為深入貫徹國家關于推動人工智能發展決策部署，全面落實自治區黨委、自治區人民政府關于加快推動人工智能高質量發展的決定，建設工業高質量數據集，筑牢人工智能賦能新型工業化數據根基，壯大我區人工智能產業，結合我區實際，制定本方案。
　　一、發展目標
　　堅持以行業應用和場景驅動為牽引，按照突出優勢、立足重點、分類分級、安全可控的原則，促進工業數據要素支撐“人工智能+制造”深度融合。到2028年，建成工業高質量數據集100個，應用數據集打造一批行業模型，打造標桿應用場景100個以上，培育一批數據服務企業，建設10個數據標注和合成基地，工業數據開發開放和流通使用水平顯著提升，基本建成創新驅動、流通高效、面向東盟、安全合規的工業數據產業生態體系。
　　二、重點任務
　　（一）梳理數據集應用需求。
　　聚焦糖、有色金屬、汽車、機械裝備、石化化工、冶金、高端綠色家居、紡織服裝等廣西重點特色優勢產業，鼓勵其他產業積極探索，堅持場景需求和問題導向，梳理數據集應用需求。
　　 專欄：重點特色優勢產業數據集應用
　　1.糖。重點實現智能扣雜、制糖工藝優化、質量異常檢測、設備故障預測預警、清潔生產工藝優化、糖業農工數據匹配等應用。
　　2.有色金屬。重點實現材料研發管理、性能預測、人工智能排產、節能降耗、碳足跡追溯、智慧礦山開采、冶煉生產工藝優化等應用。
　　3.汽車。重點實現數字孿生、汽車鋁合金精密壓鑄件工藝設計及優化、汽車供應鏈協同、企業智能化經營管理、汽車配件產品制造的供應鏈快速響應管理等應用。
　　4.機械裝備。重點實現數字孿生、智能裝備故障診斷與預測性維護、精密零部件加工工藝優化、生產線動態調度與能效管理、產品設計仿真與性能優化、供應鏈智能協同與庫存優化、遠程運維服務與知識庫構建等應用。
　　5.石化化工。重點實現專業知識庫、人工智能排產、設備故障預測性維護、安全風險預警、節能降耗等應用。
　　6.冶金。重點實現專業知識庫、冶煉工藝全流程智控、工藝路徑優化、設備故障預測性維護、質量閉環管理、智能采購及銷售決策、低碳冶煉等應用。
　　7.高端綠色家居。重點實現木材物料分類與計數、定制家具智能拆單、人造板缺陷智能識別與分級、設備故障預測性維護、材料性能預測、家具設計三維模型、節能降耗和優化供應鏈管理等應用。
　　8.紡織服裝。重點實現產品設計、生產排程優化、產能預測、疵點智能檢測、供應鏈協同與庫存優化、設備狀態監測與預測性維護、消費者需求分析與精準營銷、環保與可持續生產管理等應用。
　　（二）推動高質量數據匯聚。
　　聚焦重點特色優勢產業，匯聚企業關鍵環節數據。
　　1.匯聚研發數據。支持企業對客戶需求信息、專利信息、行業技術標準、產品數據、工藝數據、研發設計數據、開發測試數據等研發數據進行歸集，形成生產研發數據集。
　　2.匯聚生產數據。支持企業整合生產設備傳感數據、可編程邏輯控制器（PLC）/分布式控制系統（DCS）控制、工藝參數、設計、排產、設備日志質檢記錄等大量工業時序數據，實現生產數據關聯匯聚，形成生產運行數據集。支持企業對生產流程、工藝等信息進行數據沉淀，形成生產流程數據集。通過高速攝像等技術對優秀產線工人實際操作經驗進行數據化，形成生產操作數據集。
　　3.匯聚管理數據。支持企業對已有的產品生命周期管理系統（PLM）、資源計劃系統（ERP）、制造執行系統（MES）、供應鏈管理系統（SCM）、倉庫管理系統（WMS）、質量管理系統（QMS）、客戶關系管理系統（CRM）等聯動升級，將多維度經營管理數據進行匯聚整合，形成產品、供應鏈等經營管理數據集。
　　4.匯聚運維數據。支持企業對外部生產環境（天氣、溫濕度、位置數據）、物流、產品售后服務等數據進行歸集，形成運維數據集。
　　（三）分級推動高質量數據集構建。
　　應用規模以上工業企業智改數轉診斷分級和數據管理能力成熟度評估結果，分級推進高質量數據集建設，提高企業數據開發能力，同步推進設備更新與數據治理。針對數字化水平較低的木材加工、紡織服裝、糖業等行業，推動企業智改數轉，實施大規模設備更新，加裝智能傳感器、通信模塊等硬件設備，應用工業物聯網技術，實現設備聯網與互聯互通，提升數據采集穩定性。針對數字化智能化水平較高的有色金屬、汽車、機械、石化化工等行業，引導企業建立健全企業數據管理制度，構建數據資源架構體系，建設數據管理目錄，系統性開展數據治理，實現數據共享和業務協同。針對數據管理成熟度高的企業、國家和自治區級智能工廠企業，按照循序漸進、先易后難原則，建設面向研發、生產、運維等具體應用場景數據集，示范帶動全面推進行業高質量數據集建設。
　　（四）分類開發數據產品。
