安徽省各市人工智能赋能新型工业化典型应用场景征集申报条件程序和时间方向指引

安徽省各市人工智能赋能新型工业化典型应用场景征集申报条件程序和时间方向指引整理，分为典型应用场景和场景应用需求两种！详情如下，合肥市以及阜阳市、六安市、安庆市、池州市、亳州市、宿州市、马鞍山市、黄山市、宣城市、淮北市、淮南市、蚌埠市、铜陵市、芜湖市、滁州市需要咨询申报的可以联系小编为您解答辅导！

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一、安徽省各市人工智能赋能新型工业化典型应用场景征集申报范围

(一)典型应用场景

申报主体为制造业企业，聚焦人工智能技术在核心业务流程 和场景中的实际落地应用，重点突出通过大模型等人工智能技术 解决行业、企业发展的堵点痛点问题，探索人工智能赋能制造业 的路径模式，形成成效显著、示范性强的应用场景，具有可复制 性可推广价值。重点征集方向详见附件5。

(二)场景应用需求

申报主体为制造业企业，聚焦人工智能技术在核心业务流程 和场景应用需求，征集场景开放意愿和具体要求。下一步将围绕 需求开展供需对接活动。重点征集方向详见附件5。

二 、安徽省各市人工智能赋能新型工业化典型应用场景征集申报要求

(一)申报单位须是在安徽省境内注册登记并实际运营，具 有独立法人资格、依法纳税并按规定缴纳社保费的企业或机构。

(二)申报的典型应用场景应已实际应用3个月以上并取得 良好效果(能提供具体应用成效数据),具有较强的借鉴意义和 推广价值。

(三)申报材料应重点突出、表述准确、逻辑清晰、实事求 是，杜绝虚假和夸大宣传，相关技术、产品、方案等不得涉及国 家秘密、商业机密，不得存在侵权行为。

(四)申报单位需配合省工信厅开展供需对接、案例采编、 示范推广、行业交流等活动。

(五)入选2025年度安徽省工业大模型的项目，可由项目 已落地场景所在的制造业企业，以相应的场景参与本次申报。

三、安徽省各市人工智能赋能新型工业化典型应用场景征集申报遴选程序

(一)主体申报。请各市工信局积极组织辖区内符合条件的 单位参照规范格式(附件1、2)编写申报材料，进行申报。申 报材料一式两份，并提供电子版文件和盖章扫描件。申报主体需 对所提供全部材料的真实性负责。

(二)地市推荐。各市工信局对申报材料进行审查，符合条 件的予以推荐。推荐表(附件3、4)于11月14日前正式行文报 送至省工信厅，电子版文件和盖章扫描件一并发送至联系人邮箱。

(三)组织论证。省工业和信息化厅组织行业专家等对申报

场景和需求进行遴选，通过典型案例集、需求清单等形式进行发 布，支持典型应用场景项目申报《安徽省以新型技术改造推动制 造业高端化智能化绿色化发展行动方案》中“培育人工智能应用 场景”条款。

人工智能赋能新型工业化典型应用场景方向参考指引

一、研发设计智能化

1. 基础研发设计。利用人工智能赋能研发新材料、新物质、 新工艺、新技术，创新制备方法、加工集成工艺等，实现创新突 破、效率提升。

2.   协同研发设计。远程研发实验科研人员结合现场画面和 数据，远程在线协同完成实验；异地协同设计设计人员利用各类 虚拟现实终端接入沉浸式虚拟环境，异地协同修改设计图纸，实 现产品研发设计周期不断缩短、试错成本不断降低、研发效率持 续提升。

二、中试验证智能化

3. 数字化网络化智能化中试验证。企业开展试验设备和流 程数字化、网络化、智能化改造，建设智能中试线，利用机器视 觉、机器学习、人工智能大模型在工艺工装测试、缺陷检测、预 测性维护等试验，实现全面感知、实时分析、科学决策和精准执 行，全面提升试验过程、管理服务、安全保障的智能化水平。

三、生产制造智能化

4. 生产单元模拟。利用数字孪生、人工智能等技术建设虚 拟生产单元，模拟、仿真、分析物理生产单元运行过程，实现实 际生产结果与虚拟生产单元的预期结果比对，根据比对差异对物 理生产单元进行优化，实现生产要素、生产工艺、生产活动的实 时精准管控，确保生产稳定高效运行。

