深圳印發！又一國家級大計劃曝光！未來2年，深圳100個行業要大變了！

近日，深圳正式印發《深圳市“人工智能+”先進制造業行動計劃（2026-2027年）》（以下簡稱《行動計劃》）。《行動計劃》）明確，深圳要打造工業智能體創新中心。加快省級工業智能體創新中心建設，爭取國家級制造業創新中心布局。與此同時，還將發展工業軟件及工業知識聯盟。更重要的是，深圳提出要賦能8大重點產業集群。《行動計劃》明確到2027年，在“人工智能+”先進制造業領域，建成國家人工智能應用中試基地（消費領域移動終端方向），建設工業智能體創新中心，組建工業知識聯盟，開放百個應用場景，打造百個垂直行業模型及工業智能體，推廣百個示范應用，形成“一基地、一中心、一聯盟、百場景、多應用”的發展格局，推動傳統產業煥新升級、新興產業躍升領跑，助力新型工業化加快推進。

人工智能+先進制造“深圳方案”出臺

近日，深圳正式印發《深圳市“人工智能+”先進制造業行動計劃（2026-2027年）》（以下簡稱《行動計劃》），清晰勾勒出未來兩年人工智能賦能制造業的“施工圖”。

當人工智能從“技術概念”走向“產業標配”，深圳積極搶抓智能化與工業化交匯的歷史機遇，以“一基地、一中心、一聯盟、百場景、多應用”為支撐，以空前力度推動人工智能與制造業全過程、全要素深度融合。

平臺支撐：

精準破解共性難題

制造業智能化轉型，長期面臨“技術看不懂、落地成本高、場景找不到”的困境。對此，《行動計劃》清晰破題：以重點平臺建設為支撐，構建全鏈條賦能體系。

《行動計劃》明確將“建設國家人工智能應用中試基地”放在突出位置，聚焦消費領域移動終端方向，構建全鏈條中試驗證體系，推動“人工智能+生產過程”與“人工智能+終端產品”落地，打通人工智能技術從實驗室到生產線的中間環節。

打造工業智能體創新中心，攻關工業場景“數字員工”技術，搭建供需對接平臺，提升復雜場景下的智能體協作水平；發展工業軟件及工業知識聯盟，則推動工業知識軟件化、模型化，構建開放社區，降低中小企業智能化門檻，促進大中小企業融通發展。兩者協同布局，兼顧技術創新與生態培育，既為頭部企業開拓新賽道，也為中小企業打開普惠智能的窗口。

產業聚焦：

重點產業一業一策

《行動計劃》以重點產業集群賦能為主戰場，為半導體與集成電路、電子信息制造、汽車制造、機器人、高性能材料、低空經濟、醫藥和醫療器械、傳統優勢產業“一業一策”量身定制路徑。

以機器人產業為例，《行動計劃》明確聚焦“具身智能”，支持世界模型、多模態交互技術研發，建設具身智能技術試驗場，開放工業焊接、裝配、噴涂等細分場景。在低空經濟領域，《行動計劃》則提出構建“空中智慧道路系統”，支撐空域智能設計、航道智慧規劃，將深圳低空經濟優勢與人工智能技術深度融合。

服裝、鐘表、眼鏡、黃金珠寶、家具、皮革等傳統優勢產業，被明確納入賦能范圍。《行動計劃》提出，推動傳統產業從“規模驅動”向“創意+效率+個性化”轉型，聚焦生成式AI設計賦能、小單快反柔性生產、C2M反向定制、供應鏈智能調度等方向，打造一批垂直大模型與智能體升級標桿。

機制創新：

場景開放供需對接

平臺是底座、產業是戰場，場景開放與供需對接就是激活全盤的關鍵牽引。

擺脫過去人工智能應用“零敲碎打”的模式，《行動計劃》明確提出開放100個應用場景、打造100個垂直行業模型及工業智能體、推廣100個示范應用，致力于構建覆蓋研發設計、生產制造、供應鏈管理、終端產品的全鏈條賦能體系。

《行動計劃》將“場景開放”置于核心牽引位置。市、區級應用場景開放中心、舉辦系列供需對接活動、發布場景需求清單……一系列制度性旨在挖掘開發一批潛力大、效益強、價值高的新場景，充分發揮社會組織的橋梁紐帶與協調作用，支持解決方案提供商與重點行業企業合作突破人工智能應用難題。

