江西省工业领域算力服务和数据筑基
三年行动方案（2026—2028年）
为贯彻落实工业和信息化部等八部门关于《“人工智能＋制造”专项行动实施意见》及工业和信息化部《算力互联互通行动计划》，按照工业和信息化部办公厅《关于启动工业数据筑基行动 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的通知》、省发展改革委（省数据局）等《关于融入全国一体化算力网推进全省算力高质量发展的若干措施》有关要求，加快构建算力互联互通体系，夯实工业数据底座，提升算力使用效率和服务水平，发挥数据要素赋能作用工业制造提质降本增效，推动工业领域高质量数据集建设和应用，特制定本方案。
一、总体要求
为抢抓人工智能发展战略机遇，围绕我省“1269”重点产业链现代化建设，以算力和数据协同赋能为主线，构建多元供给、协同部署的智能算力服务体系，激活规范可信、高效共享的数据赋能价值，构建算力和数据协同发展生态，加快实现制造业由“设备联网、数据可视”向“算力驱动、数据赋能”跃升，赋能全省工业高质量发展。
通过夯实基础、开展试点，扩面提质、深化应用，完善生态、规模推广，分阶段、有重点推进算力与数据要素协同赋能。力争到2028年，打造一批工业领域算力互联互通行业节点，遴选30个省级工业高质量数据集，培育一批省级高水平算力和数据服务标杆企业，基本建成布局合理、协同高效、规范有序的工业算力服务体系和高效采集、可信流通、深度应用的工业数据赋能体系。
二、重点任务
（一）部署集约化工业云端智算云
推动面向全省的工业智能算力云平台建设，强化公共算力服务与共性技术支撑的枢纽功能。重点面向制造业重点行业与关键领域，提供普惠化的公共大模型调用服务与专业化的行业模型训练、调优及推理能力，有效降低企业，特别是中小企业的工艺优化、质量提升等人工智能应用门槛与初始投入成本。积极推动云端中心算力与边缘算力在任务分发、负载均衡等方面的智能协同。
（二）优化边缘侧智能算力节点布局
紧密围绕生产一线对高实时性、低延迟的迫切需求，在智能工厂、先进制造业产业集群周边，集约化部署行业智算节点、边缘数据中心、训推一体机等边缘算力设施，提供就近接入、快速响应的算力支持。重点提升面向实时质检、工艺参数动态优化、设备预测性维护、产线智能调度等高时效性场景的边端推理算力能力，实现数据就近处理与智能决策闭环，有力保障生产连续性、安全性与敏捷性。
（三）创新集约普惠的算力服务模式
依托省算力综合服务平台、省算力互联互通节点等平台功能，开展工业服务专区建设，推动工业企业需求与算力资源供给精准对接，推行按实际消耗（“卡时”“核时”及Token等）计费的灵活付费模式。强化算网协同能力，提升算力资源跨区域调度效率和服务响应的低时延保障水平。探索“算力超市”“算力银行”等创新业务，支持企业存入闲置算力资源，通过跨区域、跨周期调度实现灵活取用。
（四）打造安全可信工业数据空间
聚焦有色金属、电子信息、新能源、新材料等重点产业链，以重点产业集群为突破口，鼓励龙头企业联合数据服务商，加快构建技术可信、制度可控、生态共赢的工业可信数据空间。探索基于区块链、隐私计算等技术实现数据“可用不可见、可控可计量”的安全流通模式，制定空间内部数据交互规则与价值分配机制，促进产业链上下游企业间数据的安全共享、可信交易与协同创新。
（五）开展工业高质量数据集建设
围绕运营管理、工艺优化、质量提升、设备运维、供应链协同等生产制造关键环节，引导工业企业加强数据标准化采集，建立数据资源目录，建设企业数据中台、企业大脑等。推动企业数据治理能力提升指南出台，推广企业数据管理能力成熟度评估（DCMM）贯标和企业首席数据官（CDO）制度。鼓励链主企业、工业互联网平台、行业协会、产业大脑等推动产业链上下游数据采集汇聚与治理，探索建设省级工业领域高质量数据集标准体系，培育一批具有行业通用价值的通识数据集和面向特定场景需求的专识数据集，每年遴选10个左右省级工业领域高质量数据集。
