動整車和零部件企業建構涵蓋算力支撐、資料採集、模型訓練、模擬測試的智能研發體系，實現資料驅動的智能汽車開發範式。建設工業大腦系統，深化質量判定、供應鏈管理、缺陷檢測等應用，逐步實現全流程智能化管理。
高端裝備：推動高端裝備企業發展智能體應用，提升研發設計、生產製造等環節的智能化水平，重構人機互動方式。推動儀器儀表企業面向質譜、光譜、色譜等場景建構多模態模型，實現儀器參數自調、故障預警等功能。
船舶海工：發展智能船舶設計軟體，基於歷史船型資料庫與即時模擬資料，實現線型方案生成、結構設計最佳化等功能。對切割、銲接、運輸、預處理等關鍵工序進行全過程監控，實現基於數字模型的質量管理與故障診斷。
航空航天：推動大飛機總裝製造智能化，打造特種工藝管控、全機外形尺寸智能檢測、智能排產、多機器人協同的柔性智能產線等應用。推進衛星智能工廠建設，研製面向衛星、火箭等產品的智能檢測裝備。
先進材料：打造人工智慧賦能材料中心，培育先進合金、特種高分子、無機材料、有機化合物4類小模型。推動建設電子材料基因庫。建立生物智能化開發製造系統，賦能菌種和關鍵酶開發、代謝通路設計、反應過程控制等環節。
鋼鐵：建設鋼鐵高品質語料庫，打造鋼鐵行業多模態大模型，攻關模型在預測、決策、控制等方面的多模態能力。開發配料爐長、計畫員、質檢員、安全員等智能體，實現鐵前一體化配料、高爐爐況智能診斷和調劑等應用。
時尚消費品：推動輕工、食品等領域應用模型洞察需求趨勢，建構隨銷售動態靈活調整的生產製造體系，實現柔性製造、產供銷一體化。加快創意設計與人工智慧融合，推動產品外觀、配方等智能化研發。
醫藥製造：打造智能化藥物研發平台，開展藥物靶點智能篩選、分子結構設計最佳化、晶型預測等技術攻關。建設柔性產線與供應鏈協同系統，提升藥品生產質量控制與全流程追溯能力。
（八）打造共性示範場景
圍繞製造業全流程，梳理場景圖譜，支援企業探索高價值應用場景。研發設計建設智慧實驗室、虛擬模擬設計、生成式設計等場景，打造新型設計模式。中試驗證建設高精度、全流程模擬的智能虛擬中試等場景，縮短中試時間，降低過程成本。生產製造建設智能柔性裝配、無損智能缺陷檢測、生產自適應調整等場景，提高製造精度和效率。供應鏈管理建設動態排產、彈性供應鏈、庫存最佳化等場景，提升供應鏈協同效率。經營管理與服務建設基於智能體的經營決策分析、智能碳排放管理、數字人行銷、智能維運管理等場景，提升經營效率。
（九）探索前沿製造模式
推動製造企業立足全流程智能化基礎，探索軟體定義工廠、完全按需製造、智能工廠網路等製造新模式。以“工業大腦”為決策中心，實現設計、開發和量產的智慧最佳化，結合大規模人機協作、裝置模組組合，實現規模化柔性製造。依託工業元宇宙實現設計製造一體化，動態配置工廠資源，基於需求自適應重構生產過程，實現定製產品的高效生產。依託平台連接產業叢集內工廠，以需求驅動產品數位化設計模擬和供應鏈服務最佳化。
（十）建設“AI+製造”工廠
推動建設以智能體高密度分佈、多場景整合為特徵的“AI+製造”示範工廠，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，打通各類工業軟體系統，提升動態感知能力，體現軟體定義工廠、完全按需製造、智能工廠網路等製造新模式，形成標竿示範作用。
（十一）AI+工業軟體工具
依託大模型程式碼和文字生產能力，發展工業軟體自動調優和漏洞修復功能，探索基於模型的低程式碼、零程式碼應用開發模式。推動基於人工智慧重構生產執行系統、產品全生命周期管理系統等軟體，支援提升生產效率，變革生產管理模式。推動研發設計類軟體整合物理規律模擬、高通量計算等功能，實現基於歷史資料的新設計生成。
（十二）AI+工業產品與裝備
推動工業母機、工業機器人、儀器儀表、能源裝備、醫療裝置、船舶以及低空等工業產品和裝備融合應用人工智慧技術，實現智能化升級與功能拓展，全面提升感知、互動、控制、協作與自主決策水平。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。支援優質企業基於現有工業產品和裝備，打造智能產品矩陣。
