安徽省各市人工智能賦能新型工業化典型應用場景征集申報條件程序和時間方向指引整理，分為典型應用場景和場景應用需求兩種！詳情如下，合肥市以及阜陽市、六安市、安慶市、池州市、亳州市、宿州市、馬鞍山市、黃山市、宣城市、淮北市、淮南市、蚌埠市、銅陵市、蕪湖市、滁州市需要咨詢申報的可以聯系小編為您解答輔導！

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一、安徽省各市人工智能賦能新型工業化典型應用場景征集申報范圍

(一)典型應用場景

申報主體為制造業企業，聚焦人工智能技術在核心業務流程 和場景中的實際落地應用，重點突出通過大模型等人工智能技術 解決行業、企業發展的堵點痛點問題，探索人工智能賦能制造業 的路徑模式，形成成效顯著、示范性強的應用場景，具有可復制 性可推廣價值。重點征集方向詳見附件5。

(二)場景應用需求

申報主體為制造業企業，聚焦人工智能技術在核心業務流程 和場景應用需求，征集場景開放意愿和具體要求。下一步將圍繞 需求開展供需對接活動。重點征集方向詳見附件5。

二 、安徽省各市人工智能賦能新型工業化典型應用場景征集申報要求

(一)申報單位須是在安徽省境內注冊登記并實際運營，具 有獨立法人資格、依法納稅并按規定繳納社保費的企業或機構。

(二)申報的典型應用場景應已實際應用3個月以上并取得 良好效果(能提供具體應用成效數據),具有較強的借鑒意義和 推廣價值。

(三)申報材料應重點突出、表述準確、邏輯清晰、實事求 是，杜絕虛假和夸大宣傳，相關技術、產品、方案等不得涉及國 家秘密、商業機密，不得存在侵權行為。

(四)申報單位需配合省工信廳開展供需對接、案例采編、 示范推廣、行業交流等活動。

(五)入選2025年度安徽省工業大模型的項目，可由項目 已落地場景所在的制造業企業，以相應的場景參與本次申報。

三、安徽省各市人工智能賦能新型工業化典型應用場景征集申報遴選程序

(一)主體申報。請各市工信局積極組織轄區內符合條件的 單位參照規范格式(附件1、2)編寫申報材料，進行申報。申 報材料一式兩份，并提供電子版文件和蓋章掃描件。申報主體需 對所提供全部材料的真實性負責。

(二)地市推薦。各市工信局對申報材料進行審查，符合條 件的予以推薦。推薦表(附件3、4)于11月14日前正式行文報 送至省工信廳，電子版文件和蓋章掃描件一并發送至聯系人郵箱。

(三)組織論證。省工業和信息化廳組織行業專家等對申報

場景和需求進行遴選，通過典型案例集、需求清單等形式進行發 布，支持典型應用場景項目申報《安徽省以新型技術改造推動制 造業高端化智能化綠色化發展行動方案》中“培育人工智能應用 場景”條款。

人工智能賦能新型工業化典型應用場景方向參考指引

一、研發設計智能化

1. 基礎研發設計。利用人工智能賦能研發新材料、新物質、 新工藝、新技術，創新制備方法、加工集成工藝等，實現創新突 破、效率提升。

2.   協同研發設計。遠程研發實驗科研人員結合現場畫面和 數據，遠程在線協同完成實驗；異地協同設計設計人員利用各類 虛擬現實終端接入沉浸式虛擬環境，異地協同修改設計圖紙，實 現產品研發設計周期不斷縮短、試錯成本不斷降低、研發效率持 續提升。

二、中試驗證智能化

3. 數字化網絡化智能化中試驗證。企業開展試驗設備和流 程數字化、網絡化、智能化改造，建設智能中試線，利用機器視 覺、機器學習、人工智能大模型在工藝工裝測試、缺陷檢測、預 測性維護等試驗，實現全面感知、實時分析、科學決策和精準執 行，全面提升試驗過程、管理服務、安全保障的智能化水平。

三、生產制造智能化

4. 生產單元模擬。利用數字孿生、人工智能等技術建設虛 擬生產單元，模擬、仿真、分析物理生產單元運行過程，實現實 際生產結果與虛擬生產單元的預期結果比對，根據比對差異對物 理生產單元進行優化，實現生產要素、生產工藝、生產活動的實 時精準管控，確保生產穩定高效運行。

