发布时间：2026-05-15 阅读量：3256 来源: 发布人: suii
记者从权威渠道获悉，工业和信息化部于近日组织召开高质量行业数据集建设工作座谈会，系统部署下一阶段重点任务，动员各地及各行业深化工业数据开发利用，以数据赋能驱动制造业数字化、智能化转型升级。
会议强调，工业数据开发利用是推动人工智能技术变革、加快培育新质生产力、推进制造业数智化转型的重要抓手。我国工业数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔，工业数据资源开发利用潜力巨大。
会议明确，要聚焦工业数据“采、集、用”难点，深化路径探索，构建数据流通激励机制，加快高质量行业数据集建设。要夯实工业数据基础设施，加强技术攻关和标准体系建设，筑牢发展根基。
此外，会议还提出要支持数据服务企业发展，构建数据合作联合体等新型合作模式，培育协同创新的工业数据产业生态。要分类引导大中小企业开展数据开发利用，分业推进行业数智化转型，推动产业集群等载体数据共享和价值共创。
值得一提的是，近期工业和信息化部围绕工业数据开发利用展开多次部署。此前工业和信息化部印发通知，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。此外，印发《工业场景数据要素应用参考指引》，围绕研发设计、生产制造、经营管理、客户服务、产业协同等关键环节，凝练出23个场景。
统计数据显示，截至2025年末，我国重点行业企业关键工序数控化率已达68.6%，伴随一批工业级5G专用芯片、模组及终端产品的成功研制，为工业海量数据的汇聚与深度应用奠定了坚实基础。
在英伟达GPU与CUDA生态长期主导AI训练与科学仿真的背景下，国产LineShine（灵晟）纯CPU超算以2.198 EFlops持续双精度性能登顶TOP500，印证了“矩阵增强型CPU”正在重构HPC底层硬件标准。 近日，Jack Dongarra、Satoshi Matsuoka、Torsten Hoefler三位HPC权威联合发表《Do We Still Need GPUs? Rethinking AI and Scientific Computing on Matrix-Enhanced CPUs》，系统拆解了无GPU同构超算的四层技术体系：处理器指令集硬件加速、统一HBM高带宽内存架构、全精度混合运算单元、原生高速互联网络。
回顾AI今年的发展轨迹，我们能察觉到一种质的变化：AI不再只是被展示、被调用的“展品”，而是拥有了更明确的“行动感”。从代码编写到机器人奔跑，从算力基建到未来接口，行业正集体从“回答问题”走向“完成任务”。 我们试图透过五个数字，捕捉这一轮产业变革中的关键切片。
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