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人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，对于推动新型工业化具有重要意义。要加快推动人工智能赋能新型工业化，可从以下几个方面着手：突破技术创新瓶颈：整合国家级科研机构、高校实验室及企业研发中心等资源，构建高效的产学研协同创新联合体，联合攻关核心工业级芯片等人工智能关键核心技术，形成自主可控的技术体系。以“十大行业、百大场景、千家标杆”等示范工程为抓手，聚焦工业设计、生产制造等核心环节，基于行业特性与共性需求开展定制化研发，开发行业大模型和场景大模型。促进数据要素流通：构建安全可控的数据共享机制，建立工业数据分类分级标准体系，明确数据开放权限与使用规范，同时构建技术、管理、制度三位一体的数据安全防护体系。推动建设工业数据资产交易中心，探索数据确权、定价、流通等市场化机制。分批发布高质量工业数据集，为不同类型模型提供相应数据集。加快工业互联网、智算中心等新型基础设施建设，提升数据采集、传输与处理能力。加强应用场景建设：建立工业场景需求动态征集平台，联合行业协会和重点企业梳理人工智能应用场景清单，构建需求挖掘—技术适配—场景落地的全链条推进机制。以场景需求牵引产业协同创新，鼓励行业龙头企业与专业化服务商等联合开发标准化模块化解决方案。针对“大优强”、单项冠军等重点企业，推动人工智能技术在各环节应用，建设智能工厂、未来工厂，打造示范标杆，并将成功经验推广至重点行业。优化产业生态环境：大力引培人工智能技术服务商、数据服务商等，集聚创新创业团队和项目。加强算力基础设施建设应用，构建多元协同的算力网络。推进校企联合培育人工智能人才，支持企业搭建实验实训平台。探索建立“赋能服务团”“赋能联合体”，通过“揭榜挂帅”、创新大赛等方式推动重大战略任务实施，打通制造业与人工智能融合壁垒。
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