資金扶持與政策協同同樣加碼。除鼓勵企業積極參與“揭榜掛帥”外，《行動計劃》特別強調“人工智能+”賦能政策與技術改造、工業互聯網、數字化轉型、智能制造等既有政策體系的協同聯動，加速創新成果產業化，形成工作合力，推進制造業數字化、網絡化、智能化轉型。

深圳市“人工智能+”先進制造業行動計劃

（2026-2027年）

為深入學習貫徹黨的二十大和二十屆歷次全會精神，認真落實《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，搶抓智能化與工業化交匯融合的歷史機遇，加快人工智能技術與制造業全過程、全要素深度融合，全面服務支撐新型工業化，制定本行動計劃。

一、總體要求

錨定實現新型工業化這一戰略目標，推動人工智能加快賦能制造業，向制造業研發設計、生產管理、生產作業、運營管理、供應鏈管理等各環節加速滲透，推動制造業全要素智能化發展，實現人工智能全方位、深層次、高水平賦能新型工業化。到2027年，在“人工智能+”先進制造業領域，建成國家人工智能應用中試基地（消費領域移動終端方向），建設工業智能體創新中心，組建工業知識聯盟，開放百個應用場景，打造百個垂直行業模型及工業智能體，推廣百個示范應用，形成“一基地、一中心、一聯盟、百場景、多應用”的發展格局，推動傳統產業煥新升級、新興產業躍升領跑，助力新型工業化加快推進。

二、打造重點支撐平臺

（一）打造工業智能體創新中心。加快省級工業智能體創新中心建設，爭取國家級制造業創新中心布局。圍繞工業場景“數字員工”需求，支持研發具備環境感知、自主決策、動態適應能力的工業智能體，聚焦研發設計、生產制造、供應鏈管理等工業場景，匯聚高水平智能體應用開發商，搭建工業智能體供需對接平臺，構建自主可控技術基座，研發工業智能體專用工具鏈，打造工業智能體開放共享生態，提升復雜工業場景下的智能體協作水平。

（二）發展工業軟件及工業知識聯盟。支持企業將工業知識、行業經驗轉化為標準化模型，重點攻關工業操作系統、CAD、CAE、EDA等關鍵工業軟件的大模型適配開發，支持重點場景工業大模型產業化，形成具備行業引領性的自主工業軟件產品。把握工業大模型小型化發展趨勢，支持利用剪枝、量化和蒸餾等模型壓縮技術，研發輕量化場景化工業小模型，實現邊緣低延遲決策與普惠化部署。搭建工業知識共建平臺，匯聚企業、高校、科研機構力量，構建覆蓋研發設計、生產制造、供應鏈管理等環節的行業級知識，沉淀核心知識實體與關系，形成上規模的工業知識數據庫。建設開放社區平臺，牽引龍頭企業開放應用場景，降低中小企業智能化門檻，提供工業知識共享、AI應用開發工具包等普惠服務，形成大中小企業融通發展生態。

三、賦能重點產業集群

（三）人工智能賦能電子信息制造。構建算法開源、數據共享、算力協同的公共服務能力，整合技術資源與行業數據，降低中小企業智能化改造門檻，提升行業智能化改造的滲透率與應用深度。強化龍頭企業引領作用，聯合產業鏈上下游企業共同發掘潛在應用場景，支持人工智能在產品設計、產品檢測、運營管理、質量檢測、安全生產、數據分析等核心環節深度應用，打造一批標桿示范項目。聚焦終端產品創新升級，支持AI手機、AI眼鏡、AI+潮玩、AI+智慧屏等重點產品研發創新，通過產品創新牽引技術迭代，培育新的產業增長點。

（四）人工智能賦能半導體與集成電路。推動人工智能技術應用于半導體產業鏈的關鍵環節，利用AI優化芯片設計、軟件代碼等領域和環節的效率。以AI芯片為突破口做強半導體產業，面向AI手機、AI眼鏡、智能機器人等各類AI終端需求，研發高性能、高能效專用SoC主控芯片，支持存算一體、存內計算等新型架構處理器。面向新能源汽車萬億級市場，支持14nm及以下車規級高階智駕AI芯片、智能座艙SoC芯片、域控制器MCU、中央域控SoC/MPU芯片的國產替代。