（十三）AI+消費終端
推動消費終端企業與人工智慧企業合作開發端側模型，開展雲端模型端側部署，提升終端的模型應用能力，推動終端智能化操作創新。推動AI電腦、AI眼鏡和AI手機等新型智能消費終端迭代升級，加快引導產業鏈上下游企業集聚，促進智能終端產業叢集發展。
專欄打造“AI+”智能產品
程式碼助手：發展工業軟體自動調優和漏洞修復智能體，開發知識問答、命令預測、命令建議等功能，提升程式碼編寫效率。發展工業軟體程式碼自動生成智能體，支援低程式碼、零程式碼等開發方式，降低工業軟體使用門檻。
智能體助手：打造智能助手和配套開發工具，發展自然語言互動、智能任務流程編排、知識搜尋與推理等能力，推動製造執行系統（MES）、產品生命周期管理（PLM）等核心系統智能化重構，帶動管理運行模式變革。
設計助手：應用人工智慧技術最佳化電腦輔助設計（CAD）功能，整合既有設計圖紙資料，開發建模與草圖相互轉化、基於需求的草圖生成等功能，縮短設計周期。支援設計軟體整合模擬、排產等功能，提升智能化設計迭代能力。
工業母機：打造智能精密磨床，整合模型能力，解決加工程序編寫效率低、易出錯、非計畫停機頻繁、質量控制難等問題，推動加工精度邁入百奈米級。打造智能工業母機原型機，實現從自然語言指令到任務執行指令的自動轉換，降低工藝規劃與執行過程對人的依賴。
工業機器人：推動單體智能發展，攻關關鍵技術和核心零部件，發展智能控製器和驅動器，提升機器人操作能力。推動多模態大模型在人機協同、多機協作中的應用，實現多種類工業機器人在銲接、上下料等環節的自主感知、自主適應和自主協作，探索跨流程、跨工藝的智能協同調控路徑。
儀器儀表：打造邊側垂域模型，強化邊緣計算和資料分析能力，推動質譜儀、光譜儀、色譜儀、智能探傷裝置等智能儀器儀表與檢測裝備研發。提升儀器儀表資料整合分析能力，形成故障自診斷、智能決策等應用。
智能船舶產品：發展無人船，開發智慧航行工具鏈，建構涵蓋水面目標類型、氣象環境、會船態勢等要素的航行資料集，探索無人自主航行。發展深海作業機器人，依託海底視覺、智能感知、自主決策演算法，實現水下自主導航和避障。發展智能遊艇，整合智能航行、智能艙室、智能安防等功能。
智能低空產品：推進機型設計與人工智慧技術融合應用，通過氣流分佈和結構強度的模擬模擬，最佳化機翼形態與材料佈局，提高起飛效率與抗風性能。發展低空飛行器智能飛控演算法，開發視覺導航、全自由度容錯控制、自主避障等功能。建設低空產品試飛場，依託實測資料提升模型模擬和分析能力。
AI電腦：推動傳統電腦內建本地、雲端模型，加速端側模型應用與調優，提升軟硬協同能力，基於輕量化模型和推理框架打造特色應用。擴大本市智能電腦產能，培育智能電腦領軍品牌，
AI眼鏡：培育增強現實（AR）、混合現實（MR）等技術方向的眼鏡企業，強化智能眼鏡端側處理能力，支援攻關眼鏡晶片、多模態互動、空間計算等核心技術。加快培育智能眼鏡頭部品牌，推動產業鏈上下游集聚。
AI手機：推動手機企業與模型企業對接合作，開發適配手機終端、支援本地部署的模型，探索自然語言驅動的應用操作模式。支援配套零部件發展，推動晶片企業、模組企業與手機企業聯合開展產品研發，提升智能手機性能。
（十四）培育專業服務商
推動數位化轉型、工業網際網路服務商向智能化服務商升級，提供智能化產品和解決方案。建立服務商認定標準，重點遴選和培育一批工業語料資料、智算雲、模型平台、智能體開發應用、具身智能等專業服務商，支援綜合整合服務商發展壯大，面向特定行業、特定場景提供特色服務包，形成“組團式”服務體系。
（十五）推動平台智能化升級
