安徽省“十四五”智能制造发展规划

当前，新一代信息通信技术与先进制造技术加速融合，全球兴起了以智能制造为代表的新一轮产业变革。加快推进智能制造，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，是促进互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的核心内容，是提升产业基础能力和产业链现代化水平的关键举措。为打造我省产业竞争新优势，推进制造强省建设，推动制造业高质量发展，依据《中共安徽省委关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》等文件精神，编制本规划。

一、发展现状和趋势

智能制造是基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产方式。

（一）十三五智能制造发展情况

“十三五”期间，省委、省*高度重视智能制造产业的发展，推进工作起步早、力度大，对全省智能制造迅速发展起到了重要推动作用，智能制造产业基础得到夯实，新模式应用得到探索推广，重点领域转型成效显著。

1. 智能装备快速发展。机器人产业增长迅速，2020年主营业务收入380亿元，产业规模居全国第六位，“十三五”期间年均增长超35%，累计生产工业机器人5.1万台，推广应用工业机器人2.08万台。3D打印装备从无到有，春谷3D打印智能装备产业园集聚60多家企业，已成为华东地区最大的增材制造产业集聚区。智能物流和仓储设备居国内前列，铝车身焊接生产线、变速器装测线、超薄电子玻璃生产线、水泥熟料生产线等智能成套设备国内领先。

2. 工业互联网蓬勃兴起。工业互联网基础建设稳步推进，“十三五”期间建设5G基站30547个，建成铜陵长江大数据工业互联网标识解析二级节点，初步建成适用于工业互联的企业内外网络基础设施。工业互联网平台体系日臻完善，培育各类重点工业互联网平台42家，其中进入工业和信息化部试点示范类平台20家。两化融合步伐加快 ，1400余家企业通过国家两化融合贯标评定， 1万家企业与云资源深度对接，工业数字化指数迈入全国第一梯队。

3. 系统解决方案供应商不断壮大。巨一自动化、埃夫特、海螺信息、中机一院、配天机器人5家企业符合国家《智能制造系统解决方案供应商规范条件》，容知日新成为国内知名的远程运维服务解决方案供应商，化工、水泥、玻璃、钢铁等行业龙头企业为行业提供智能制造系统解决方案。24家单位发起成立中国智能制造系统解决方案供应商联盟安徽分盟，为全省企业智能化改造提供服务。

4. 智能化改造成效明显。“十三五”期间，通过“点、线、面”整体推进，深入开展机器换人“十百千”工程，推动生产线和车间的数字化改造，打造智能工厂，全省智能化改造取得长足进步，累计实施1261个重点智能制造建设项目，建成省级智能工厂98个、数字化车间472个，获得国家“智能制造综合标准化和新模式应用项目”25个、“智能制造试点示范项目”18个，网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等智能制造新模式得到培育推广。

在“十三五”智能制造推进过程中，仍然存在一些问题。一是信息技术与制造业融合不足，大多数企业对智能制造的认识不够系统全面，存在“重硬轻软”的现象，数字化技术在我省的推广应用不够深入，两化融合的深度有待加强。二是产业链存在明显短板，智能装备的一些关键技术、核心部件仍然受制于人，工业软件企业尚未形成规模、缺乏品牌竞争力。三是智能制造推进深度不足，我省地处智能制造水平较高的长三角区域，与上海、江苏浙江相比较，智能制造发展较慢，省内不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡。

（二）发展趋势

1. 智能制造战略地位持续提升。

在全球新一轮科技革命和产业变革中，发达国家纷纷实施再工业化战略，深度应用信息技术推进生产模式和产业形态变革，抢占高端制造市场并不断扩大竞争优势。美国、法国、德国又相继出台新的制造业战略举措，加强智能制造产业布局，日本、韩国等国家也开始了制造业复兴计划。国内外制造业巨头企业纷纷转型落子智能制造板块，投资智能装备、工业互联网、系统解决方案等相关业务。