5. 工艺合规校验。综合利用工业相机、物联网传感器、激 光雷达、智能仪表等设备，全方位监测企业生产原料、半成品和 成品的各项指标，实时采集实际生产工序各项数据和操作行为， 利用人工智能、大数据、云计算等技术对工人实际操作工序、取 料信息等进行分析，并与规定标准流程进行实时合规校对，分析 找出颠倒顺序、危险操作和错误取料等现象，实现对配料错误、 危险操作等自动告警。

6. 生产现场监测。 针对在工业园区、厂区、车间等现场生 产管理、装置监控和安全监管等需要，建立通信网络，布局各类 传感器、摄像头和数据监测终端，采集环境、人员动作、设备运 行等监测数据，基于构建的数字化平台的算法模型，对生产活动 进行高精度识别、自定义报警和区域监控，实时提醒异常状态， 实现对生产现场的全方位智能化监测和管理，为安全生产管理提 供保障。

7. 机器视觉质检。企业在生产现场部署工业相机或激光器 扫描仪等质检终端，建立机器视觉系统，实现机器对外观缺陷检

测、外观标注、自动化分拣识别等，缺陷实时检测与自动报警， 并有效记录瑕疵信息，为质量溯源提供数据基础，实现可靠性更 高的产品质量检测及实时监控，有效避免人工检测过程中的主观 性和个体差异。

8. 设备协同作业。 综合利用人工智能、软件定义网络、网 络虚拟化、授时定位等技术，建设或升级设备协同作业系统，实 时采集生产现场的设备运行轨迹、工序完成情况等相关数据，并 综合运用统计、规划、模拟仿真等方法，将生产现场的多台设备 按需灵活组成一个协同工作体系，实现多个设备的协同调度及分 工合作。

9. 设备预测维护。 基于故障预测机理建模等人工智能技术 对设备性能和状态实时监测和分析，评估设备健康状态，预判设 备运行趋势，智能制定设备维护保养计划，实现设备安全预测与 生产辅助决策，降低设备维护成本，延长设备使用寿命，确保生 产过程连续、安全、高效。

10. 厂区智能物流。企业运用信息技术和智能机器设备代替 人力劳动，实现厂内线边物流或库内物流智能化，以满足现代仓 储物流系统柔性、高效、快速反应的要求。线边物流是指从生产 线的上游工位到下游工位、从工位到缓冲仓、从集中仓库到线边 仓，实现物料定时定点定量配送。库内物流是在仓库内部进行的 包含拣选、搬运、输送、分拣等环节，和物流配合还对应会有物

流信息化平台。

11. 无人智能巡检。采用智能的巡检机器人或无人机等无人 巡检设备替换传统人工巡检。无人巡检设备采集现场视频、语音、 图片等各项数据，利用图像识别、深度学习等智能技术和算法处  理，自动完成检测、巡航以及记录数据、远程告警确认等工作， 有效提升安全等级、巡检效率及安防效果。

12. 远程设备操控。企业利用人工智能、大数据等建设物联 网平台，实现工业设备与各类数据采集终端的网络化，远程实时 获得生产现场全景视频画面及各类终端数据，设备操控员根据生 产现场视频画面及各类数据，远程实时对现场工业设备进行精准 操 控 。

13. 柔性生产制造。数控机床和其他自动化工艺设备、物料 自动储运设备通过物联网平台等系统，实现设备和数据的互联互 通。部署柔性生产制造应用，满足工厂在柔性生产制造过程中对 实时控制、数据集成与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需 求，支持生产线根据生产要求进行快速重构，实现同一条生产线 根据市场对不同产品的需求进行快速配置优化。同时，柔性生产 相关应用可与企业资源计划(ERP)、 制造执行系统(MES)、 仓 储物流管理系统 (WMS)    等系统相结合，将用户需求、产品信 息、设备信息、生产计划等信息进行实时分析、处理，动态制定 最优生产方案。

四 、运营管理智能化

14. 全域物流监测。利用人工智能、大数据、边缘计算、5G 等技术，通过工业运输装备上的智能监控终端，实时采集全域运 输途中的运输装备、货物、人员等的图像和视频数据并上传云平 台，云平台对运输装备进行实时定位和轨迹回放，对货物、人员 进行实时监测，实现工业运输的全过程监控，避免疲劳驾驶、危 险驾驶等行为，有效保障冷链物流、危化品运输等过程中运输装 备、货物和人身安全。