5. 工藝合規校驗。綜合利用工業相機、物聯網傳感器、激 光雷達、智能儀表等設備，全方位監測企業生產原料、半成品和 成品的各項指標，實時采集實際生產工序各項數據和操作行為， 利用人工智能、大數據、云計算等技術對工人實際操作工序、取 料信息等進行分析，并與規定標準流程進行實時合規校對，分析 找出顛倒順序、危險操作和錯誤取料等現象，實現對配料錯誤、 危險操作等自動告警。

6. 生產現場監測。 針對在工業園區、廠區、車間等現場生 產管理、裝置監控和安全監管等需要，建立通信網絡，布局各類 傳感器、攝像頭和數據監測終端，采集環境、人員動作、設備運 行等監測數據，基于構建的數字化平臺的算法模型，對生產活動 進行高精度識別、自定義報警和區域監控，實時提醒異常狀態， 實現對生產現場的全方位智能化監測和管理，為安全生產管理提 供保障。

7. 機器視覺質檢。企業在生產現場部署工業相機或激光器 掃描儀等質檢終端，建立機器視覺系統，實現機器對外觀缺陷檢

測、外觀標注、自動化分揀識別等，缺陷實時檢測與自動報警， 并有效記錄瑕疵信息，為質量溯源提供數據基礎，實現可靠性更 高的產品質量檢測及實時監控，有效避免人工檢測過程中的主觀 性和個體差異。

8. 設備協同作業。 綜合利用人工智能、軟件定義網絡、網 絡虛擬化、授時定位等技術，建設或升級設備協同作業系統，實 時采集生產現場的設備運行軌跡、工序完成情況等相關數據，并 綜合運用統計、規劃、模擬仿真等方法，將生產現場的多臺設備 按需靈活組成一個協同工作體系，實現多個設備的協同調度及分 工合作。

9. 設備預測維護。 基于故障預測機理建模等人工智能技術 對設備性能和狀態實時監測和分析，評估設備健康狀態，預判設 備運行趨勢，智能制定設備維護保養計劃，實現設備安全預測與 生產輔助決策，降低設備維護成本，延長設備使用壽命，確保生 產過程連續、安全、高效。

10. 廠區智能物流。企業運用信息技術和智能機器設備代替 人力勞動，實現廠內線邊物流或庫內物流智能化，以滿足現代倉 儲物流系統柔性、高效、快速反應的要求。線邊物流是指從生產 線的上游工位到下游工位、從工位到緩沖倉、從集中倉庫到線邊 倉，實現物料定時定點定量配送。庫內物流是在倉庫內部進行的 包含揀選、搬運、輸送、分揀等環節，和物流配合還對應會有物

流信息化平臺。

11. 無人智能巡檢。采用智能的巡檢機器人或無人機等無人 巡檢設備替換傳統人工巡檢。無人巡檢設備采集現場視頻、語音、 圖片等各項數據，利用圖像識別、深度學習等智能技術和算法處  理，自動完成檢測、巡航以及記錄數據、遠程告警確認等工作， 有效提升安全等級、巡檢效率及安防效果。

12. 遠程設備操控。企業利用人工智能、大數據等建設物聯 網平臺，實現工業設備與各類數據采集終端的網絡化，遠程實時 獲得生產現場全景視頻畫面及各類終端數據，設備操控員根據生 產現場視頻畫面及各類數據，遠程實時對現場工業設備進行精準 操 控 。

13. 柔性生產制造。數控機床和其他自動化工藝設備、物料 自動儲運設備通過物聯網平臺等系統，實現設備和數據的互聯互 通。部署柔性生產制造應用，滿足工廠在柔性生產制造過程中對 實時控制、數據集成與互操作、安全與隱私保護等方面的關鍵需 求，支持生產線根據生產要求進行快速重構，實現同一條生產線 根據市場對不同產品的需求進行快速配置優化。同時，柔性生產 相關應用可與企業資源計劃(ERP)、 制造執行系統(MES)、 倉 儲物流管理系統 (WMS)    等系統相結合，將用戶需求、產品信 息、設備信息、生產計劃等信息進行實時分析、處理，動態制定 最優生產方案。

四 、運營管理智能化

14. 全域物流監測。利用人工智能、大數據、邊緣計算、5G 等技術，通過工業運輸裝備上的智能監控終端，實時采集全域運 輸途中的運輸裝備、貨物、人員等的圖像和視頻數據并上傳云平 臺，云平臺對運輸裝備進行實時定位和軌跡回放，對貨物、人員 進行實時監測，實現工業運輸的全過程監控，避免疲勞駕駛、危 險駕駛等行為，有效保障冷鏈物流、危化品運輸等過程中運輸裝 備、貨物和人身安全。