2. 新技术加速与智能制造融合发展。

人工智能、5G、大数据、区块链、云边协同等新兴技术的发展持续演化升级，加速向制造业各个环节融合渗透，为智能制造提供新的技术支撑、场景应用和运维模式。新兴技术的创新发展将为智能制造赋予新的内涵，加速制造业的工艺创新、软硬件升级、生产模式改变等，推动制造业从数字化、网络化向智能化加速跃升。

3. 智能制造在各行业应用日趋深入。

全国智能制造顶层设计基本完成，标准体系基本构建，探索形成了若干可复制推广的智能制造新模式，高标准建设了一批试点示范项目，智能制造生态体系已初步构建。后疫情时代，制造业智能转型的需求更加强烈，企业实施智能制造的决心更加坚定，智能制造的发展由“点上示范”向“面上推广”阶段加速转变，智能制造在各行业应用的广度和深度都将进一步拓展。

“十四五”期间，必须紧紧围绕国家关于智能制造的总体战略部署，进一步将智能制造作为我省制造业高质量发展的突破点，以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变。

二、总体要求

（一）指导思想
以*新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻*的十九大和十九届历次全会精神，牢固树立新发展理念，将发展智能制造作为我省长期坚持的战略任务，分行业、分步骤持续推进，以制造业数字化、网络化、智能化为主线，坚持智能制造基础夯实和制造业智能化改造并重，加快工业互联网创新发展，加快新一代信息技术与先进制造业深度融合，把智能工厂和数字化车间建设作为推动我省制造业数字化转型的关键举措，着力构建数据驱动的智能制造生态体系，促进全省制造业高质量发展。

（二）基本原则
统筹规划，持续推进。加强顶层设计，总体谋划部署，构建以企业为主体、*为引导、平台为支撑的智能制造推进机制。充分认识智能制造的复杂性、长期性、先进性，兼顾基础夯实和创新探索，分阶段持续性实施。
技术赋能，融合发展。探索5G、大数据、人工智能等新技术在智能制造中的创新应用，深化新一代信息技术与制造业融合发展，打造一批典型应用场景，加快培育制造业新产品新模式新业态。
因企制宜，分类施策。根据行业特点，结合企业发展基础，分类引导，分行业、分区域、分企业并行推进。鼓励龙头企业进一步提升智能化水平，打造全国行业标杆。引导中小企业加大技改投入，提升智能制造的覆盖面。
开放合作，协同创新。积极融入长三角区域一体化发展，协同推进关键技术装备、软件的集成创新，在智能制造标准制定、产业对接、供应商交流、示范工厂建设等方面加强合作，共同打造智能制造发展生态圈。

（三）发展目标

到2025年，我省智能制造发展基础和支撑能力显著增强，规模以上制造业企业基本普及数字化，重点行业骨干企业初步实现智能转型，智能制造在制造业各细分行业应用的广度和深度进一步扩大。到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化，骨干企业基本实现智能转型。

——转型升级成效显著。建成10个以上引领行业发展的国家级智能制造示范工厂，区域智能制造能力成熟度水平显著提升，制造业企业生产效率、产品良率、能源资源利用率等大幅提升。

——智能制造发展基础显著增强。创新突破500个首台（套）智能装备和首版次工业软件，广泛建设低时延、高可靠、广覆盖的工业互联网网络基础设施，建成150个企业级及以上工业互联网平台，每年新增6000家“皖企登云”企业。

——智能制造生态体系不断健全。培育100家智能制造系统解决方案供应商，建设1000个以上智能工厂、数字化车间、智能制造微场景，推动10000户以上中小企业数字化改造，分行业推动智能化升级，不断提升我省产业链现代化水平。

