通知公告

“安徽工业高质量数据集建设实施方案”正式发布，实施期至2030年12月31日。文件明确：到2030年，全省建成100个具备行业通用价值和场景专用能力的工业高质量数据集，打造100个数据驱动人工智能创新发展的典型应用场景，培育30个左右特色工业模型、100个左右工业智能体。本文依据方案原文，梳理总体目标、五大工程、20条重点任务、保障措施及企业参与路径，供安徽制造业企业、数据服务商、平台机构参考。
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工业高质量数据集，是面向特定工业场景，经系统性规划、采集、处理、合成、标注，能够直接用于开发、训练和优化工业模型，显著提升模型在工业场景中性能与表现的数据集合。为推进工业高质量数据集建设应用，助力我省制造业智能化、绿色化、融合化发展，构建人工智能时代产业竞争新优势，特制定本实施方案。
一、总体要求
坚持以场景应用为牵引，聚焦我省重点行业，紧扣工业数据“采、集、用”关键环节，统筹实施筑基、赋能、场景、流通、生态五大任务，着力将工业高质量数据集打造成为赋能我省新型工业化的“动力源”，工业模型迭代升级的“加速器”。力争到2030年，建成100个具备行业通用价值和场景专用能力的工业高质量数据集，打造100个数据驱动人工智能创新发展的典型应用场景，分类布局一批行业、企业可信数据空间，培育特色工业模型30个左右、工业智能体100个左右。
二、重点任务
（一）筑基工程：扩充数据资源供给，筑牢要素支撑底座
1.完善顶层制度规范。引导企业建立首席数据官（CDO）制度，常态化开展数据管理能力成熟度评估（DCMM）贯标工作；鼓励企业依托产品主数据标准（CPMS）框架，健全内部元数据治理体系，结合实际统一编制数据术语表、分类规则及语义规范。支持企业参与工业数据标准制定，推动产业链数据标准规范互通互认。（责任单位：省数据资源局、省工业和信息化厅、省市场监管局）
2.拓展工业数据资源。支持企业采集研发设计、生产制造、经营管理、客户服务、产业协同等环节数据，按照分级分类原则，编制数据资源目录，有序建设数据中台，实现内部数据资源集约化管理、规范化治理和高效化调用。引导龙头企业、数据服务企业等推动产业链上下游数据采集汇聚与贯通。鼓励国家人工智能产业创新应用先导区、省级未来产业先导区布局建设具身智能等领域的数据采集场，丰富全省优质数据资源存量。（责任单位：省工业和信息化厅、省数据资源局、省发展改革委）
3.推进工业数据标注。深入推进国家（合肥）数据标注基地建设，支持合肥打造数据标注公共服务平台和人机协同多模态众智标注平台，鼓励工业互联网平台开发智能标注等治理工具，提升数据标注能力。推广“模型预标注+人工校准”“人工标注+模型检验”“模型预标注+模型检验”等智能化标注路径，培育一批专业化数据标注企业，形成可复制推广的工业数据标注模式。（责任单位：省工业和信息化厅、省数据资源局）
4.分类建设数据集。引导企业围绕通用工艺、设备规程、行业规范等数据，建设行业通识数据集；聚焦极限工况、边界故障、精密质控、节能降耗等数据，建设行业专识数据集。依托第三方机构，构建人工智能就绪（AIReady）高质量数据集评价准则，推动测评结果全国互通互认。动态开展高质量数据集建设基地的遴选，面向重点行业培育100个工业高质量数据集。（责任单位：省工业和信息化厅、省数据资源局）
5.构建工业知识图谱。鼓励企业联合大数据治理实验室、省级制造业创新中心等，构建工业知识图谱，聚焦行业本体建模、知识抽取、实体链接、知识对齐等环节，完成隐性经验知识萃取转化，推动工业知识结构化关联、体系化梳理、数字化归集。支持企业依托知识库，深化知识图谱与工业模型融合应用，抑制工业模型幻觉，打造具备可释、可溯、可审的工业智能支撑体系。（责任单位：省工业和信息化厅）
（二）赋能工程：深化数智融合应用，增强工业智能动能
6.赋能工业模型开发应用。支持企业依托行业通识数据集打造行业通用大模型，破解行业共性难题，夯实工业通用智能化底座；依托行业专识数据集开发高精度、低时延、轻量化的行业专用小模型，适配工业现场边缘部署、实时推理场景。发展“云-边-端”模型体系，持续提升泛化能力，鼓励大小模型协同创新，强化模型质量管控，适度开展模型性能及行业适用性评估。支持合肥、芜湖围绕汽车、家居、建材等重点行业，打造具有行业影响力的“模数共振”空间，培育30个左右特色工业模型。（责任单位：省工业和信息化厅、省发展改革委、省科技厅、省国资委）
