各市工业和信息化局、沈抚示范区创新局：

  为深入贯彻落实省委、省政府关于推进“人工智能+”行动的决策部署，全方位、深层次、高水平推动我省人工智能赋能制造业高质量发展，打造“人工智能+制造”标杆示范，强化典型经验与优秀案例推广应用，现组织开展2026年辽宁省“人工智能+制造”典型应用案例、高质量行业数据集和行业模型遴选工作，有关事项通知如下：

  一、遴选方向

  聚焦“人工智能+制造”典型应用案例、高质量行业数据集建设、行业模型与智能体研发应用等重点方向。

  （一）“人工智能+制造”典型应用案例

  围绕人工智能技术与制造业各业务流程、各类应用场景深度融合，征集已落地实施、成效显著、示范带动性强的应用案例，主要包括以下领域：

  1.技术底座

  （1）人工智能芯片。包括但不限于高性能训练芯片、大规模推理芯片、端侧应用芯片和新型架构芯片等用于人工智能模型训练、推理等环节芯片的典型案例。 

  （2）算力基础设施。包括但不限于高带宽存储、智算服务器、大模型一体机、边缘算力、智算集群、智算云服务和算力互联互通设施等训练和部署人工智能产品所需要的算力基础设施的典型案例。 

  （3）网络基础设施。包括但不限于工业互联网、标识解析服务节点等人工智能应用所需的网络基础设施的典型案例。

  （4）其他技术底座。包括人工智能模型算法、大模型研发工具、软硬件协同适配平台等方向典型案例。

  2.行业赋能

  围绕我省“2211”产业体系，聚焦重点制造业领域落地应用：

  （1）原材料。钢铁、有色金属、石化化工、建筑材料、新材料等重点行业应用人工智能技术赋能应用的典型案例，包括但不限于材料研发、工艺革新、质量检测、仓储物流、营销服务等典型场景。 

  （2）装备制造。机械制造、汽车制造、飞机制造、船舶制造等重点行业应用人工智能技术赋能应用的典型案例，包括但不限于智能感知、参数优化、仿真建模、供应链管理、视觉质检、故障诊断、预测性维护等典型场景。

  （3）消费品。纺织、食品、医药、轻工等重点行业应用人工智能技术赋能应用的典型案例，包括但不限于个性化设计、物料包装及运输、制品检测等典型场景，以及生物制造领域的生物元件筛选、细胞工厂构建、培养基配方设计、生物反应过程智能控制等典型场景。

  （4）电子信息。计算机、通信和其他电子设备制造、集成电路、锂离子电池、光伏制造等重点行业应用人工智能技术赋能应用的典型案例，包括但不限于参数优化、工艺设计、封装管理、缺陷检测、良率预测等典型场景。 

  （5）软件和信息技术服务。软件、信息技术服务业等重点行业应用人工智能技术赋能应用的典型案例，包括但不限于代码生成、软件开发、软件测试、智能运维、智能体开发平台等智能化软件开发工具，基础软件、工业软件等传统软件及信息技术服务智能化升级等典型场景。

  （6）信息通信。信息通信行业应用人工智能技术赋能应用的典型案例，包括但不限于网络性能优化、网络故障定位、通信产品供应链优化、智能客服、工业互联网应用等典型场景。 

  （7）无线电。无线电行业应用人工智能技术赋能应用的典型案例，包括但不限于无线电监测智能预警、无线电干扰智能排查、电磁空间智能清理整治、无线电设备智能化管理等典型场景。 

  （8）节能环保。绿色低碳、节能节水、资源综合利用等领域应用人工智能技术赋能应用的典型案例，包括但不限于能碳管理、能效评估、再生资源利用等典型场景。 

  （9）民爆及安全应急。民爆行业应用人工智能技术赋能应用的典型案例，包括但不限于炸药、雷管等民爆产品智能生产、智能质检、智能仓储管理、智能安全监控等典型场景，以及地震、洪涝、危化品泄漏等重大风险监测预警、灾害事故应急救援处置、安全应急科普培训服务等安全应急典型场景。

  3.智能终端 

  （1）智能装备。聚焦智能农机装备、智能安全应急装备、智慧能源设备、智能环保装备、智能医疗装备、智能工业母机、智能仪器仪表、智能检测装备等智能装备的实际应用，通过人工智能技术强化装备的感知、认知、决策与执行能力，实现无人化、自主化运行，进一步提高整体生产运营效率、降低应用成本的典型案例。 

  （2）具身智能。面向制造业场景的人形机器人、工业机器人、特种机器人等具身智能产品研发及产业化应用典型案例，包括但不限于环境感知与运动控制、人机协同作业、上下料搬运、装配加工、视觉检测、巡检运维、仓储物流等典型案例。

  （3）脑机接口。聚焦植入式、非植入式、脑机辅助等设备研发与实际应用，征集通过脑机连接与操控实现生物智能与机器智能协同交互的典型案例，包括但不限于脑部疾病治疗与康复、意念控制辅助操作、工业生产人机协同、特殊环境远程操控等典型案例。