三、重点任务

（一）智能装备提升工程

1. 重点发展机器人产业。加快“建链”、“补链”和“强链”，促进机器人整机、零部件与系统集成的全产业链一体化发展。加快自主编程、人机协作、重载AGV等新型工业机器人开发和批量生产，研制消防、救援、医疗等特种服务机器人，批量生产家庭作业、娱乐休闲等消费服务机器人，满足省内及国内机器人快速发展的需求。依托“芜马合”机器人战略性新兴产业集聚区，进一步优化产业布局，加快提升产业层次。

2. 大力发展智能成套装备。围绕我省优势行业，加强用产学研联合创新，推动先进工艺、信息技术与制造装备深度融合，提升装备数字化水平。以龙头企业应用为牵引，聚焦汽车装配、焊接、涂装生产线，集成电路封装、测试成套装备，新型显示清洗、覆膜、切割、搬运专用设备，立体仓库、无人搬运、自动分拣等智能仓储物流装备，钢铁、玻璃、水泥、化工等原材料成套装备，加快研制和升级换代，扩大市场应用。

专栏1 智能装备创新发展重点

1. 基础零部件。重点突破高性能光纤传感器、微机电系统（MEMS）传感器、高分辨率视觉传感器、先进控制器、高精度伺服驱动系统、高性能高可靠减速器、可穿戴人机交互设备、工业现场定位设备、智能数控系统等。

2. 基础制造装备。重点发展高精、高速、智能、复合数控加工中心和特种加工机床、大型数控成形冲压床、重型锻压床、清洁高效铸造装备、新型焊接及热处理装备等基础制造装备。

3. 新型智能装备。融合数字孪生、大数据、人工智能、VR/AR、5G等新技术的智能数控机床、协作机器人、专用智能装备等。

（二）数字化转型工程

1. 加快工业互联网建设。加快工业互联网、物联网、5G、千兆光网等新型网络基础设施规模化部署，推进工业互联网外网布局，支持基础电信企业加强宽带网络基础设施建设，实现产业链主体之间的网络化协同，推进企业内网改造升级，提升现场感知和数据传输能力。支持大型集团企业、工业园区，围绕内部资源整合、产品全生命周期管理、产业链供应链协同、中小企业服务，建立各具特色的工业互联网平台，实现全要素、全产业链数据的有效集成和管理。

专栏2 工业互联网平台培育重点

1. 培育综合型平台。支持基础好、实力强的省内头部企业与信息通信企业、互联网软件企业、基础电信企业、制造业企业联合，发挥各自优势，打造跨行业跨领域的综合型平台，扩大接入规模，深化工业资源要素集聚，提升平台应用推广和运营服务水平。

2. 建设行业型平台。鼓励支持汽车、电子信息、家电、装备、纺织服装、原材料、化工、食品、家居、新能源等重点行业龙头企业，立足行业特色和企业特色建设工业互联网平台，促进产业链高效协同发展，实现生产方式和商业模式创新。

3. 建设区域型平台。引导和支持有条件的县区、产业园区（基地）结合自身特色建设区域级工业互联网平台，促进区域内中小企业“规模化”数字化转型。持续开展工业互联网平台功能性能评测，提升平台赋能水平。

4. 建设企业级平台。支持基础较好的企业整合研发、设计、生产、销售、物流、售后全环节信息化数据，建设全生命周期的企业互联网平台，形成以数据驱动为核心的网络化、扁平化、平台化管理模式。鼓励企业围绕上下游产业链生态圈，建设数字化、网络化服务类平台，实现产业链供应链的稳定。

2. 大力发展工业软件。支持软件企业、装备制造商、用户、科研院所强化协同，联合开发面向产品全生命周期和制造全过程各环节的核心软件，重点突破计算机辅助设计、三维设计与建模软件、工艺仿真等研发设计类软件，嵌入式实时工业操作系统、嵌入式组态软件等工业控制软件，制造执行系统、企业资源管理、供应链管理软件等生产管理软件，嵌入式数据库系统与实时数据智能处理系统等数据管理软件。

