近年来我国工业加快向数字化、智能化转型，建议将人工智能与高质量发展、构建现代产业体系相结合，将生成或预训练Transformer模型（GPT）和国内生产总值（GDP）相结合，赋能中国式工业现代化新征程。

　　加强顶层设计，夯实工业智能化发展基础。由政府主导建立工业人工智能产业建设领导小组机制，统筹规划，加快建设一批人工智能计算中心，推进算力资源的互联互通、开放共享，定期发布可公开数据；建设高质量的行业共享数据集，建立数据生产、流动和保护机制，实现数据标准规范、流动畅通、存储安全。系统性规划布局，构建基于根技术的生态体系。

　　强化产业培育力度，助推工业智能发展提质增效。发挥政府统筹和主导作用，着力研究人工智能的工业适配性，支持行业推广人工智能及其装备在制造、能源等工业领域示范应用，通过聚焦全生命周期管理，突破关键技术，加快人工智能在工业场景中的创新应用。

　　加强基础研究，持续提升核心技术支撑力。注重原始创新，加强人工智能底层基础理论研究与核心技术突破，推动基础模型的研发，算法、数据和算力的创新，重点聚焦人脑科学、脑机接口技术和自主无人系统技术等。同时夯实产业核心基础，加快关键共性技术研发，强化自主生态创建。

　　加强服务型研发设计，推进工业专用模型发展。重点推动以模型即服务（MaaS）为代表的模式，实现“人工智能＋制造”对产业的渗透。推动建立数字驱动的协同供应链，实现全供应链信息的整合与及时分享。

　　加强工业数据的采集、利用、开发，围绕工业生产、设备维护、质量控制等方面进行探索，加强对传感器数据和生产数据分析，通过专用大模型实现智能化的生产调度和故障预警，提高生产效率和产品质量；在专用大模型的不断积累过程中，打造高智能新型工业产品，实现工业人工智能技术发展与应用的深度融合。