  （4）消费终端：围绕端侧模型、开发应用工具链技术突破，征集智能手机、电脑、平板、智能家居、AR/VR可穿戴设备等消费终端典型案例。

  （二）高质量行业数据集

  聚焦工业人工智能模型训练、智能体研发核心数据需求，征集标准化、规范化、可复用的高质量行业数据集，主要包括以下类别：

  1.行业通识数据集

  面向重点行业共性业务，梳理归集行业通用基础数据资源，明确产数主体、数据类型、资源规模，经数据标注、知识工程等手段加工形成，可支撑行业通用技术机理学习、行业共性场景模型研发，服务行业智能化转型共性底座建设的高质量数据集。

  2.行业专识数据集

  面向应用潜力大、推广范围广、可复制性强的高价值细分应用场景，蕴含场景专属专业知识，可为场景专用模型、特色智能体研发与落地实践提供数据支撑的高质量行业数据集。

  3.评测数据集

  面向行业模型、特色智能体能力评估需求，按照特色化、定制化要求构建，用于开展模型能力诊断，作为模型能力评测基准，服务数据集迭代优化、支撑模型能力持续提升的专用评测数据集。

  （三）行业模型与智能体研发应用

  聚焦技术自主可控、场景适配性强、落地成本低，统筹推进行业大模型通用赋能与垂直小模型、工业智能体"小快轻准"（小型化、快速化、轻量化、精准化）的研发应用，主要包括以下方向：

  1.行业大模型

  围绕重点领域，遴选具备自主知识产权、技术架构先进、行业知识沉淀深厚的行业大模型产品。重点支持基于行业海量数据训练、覆盖研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等全流程的通用型行业大模型，以及在细分领域已实现规模化落地、降本增效成效显著的行业大模型应用。鼓励模型提供方开放API接口、降低使用门槛，为中小企业提供普惠化智能服务。

  2.垂直小模型 

  围绕装备、石化、冶金、船舶、海洋装备等重点领域，遴选多模态模型、轻量化垂直小模型、端侧模型，以及模型开发框架、训练加速框架、编译器等核心技术产品。重点支持可快速部署、低成本落地，适配智能排产、工艺优化、故障诊断、视觉质检等高频场景的标准化模型产品。

  3.工业智能体 

  聚焦工业生产、运维、管理等典型场景，征集集成大模型、工业知识库、业务系统与外部工具，具备任务智能分解、流程自动化执行能力的工业智能体产品。包括生产管控智能体、设备运维智能体、经营管理智能体、文档处理智能体等类别。

  二、申报条件

  （一）申报主体应为在中华人民共和国境内注册登记，具有独立法人资格的企业主体、事业单位、社会团体、高等院校及科研机构，鼓励中小企业积极参与申报。近三年财务状况良好（成立不足三年的需提供上一年度财务报告），在信用等方面无不良记录。

  （二）鼓励不同类型的申报主体组建赋能联合体共同申报。每个赋能联合体由1个牵头主体和不超过4个参与主体组成，申报案例须以牵头单位作为申报主体，同一案例不得重复申报。

  （三）申报主体不得利用关联子公司或分支机构申报相同案例，不得通过不同推荐单位推荐同一案例。 

  （四）案例应已落地并取得成效，具有引领作用。申报材料须客观真实，充分体现人工智能技术与行业深度融合的效果，高度聚焦应用场景实际需求和所解决的重点问题。

  三、申报程序

  （一）自愿申报

  请各申报单位按照对应类别填写《申报书》（附件1-3）并附相关证明材料，将加盖公章的纸质版《申报书》报送至各市工信局、沈抚示范区创新局。

  （二）评审流程

  各市工信局、沈抚示范区创新局要认真组织本地区申报工作，对申报材料审核把关、择优推荐，将加盖公章的《推荐汇总表》（附件4）连同《申报书》（附件1—3）及证明材料，于2026年9月21日前报送至省工信厅。省工信厅将组织专家或委托第三方机构进行评审，评审通过的典型应用案例、高质量行业数据集和行业模型面向社会公示，公示无异议后正式发布遴选结果。

  四、工作保障

  （一）强化宣传推广。充分利用各类媒体渠道，对遴选结果进行广泛宣传推广，坚持典型引路、示范带动，讲好辽宁“人工智能+制造”故事，切实发挥典型案例示范引领效应。

  （二）强化政策扶持。强化政策引导与资源要素倾斜，将入选案例纳入全省人工智能相关产业重点培育范围，择优推荐申报国家人工智能赋能新型工业化典型应用案例。

  （三）深化成果转化。组织开展经验交流和供需对接活动，推动数据集、行业模型落地复用，推动标杆案例复制推广，促进人工智能技术与制造业深度融合，持续扩大遴选工作的综合效益。

  联系电话：焦佳024-8691338413998221886

  附件：1.2026年辽宁省“人工智能+制造”典型应用案例申报书

     2.2026年辽宁省高质量数据集申报书

     3.2026年辽宁省行业模型与智能体研发应用申报书

     4.2026年辽宁省“人工智能+制造”典型应用案例、高质量行业数据集和行业模型推荐汇总表

  辽宁省工业和信息化厅

  2026年9月1日