3. 推进“皖企登云”提质扩面。推进中小企业上云上平台，打造数字化转型新能力，打通企业数据链，发展数字孪生、工业大脑等新模式。支持企业在信息化设施上云基础上，进一步实施工具应用软件、开发环境和核心业务系统、生产设备和制造能力、工业知识与应用等全面上云。支持各类企业和创业者以云计算平台为基础开展创新创业活动，推动大中小企业融通发展。广泛开展数字化转型新型能力评估工作，帮助更多企业通过国家数字化转型新型能力体系标准评定。

4. 支持服务化网络化延伸。加快推动先进制造业与现代服务业深度融合，发展智能设计、云设计等数字化设计新业态，开展设备健康管理、产品远程运维、设备融资租赁、供应链管理、工业设计、个性化定制、总集成总承包等业务，推动制造业务向价值链两端高附加值环节延伸，实现产品制造向“产品+服务”模式发展。支持企业建设面向供应链的网络化协同系统，促进企业间数据互联和业务互联，实现网络化协同设计、生产、服务，促进资源共享、业务优化和产能高效配置。

（三）智能化改造升级工程

1. 分层级提升企业智能化水平。以数字化、网络化、智能化为重要手段，深入推进新一轮大规模技术改造，分层级推进企业智能化改造提质扩面。“点”上引导规下企业“机器换人”，加强智能装备（含工业机器人）在各行业的规模化应用，“线”上推动规上企业成套生产线的智能化改造，聚焦单个或多个制造环节，打造智能制造典型应用场景，“面”上支持行业骨干企业依托工厂或车间，围绕设计、生产、管理、服务全流程，建设智能工厂和数字化车间，“体”上支持产业集聚、转型迫切、基础较好的区域，围绕园区信息基础设施建设、数字化管理服务和企业智能化改造，构建完善区域智能制造发展生态，建设智能制造示范区。

专栏3 智能制造示范行动重点

1. 微场景应用。面向制造全过程的单个或多个环节，包括工厂设计、产品研发、工艺设计、计划调度、生产作业、仓储配送、质量管控、设备管理、安全管控、能源管理、环保管控、营销管理、售后服务、供应链管理、模式创新等，
通过新一代信息技术、先进制造技术的深度融合，紧扣智能特征，实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用，打造智能制造典型应用场景。

2. 数字化车间。以设备互联、数据驱动、生产智控为重点，支持企业优化工艺流程，在车间智能装备广泛应用的基础上，建立车间级工业互联网，实时采集和分析生产过程数据，加强制造执行系统（MES）等车间管理系统的建设和集成，实现车间生产过程实时调度和产品信息可追溯，生产资源、生产设备、以及生产过程精准、高效地管理与控制。

3. 智能工厂。在数字化车间的基础上，加快产品数据管理、制造执行过程管理、企业资源计划、客户关系管理、供应链管理等工厂内外部的信息系统的集成，打通信息孤岛，各类设备、各类系统、各类环节间实现信息共享与协同管理，推动企业经营、管理和决策的智能优化。培育实施网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等智能制造新模式，建设具有突出示范带动作用的标杆智能工厂。

2. 分行业提升产业链智能化水平。分行业推进智能制造，重点推进装备、汽车、船舶、原材料、医药、电子信息、家电家纺、食品、民爆等行业实施产业链智能化提升工程。在装备、汽车、原材料、消费品、电子信息等产业集聚度高的园区，以“企业数字化改造、行业平台化服务”等模式推进行业智能化改造升级，促进智能制造新模式区域化行业化迅速推广。

专栏4 分行业智能化升级重点

1. 装备制造行业。应用数字化三维设计与工艺技术进行产品和工艺的设计、仿真、分析、优化，建立产品数据管理系统，缩短产品研发周期；满足提高产品可靠性和高端化发展等需要，开发面向特定场景的智能成套生产线以及新技术与工艺结合的模块化生产单元；建设基于精益生产的智能车间和工厂；发展远程运维服务、个性化定制等模式。

