中新网3月11日电 据“行业信息微信新闻”官方微信公众号消息，工业和信息化部近日发布通知，将启动工业数据基础设施建设行动，组织开展加强人工智能的高质量工业数据集建设试点，着力破解工业数据“采集”“汇聚”“使用”瓶颈。
通知提出，到2026年底，推动一大批工业数据合作联盟，建成可靠的工业关键数据互联网平台，整合大量工业数据资源，攻克一大批关键数据技术，制定一大批工业数据标准，形成一大批高质量、标准化、分布式工业数据集，形成一大批规模化工业数据中心。可开发试验模型、工业智能等应用。得到落实，才能走出一条有效的道路。通过总结形成工业数据高效采集处理、可靠分发采集、应用紧密结合的创新机制和经验模型，使工业提高质量、降低成本、提高效率，考虑构建工业领域高质量数据集和数据开发利用模式。
关于启动工业数据基础设施建设行动的公告，开展高质量工业数据集建设试点，提升人工智能水平。
工信部函〔2026〕64号
贯彻落实党的第二十次全国代表大会和历次党的二十次全会精神，落实按照党中央、国务院关于发展人工智能的要求，按照省党组工作要求，探索工业数据“获取”、“聚合”、“使用”的有效途径，启动工业数据基础设施建设行动，开展人工智能高质量工业数据集建设。智力提升。我们将就以下相关事宜通知您。
一、总体要求
围绕推动工业数据开发利用，选择重点制造业，依托重点工业企业、平台机构、先进制造业、中小数字化转型城市试点企业等主体，落实保密政策。根据典型场景需求，识别关键环节和关键场景。开展以“Mall Cut”为重点的试点着力克服工业数据“获取”、“聚合”、“利用”的障碍。到2026年底，培育一大批工业数据合作联盟（以下简称联盟体），建设工业关键数据可靠互联平台，汇集大量工业数据资源，攻关一大批关键数据技术，制定一大批工业数据标准，打造一大批高质量标准化、分布式工业数据集，打造一大批工业模型规模化、深度工业智能化，加强其他应用落地实施，总结形成有效路径，提供经验机制创新工业数据高效采集和处理、可靠分发和采集、应用紧密集成的模型和模型，让行业提高质量、降低成本、提高效率，探索成本效益。工业领域数据集的构建和高质量的数据开发利用模型。
2、实施主体
围绕数字化转型基础较好、数据价值提取潜力较大的主要制造业，以重点行业企业、平台机构、先进制造业集团、中小企业数字化转型试点城市四类主体为基础，推动成立一系列联合体开展试点。
（一）重点行业企业
我们将牵头选择钢铁、汽车等重点行业的重点企业，依托重点企业强大的产业链、供应链整合能力，汇聚上下游企业、科研机构、数据服务公司、各大模型制造商等，组成联合体，探索企业间的合作。尼斯。产业链数据分发和开发利用路线合作机制重点研究行业关键数据技术、制定行业数据标准、打造高质量行业数据集、推动数据应用场景落地。
（二）平台组织
选择工业互联网平台、大数据中心、制造业数字化转型促进中心等平台，联合制造商、数据服务商等组成联合体，发挥优势聚合数据资源，探索行业间、领域间数据聚合、共享和分发的路径和机制，重点推动构建工业数据可靠互联平台、制定行业数据标准、打造高质量产业等问题。数据集、数据服务研发副产品、数据应用场景落地。
（三）先进制造业集群
结合国家先进制造集团实数融合关键能力提升试点任务，汇聚集团骨干企业，引入产学界研究力量组建联合体，探索工业数据要素联合供给等机制，培育数据服务产业生态，推进集团公共数据基础设施建设、公共数据权威运营、探索数据流转交易机制、高质量工业数据集打造、数据培育等工作。服务企业和人才。
（四）中小企业数字化转型城市示范工程
我们将选择中小企业数字化转型试点城市，组建联合体，共同推动中小企业数字化转型。联合制造商、数据服务商、云服务商等，探索寻找中小企业数字化升级和数据联动的路径和机制，推动构建中小企业公共数据基础设施、建设工业数据培训基地、审视数据分发和交易机制、公共数据权威运营、打造高质量工业数据集等问题。发展数据服务和人力资源公司。
三、主要任务