（六）提升数据存储响应能力
引导基础电信企业、算力服务企业等各类主体建设面向工业企业的先进存力中心，提供就近接入的海量数据供给资源池，提供高性能存储、跨域流动的人工智能数据服务，强化存力供给能力，实现数据“就地计算、按需流动”，提升数据处理效率。
（七）丰富算力和数据产品和服务供给
培育一批专注于算力服务、数据治理、数据开发利用、工艺优化、质量提升的服务商和解决方案供应商。依托全省算力和数据基础设施，为工业企业提供从算力接入、数据服务的一体化服务，降低企业特别是中小企业在运营管理、质量管控等场景的AI应用门槛。鼓励算力服务企业提供免费算力额度和服务，鼓励数据服务商聚焦工业企业“用不起、用不好”的困境，开发并推广一批低代码、模块化、易部署的“小快轻准”的数据产品和服务。
（八）赋能制造业数智化转型
围绕我省深化制造业数智化转型行动计划，开展高质量数据集建设先行先试单位遴选，重点面向中小企业数字化转型城市试点、平台机构、重点行业企业、先进制造业集群，开展高质量数据集建设。引导和推动试点单位开展数据全生命周期管理，开展关键工艺参数、设备运行状态、产品质量追溯等核心数据的汇聚、清洗、标注工作，鼓励其参与相关数据标准的制定，形成一批结构清晰、标注规范、价值密度高的行业标杆数据集。
（九）赋能制造业产业集群提能升级
聚焦全省重点优势产业集群，优化边缘算力资源配置，推动集群加快算力等新型信息基础设施建设和应用。支持先进制造业集群建设工业高质量数据集，系统开展园区管理、协同制造、运维服务、供应链、金融服务等数据采集与治理，强化数据清洗、标注、脱敏、标准化，打造一批贴合集群发展需求的通用类高质量数据集。支持人工智能创新应用先导区聚焦工业细分领域加快细分行业数据集和行业通识数据集建设。
（十）促进算力和数据发展生态协同共建
围绕人工智能和制造业深度融合，启动制造业人工智能创新伙伴计划，构建“算力伙伴”“数据伙伴”体系，建立常态化联系服务机制，推动“小快轻准”工业人工智能应用工具包和场景需求对接，持续打通算力和数据供给与产业需求的连接通道，加速人工智能在制造业的落地应用。定期举办行业峰会、创新大赛，组织开展“算力进园区、进企业”对接活动，建立健全常态化算力和数据产业链协同机制。发挥行业协会作用，积极引导企业参与国家标准制定，在稀土、铜基新材料、电子信息等领域率先形成行业数据标准和应用。
三、组织保障
（一）加强组织领导
对重点工作实行动态评估，定期跟进任务落实情况，确保计划实施紧扣产业发展实际需求。各设区市结合本地实际，可制定具体实施方案，明确目标任务、时间节点和责任主体，确保各项工作落地见效。
（二）强化政策保障
统筹用好各类专项资金，支持算力基础设施、高质量数据集建设和应用等重点方向。遴选发布一批算力和数据应用成效显著、可复制性强的应用场景和典型项目，推动优秀应用实践在广泛适配、集成创新和规模化推广方面先行先试。探索发放“算力券”等形式，鼓励工业企业使用算力，对符合条件的给予适当补贴。鼓励各地制定配套政策，对算力节点建设和使用、数据“采集、流通、应用”等给予激励，简化获取和使用流程，激发企业积极性，形成政策合力。
（三）筑牢安全屏障
坚持包容审慎监管原则，推动企业设立首席信息安全官，指导企业落实网络安全、数据安全、意识形态、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和可信数据空间安全框架。建立覆盖数据采集、传输、存储、使用、销毁全生命周期的安全监测与应急响应机制，确保应用过程可信、可控、可追溯。
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