2. 汽车行业。满足品质管控和大规模个性化定制需要，加强系统集成，提高运营管理能力，实现供应链、物流、成本等企业经营管理的优化；由整车企业牵头汽车产业链的网络协同制造，实现企业内、产业内和产业间的设计制造等环节的协同和和供应链一体化；探索建设大规模个性化定制的柔性生产线。

3. 原材料行业。满足安全生产、降耗减碳、提质降本等需要，实施大集团统一管理下的多基地协同制造；探索人工智能技术应用，实现工艺流程优化、资源高效配置和决策支持；针对民爆、矿山等危险性较大企业推广少人无人作业，实施安全一体化监控；实施大型制造设备健康监测和远程运维，保证流程安全运行；打造全生命周期数据共享平台，实现全产业链优化。

4. 消费品行业。提高产品质量和安全性，满足多样化、高品质需求，大力推广面向工序的专用制造装备和专用机器人；支持供应链协同和用户交互平台建设，发展大规模个性化定制，实现产品质量追溯；促进全产业链解决方案服务平台建设。

5. 电子信息行业。满足提高生产效率和产品良率、缩短研制周期等需要，建立复杂电磁环境下的企业通信网络和主动安全防护系统，实现企业内数据可靠传输；推进电子产品专用智能制造装备与自动化装配线的集成应用；开发智能检测设备与产品一体化测试平台；建设智能物流配送系统，优化生产经营决策系统。

3. 以安全高效为改造目标导向。树牢安全发展理念，强化底线思维和红线意识，推动企业落实安全生产责任制。依托自动化装备、智能传感、机器视觉等技术，建立安全生产管理和应急处置系统，实现危险作业环节的少人化、无人化，实时监测与识别安全风险，实现安全事件智能决策与应急联动，实现面向全环节的安全综合管控。引导企业树立目标导向意识，分析提高生产效率、提高产品质量、提高资源综合利用率、缩短产品研制周期、降低生产成本等智能化改造需求，合理布局智能制造的整体设计和分阶段实施。

（四）基础支撑夯实工程

1. 加快智能制造技术创新。针对制造业设计、生产、管理、服务等关键环节智能化发展的迫切需求，发挥企业创新的主体作用和产学研用协同创新能力，通过实施重大科技专项和揭榜挂帅，围绕关键基础零部件、智能装备等领域，攻克智能感知、高性能控制、精密加工、人机协作、精益管控、供应链协同等共性技术；围绕智能制造应用中的感知物联、机器人应用等，着力突破工业视觉检测、机器人协同装配等共性技术。加快部署智能传感、智能网关、协议转换、工业基础软件、工业控制软件等重要软硬件产品。

2. 推进标准体系建设和应用。鼓励高校院所和龙头企业参与国家智能制造标准体系和行业应用标准体系建设，在智能装备、智能工厂等方面推动形成与国家标准配套的行业应用标准、团体标准。加快智能制造标准的贯彻执行，支持骨干企业围绕智能车间/工厂建设、新模式应用、供应链协同、新技术应用等方面，开展智能制造标准应用试点，推进试点成果在中小企业和同行业企业的应用。

3. 加强网络安全保障。围绕智能制造安全需求，协同推进网络安全、信息安全和功能安全建设，推动密码技术深入应用。强化网络安全和工业数据分类分级管理，推进工业数据治理，鼓励企业建设工控信息安全监测预警网络。加大网络安全产业供给，推动专用产品试点应用。培育工业安全服务机构，提升诊断、咨询、设计、实施等服务能力。落实企业安全防护主体责任，引导企业建立符合*策标准要求的技术防护体系和安全管理制度。