推動工業網際網路平台融合人工智慧技術，發揮平台積累的工業場景、裝置、產線等資料優勢，開發聚焦垂直行業的模型、工具和智能體應用，增強模型即服務（MaaS）能力。推動產業網際網路平台結合大模型，開發工程圖紙解析、訂單匹配、工廠推薦、自動報價、以圖搜圖等智能化功能，強化上下游資源精準對接和高效協同，推動供應鏈智能化轉型。
（十六）加快機器人應用
支援電子資訊、汽車、裝備等重點行業面向重複性強、危險性高、對健康存在危害的工作場景部署應用工業機器人，提高生產效率和生產安全性。推動智慧型手機器人在裝配、銲接、噴塗、物料搬運等環節開展規模化應用。推動鋼鐵、船舶等行業打造人機協同智能製造作業單元，實現複雜工序無人化。制定工業場景人形機器人安全性可靠性檢驗檢測方法，推動產品“持證上崗”。
（十七）加強場景引導
面向研發設計、中試驗證、生產製造、供應鏈管理、經營管理與服務等泛化場景，選樹一批“AI+製造”典型案例，編制場景建設指南，形成“一場景一指引”。推進模型選型、語料準備要求、智能體能力要求、訓練微調時間、推理算力需求、穩定性情況、管理應用要求等標準化，指導企業更好選擇場景和配置資源，降低試錯成本，促進規模化推廣。
（十八）培養專業人才
實施“AI+製造”人才先鋒培養計畫，依託高校、科研院所、企業和人才實訓基地，加快培育既熟悉製造機理又掌握人工智慧技能的複合型人才。深化產教融合，推動高校加快人工智慧+新工科建設，推廣校企“訂單式”“接力式”培養模式。健全覆蓋多層次人才的培訓課程體系和教材資源，加大對產業工人和技能人才的數智化培訓，增強企業人員對人工智慧的創新意識和應用能力。
（十九）促進產融對接
引導銀行等金融機構面向數位化、智能化轉型企業開發專屬金融產品和服務，對優質企業最佳化貸款手續、審批環節，加大信貸支援力度。支援具備智能化轉型平台、系統整合等功能的服務商，通過供應鏈金融等方式滿足企業融資需求。探索將接入工業網際網路等平台的企業生產資料作為銀行貸款增信項。支援服務商等企業通過所持有的智慧財產權、專利技術進行質押融資。鼓勵融資租賃公司對智能產品和裝置提供專項融資租賃服務。發揮市政策性融資擔保基金作用，對符合條件的企業提供融資擔保服務。推動市區相關產業基金、社會資本等支援“AI+製造”發展，精準投向語料建設、模型開發、場景應用、服務商等項目和創新主體。
（二十）完善標準和安全體系
圍繞語料、模型、平台、智能體、產品、應用等環節，增加基礎共性、關鍵技術等標準供給，完善安全治理規範。加強工業資料語料安全、模型演算法安全、系統安全、應用安全等，打造安全可信基座。依託第三方機構為模型、智能體和具身智能等提供測試驗證服務。建構全面的智能化評測框架和指標體系，科學評價企業智能化水平。建立健全智慧財產權保護機制，為工業智能創新應用提供製度保障。
（二十一）推動落實工作任務
加強“AI+製造”各項任務的統籌組織和協調推進，落實重點任務、重大項目和重要政策。聚焦重點行業，編制“一業一策”推進方案。強化市區協同，鼓勵產業基礎好、場景豐富的製造業重點區出台“一區一方案”和專項政策，打造工業智能產業叢集。
（二十二）加強政策資金支援
發揮財政資金引導作用，加大對智能化技術改造和應用推廣的支援力度，以項目建設補貼、貸款貼息等方式支援企業研發、應用人工智慧技術；發揮“模型券”“算力券”“語料券”等作用，對企業模型採購、算力租用、語料採購等服務費用，按比例給予支援，降低企業智能化改造成本。
（二十三）促進開放合作交流
依託世界人工智慧大會、工博會等平台，加強製造業智能化發展的跨行業、跨區域交流，深化政策法規、技術資源、標準規範等領域的合作共享。依託人工智慧開源生態，完善製造業模型、資料、工具鏈等公共服務。推動本市服務商、模型開發和應用主體跨區域提供技術和落地服務。
（二十四）積極營造發展氛圍
推動各類製造業企業、人工智慧企業、服務商等主體加強對接，深化技術交流和項目合作，鼓勵國資製造企業率先發揮引領示範作用。圍繞技術攻關、智能產品、場景應用等領域開展“揭榜掛帥”，評選一批示範項目、典型產品和優秀案例，加快在全市範圍內形成“AI+製造”發展的良好氛圍。 (元界)