工信部启动"工业数据筑基行动"：破解AI赋能的"数据瓶颈"

　　据"工信微报"微信公众号消息，工信部近日印发通知，启动工业数据筑基行动，组织开展面向人工智能赋能的高质量行业数据集建设先行先试，着力突破工业数据"采""集""用"瓶颈，为制造业智能化转型夯实数据根基。

　　根据通知，到2026年底，行动将培育一批行业数据合作联合体，建设重点行业数据可信互联平台，汇聚一批行业数据资源，攻关一批数据关键技术，研制一批工业数据标准，打造一批高质量、标准化、可流通的行业数据集，赋能一批行业大模型、工业智能体等应用落地。

　　最终目标是总结形成工业数据高效采集处理、可信流通汇集、深度融合应用的有效路径、创新机制和经验模式，探索工业领域高质量数据集建设和数据开发利用模式，赋能行业提质降本增效。

　　行动聚焦数字化转型基础好、数据价值挖掘潜力大的制造业重点行业，依托四类主体分类施策：

　　重点行业企业——选取钢铁、汽车等行业龙头企业牵头，聚合产业链上下游、科研院所、数据服务企业、大模型厂商等组建联合体，重点推进行业关键数据技术攻关、标准研制、数据集打造和应用场景落地。

　　平台机构——依托工业互联网平台、大数据中心、制造业数字化转型促进中心等，聚合制造企业、数据服务商等，探索跨行业跨领域数据汇聚和共享流通机制，建设行业数据可信互联平台。

　　先进制造业集群——结合国家先进制造业集群实数融合任务，聚合集群内重点企业，引进产学研用力量，探索行业数据要素协同供给、数据服务产业生态培育等机制。

　　中小企业数字化转型城市试点——聚合制造企业、数据服务商、云服务商等，探索中小企业数智化升级、数据协同路径，推进公共数据基础设施和工业数据训练基地建设。

　　行动结合《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引(2025版)》，开展"1+4+N"体系建设：

　　"1"即依托联合体建设重点行业数据可信互联平台，整合工业互联网、大数据中心、算力中心等基础设施，布局工业数据生产训练基地，提供仿真环境数据采集、专业化数据标注、极端场景数据合成等能力。

　　"4"即打造四大资源库：整合知识数据、实时数据、业务数据的行业数据资源库;梳理多模态数据治理、智能标注等关键技术的数据技术攻关库;完善采集汇聚、质量评估标准的工业数据标准库;以及加快建设高质量、标准化、可流通数据集的高质量行业数据集库。

　　"N"即实现N个工业数据赋能场景落地，围绕研发设计、中试验证、生产制造、经营管理、产业协同等关键环节，开展行业大模型应用、工业智能体研发，并探索公共数据授权运营、数据确权、价值评估与收益分配等制度创新。