专栏5 智能制造技术攻关重点

1. 关键核心技术。产品优化设计与全流程仿真、基于机理和数据驱动的混合建模等基础技术，增材制造、超精密加工、近净成形、分子级物性表征等先进工艺技术，工业现场多维智能感知、基于人机协作的生产过程优化、装备与生产过程数字孪生、质量在线精密检测、生产过程精益管控、装备故障诊断与预测性维护、复杂环境动态生产调度、生产全流程智能决策、供应链协同优化等共性技术，5G、人工智能、大数据等新技术在典型行业质量检测、过程控制、工艺优化、计划调度、设备运维、管理决策等方面的适用性技术。

2. 系统集成技术。基于信息模型和标准接口的可复用数据集成技术，制造装备、产品设计软件、管控软件、业务管理软件等之间的业务互联技术，面向产业链供应链协同的包含订单、质量、生产实绩等内容的企业数字交互技术，公有云、混合云和边云协同的灵活云化部署技术，涵盖设计、生产、管理、服务等制造全过程的复杂系统建模技术，基于模型的价值流分析和优化技术。

（五）供应商培育工程

1. 提高供应商企业数量。进一步做大做强省内龙头供应商，鼓励装备企业、工业软件企业、互联网运营商转型，培育3-5家年营业收入超过10亿元、综合集成能力较强的服务商，向省外输出智能制造解决方案。鼓励大院大所、行业龙头企业转型，形成一批专业性强、行业特色明显的智能制造系统解决方案供应商，提供更精准细致、契合行业特性和企业实际的解决方案。通过市场合作引进省外优秀供应商落户我省，逐步完善省内供应商的门类。

2. 提升解决方案质量。鼓励供应商深耕细分行业，不断积累行业经验和工艺知识，尽快补齐关键短板装备、基础零部件、系统软件等卡脖子问题，探索人工智能、工业互联网、5G 等新技术的场景应用，提升自身的集成优化能力，提高核心竞争力。通过大企业样板工程的实施，开发低成本、低门槛、快部署、快见效的数字化转型“微场景”和“微服务”，带动同行业中小企业的转型发展。

3. 扶持供应商发展。编制《安徽省智能制造系统解决方案供应商推荐目录》，按“*支持供应商，供应商服务中小企业”的思路，扶持一批优秀供应商，帮助进入目录的企业开展推介活动。依托中国智能制造系统解决方案供应商联盟安徽分盟，组织智能制造能力成熟度评估和诊断服务活动，为供应商和智能制造应用企业搭建供需对接桥梁。

（六）新兴技术赋能工程

1. 推动5G通信技术应用。加快5G基站建设，着力培育试点示范，加速5G场景应用形成规模，评选一批5G应用之星，支持和培育一批5G产业发展和5G示范应用的重点项目。加快5G通信在工业企业的部署和优化，推进企业内外网改造升级。鼓励应用企业与通信运营商合作，充分利用5G网络广覆盖、高速度、低时延、高可靠等优势，探索5G在大规模设备互联控制与协同控制、海量数据采集传输、工业AR/VR、远程运维、工业互联网、柔性生产线等领域的应用，建设基于5G的数字化车间和智能工厂。

2. 推动大数据技术应用。加强工业数据中心、智能计算中心等算力基础设施建设，支持合肥、宿州、淮南、芜湖等地的数据中心、超算中心面向工业领域开展大数据相关服务，鼓励研发新型工业大数据分析建模工具、应用平台和系统解决方案。提升对产品数据和客户需求的分析能力，优化产品模块化设计和个性化元素的组合；分析生产现场数据，实现工艺提升、智能排产、过程控制优化、能耗优化、设备预测性维护等智能决策控制；建立市场运行动态监控和预测机制。支持化工、汽车、消费电子、家电、食品等行业，探索各具特色的工业大数据应用模式，培育一批大数据创新应用标杆企业。