（五）人工智能賦能汽車制造。開展智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點，加大“智造+智駕”汽車全產業鏈AI賦能力度。協同設計方面，智能管理分類零部件資源，推薦最優件信息，結合人工智能算法，仿真自動匹配清理材料屬性，實現高精度網格劃分，提高企業研發效率。生產制造方面，智能統籌資源適配，優化配置制造資源、智慧管理供應鏈，推動企業閑置制造資源高效利用。檢驗檢測方面，通過智能調度設備分發任務、檢測解析數據、識別問題自動處理、智能管理數據回傳，自動生成檢測報告，提高產品良品率。封裝驗證方面，智能識別并匹配需求數據、流轉數據及資源數據，智能管理樣品倉儲物流，科學配料、協同配置。

（六）人工智能賦能機器人。支持世界模型、視覺-觸覺-語言-動作（VTLA）等多模態交互技術研發，構建具備交互、預測與決策功能的具身智能基座大模型及其訓練、推理技術體系，培育長序列推理與自主學習能力，支撐跨場景任務高效處理。強化場景資源統籌，支持建設具身智能技術試驗場，開放工業制造領域焊接、裝配、噴涂、搬運等細分場景并實現落地應用，提升危險、惡劣環境下智能作業水平，推動機器人進工廠、進車間、進倉庫、進港口、進園區。

（七）人工智能賦能高性能材料。支持AI賦能高性能材料制造工廠，鼓勵運用AI動態優化工藝參數和生產流程，實現預見性調整與精準控制，推動全局生產流程智能化。搭建AI高性能材料供需平臺，構建需求牽引、快速迭代、韌性高效的材料產業生態網絡，打造材料柔性制造、敏捷響應與服務創新模式。設計和篩選方面，積極組織動員有關單位參與高性能材料數據中心建設，通過機器學習算法預測高分子、金屬、無機非金屬等材料結構性能，輔助研發人員篩選設計高性能材料。工藝和路徑優化方面，基于大模型疊加領域知識庫數據訓練化學合成領域大模型，為高性能材料合成提供最優路徑。性能預測方面，通過人工智能計算模型，預測材料的彈性、熱導率等各項性能。實驗指導方面，基于代碼生成大模型，結合仿真平臺及智能機器人，逐步實現仿真實驗自動化操作。

（八）人工智能賦能低空經濟。建立無人機自主能力演進體系，搭建智能仿真平臺，打造低空數字孿生系統，深度集成人工智能技術，支撐無人機感知、決策等能力的模擬與測試，強化無人機自主任務執行效能，逐步培育空中具身智能。構建“空中智慧道路系統”，支撐空域智能設計、航道智慧規劃，實現全空域智慧感知、無人機智能管理及多無人機自動化協調應用，賦能公園、河道、水庫、岸線巡檢、載人飛行、物流運輸、低空觀光、航空運動、飛行培訓、電力巡線、港口巡檢、航拍測繪、農林植保等應用場景，提升低空資源調度效率與協同運行水平。

（九）人工智能賦能醫藥和醫療器械。加快藥物研發、細胞與基因治療、精準醫療服務的研發創新與成果轉化，推進人工智能技術在藥物新靶標/靶點發現驗證、藥物設計、超高通量藥物篩選、DNA編碼化合物庫篩選、計算機輔助藥物設計和虛擬篩選、藥物治療相關基因位點篩選等核心環節的技術創新。支持建設一批人工智能藥物研發重大平臺載體，強化技術資源統籌整合，加速人工智能+生物技術（AI+BT）深度融合。強化大模型企業與高端醫療器械企業協同引領作用，聯合產業鏈上下游開展醫療裝備及關鍵零部件聯合創新，開放醫學影像輔助診斷等規模化真實應用場景，推動醫療器械高端化發展、智能化升級，打造“AI+醫療器械”標桿應用。

（十）人工智能賦能傳統優勢產業。探索傳統產業優化升級新路徑，鼓勵大模型、智能體、機器學習、計算機視覺、自然語言處理等人工智能技術在服裝、鐘表、眼鏡、黃金珠寶、家具、皮革等傳統優勢產業深度應用，聚焦生成式AI設計賦能、小單快反柔性生產、C2M反向定制、供應鏈智能調度等方向，打造一批垂直大模型與智能體升級標桿，推動傳統產業從規模驅動向“創意+效率+個性化”驅動轉型，提高行業生產效率和產品質量，降低生產成本，促進傳統產業高端化、智能化、綠色化、融合化、國際化發展，培育產業高質量發展新增長極。

