《北京市人工智能赋能新型工业化行动方案》详细解读

一、总体理解：这份行动方案在做什么？

这份《行动方案》可以概括成一句话：
用大模型和智能体，把北京制造业的“数据—模型—场景—产能—人才—金融—宣传”这一整条链条打通，形成一批可复制的行业标杆。

可以分为四个层次来理解：

1. 打基础（第1–3条）：先把行业数据、公共数据治理和数据沙盒制度建好，让数据流动起来、用得起来、用得安全。

2. 建能力（第4–9条）：重点打造行业大模型、通用智能体、仿真平台及安全靶场，形成“算力+算法+平台+安全”综合能力。

3. 抓场景与产能（第10–12、14、16条）：在装备智能化、具身智能工厂、智能终端产线、咨询服务和案例推广上落地，让技术真正进入车间与生产线。

4. 强支撑（第13、15条）：用“人才+金融”把企业应用过程中的能力缺口和资金缺口补上。

对企业来说，这不是一条单项优惠政策，而是一整套“从数据基础—技术研发—试点示范—产线建设—人才培训—金融支持—品牌宣传”的综合支持体系。

二、分条逐项详细解读

（一）建设高质好用的行业数据集

原文要点

• 支持制造业企业、科研院所做数据采集、汇聚、清洗、标注。

• 形成一批高质量制造业数据集。

• 对“数据首登记、首入表、首交易、首开放”等给予奖励支持。

通俗解读

1. 目标：把分散在企业和科研机构里的各类工业数据，整理成可以直接用来做算法训练和分析的“行业级数据集”。

2. 重点环节：不仅是简单采集，还包括：

   • 采集：从设备、生产线、系统中把数据“拿出来”；

   • 汇聚：打通不同系统、不同格式的数据；

   • 清洗：去重、纠错、补全；

   • 标注：加上专业标签，便于模型理解。

3. 激励方式：围绕“数据要素化”的几个重要节点给奖励：

   • 首登记：第一次完成合规登记；

   • 首入表：第一次被纳入数据资源目录或资产台账；

   • 首交易：第一次通过合规平台完成数据交易；

   • 首开放：第一次以合规方式向社会或行业开放。

企业能获得什么？

• 有机会把原本“沉睡”的生产数据变成“有价值的资产”，并获得财政奖励。

• 为后续大模型训练、自主工业软件开发打下基础。

适合哪些企业？

• 有一定信息化/数字化基础的制造业企业；

• 拥有大量历史工艺数据、设备运行数据、质量检测数据等的企业；

• 相关科研院所、行业协会数据平台等。

（二）提高公共数据治理服务能力

原文要点

• 在数据基础制度先行区等产业集聚区，搭建数据治理服务平台。

• 建设高质量开源数据集、采集设施、治理工具集和服务方案。

• 对达到一定服务能力的平台给予支持。

• 征集一批公共数据治理服务商，为制造业提供“质优价低”服务。

• 支持标准化机构联合链主企业制定细分行业数据标准。

通俗解读
这里不是让每家企业都自己摸索，而是：

1. 在重点区域建一批“公共数据治理平台”，相当于“数据基础设施+公共服务中心”。

2. 平台要提供的内容包括：

   • 行业开源数据集；

   • 采集的硬件/软件设施；

   • 数据清洗、脱敏、标注等工具和整体解决方案。

3. 平台如果服务能力达标，可以拿到政策支持。

4. 政府还会“点名”一批服务商，进“公共数据治理服务商名单”，鼓励其给企业提供标准化服务。

5. 同时推动团体标准、地方标准，把“数据怎么采、怎么标、如何评估质量”统一规范，便于行业互联互通。

对企业的意义

• 中小企业不用从零搭平台，可以“拎包入住”，买标准化服务。

• 链主企业和标准化机构，可以在这里发挥牵引作用，参与标准制定，掌握行业话语权。

（三）支持企业数据参与模型训练

原文要点

• 支持企业用好“人工智能数据沙盒制度”。

• 在沙盒中保障隐私安全，形成合理合规的收益机制。

• 促进行业和企业模型产品迭代。

• 对首次使用沙盒训练的大模型企业给予免费服务。

通俗解读
数据沙盒可以理解为：