　　推動產業鏈合作，開展數據共建共享模式創新，重點圍繞三種主體，分類開發高質量數據集產品。
　　1.“龍頭企業+數據集”：由行業龍頭企業在研發設計、生產制造、工藝優化、設備機理、經營管理等全流程中，通過傳感器、工業軟件等工具采集并規整，沉淀企業生產調度、產線輔助排產優化、工藝、工程設計等知識，開發形成行業專用類高質量數據集，支撐行業模型和垂類模型開發。
　　2.“平臺企業+數據集”：由廣西工業互聯網平臺、糖業、汽車、機械、鋁、林產等工業互聯網平臺、“智改數轉”服務商、裝備制造商等第三方機構主導，匯聚跨企業、跨領域資源，開發形成針對自主分析市場需求、企業生產能力、供應鏈動態變化、研發協同、設備運維等典型場景的行業通用類高質量數據集，支撐行業模型開發。
　　3.“產業集群+數據集”：以國家中小企業特色產業集群、廣西先進制造業集群、廣西特色產業集聚區等為核心，由集群發展促進組織等聯合發起，依托龍頭企業，聯動上下游配套企業、科研機構等主體，整合全鏈條數據開發形成覆蓋產業現狀、政策法規等通識類高質量數據集，支撐通用大模型開發。
　　（五）推動工業數據流通交易。
　　依托廣西中小企業公共服務平臺、廣西工業互聯網平臺等，搭建全區工業高質量數據集管理與供需對接平臺，定期舉辦重點行業數據集應用供需對接會，推動數據集流通、共享、成果轉化。支持工業企業、“智改數轉”服務商、高校、科研機構等參與數據采集與標注，形成“眾包+專業”相結合的數據集供給模式，聯合北部灣大數據交易中心探索建立工業數據集貢獻激勵機制。發揮廣西“工業振興擔”、廣西新興產業融資擔保基金等作用，將工業數據資產納入抵押物范圍，鼓勵金融機構基于數據知識產權、數據資產等核心資產，開展融資、保險保障等金融服務。
　　（六）加強工業數據集生態建設。
　　1.引育工業數據優質企業。編制全國工業數據標注重點企業目錄，以工業數據標注基地為載體，精準招引國內外頭部數據企業。培育壯大一批在工業數據治理、標注、分析、安全、交易等領域有潛力的本地企業。支持國有企業、大型工業企業、工業互聯網平臺企業開放數據資源和技術能力，孵化組建工業數據公司或賦能生態伙伴。支持區內院校等充分發揮產學研協同優勢，與國內數據標注相關企業、上下游企業、科研機構合作，建設一批汽車、機械等行業及面向東盟的多語種工業數據標注基地。
　　2.強化技術創新應用。支持廣西人工智能學院等高校、科研院所、行業企業加快區塊鏈、隱私計算、數據標注等技術研發和應用，支持企業建設企業技術中心。加強校企合作，結合數據標注基地建設，鼓勵企業集成人工智能數據處理算法，創新開發自動化數據標注系統，針對工業質檢圖像、視頻、設備日志文件等多模態數據實現智能標注。
　　3.健全工業數據標準規范。結合智改數轉診斷規模以上工業企業全覆蓋、“百場路演”等工作，持續開展數據管理能力成熟度評估等國家標準貫標，健全工業數據管理制度，建設數據管理目錄，推進主數據及數據語義標準建設，提升工業數據管控質量。支持廣西汽車、有色金屬、繭絲綢等行業協會，中國和東盟國家AI+制造標準化合作聯盟等圍繞行業生產經營有關工業數據資源采集、應用、衍生產品開發等領域制定一批團體標準，并逐步推動標準向行業標準和國家標準升級。依托中國工業互聯網研究院開展工業高質量數據集評測標準體系試點工作，探索構建工業高質量數據集評測規范。
　　4.強化與東盟國家合作。推動與東盟國家在工業數據標準、隱私保護規則、跨境數據流動安全認證等方面的交流互鑒與合作研究。圍繞汽車、電子信息、綠色化工新材料、高端金屬新材料、紡織服裝等跨區域跨境產業鏈供應鏈，支持廣西數據服務企業基于本地數據集訓練優化的人工智能模型和解決方案，面向東盟市場提供工業數據產品和智能制造服務。以南寧國際通信業務出入口局建設為契機，依托中國東盟人工智能可信數據專區探索工業數據跨境流通試點，構建中國—東盟工業數據合作樞紐。
　　5.強化數據安全保障。全面落實國家關于人工智能、數據安全、網絡安全、個人信息保護等相關法律法規，以重要數據、重點企業和重點應用場景為著眼點，深入開展數據安全分類分級管理工作。推動工業企業完善人、技、物、管配套的安全防護體系，常態化開展風險監測、報送、預警、處置等工作，強化企業數據安全培訓，提升企業安全防護和應急保障能力。
　　三、保障措施
　　積極發揮自治區制造強區建設領導小組統籌協調作用，統籌推進工業高質量數據集建設工作，各地要圍繞當地特色優勢產業上下聯動、協同推進。強化財政、金融、人才、土地等保障，對建設工業高質量數據集、應用數據集打造應用場景項目進行補助，支持數據服務企業申報認定國家重點軟件企業、專精特新企業等，加強人工智能和工業數據領域人才引進培養力度。加強典型經驗做法、典型案例總結推廣。