联合体将结合《场景地图推动重点行业数字化转型标杆指引（2025年版）》打造行业数据，构建“1+4+N”体系和重点行业数据可靠互联平台。部署到N个行业，主要有四个资源库：数据资源库、数据技术研究库、标准工业数据库、高精尖数据库高质量的工业数据集。数据驱动行业大规模模型、工业智能等应用。我们整合场景，总结形成工业数据综合开发利用的有效路径和机制。
(1)可靠的工业数据互联网平台
整合工业互联网、大数据中心、算力中心、数据治理平台、数据工程能力平台、行业可靠数据空间等数据基础设施能力，为重点行业打造可靠数据互联平台，设计建设工业数据生产实训基地，提供仿真环境数据采集、标注专业数据洋葱、极限场景数据合成等功能。
（二）行业数据资源库
系统整合各大行业操作手册、安全标准、学术文章、技术专利等知识数据、设备信息、生产流程和运行环境等实时数据，生产作业指令、产品信息和供应链协调等业务数据，创建涵盖主题知识、流程知识、产业机制等行业特征的行业数据资源库。
(3)数据技术研究库
系统梳理行业数据采集、处理、分发、集成过程中数据治理等急需进步的关键数据技术，多模态咳嗽、多源异构数据处理、智能标注与数据合成，提取行业共性数据技术问题，打造行业数据关键技术图谱，共同开展关键技术攻关。
(4)工业数据标准库
我们系统整理了数据领域的现行标准，并提供依据c 材料构建行业数据标准库。加快制定重要急需的数据标准，包括工业数据采集汇总、高质量数据集创建、数据开发利用，引导联合体单位合作标准创建，完善工业数据标准体系和质量评估体系。
（5）行业数据库高质量
对已创建和计划建设的数据集进行系统整理，形成行业数据集目录，加快构建高质量、标准化、分布式的行业数据集。收集优质数据集典型实例，综合先进实践和成功经验，形成可复制、可推广的应用模式。制定构建高质量数据集的指南。促进开源数据和资源的共享。
(6) 数据使用场景
重点关注关键环节研发设计、中试验证、生产制造、运营管理、产业合作等，实施大规模工业模型应用、工业智能研发等场景，帮助产业提质、降本、增效。我们将引导联合体单位研究公共数据审批运营、行业数据确权、价值评估和收益分配等制度，并执行数据分配交易。
四、岗位要求
（一）开始工作
各地区工业和信息化主管部门结合地区发展需要，推荐联合体试点单位自愿参与。建议数量不超过2条，实施期限至2026年12月。根据本通知，地方工业和信息化部门将制定并制定建议提交试点实施方案（附件1）。电子版须在3月8日前加盖公章并以PDF格式发送至邮箱zhangjianlun@miit.gov.cn。经过机构研究，决定首先对联合体的团结进行检验。
(2) 阶段进展
召开启动会，正式成立联盟并细化试点实施方案。每季度跟踪推动试点工作，总结阶段性成果，积极指导和支持试点工作顺利实施。
(3) 结果总结
召开工作总结会，评估工作成效，总结试点形成的有效路径和机制，形成工作总结报告，进一步深化工业数据基础设施建设行动。
5、安全措施
加强组织协作。工业和信息化部信息化发展办公室负责统筹协调、制定实施方案和组织实施，与各试点单位联系，监测各试点项目进展情况。有关部门和地方工业、情报部门将负责项目指导，共同推动试点工作取得成效。资源加大保护。我们还将积极争取“双创”等组织的资金支持，会同部计划司、原材料司、企业办等相关部门，引导先进制造业集群、新材料重大项目和城市中小企业数字化转型。试点单位将根据各自工作管理要求，合理加大对联合体的支持力度。鼓励地方行业和主管部门信息化支持试点工作，包括通过专项资金和政府奖励。深化生态合作。依托国内人工智能开源社区推动工业数据开源区建设，引导联盟单位共享发布大量优质工业数据集，推动工业数据生态共建共享。发展壮大一家数据服务公司，包括针对主要制造业的数据咨询、数据治理和数据注释。我们鼓励联合体单位开展学校与企业合作，打造既懂数据又懂行业的复合型人才库。
附件：
1. 打造人工智能驱动的优质工业产品数据集试点实施方案
2.先尝试参考任务列表
工业和信息化部总局
2026年2月12日【编辑：张艳玲】
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