工信部重磅发文！选取钢铁、汽车等行业龙头牵头组建“联合体”，系统构建“1+4+N”工业数据新生态，打造AI赋能高质量数据集

为深入贯彻党的二十大及二十届历次全会精神，落实党中央、国务院关于人工智能发展的战略部署，工业和信息化部于2026年3月正式印发《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》（以下简称《通知》），旨在通过建设高质量、标准化、可流通的行业数据集，赋能人工智能在工业领域的应用。??

政策背景：从“数据大国”迈向“数据强国”的关键一跃

当前，我国制造业数字化转型已进入深水区，但数据要素价值的释放仍面临诸多挑战。工业数据具有多源异构、专业性强、敏感度高等特点，长期以来存在“数据孤岛”现象，导致大量高价值数据沉睡在企业内部，难以形成支撑行业大模型训练的高质量语料。

《通知》明确指出，此次“工业数据筑基行动”的核心目标，是探索工业数据“采”“集”“用”的有效路径。通过先行先试，到2026年底，培育一批行业数据合作联合体，建设重点行业数据可信互联平台，打造一批高质量、标准化、可流通的行业数据集，最终赋能行业大模型与工业智能体的规模化落地，实现制造业提质、降本、增效。

核心举措：重点行业龙头企业牵头，组建“数据联合体”

本次行动最大的亮点在于实施模式的创新。工信部明确提出，将选取钢铁、汽车等重点行业的龙头企业作为牵头人，依托其强大的产业链供应链整合能力，聚合上下游企业、科研院所、数据服务企业及大模型厂商，共同组建“行业数据合作联合体”。

这种“龙头带链”的模式，旨在打破企业间的壁垒，探索产业链上下游数据开发利用的新路径。联合体将承担四大核心任务：

1. 技术攻关：突破多模态数据治理、智能标注、数据合成等关键技术。
2. 标准研制：建立统一的工业数据采集、汇聚及质量评估标准。
3. 数据集打造：建设涵盖学科知识、工艺机理、生产实时数据的高质量行业数据集库。
4. 场景落地：推动数据在研发设计、生产制造、产业协同等环节的实际应用。
   

除重点行业企业外，行动还鼓励工业互联网平台、先进制造业集群以及中小企业数字化转型城市试点等多类主体参与，形成“1+4+N”的建设体系（即1个可信互联平台，4大资源库，N个应用场景）。

实施路径：构建“1+4+N”体系，夯实AI底座

根据《通知》部署，此次行动将结合《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引（2025版）》中重点行业数字化转型场景图谱，系统推进“1+4+N”体系建设：

• “1”个平台：建设重点行业数据可信互联平台，整合算力、算法及数据空间能力，提供仿真环境数据采集与专业化标注服务。
• “4”大资源库：构建行业数据资源库（整合操作手册、专利、实时运行数据等）、数据技术攻关库、工业数据标准库以及高质量行业数据集库。
• “N”个场景：围绕研发、中试、生产、管理等关键环节，落地N个由行业大模型和工业智能体驱动的典型应用场景。
  

特别值得注意的是，行动还将探索公共数据授权运营、工业数据确权、价值评估与收益分配等制度创新，试图在机制上解决数据流通的后顾之忧。

时间表的紧迫性与地方响应

《通知》要求，各地工业和信息化主管部门需结合本地实际，推荐不超过2个自愿参与的联合体先行先试单位，并于2026年3月8日前提交实施方案（注：根据新闻发布时间推算，申报工作已在紧锣密鼓进行中）。整个实施周期截至2026年12月，时间紧、任务重。

目前，河北、江苏等多地工信部门已迅速响应，发布申报通知，动员辖区内重点企业、平台机构积极组队。业内分析认为，此次行动不仅是技术层面的攻关，更是生产关系的重塑。通过两年的先行先试，我国有望在钢铁、汽车等关键领域形成一套可复制、可推广的工业数据开发利用模式，为全球制造业的智能化转型提供“中国方案”。

随着此次“工业数据筑基行动”的全面启动，一场以数据为燃料、以AI为引擎的制造业变革正在加速到来。

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各省、自治区、直辖市工业和信息化主管部门：

为贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，按照部党组工作要求，探索工业数据“采”“集”“用”有效路径，现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，有关事项通知如下：

一、总体要求

以推进工业数据开发利用为主线，选取制造业重点行业，依托重点行业企业、平台机构、先进制造业集群、中小企业数字化转型城市试点等主体分类施策，以典型场景需求为牵引，聚焦关键环节关键场景“小切口”开展先行先试，着力突破工业数据“采”“集”“用”瓶颈。到2026年底，培育一批行业数据合作联合体（以下简称联合体），建设重点行业数据可信互联平台，汇聚一批行业数据资源，攻关一批数据关键技术，研制一批工业数据标准，打造一批高质量、标准化、可流通的行业数据集，赋能一批行业大模型、工业智能体等应用落地，总结形成工业数据高效采集处理、可信流通汇集、深度融合应用的有效路径、创新机制和经验模式，赋能行业提质降本增效，探索工业领域高质量数据集建设和数据开发利用模式。

二、实施主体

聚焦数字化转型基础好、数据价值挖掘潜力大的制造业重点行业，依托重点行业企业、平台机构、先进制造业集群、中小企业数字化转型城市试点四类主体，推动成立一批联合体开展先行先试。

