工業和信息化部辦公廳關于啟動工業數據筑基行動 開展面向人工智能賦能的高質量行業數據集建設先行先試的通知
關鍵詞： 工業數據筑基行動 人工智能 聯合體 工業數據 賦能
各省、自治區、直轄市工業和信息化主管部門：
為貫徹黨的二十大和二十屆歷次全會精神，落實黨中央、國務院關于人工智能發展的決策部署，按照部黨組工作要求，探索工業數據“采”“集”“用”有效路徑，現啟動工業數據筑基行動，開展面向人工智能賦能的高質量行業數據集建設先行先試，有關事項通知如下：
一、總體要求
以推進工業數據開發利用為主線，選取制造業重點行業，依托重點行業企業、平臺機構、先進制造業集群、中小企業數字化轉型城市試點等主體分類施策，以典型場景需求為牽引，聚焦關鍵環節關鍵場景“小切口”開展先行先試，著力突破工業數據“采”“集”“用”瓶頸。到2026年底，培育一批行業數據合作聯合體（以下簡稱聯合體），建設重點行業數據可信互聯平臺，匯聚一批行業數據資源，攻關一批數據關鍵技術，研制一批工業數據標準，打造一批高質量、標準化、可流通的行業數據集，賦能一批行業大模型、工業智能體等應用落地，總結形成工業數據高效采集處理、可信流通匯集、深度融合應用的有效路徑、創新機制和經驗模式，賦能行業提質降本增效，探索工業領域高質量數據集建設和數據開發利用模式。
二、實施主體
聚焦數字化轉型基礎好、數據價值挖掘潛力大的制造業重點行業，依托重點行業企業、平臺機構、先進制造業集群、中小企業數字化轉型城市試點四類主體，推動成立一批聯合體開展先行先試。
（一）重點行業企業。選取鋼鐵、汽車等重點行業龍頭企業牽頭，依托龍頭企業強大的產業鏈供應鏈整合能力，聚合上下游企業、科研院所、數據服務企業、大模型廠商等組建聯合體，探索企業間及產業鏈數據開發利用路徑及流通協作機制，重點推進行業關鍵數據技術攻關、行業數據標準研制、高質量行業數據集打造、數據應用場景落地等任務。
（二）平臺機構。選取工業互聯網平臺、大數據中心、制造業數字化轉型促進中心等平臺牽頭，依托其數據資源匯聚優勢，聚合制造企業、數據服務商等組建聯合體，探索跨行業跨領域數據匯聚和共享流通的路徑和機制，重點推進行業數據可信互聯平臺建設、行業數據標準研制、高質量行業數據集打造、數據服務產品研發、數據應用場景落地等任務。
（三）先進制造業集群。結合國家先進制造業集群實數融合關鍵能力提升先行先試任務，聚合集群內重點企業，引進產學研用力量組建聯合體，探索行業數據要素協同供給、數據服務產業生態培育等機制，推進集群公共數據基礎設施建設、公共數據授權運營、數據流通交易機制探索、高質量行業數據集打造、數據服務企業及人才培育等任務。
（四）中小企業數字化轉型城市試點。選取中小企業數字化轉型城市試點，聚合制造企業、數據服務商、云服務商等組建聯合體，探索中小企業數智化升級、數據協同的路徑和機制，推進中小企業公共數據基礎設施建設、工業數據訓練基地建設、數據流通交易機制探索、公共數據授權運營、高質量行業數據集打造、數據服務企業及人才培育等任務。
三、重點任務
結合《場景化、圖譜化推進重點行業數字化轉型的參考指引（2025版）》中重點行業數字化轉型場景圖譜，開展“1+4+N”體系建設，依托聯合體建設重點行業數據可信互聯平臺，打造行業數據資源庫、數據技術攻關庫、工業數據標準庫、高質量行業數據集庫等四大資源庫，實現N個工業數據賦能行業大模型、工業智能體等應用場景落地，總結形成工業數據深度開發利用有效路徑和機制。