7.赋能工业智能产品升级。引导企业依托高质量数据集支撑智能装备、工业软件等软硬件产品迭代优化，夯实算法调优、性能提升基础，加速数据产品化，动态培育一批首创性数据产品，遴选一批“三首”“三新”产品。支持企业研制安全可靠、行为可校验的工业智能体，强化与工业控制系统软件、企业核心业务系统的交互适配。探索多智能体协同作业模式，提升复杂任务执行能力，培育100个左右特色工业智能体。（责任单位：省工业和信息化厅、省数据资源局、省科技厅、省发展改革委、省国资委）
8.赋能重点链群数智转型。坚持链式整合、园区支撑、集群带动，发挥制造业数字化转型促进中心等作用，建设行业数据集、模型库。支持智能网联新能源汽车产业链融合车能路云全流程数据，实现智能驾驶与柔性生产；支持新一代信息技术产业链利用数据与算法驱动核心技术创新，提升关键环节自主可控水平。以芜湖机器人集群为载体，加速核心零部件攻关与整机智能化升级；以合肥、芜湖、滁州智能家居集群为载体，开发主动感知、智能联动的终端产品，打造全屋智能生态。加快国家高标准数字园区建设，辐射带动区域数智化水平整体跃升。（责任单位：省工业和信息化厅、省发展改革委、省交通运输厅、省公安厅、省通信管理局）
9.赋能大中小企业融通发展。鼓励龙头企业发挥“头雁效应”，面向中小企业开放场景“微订单”，推动订单协同、研发协同和服务协同。引导中小企业将生产经营中的高价值经验数据、与业务强关联的核心数据主动融入产业链供应链。支持数据服务企业打造一批低成本、轻量化、易部署的“小快轻准”数智产品和解决方案，鼓励中小企业按需导入应用，推广“先用后付”“订阅服务”“效果付费”等服务模式。培育卓越级、领航级智能工厂，推动大中小企业链式协同、融通转型。（责任单位：省工业和信息化厅、省科技厅）
（三）场景工程：强化场景应用牵引，释放数据要素价值
10.推进重点环节场景落地。引导企业将工业模型、工业智能体等融入生产经营全流程。在研发设计环节，应用仿真设计、失效模式分析等模型，提升研发效能；在生产制造环节，部署设备故障预测、AI质检、能耗优化等模型，实现生产过程精准管控；在经营管理环节，运用需求预测、智能排产等模型，开展产销态势分析，提升决策水平；在客户服务环节，依托售后咨询、远程运维等智能体，加快维保诉求响应。（责任单位：省工业和信息化厅）
11.培育高价值典型应用场景。落实“人工智能+”行动，突出场景牵引带动效应，坚持以建促用、以用促建，构建“场景建设-数据沉淀-产品迭代”的良性循环。面向全省制造业重点领域，探索“一业一图谱、一景一档案”的场景培育新模式，分批次培育100个数智协同的高价值典型应用场景，推动数智产品和解决方案在行业渗透与应用。（责任单位：省工业和信息化厅）
12.开展场景验证及推广。面向智能网联新能源汽车、高端装备制造、智能家居等重点行业，鼓励龙头企业、国有企业等开放中试设施设备，开展实景测试与效果校验，以场景验证驱动数据集迭代，形成一批适配细分行业的成熟场景解决方案，培育一批概念验证中心、制造业中试平台。聚焦重点行业实施“场景合伙人”“赛道合伙人”计划，通过组织现场观摩、行业交流等方式，推动成熟示范场景在产业链上下游复制扩面。（责任单位：省工业和信息化厅、省科技厅、省国资委）
13.探索组建场景联合体。围绕智能驾驶真实事故场景、后市场故障诊断与维修、设备故障预测性维护、全屋智能联动等产业链共性需求，引导龙头企业、中小企业与数据服务企业深度合作，组建多方主体共同参与的场景创新联合体，探索众包服务等多元建设模式，推进高质量数据集共建共用、首用真用。（责任单位：省工业和信息化厅、省发展改革委）
（四）流通工程：促进数据高效流动，激发数据市场活力
14.搭建多层次可信流通体系。鼓励OpenLET具身智能开源数据集社区等建设运营，汇聚发布工业高质量数据集。完善“专业型+行业型+协作型”平台体系，引导基础好、理念新、意愿强的工业互联网平台，转型升级为行业数据流通平台，推动多源异构工业数据开放、共享、交换、交易。支持龙头企业运用隐私计算、区块链、零信任安全等技术，适配多元数据流通场景，打造一批行业、企业可信数据空间。（责任单位：省工业和信息化厅、省数据资源局）