• 一个受监管的“安全实验环境”，企业可以把敏感数据放进去给模型训练，外部看不到原始数据，只看到安全处理后的结果。

• 避免“数据泄露、滥用”的风险，同时又能“用起来”。

政策重点是：

1. 鼓励企业利用数据沙盒，解决“数据想用又不敢用”的矛盾。

2. 通过沙盒，探索“数据参与训练如何分配收益”的机制。

3. 对第一次尝试用沙盒训练的企业，给予免费服务，降低试错成本。

企业可以怎么用？

• 有敏感生产数据但担心泄露的制造企业，可以用沙盒参与行业联合训练。

• 通过沙盒参与的同时，可以获得模型迭代带来的业务收益，比如更精准的预测、优化调度等。

（四）打造行业头部大模型

原文要点

• 支持产业链龙头企业、平台机构联合大模型企业等，围绕行业全流程优化和关键环节突破，开发行业大模型。

• 要求在真实场景中验证，并推广到产业链中小企业。

• 对达到国内一流、国际领先的大模型，按算力成本最高给予3000万元支持。

通俗解读
这一条是鼓励做“行业专用版大模型”，而不是通用聊天模型。特点是：

1. 有明确行业对象，如钢铁、汽车、电子、医药装备等；

2. 能覆盖从研发、采购、生产、质检到售后等全流程；

3. 不仅停留在实验室，要在实际生产场景中跑出来、跑出效果；

4. 要面向产业链中小企业提供服务，不能只服务一家龙头。

关键点

• 对算力成本给予资金支持，额度可达3000万元，是对大模型研发中最核心成本的补贴。

• 重点面向产业链龙头企业、平台类机构 + 专业大模型公司的联合体。

（五）构建高性能通用智能体

原文要点

• 支持企业将工业机理、数据、知识与大模型融合，打造适应性强、决策能力强、可感知环境和自主协同的通用智能体。

• 目标是突破传统工业软件“经验依赖强、环境适应差、智能化不足”的问题。

• 对可推广、能明显提升效率和优化管理的通用智能体，按其运营服务调用算力成本给予最高3000万元支持。

通俗解读
“通用智能体”可理解为“面向工业场景的自动决策助手/数字员工”：

• 能读懂实时数据；

• 能结合行业工艺和知识；

• 能给出优化建议甚至自动执行；

• 能适应不同设备和现场环境变化。

区别：

• 大模型偏“算力基础+语言和多模态理解”；

• 智能体更偏“在具体系统里执行任务”，包括感知、决策、反馈。

资金支持特点

• 不是补研发，而是按运营服务中“算力调用成本”给补贴，鼓励企业把智能体真正推向市场，用起来、跑起来。

• 额度同样最高可到3000万元。

（六）培育以自主协议为基础的制造业智能生态

原文要点

• 支持制造业企业、行业组织联合大模型企业、软件企业、标准化机构，制定“大模型与外部工具、数据源、API资源集成”的标准化通信协议。

• 形成“小模型局部应用 + 大模型全局优化”的混合智能应用范式。

• 对适配行业广、覆盖企业多、调用频次高的协议，在京津冀制造业项目中推广。

通俗解读
简单讲：这是在解决“系统与系统怎么说话”的问题。

1. 通过制定统一的通信协议，让：

   • 大模型，

   • 车间设备、传感器、MES/ERP系统，

   • 外部数据源、知识库
     可以安全高效地互联互通。

2. 形成的目标架构是：

   • 小模型：负责具体设备或局部工艺；

   • 大模型：负责跨车间、跨工序的全局优化——这就是“混合智能”。

对企业的意义

• 龙头与平台企业可通过主导协议，搭建自己的行业生态圈。

• 协议在京津冀范围推广，对参与制定方形成生态优势和长期粘性。

（七）实施企业技术中心AI赋能行动

原文要点

• 依托企业技术中心，围绕生产制造全流程搭建实验场景，推动模型嵌入和软硬件适配开发。

• 形成具有自主知识产权的智能化产品及行业解决方案。

• 对成效显著的市级企业技术中心，优先推荐为国家级企业技术中心。

• 将人工智能能力作为新设企业技术中心的重要参考。

通俗解读

1. “试验田”选在企业技术中心：

   • 技术中心负责组织生产线的AI改造试验；