（一）行業數據可信互聯平臺。整合工業互聯網、大數據中心、算力中心、數據治理平臺、數據工程能力平臺、行業可信數據空間等數據基礎設施能力，構建重點行業數據可信互聯平臺，布局建設工業數據生產訓練基地，提供仿真環境數據采集、專業化數據標注、極端場景數據合成等能力。
（二）行業數據資源庫。系統整合重點行業操作手冊、安全規范、學術論文、技術專利等知識數據，以及設備信息、生產過程、運行環境等實時數據和生產工單、產品信息、供應鏈協同等業務數據，構建涵蓋學科知識、工藝知識、工業機理等具備行業專業特征的行業數據資源庫。
（三）數據技術攻關庫。系統梳理行業數據采集處理、流通匯集、融合應用過程中亟待突破的關鍵數據技術，如多模態數據治理、多源異構數據加工、智能標注、數據合成等，提煉行業共性數據技術問題，編制工業數據關鍵技術圖譜，協同開展關鍵技術攻關。
（四）工業數據標準庫。系統梳理數據領域現行標準，為行業數據標準庫建設提供基礎素材。加快工業數據采集匯聚、高質量數據集建設、數據開發利用等關鍵急需數據標準研制，引導聯合體單位協作開展標準編制，完善工業數據標準體系與質量評估體系。
（五）高質量行業數據集庫。系統整理已建和規劃建設的數據集，形成行業數據集目錄，加快建設高質量、標準化、可流通的行業數據集。開展高質量數據集典型案例征集，總結先進做法和成功經驗，形成可復制推廣的應用模式，制定高質量數據集建設指引。推動數據開源開放和資源共享。
（六）數據應用場景。圍繞研發設計、中試驗證、生產制造、經營管理、產業協同等關鍵環節，開展行業大模型應用、工業智能體研發等場景落地，賦能行業提質降本增效。引導聯合體單位探索公共數據授權運營、工業數據確權、價值評估與收益分配等制度，開展數據流通交易。
四、工作要求
（一）工作啟動。各地工業和信息化主管部門，結合地方發展需要，推薦自愿參與的聯合體先行先試單位，推薦數量不超過2個，實施周期至2026年12月。各地工業和信息化主管部門依據本通知組織填報先行先試實施方案（附件1），電子版蓋章后于3月8日前以PDF形式發送至郵箱zhangjianlun@miit.gov.cn。經組織研究后，明確先行先試聯合體單位。
（二）階段推進。召開工作啟動會，正式組建聯合體，完善先行先試實施方案。按季度跟蹤推進先行先試工作，匯總階段性成效，積極引導和支持試點工作順利開展。
（三）成效總結。召開工作總結會，評估工作成效，匯總先行先試形成的有效路徑和機制，形成工作總結報告，進一步深化工業數據筑基行動。
五、保障措施
加強組織協同。工業和信息化部信息技術發展司負責整體統籌，組織實施方案編制與落實，對接各先行先試單位，跟蹤各項試點工作進展。相關司局及地方工信主管部門負責業務指導，共同推進試點工作取得成效。加大資源保障。積極爭取“兩重”等渠道資金支持。協同部規劃司、原材料司、企業局等有關司局，引導先進制造業集群、新材料重大專項、中小企業數字化轉型城市試點在各自工作管理要求范圍內，合理合規加大對聯合體支持力度。鼓勵各地工信主管部門通過專項資金、政府獎勵等形式支持先行先試工作。深化生態合作。依托國家級人工智能開源社區，推動工業數據開源專區建設，引導聯合體單位共享開放一批高質量行業數據集，促進工業數據共建共享生態。培育壯大面向制造業重點行業的數據咨詢、數據治理、數據標注等數據服務企業。鼓勵聯合體單位開展校企合作，培育一批既懂數據又懂行業的復合型人才。
附件：1.面向人工智能賦能的高質量行業數據集建設先行先試實施方案
工業和信息化部辦公廳
2026年2月12日