（一）重点行业企业。选取钢铁、汽车等重点行业龙头企业牵头，依托龙头企业强大的产业链供应链整合能力，聚合上下游企业、科研院所、数据服务企业、大模型厂商等组建联合体，探索企业间及产业链数据开发利用路径及流通协作机制，重点推进行业关键数据技术攻关、行业数据标准研制、高质量行业数据集打造、数据应用场景落地等任务。

（二）平台机构。选取工业互联网平台、大数据中心、制造业数字化转型促进中心等平台牵头，依托其数据资源汇聚优势，聚合制造企业、数据服务商等组建联合体，探索跨行业跨领域数据汇聚和共享流通的路径和机制，重点推进行业数据可信互联平台建设、行业数据标准研制、高质量行业数据集打造、数据服务产品研发、数据应用场景落地等任务。

（三）先进制造业集群。结合国家先进制造业集群实数融合关键能力提升先行先试任务，聚合集群内重点企业，引进产学研用力量组建联合体，探索行业数据要素协同供给、数据服务产业生态培育等机制，推进集群公共数据基础设施建设、公共数据授权运营、数据流通交易机制探索、高质量行业数据集打造、数据服务企业及人才培育等任务。

（四）中小企业数字化转型城市试点。选取中小企业数字化转型城市试点，聚合制造企业、数据服务商、云服务商等组建联合体，探索中小企业数智化升级、数据协同的路径和机制，推进中小企业公共数据基础设施建设、工业数据训练基地建设、数据流通交易机制探索、公共数据授权运营、高质量行业数据集打造、数据服务企业及人才培育等任务。

三、重点任务

结合《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引（2025版）》中重点行业数字化转型场景图谱，开展“1+4+N”体系建设，依托联合体建设重点行业数据可信互联平台，打造行业数据资源库、数据技术攻关库、工业数据标准库、高质量行业数据集库等四大资源库，实现N个工业数据赋能行业大模型、工业智能体等应用场景落地，总结形成工业数据深度开发利用有效路径和机制。

（一）行业数据可信互联平台。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、行业可信数据空间等数据基础设施能力，构建重点行业数据可信互联平台，布局建设工业数据生产训练基地，提供仿真环境数据采集、专业化数据标注、极端场景数据合成等能力。

（二）行业数据资源库。系统整合重点行业操作手册、安全规范、学术论文、技术专利等知识数据，以及设备信息、生产过程、运行环境等实时数据和生产工单、产品信息、供应链协同等业务数据，构建涵盖学科知识、工艺知识、工业机理等具备行业专业特征的行业数据资源库。

（三）数据技术攻关库。系统梳理行业数据采集处理、流通汇集、融合应用过程中亟待突破的关键数据技术，如多模态数据治理、多源异构数据加工、智能标注、数据合成等，提炼行业共性数据技术问题，编制工业数据关键技术图谱，协同开展关键技术攻关。

（四）工业数据标准库。系统梳理数据领域现行标准，为行业数据标准库建设提供基础素材。加快工业数据采集汇聚、高质量数据集建设、数据开发利用等关键急需数据标准研制，引导联合体单位协作开展标准编制，完善工业数据标准体系与质量评估体系。

（五）高质量行业数据集库。系统整理已建和规划建设的数据集，形成行业数据集目录，加快建设高质量、标准化、可流通的行业数据集。开展高质量数据集典型案例征集，总结先进做法和成功经验，形成可复制推广的应用模式，制定高质量数据集建设指引。推动数据开源开放和资源共享。

（六）数据应用场景。围绕研发设计、中试验证、生产制造、经营管理、产业协同等关键环节，开展行业大模型应用、工业智能体研发等场景落地，赋能行业提质降本增效。引导联合体单位探索公共数据授权运营、工业数据确权、价值评估与收益分配等制度，开展数据流通交易。

四、工作要求

（一）工作启动。各地工业和信息化主管部门，结合地方发展需要，推荐自愿参与的联合体先行先试单位，推荐数量不超过2个，实施周期至2026年12月。各地工业和信息化主管部门依据本通知组织填报先行先试实施方案，电子版盖章后于3月8日前以PDF形式发送至邮箱zhangjianlun@miit.gov.cn。经组织研究后，明确先行先试联合体单位。

（二）阶段推进。召开工作启动会，正式组建联合体，完善先行先试实施方案。按季度跟踪推进先行先试工作，汇总阶段性成效，积极引导和支持试点工作顺利开展。

（三）成效总结。召开工作总结会，评估工作成效，汇总先行先试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筑基行动。

五、保障措施

加强组织协同。工业和信息化部信息技术发展司负责整体统筹，组织实施方案编制与落实，对接各先行先试单位，跟踪各项试点工作进展。相关司局及地方工信主管部门负责业务指导，共同推进试点工作取得成效。加大资源保障。积极争取“两重”等渠道资金支持。协同部规划司、原材料司、企业局等有关司局，引导先进制造业集群、新材料重大专项、中小企业数字化转型城市试点在各自工作管理要求范围内，合理合规加大对联合体支持力度。鼓励各地工信主管部门通过专项资金、政府奖励等形式支持先行先试工作。深化生态合作。依托国家级人工智能开源社区，推动工业数据开源专区建设，引导联合体单位共享开放一批高质量行业数据集，促进工业数据共建共享生态。培育壮大面向制造业重点行业的数据咨询、数据治理、数据标注等数据服务企业。鼓励联合体单位开展校企合作，培育一批既懂数据又懂行业的复合型人才。

工业和信息化部办公厅

2026年2月12日

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