加強頂層設計，夯實工業智能化發展基礎。由政府主導建立工業人工智能產業建設領導小組機制，統籌規劃，加快建設一批人工智能計算中心，推進算力資源的互聯互通、開放共享，定期發布可公開數據；建設高質量的行業共享數據集，建立數據生產、流動和保護機制，實現數據標準規范、流動暢通、存儲安全。系統性規劃布局，構建基于根技術的生態體系。

強化產業培育力度，助推工業智能發展提質增效。發揮政府統籌和主導作用，著力研究人工智能的工業適配性，支持行業推廣人工智能及其裝備在制造、能源等工業領域示范應用，通過聚焦全生命周期管理，突破關鍵技術，加快人工智能在工業場景中的創新應用。

加強基礎研究，持續提升核心技術支撐力。注重原始創新，加強人工智能底層基礎理論研究與核心技術突破，推動基礎模型的研發，算法、數據和算力的創新，重點聚焦人腦科學、腦機接口技術和自主無人系統技術等。同時夯實產業核心基礎，加快關鍵共性技術研發，強化自主生態創建。

加強服務型研發設計，推進工業專用模型發展。重點推動以模型即服務（MaaS）為代表的模式，實現“人工智能＋制造”對產業的滲透。推動建立數字驅動的協同供應鏈，實現全供應鏈信息的整合與及時分享。

加強工業數據的采集、利用、開發，圍繞工業生產、設備維護、質量控制等方面進行探索，加強對傳感器數據和生產數據分析，通過專用大模型實現智能化的生產調度和故障預警，提高生產效率和產品質量；在專用大模型的不斷積累過程中，打造高智能新型工業產品，實現工業人工智能技術發展與應用的深度融合。