   • 把模型真正嵌入到设备、系统中去，而不是停留在演示层面。

2. 成果形式：

   • 自主知识产权的软件、算法、系统；

   • 可输出给同行的行业解决方案。

3. 制度激励：

   • 做得好的市级技术中心更容易“升级”为国家级；

   • 未来新建企业技术中心，是否具备AI能力会成为重要考量。

对企业的提示

• 已有市级技术中心的企业，可将“AI项目”打包为技术中心重点工作，争取在评优、升级中加分。

• 正在筹建技术中心的企业，应把数据治理、大模型应用、智能体研发纳入建设方案。

（八）增强仿真验证能力

原文要点

• 支持面向研发设计、生产制造、质量管控等环节的工业仿真软件研发。

• 提升仿真软件智能化水平，搭建行业通用仿真平台。

• 开展大模型应用中试验证。

• 对承担国家或北京市重点任务的仿真验证平台给予最高5000万元支持。

通俗解读
这里强调“先在数字世界试，再到真实世界干”：

1. 把产品、生产线甚至工厂“搬到虚拟空间”中，用仿真软件和平台进行各种测试和验证。

2. 与大模型结合后，可以：

   • 预测工艺调整的效果；

   • 优化产线排布；

   • 提前发现质量风险。

3. 对承担重大任务的仿真验证平台，给最高5000万元的重磅支持。

适合谁？

• 工业软件企业、工业互联网平台；

• 具有重大装备研发、复杂工艺流程的大中型制造企业。

（九）加强智能安全保障

原文要点

• 支持企业建设模型安全靶场。

• 制定模型安全及性能评估标准，开展模型及智能体评测。

• 模拟多场景攻击，提供防御工具和安全解决方案，形成风险评估体系。

• 对具有行业影响力的安全保障平台给予最高3000万元支持。

通俗解读
随着大模型进工厂，安全问题不能忽视。这条是要：

1. 建立专门验证大模型和智能体安全性的“靶场”：

   • 假设被攻击、被篡改或产生错误决策，系统会怎样反应；

   • 提前找到漏洞。

2. 形成一套行业认可的评测体系和标准。

3. 提供配套的软硬件防护工具。

对企业的意义

• 对安全企业和平台方，这是新的业务方向。

• 对制造企业，这是“用AI必须考虑的底线”，可通过参与靶场评测提高自身系统安全水平。

（十）提升装备智能化水平

原文要点

• 支持围绕装备研发、生产、运行、维护等环节，充分应用语言模型、多模态模型、科学智能、具身智能等。

• 提升装备研发设计水平，增强装备的感知、决策、执行能力。

• 对符合条件的装备智能化升级项目，通过筑基工程、揭榜挂帅等方式支持。

• 对有示范推广作用的新装备给予最高3000万元支持。

通俗解读
这是典型的“智能装备升级行动”：

1. 不仅让装备“上网”，而是让装备：

   • 能看（多模态感知）；

   • 能想（大模型、科学智能）；

   • 能动（具身智能、自动控制）。

2. 覆盖装备全生命周期：从设计仿真，到制造装配，再到运行维护。

3. 支持方式包括：

   • 已有的“筑基工程”；

   • “揭榜挂帅”——企业提出解决方案，政府“出题”。

（十一）打造具身智能工厂示范标杆

原文要点

• 支持制造企业应用具身智能大模型、5G等技术，部署具身智能机器人、智能装备。

• 提升工厂的“具身智能装备密度”，提高数据驱动与智能决策能力。

• 形成人机协同新范式，建设具身智能工厂。

• 对符合条件的示范项目，给予最高3000万元支持。

通俗解读
“具身智能工厂”可以理解为：

• 工厂内有大量“能感知、能移动、能操作”的智能机器人和装备；

• 他们不仅执行固定指令，还能根据实时情况自主调整。

本条政策希望：

1. 打造一批标杆工厂，以机器人、AGV、智能检测设备等为主体；

2. 这些设备通过5G等网络连成“感知—决策—执行”闭环；

3. 强调“人机协同”，不是完全无人，而是让人从重复劳动中解放出来，做决策和管理。

（十二）布局智能产品关键产能

原文要点