四、強化工作保障

（十一）強化政策保障與要素支撐。加大對“人工智能+”先進制造業的資金扶持力度，鼓勵企業積極參與“揭榜掛帥”，推動人工智能賦能新型工業化政策與技術改造、工業互聯網、數字化轉型、智能制造等政策、要素協同，加速創新成果產業化，進一步形成工作合力，推進制造業數字化、網絡化、智能化轉型。

（十二）加大場景開放與供需對接。深化“人工智能+”先進制造業場景供需對接機制，建設市、區級應用場景開放中心，舉辦系列供需對接活動，發布場景需求清單，支持龍頭企業全面開放產品設計、智能檢測、規模化定制、智能配送等典型工業生產制造場景（詳見附件），挖掘開發一批潛力大、效益強、價值高的新場景，充分發揮社會組織的橋梁紐帶與協調作用，支持解決方案提供商與重點行業企業合作突破AI應用難題。

（十三）開展行業培訓與示范推廣。緊扣AI前沿技術常態化舉辦“人工智能+”先進制造業培訓，針對產業發展痛點，重點征集人工智能解決方案，形成典型案例，加強人工智能示范應用和優秀解決方案宣傳推廣，強化行業標桿的示范引領作用，營造人工智能賦能新型工業化的濃厚氛圍。

附件

“人工智能+”先進制造業人工智能應用場景

清單序號 環節 應用場景 解決方案

序號

環節

應用場景

解決方案

1

研發設計

產品數字化設計

面向需求分析、產品定義、初步設計、詳細設計、分析優化、研發管理等業務活動，針對產品研發周期長、成本高等問題，應用生成式AI大模型、多學科聯合仿真與可制造性分析技術，構建設計知識庫與數字主線，實現產品方案的智能生成、多目標優化與全生命周期數據貫通，大幅縮短研發周期與成本。

工藝數字化設計

面向產品功能性能測試、可靠性分析、安全性驗證等業務活動，針對新產品驗證周期長、成本高等問題，基于工藝知識庫與行業工藝包，應用AI驅動的機理建模、知識圖譜與自動化編排技術，實現工藝方案的快速仿真、智能優化與指令自動生成，提升設計效率與準確性。

制造工程優化

面向生產準備階段的設備選型、產線調試、參數確認、資源分配等業務活動，針對產線不平衡、換產時間長、資源利用率低等問題，結合AI技術搭建中試環境或產線模擬仿真系統，應用產能分析、虛擬測試等方法，實現生產節拍優化和資源有效整合，確保制造過程穩定高效。

2

生產管理

生產計劃優化

面向主計劃制定、物料需求計劃生成等業務活動，針對市場波動頻繁、交付周期長等問題，運用AI需求預測、多目標優化算法與動態產能規劃技術，打通產銷存系統，實現生產計劃的智能排程與動態調整，縮短交付周期。

生產進度跟蹤

面向生產進度可視化、資源消耗統計等業務活動，針對生產指標計算失真、生產異常發現滯后、資源空置浪費等問題，通過物聯網與實時數據采集，應用機器學習模型實現生產指標自動計算、進度可視化管理與異常智能預警，提升生產透明度和資源利用率。

生產動態調度

面向緊急插單、設備故障等事件的資源動態調度需求，針對計劃剛性、資源錯配浪費等問題，利用強化學習、運籌優化與專家系統，構建智能調度系統，實現針對插單、故障等擾動的資源實時動態調配，提升生產韌性與效率。

倉儲智能管理

面向物料和成品出入庫、庫存管理等業務活動，針對出入庫效率低、庫存成本高等問題，應用機器視覺、自動化盤點與AI庫存優化策略，實現倉儲出入庫、存儲、揀選的智能化作業與庫存動態調整，提高倉儲周轉率與空間利用率。

物料精準配送

面向廠內物流配送等業務活動，針對物料配送不及時、不精準等問題，部署自主移動機器人與高精度導航系統，應用路徑動態規劃與多機協同控制算法，實現廠內物料的準時化、柔性化智能配送。