15.   企业协同合作。综合运用5G、 边缘计算、大数据、人 工智能等技术实时追踪企业内部生产过程和进度，对委托外部生 产的工序进行监控并实时跟踪协同流程，实现上下游企业大规模 关键设备联网和数据实时采集，实现产业链上下游企业设备联 网，数据、产品、服务等要素畅通流动，快速满足用户的个性化 定制需求和多品类生产需求，促进产业链企业协作深化、供需匹 配、效率提升。

16. 管理过程智能化。结合大数据和人工智能技术，基于 OA 、ERP 、MES 、PLM 系统，构建智能化大脑，推动组织优化、 管理优化，提高企业管理效率，实现精细管理和智能决策。在企 业计划及发展战略制定、人力物力资源调配、风险与舆情监控、 企业管理效率最优化等方面，利用数据智能技术，推动管理过程 智能化。

五、销售服务智能化

17. 数据驱动营销。应用大数据、机器学习、知识图谱等技 术，构建用户画像和需求预测模型，制定精准销售计划，动态调 整设计、采购、生产、物流等方案；建设客户关系管理系统，集 成大数据、知识图谱和自然语言处理等技术，实现客户需求分析、 服务策略决策和主动式服务响应。

18. 虚拟现场服务。主要包括产品展示体验、辅助技能学习、 远程运维指导等三类服务。产品展示体验服务通过对工业产品的  外形数据及内部结构进行立体化建模，利用AR/VR 技术，构建 虚拟数字展厅，实现产品细节的沉浸式体验和感受。辅助技能学  习服务基于AR/VR 技术构建贴近真实场景的全虚拟场景，进行  操作技能培训和自由操作练习，提高技能学习效率。远程运维指  导服务通过在全虚拟场景中，叠加远端专家指导数据形成端云协  同，使端侧获得实时操作指导，提升运维服务的效率和质量。

19.   现场辅助装配。企业现场操作人员基于AR/VR 远程协 作平台，佩戴 AR/VR 眼镜和借助辅助机器人，实时采集现场图 像、视频、声音等数据，实时传输至现场辅助装配系统，系统对 数据进行分析处理，生成生产辅助信息，反馈到现场终端，实现 操作步骤的增强图像叠加、装配环节的数字化、可视化呈现，帮 助现场人员进行复杂设备或精细化设备的装配。借助 AR 远程协 作平台，及时同步提供专家的指导信息、设备操作说明书、图纸、

文件等，有效提升现场操作人员的装配水平，实现装配过程智能 化，提升装配效率。

六、供应链管理智能化

20. 需求预测与库存管理。利用人工智能技术，分析历史销 售数据、市场动态和社交媒体信息，对市场需求精确预测，自动 调整库存水平，以适应销售数据和预测结果的变化，从而提升库 存的周转效率。

21. 物流与运输优化。利用人工智能技术，优化运输路线和 实时监控物流状态，将提高运输效率并降低成本，同时通过分析 市场趋势、天气变化等提前预测潜在风险，为企业提供预警信息。

22. 智能合约。利用人工智能技术，驱动智能合约自动化执 行与智能调度等。在供应商管理领域，通过分析交付时间、产品 质量和价格在内的关键数据，协助企业识别和选择表现更佳的供 应商。

七、生产节能绿色化

23. 生产能效管控。利用人工智能、大数据等技术实时采集 企业用电、水、燃气等各类能源消耗数据和实时监控能效状态。 结合人工智能等算法分析，可对企业用能需求进行预测，智能制 定节能计划，进一步挖掘节能潜力空间，从能源系统智能优化控 制、能源计量及管理、能源设备管理三方面提升能源利用效率， 辅助企业降低生产能耗。

24. 碳排放管理。利用人工智能技术，通过大数据、物联网 (IoT)   设备，测，为企业提供准确的碳排放信息。通过构建深 度学习模型，结合历史数据和外部环境等因素，自动预测未来碳 排放的走势，企业可以根据预测结果制定科学的减排策略，以实 现碳中和的目标。

八 、其他

25. 其 他。企业基于通用或行业大模型，结合自身业务进行 的创新性应用等或者在中小企业中具有显著推广价值的其他人 工智能应用场景。

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一、国家、省、市各类政府资助类项目申报;

二、国家高新技术企业培育认定、科技型中小企业、专精特新、专利软著知识产权申报;

三、国家、省、市各类企业荣誉资质申报;

四、国家、省、市企业技术中心、工程研究中心、科技成果评价、工业设计中心、非遗、数字化车间和智能工厂、孵化器和众创空间、绿色工厂、大数据企业、首台套首批次首版次、各类标准、实验室和工程研究中心、科学技术奖、规上、老字号、新产品等研发平台创建辅导、申报:

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