• 针对AI PC、AI手机、AI眼镜、智能机器人等智能产品。

• 支持有条件企业建设中试平台和柔性生产线。

• 对符合条件的中试平台及柔性产线，给予最高5000万元支持。

通俗解读
这一条是聚焦“智能终端和智能硬件的产能建设”：

1. 支持企业搭建：

   • 中试平台：从实验室产品走向小批量试制；

   • 柔性产线：能快速切换不同型号、不同规格的产品。

2. 覆盖的产品均是AI时代的关键载体：PC、手机、眼镜、机器人等。

对企业而言：

• 如果你是智能硬件制造企业，且有面向AI终端的产品规划，可以重点关注这部分支持；

• 5000万元的支持强度，足以撬动一批重大产线落地。

（十三）培养复合型产业人才

原文要点

• 支持企事业单位根据制造业全流程人才需求，设计“AI+制造”阶梯式课程体系。

• 建设“AI+制造”实训基地。

• 基于生产场景和真实课题，使用AI创新工具开展培训。

• 培育大模型落地实施团队。

• 对效果显著的课程编制和实训基地给予择优支持。

通俗解读
人才建设的核心是：不再只培养单一“IT人才”或“制造人才”，而是懂工艺又懂AI的复合型队伍。

1. 课程体系要覆盖：

   • 车间操作、设备维护人员；

   • 工艺工程师、质量工程师；

   • IT/OT工程师等。

2. 实训基地要“真场景”，围绕企业实际生产问题来设计课题。

3. 目标是形成一批真正能“把大模型落到产线”的实施团队。

（十四）优化人工智能赋能咨询服务

原文要点

• 遴选有成功经验的信息软件、制造业企业，纳入“制造业人工智能服务商企业库”。

• 依托北京市通用人工智能产业创新伙伴计划等平台，与京津冀制造企业对接，提供咨询服务。

• 共推大模型在制造业场景落地。

通俗解读
这是在打造“官方背书的AI赋能服务商库”：

1. 有过成功案例的服务商可被纳入库内，形成“可信名单”；

2. 政府搭建对接平台，把这些服务商与大量制造企业撮合在一起；

3. 企业在寻找合作单位时，可以优先从“企业库”中选择，降低试错成本。

对你所在的服务机构而言：

• 如果既懂AI又有制造业项目经验，这是一个进入官方服务商库的重要机会。

• 未来做项目时，“是否在库中”可能成为政企合作的重要参考。

（十五）加强模型应用金融服务

原文要点

• 支持金融机构创新“AI智造贷”等金融工具。

• 针对企业应用大模型调优、数据治理、智能工厂建设和智能产品部署提供贷款服务。

• 用好市级人工智能、机器人、先进制造与智能装备等相关基金，培育优质制造业与大模型企业。

通俗解读
这一条解决的是“钱从哪来”：

1. 鼓励银行等金融机构针对AI+制造场景设计专门的信贷产品（如“AI智造贷”）。

2. 贷款用途包括：

   • 大模型的引入和调优；

   • 数据治理系统建设；

   • 智能工厂改造；

   • 智能产品产线部署。

3. 同时引导各类市级产业基金投向AI+制造相关企业。

对企业提示

• 这意味着，AI改造和智能工厂建设可以更容易获得“专门贷款+产业基金”组合支持；

• 申报时需准备清晰的项目方案，说明AI改造带来的效益与风险控制措施。

（十六）组织标杆案例宣传推广

原文要点

• 征集人工智能赋能新型工业化案例。

• 利用头部媒体和全球数字经济大会等平台宣传推广。

• 鼓励企业建设案例展厅，组织行业内技术推广和交流。

• 向京津冀制造企业宣贯，建立标杆案例宣传网络平台。

通俗解读
最后一条强调的是“树标杆、带全局”：

1. 把在AI赋能制造业中做得好的企业和项目选出来，塑造“样板间”；

2. 通过媒体、重大活动和线上平台，让案例“可见、可学、可复制”；

3. 鼓励企业自己建设展示空间，把自己的智能工厂、智能产线系统性呈现出来。

对企业的附加价值

• 入选标杆案例不仅有品牌效应，还有利于后续申报各类政策、基金和示范项目；

• 对服务机构来说，参与标杆案例的打造和包装，也是重要业务机会。