2026年9月1日，浙江省经信厅、省通信管理局印发《浙江省推进工业互联网与人工智能融合赋能行动方案》，明确到2028年打造具有国内影响力的工业互联网平台50个、形成高质量行业数据集与高水平工业智能体各100个、建设未来工厂150家、智能工厂和数字化车间1500家以上，并培育「浙江数商」300家、人工智能服务商200家。方案围绕平台体系培育、基础支撑升级、融合应用推广三大行动展开，把工业互联网重新定位为人工智能的「互联通道、数据枢纽和平台底座」，同时提出探索算力券、模型券等支持举措。对杭州及周边制造企业而言，这份文件真正的信号是：政策已经替企业排好了顺序——先治理数据，再建行业模型，最后才是智能体规模化上岗。
一、方案速览：到2028年的三组硬指标
2026年9月1日，浙江省经信厅、省通信管理局印发《浙江省推进工业互联网与人工智能融合赋能行动方案》，主线是深入实施「人工智能+制造」行动。
目标全部是可考核的数字：到2028年打造具有国内影响力的工业互联网平台50个，形成高质量行业数据集、高水平工业智能体各100个；建设未来工厂150家、智能工厂和数字化车间1500家以上、国家级5G工厂200家以上；培育「浙江数商」300家、人工智能服务商200家，建成「智算云企」100家。
值得注意的是目标的排列顺序：平台、数据集、智能体三者并列，数据集居中——先解决数据从哪来、怎么治理，再谈模型与智能体。
二、三大行动拆解：资源会往哪里投
1. 平台体系培育：从「能连上」到「会思考」
包含五条举措：引导平台错位发展，按专业型、行业型（围绕「415X」产业集群）、协作型分类培育；强化数据汇聚，推进 DCMM 2.0 贯标、首席数据官（CDO）制度与产品主数据标准（CPMS）试点；构建高质量数据集，实施「模数共振」行动；提升平台智能水平，提供模型训练、微调部署、智能体编排一站式服务，探索「平台+智能体」融合架构；深化产业大脑建设。
2. 基础支撑升级：网络、算力与安全三条底线
网络侧推动 5G/5G-A、时间敏感网络（TSN）、IPv6、边缘计算、云化控制融合组网，加快「云网算控」一体演进；算力侧引导企业在现场部署边缘一体机与智能网关，推动生产设备、传感器、AGV 集成轻量化算力单元，打造「云边端」协同体系；安全侧要求开展重要数据识别与目录备案，加强训练数据、模型算法、智能体应用三个环节治理。
3. 融合应用推广：场景库、5G工厂与园区服务站
支持大型企业依托平台贯通数字主线，探索 AI 视觉质检、智能工艺优化、多机器人协同、数字孪生、工业智能体调度等「5G+工业互联网」场景；定期征集工业领域 AI 应用场景，培育服务商能力；支持探索模型即服务（MaaS）、效果付费模式，鼓励园区设立「AI+工业互联网」服务站，培育 AI OPC 等新型服务主体。
三、对杭州制造企业的三点实操含义
其一，数据治理是前置条件，不是配套工程。
方案把 DCMM 2.0 贯标、CDO 制度、CPMS 试点、工业数据标签体系写进「强化平台数据汇聚」章节，等于划了硬门槛。我们在杭州服务制造企业的经验是：产线数据常分散在 MES、SCADA、ERP 与纸质工单里，协议不统一、命名无规范、历史数据缺标注，此时投入再多算力也训不出可用的行业模型。正确顺序是先做数据盘点与数据挖掘。
其二，智能体要嵌进工序，而不是挂在流程旁边。
「平台+智能体」融合架构与低代码运行环境，指向的是把智能体做成工位上的一环——排产调度、工艺参数推荐、质检判读、设备预测性维护。判断标准很简单：这个智能体下线后，某道工序会不会立刻变慢或出错。
其三，政策工具要主动用足。
方案明确用好用足国家「两新」「两重」超长期特别国债，统筹省工业和信息化专项资金，并探索算力券、模型券等支持举措。对中小企业而言，园区服务站是最低成本的试水入口。
四、一条可复制的落地路径
从零到跑通一个工业智能体场景，通常四步：①场景与价值测算——按「发生频率×单次损失×可获取数据量」打分选两个试点，预先定义验收口径；②数据治理与数据集构建——设备联网、点位标准化、清洗标注，通常占工作量四成以上；③行业模型定制——基于开源或闭源底座微调，涉及工艺配方的建议私有化部署；④智能体编排与运营——封装成工具接入业务系统，设置人工复核与效果回流。
其中第二步、第三步最依赖外部能力。一道科技长期为杭州及周边制造企业提供AI大模型定制、数据挖掘与软件外包服务，覆盖从数据治理到智能体开发的完整链路，可先提供一份场景与数据差距评估，再谈方案。
常见问题（FAQ）
最大的不同是它把人工智能和工业互联网放在同一份文件里重新分工：工业互联网负责提供互联通道、数据枢纽和平台底座，人工智能负责设施升级、能力优化和服务创新。此前的地方政策多聚焦「建平台、上云」，本次则明确要求平台具备大模型集成、智能体调度、场景自适应能力，并提出探索「平台+智能体」融合架构与低代码开发环境，把工业智能体从概念推向可交付的工程对象。此外，方案给出了高质量行业数据集与高水平工业智能体各100个的量化目标，验收口径比以往更清晰。
建议从「单场景+数据治理」开始，而不是先买算力或先上大模型。做法是：选取一个高频、刚需、结果可量化的场景（如视觉质检、设备预测性维护、智能排产），先完成该场景相关设备的联网与点位标准化，把历史数据清洗、标注成可用数据集，再训练或微调一个小模型并封装成智能体。浙江方案也给出了低成本入口——鼓励开发区（园区）设立「AI+工业互联网」服务站，并探索算力券、模型券等支持举措，企业可先用试点项目跑出效果数据，再申报更大范围的改造资金。
三个方向可以直接对接：一是国家「两新」「两重」超长期特别国债与浙江省工业和信息化专项资金，主要用于省级重点工业互联网平台创建和智能工厂、未来工厂改造；二是地方探索的算力券、模型券，用于降低模型训练与推理的算力成本；三是各级工信部门定期组织的工业领域人工智能应用场景征集与服务商培育，入选场景和案例可获得推广与资源对接。需要注意，申报材料通常要求提供可量化的改造成效，因此建议在立项时就定义好验收指标并留存基线数据。