危險作業自動化

面向高危物料處理、極端環境操作、密閉空間作業等危險業務活動，針對作業安全風險高、自動化水平低等問題，通過工業機器人、環境感知與遠程操控技術，結合自主決策算法，實現高危、惡劣環境下作業的少人化與無人化，保障人員安全與生產連續性。

安全一體化管控

面向安全風險識別、安全應急響應等業務活動，針對安全風險高、實時監控難、處置效率低等問題，基于視頻智能分析、多模態傳感與風險預測模型，構建安全智能管控平臺，實現風險實時監測、隱患自動識別、預警智能推送與處置方案自動生成，降低事故發生率和損失。

3

生產作業

柔性產線快速換產

面向多種類產品混線生產中的產線切換、工藝調整等業務活動，針對個性化需求響應慢、產線換線時間長等問題，集成智能機器人、可重構模塊及自適應控制系統，應用AI任務編排與工藝參數自優化技術，實現產線無感切換與快速換產，滿足大規模個性化定制需求。

先進過程控制

面向生產過程精準平穩控制的要求，針對復雜工藝過程控制變量多、控制效果差等問題，應用模型預測控制、多變量協同控制等AI優化算法，實現復雜工藝過程的精準、穩定與自適應控制，提升產品一致性與生產效率。

人機協同作業

面向產品加工、裝配、包裝及設備巡檢、維護等業務活動，針對傳統生產方式作業效率低、勞動強度大等問題，通過協作機器人、智能穿戴設備與視覺引導系統，應用具身智能與自適應安全防護技術，實現人機高效、安全、靈活的協同加工、裝配與巡檢。

在線智能檢測

面向質量數據采集、分析、判定等業務活動，針對檢測效率低、響應慢、一致性差等問題，基于機器視覺、深度學習與物性表征分析，實現產品缺陷的在線自動識別、分類、定位與質量判定，提升檢測速度、準確性與一致性。

設備運行監控

面向設備運行數據采集、狀態分析、集中管控等業務活動，針對設備數據全面采集難、統一管理難等問題，通過工業物聯網與多源數據融合，實現設備運行狀態的實時采集、健康度評估與異常智能報警，支撐預防性維護，提高設備運行效率。

設備故障診斷與預測

面向設備故障發現、診斷分析等業務活動，針對設備運維成本高、非計劃停機頻次高等問題，融合機理模型、知識圖譜與機器學習算法，構建故障預測與健康管理系統，實現設備故障的智能診斷、根因分析與剩余壽命預測，保障連續生產。

4

運營管理

智能經營決策

面向工廠人、財、物等資源的調度和決策優化，針對資源配置效率低、依賴經驗決策等問題，利用大數據分析、數字孿生與多智能體仿真技術，構建企業智慧決策大腦，實現資源優化配置、風險收益動態評估與關鍵業務流程的自動化智能決策，提升運營智能化水平，提高企業效益。

規模化定制

面向產品多品種小批量生產、個性化定制等需求，基于用戶數據平臺與AI需求分析，打通設計、生產與服務數據流，應用柔性制造系統與AI排產技術，實現低成本、高效率的大規模個性化定制。

產品精準營銷

面向市場營銷、銷售管理等業務活動，針對客戶需求信息獲取不及時、營銷策略不合理等問題，應用深度學習用戶畫像、市場預測模型與智能推薦算法，實現客戶需求精準洞察、動態定價與個性化營銷策略自動生成，提升營銷精準性。

5

供應鏈管理

供應鏈風險預警與調度

面向供應鏈狀態監測、風險識別、快速調整等業務活動，針對供應鏈不透明、風險響應滯后等問題，構建供應鏈智能協同平臺，應用多源信息融合、知識圖譜與風險預測模型，實現供應鏈全鏈條可視、風險實時預警與彈性網絡的自適應智能調度，提升韌性和安全水平。

供應鏈物流智能配送

面向供應鏈上下游多式聯運調度、配送路線規劃、運輸過程監控等業務活動，針對物料和成品多點倉儲、運輸過程監控難、配送周期長等問題，整合物聯網、北斗定位與智能駕駛技術，應用運籌優化與強化學習算法，實現物流全程可視化監控、車貨智能匹配、路徑動態規劃與異常自動處理，提升物流效率與韌性，降低供應鏈物流成本，提升準時交付率。

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行動計劃（2026-2027年）

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應用場景清單

（內容來源：深圳市工業和信息化局）

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