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📰 数字科技产业观察 | 双周要闻（2026.03.01-2026.03.15）

本文汇聚了各类关于数字化、智能化与AI产业的最新动向，涵盖部委动态、地方行动、成员单位动态、行业动态、院士观点、行业洞察以及技术应用等多方面内容。总体看，国家层面正在推动数字中国建设、数智化发展与工业数据基建，重点包括建立高质量行业数据集、构建行业数据互联平台、培育产业数据联合体，并推动工业AI、智能制造与服务型制造的深度融合。地方层面则聚焦交通、园区、AI应用场景落地，如河南、临海、青岛等地明确在数据、模型、算力全链路建设行业数智底座，打造示范场景与数据集。行业动态、院士观点及技术应用显示，AI与算力正在进入更实操的阶段，AI产品从辅助到“自主执行任务”，并引发对安全、数据可信、伦理与治理的关注。总体而言，广播式信息呈现出“以数据驱动、以创新促应用、以场景落地”为核心的发展态势，强调自主可控、标准化与协同创新的重要性。

在此背景下，各方将围绕工业数据、智能制造、AI赋能行业应用、开放生态与安全治理展开深度协作，推动形成覆盖数据、模型、算力的完整数智底座，加速产业升级与社会治理能力提升，为实现高质量发展提供强有力的数字支撑。

🏷️ #数字化 #AI赋能 #工业数据 #智能制造 #数据互联

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📰 天津日报数字报刊平台-启动工业数据筑基行动

新华社北京3月10日电，工业和信息化部发布通知，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，旨在突破工业数据的“采、集、用”瓶颈。到2026年底，计划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，汇聚行业数据资源，攻关数据关键技术，研制工业数据标准，打造高质量、标准化、可流通的行业数据集，赋能行业大模型与工业智能体等应用落地。 实施主体聚焦制造业重点行业，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，推动成立联合体开展先行先试。 重点任务包括建设四大资源库：行业数据可信互联平台、行业数据资源库、数据技术攻关库、工业数据标准库与高质量行业数据集库；围绕研发设计、中试验证、生产制造等环节，推动行业大模型应用与工业智能体研发落地。 同时要求加大资源保障，争取“两重”等渠道资金支持，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，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，并鼓励联合体单位开展校企合作。

🏷️ #工业数据 #人工智能 #数据标准 #行业数据集 #联合体

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📰 专家解读 | 发挥数据乘数效应 赋能制造业数字化转型 - 武汉市数据局

《指引》以工业制造领域9大方向、21个重点领域、58个典型场景为框架，揭示在数据要素驱动下的深刻变革路径。其核心在于把数据从辅助工具提升为核心资产，通过数据融合实现全局优化和系统智能化，从而推动产业升级。文章提出三条核心价值路径：一是驱动生产运营智能化，利用实时生产、设备数据构建数字孪生，优化排产与运维，降低不确定性，接近零故障停机；二是推动产品创新与服务化转型，基于大数据实现新材料研发、智能质量检测与“产品即服务”的商业模式，使企业从制造商转变为运营服务提供者；三是融通产业链与供应链，打破企业边界，促进网状协同与数据共享，提升供应链的敏捷性和韧性，降低交易与库存成本，构建安全高效的协同生态。展望未来，全链条协同、知识沉淀复用、产业生态竞争力将因数据能力而显著提升，但数据治理、技术融合、流通机制及组织文化仍需持续突破。随着深度融通与创新应用，制造业将形成以数据为核心的新型生产范式与竞争力体系，赋能产业向中高端迈进。

🏷️ #工业数据 #数字孪生 #数据要素 #产业协同 #数据治理

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