15.拓展数据价值实现路径。发挥省数据交易所作用，优化工业数据交易专区，畅通供需对接、合规流转、价值转化通道。探索以词元（Token）为基础的数据价值计量规则与“积分制”利益分享激励机制，试点开展数据互换、服务置换、模型共享、场景共建、订单协同等多元数据交换模式，引导商业模式由基础数据包售卖向 API 服务调用转型。探索工业数据合规确权、价值评估、资产登记、质押融资、作价入股等举措，引导工业高质量数据集进场挂牌交易，释放工业数据资产潜能。（责任单位：省数据资源局、省工业和信息化厅、省市场监管局）
（五）生态工程：健全数据服务体系，塑造协同发展格局
16.攻坚数据关键核心技术。坚持“产业出题、科技答题”，依托“揭榜挂帅”攻关机制，支持企业联合数据空间研究院“星罗数场”、科学智能物质创制中心“灵境造物”等科研平台，聚焦工业数据全链条开展核心技术攻关。重点突破多模态数据融合、智能标注、合成增强、知识图谱等共性技术。推进企业技术中心等创新平台建设，培育一批具有核心竞争力的AI原生企业。（责任单位：省工业和信息化厅、省科技厅）
17.构建数据服务企业能力矩阵。引导有条件的企业剥离数据业务成立独立服务主体，支持省内现有服务商提质增效、扩容做强，鼓励省外优质服务商来皖设立分支机构，培育形成与制造业需求相匹配的数据服务供给能力。探索构建“场景-行业-生态”三级服务商培优机制，发展壮大数据即服务（DaaS）、模型即服务（MaaS）、智能体即服务（AaaS）等新业态，培育一批数据服务领域的专精特新企业。（责任单位：省工业和信息化厅、省数据资源局）
18.创新产教融合人才培养。支持高校开设数据科学与大数据技术、人工智能等专业，深化产教融合、校企协同，布局建设工业大数据分析与应用实训平台、高质量数据集实验室。支持人工智能工匠“安普校区”等强化数据技能培训，培养“懂数据、懂制造、懂产品”的复合型人才。扩大数据标注、治理等数据服务岗位供给，吸纳高校毕业生等群体投身数据产业，通过灵活就业、项目协作等方式拓展就业渠道。（责任单位：省教育厅、省发展改革委、省人力资源社会保障厅、省工业和信息化厅）
19.筑牢工业数据安全防线。引导行业自律，推动企业落实网络安全、数据安全、科技伦理、个人信息保护等主体责任，加快建立工业数据管理制度。鼓励企业开展一般、重要、核心数据分类分级管控，厘清数据共享边界，强化数据全流程监测追溯，防范数据泄露、滥用、非法流转风险。支持国家工业互联网大数据中心安徽分中心等强化安全保障能力，为工业数据开发利用与流通提供安全支撑。（责任单位：省工业和信息化厅、省数据资源局）
20.培育数据要素服务生态。加大工业数据要素宣传力度，依托世界制造业大会、“益企服务云”等高能级平台推广优质工业高质量数据集和典型应用场景。支持行业协会常态化开展供需对接、技术研讨等活动，打造开源应用生态。办好“数据要素×”大赛、安徽省工业大数据算法技术技能大赛等活动，坚持以赛促建、以赛促用。深化“皖美数据”品牌，推进“数据+算力+模型”一体化服务供给，构建开放共享、安全可控的工业AI生态体系。（责任单位：省工业和信息化厅、省数据资源局）
三、保障措施
将工业高质量数据集建设融入“人工智能+制造”、新型技术改造、数智化转型全过程，实现一体谋划与协同推进。健全省市联动、部门协同工作机制，常态化开展供需对接活动。争取国家超长期特别国债支持工业数据基础设施建设，统筹省数据要素改革发展专项资金，重点支持工业高质量数据集建设、应用场景落地。鼓励有条件的市出台数据支持政策，探索“数据券+算力券+模型券”三券联动模式，降低企业综合创新成本。引导银行保险机构加大金融支持力度。（责任单位：省工业和信息化厅、省数据资源局、省财政厅、省地方金融管理局、各市人民政府）
本方案自印发之日起实施，有效期至2030年12月31日。
工业高质量数据集正在成为人工智能时代制造业竞争的新底座。无论您是龙头企业、中小企业，还是数据服务商、科研平台，都可以在“筑基、赋能、场景、流通、生态”五大工程中找到切入机会。具体申报时间、资金支持方式和项目对接流程，以省工信厅、省数据资源局及各市通知为准。
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