3. 推动人工智能技术应用。支持人工智能开发框架、算法库、工具集的研发和开源开放平台建设。推进智能传感、视觉识别、语音控制、深度学习等人工智能技术在智能设备的应用，提高生产设备的人机交互和决策控制水平。推进数据分析、机器学习、类脑计算等技术在研发设计、生产运营、智能运维服务、供应链管理等方面的应用，推动生产方式向柔性化、智能化、精细化转变。

四、保障措施

（一）加强统筹协同推进

加强战略性谋划和前瞻性部署，针对制约制造业发展的瓶颈和薄弱环节，统筹协调*部门、大专院校、科研院所、方案供应商和广大应用企业等各方优势资源，协同推进智能制造发展。成立智能制造专家咨询委员会，从省内外高校院所、示范企业中组织一批机械、自动化、信息化、管理、人工智能等专业的专家，以及重点行业内具有扎实理论基础和丰富智能制造实践经验的专家，为企业实施智能制造提供技术咨询服务。

（二）加大*策支持力度

积极争取国家*策支持，促进我省智能制造相关的产业公共服务平台建设、智能装备突破、系统解决方案供应商培育。充分利用工业强基、首台（套）重大技术装备、首版次软件及保险补偿等*策，大力发展智能制造关键技术装备、核心零部件、工业软件等。贯彻落实《支持机器人产业发展若干*策》，支持我省机器人企业培育、技术升级、平台建设、产品推广、产业链发展等。充分利用工业互联网专项*策和基金，推动企业“三化”改造，培育数量更多、行业覆盖更广、分布更合理、水平更高的智能工厂和数字化车间。

（三）保障人才金融要素支撑

创新技术技能人才教育培训模式，促进企业和院校成为技术技能人才培养的“双主体”，鼓励省内有条件的高校、院所、企业建设智能制造实训基地，组织开展智能制造专题培训，培养满足智能制造发展需求的高素质技术技能人才。鼓励商业银行加大对智能制造相关企业和项目的信贷投放，充分发挥省智能制造产业发展基金、中小企业（专精特新）发展基金等产业投资基金的引导和放大作用，鼓励风险投资、股权投资投向智能制造相关企业，解决企业融资难题。

（四）坚持推进“双招双引”

围绕制造业提质扩量增效，大力招引和培育优质企业，鼓励各市将智能制造相关产业作为重点招商引资项目，充分利用省内企业智能化改造的需求市场，瞄准智能装备及关键零部件的先进企业、工业软件企业和知名智能制造系统解决方案供应商，有计划、有针对性地开展招商引资和招才引智活动，通过支持创业、成果转化、项目合作、联合培养等形式，吸纳更多高层次人才携技术项目来我省发展。

（五）强化示范推广应用

分行业召开全省智能制造经验交流现场会，鼓励系统解决方案供应商将成功案例分享给其他企业，鼓励示范企业和标杆企业将形成的经验模式在行业内推广，推进成熟的智能装备、软件、技术在制造业各领域的应用。将实施智能制造成效显著或具有可复制性的项目分行业汇编成案例集，在全省推广，为其他企业提供借鉴参考。召开机器人等智能装备的产需对接会，持续实施机器换人“十百千”工程，促进智能产品和服务的推广。

（六）深化多层次交流合作。

依托安徽省智能制造产业发展联盟、长三角智能制造协同发展联盟等载体，为省内外企业搭建协同创新、产需对接、人才交流、金融合作的平台。利用世界制造业大会、“精品安徽”等优质平台充分宣传我省智能制造产业链的技术、产品、服务与建设成果，鼓励和组织企业参加中国国际工业博览会、世界智能制造大会、中国国际智能产业博览会等相关智能制造行业展览，为省内智能装备、软件、集成企业提供“走出去”展示交流的机会。组织开展智能制造专题培训，分批次、分领域组织人员到国内外先进地区与标杆企业考察学习，开阔视野，学习先进经验。