15.   企業協同合作。綜合運用5G、 邊緣計算、大數據、人 工智能等技術實時追蹤企業內部生產過程和進度，對委托外部生 產的工序進行監控并實時跟蹤協同流程，實現上下游企業大規模 關鍵設備聯網和數據實時采集，實現產業鏈上下游企業設備聯 網，數據、產品、服務等要素暢通流動，快速滿足用戶的個性化 定制需求和多品類生產需求，促進產業鏈企業協作深化、供需匹 配、效率提升。

16. 管理過程智能化。結合大數據和人工智能技術，基于 OA 、ERP 、MES 、PLM 系統，構建智能化大腦，推動組織優化、 管理優化，提高企業管理效率，實現精細管理和智能決策。在企 業計劃及發展戰略制定、人力物力資源調配、風險與輿情監控、 企業管理效率最優化等方面，利用數據智能技術，推動管理過程 智能化。

五、銷售服務智能化

17. 數據驅動營銷。應用大數據、機器學習、知識圖譜等技 術，構建用戶畫像和需求預測模型，制定精準銷售計劃，動態調 整設計、采購、生產、物流等方案；建設客戶關系管理系統，集 成大數據、知識圖譜和自然語言處理等技術，實現客戶需求分析、 服務策略決策和主動式服務響應。

18. 虛擬現場服務。主要包括產品展示體驗、輔助技能學習、 遠程運維指導等三類服務。產品展示體驗服務通過對工業產品的  外形數據及內部結構進行立體化建模，利用AR/VR 技術，構建 虛擬數字展廳，實現產品細節的沉浸式體驗和感受。輔助技能學  習服務基于AR/VR 技術構建貼近真實場景的全虛擬場景，進行  操作技能培訓和自由操作練習，提高技能學習效率。遠程運維指  導服務通過在全虛擬場景中，疊加遠端專家指導數據形成端云協  同，使端側獲得實時操作指導，提升運維服務的效率和質量。

19.   現場輔助裝配。企業現場操作人員基于AR/VR 遠程協 作平臺，佩戴 AR/VR 眼鏡和借助輔助機器人，實時采集現場圖 像、視頻、聲音等數據，實時傳輸至現場輔助裝配系統，系統對 數據進行分析處理，生成生產輔助信息，反饋到現場終端，實現 操作步驟的增強圖像疊加、裝配環節的數字化、可視化呈現，幫 助現場人員進行復雜設備或精細化設備的裝配。借助 AR 遠程協 作平臺，及時同步提供專家的指導信息、設備操作說明書、圖紙、

文件等，有效提升現場操作人員的裝配水平，實現裝配過程智能 化，提升裝配效率。

六、供應鏈管理智能化

20. 需求預測與庫存管理。利用人工智能技術，分析歷史銷 售數據、市場動態和社交媒體信息，對市場需求精確預測，自動 調整庫存水平，以適應銷售數據和預測結果的變化，從而提升庫 存的周轉效率。

21. 物流與運輸優化。利用人工智能技術，優化運輸路線和 實時監控物流狀態，將提高運輸效率并降低成本，同時通過分析 市場趨勢、天氣變化等提前預測潛在風險，為企業提供預警信息。

22. 智能合約。利用人工智能技術，驅動智能合約自動化執 行與智能調度等。在供應商管理領域，通過分析交付時間、產品 質量和價格在內的關鍵數據，協助企業識別和選擇表現更佳的供 應商。

七、生產節能綠色化

23. 生產能效管控。利用人工智能、大數據等技術實時采集 企業用電、水、燃氣等各類能源消耗數據和實時監控能效狀態。 結合人工智能等算法分析，可對企業用能需求進行預測，智能制 定節能計劃，進一步挖掘節能潛力空間，從能源系統智能優化控 制、能源計量及管理、能源設備管理三方面提升能源利用效率， 輔助企業降低生產能耗。

24. 碳排放管理。利用人工智能技術，通過大數據、物聯網 (IoT)   設備，測，為企業提供準確的碳排放信息。通過構建深 度學習模型，結合歷史數據和外部環境等因素，自動預測未來碳 排放的走勢，企業可以根據預測結果制定科學的減排策略，以實 現碳中和的目標。

八 、其他

25. 其 他。企業基于通用或行業大模型，結合自身業務進行 的創新性應用等或者在中小企業中具有顯著推廣價值的其他人 工智能應用場景。

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一、國家、省、市各類政府資助類項目申報;

二、國家高新技術企業培育認定、科技型中小企業、專精特新、專利軟著知識產權申報;

三、國家、省、市各類企業榮譽資質申報;

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