各市、自治州人民政府，各縣（市、區、特區）人民政府，省政府各部門、各直屬機構：
經省人民政府同意，現將《貴州省推動人工智能高質量發展行動方案（2025—2027年）》印發給你們，請認真貫徹執行。
貴州省人民政府辦公廳
2024年12月28日
（此件公開發布）
貴州省推動人工智能高質量發展行動方案
（2025—2027年）
為推動我省人工智能高質量發展，賦能經濟社會轉型升級，按照省委、省政府工作部署，制定此方案。
一、總體要求
（一）指導思想
以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，全面貫徹落實黨的二十大及二十屆二中、三中全會精神，認真貫徹落實習近平總書記關于發展新一代人工智能的系列重要論述，圍繞省委十三屆五次全會、六次全會暨省委經濟工作會議安排部署，以數據要素市場化配置改革為主線，發揮超大規模智算資源優勢，抓住算力、賦能、產業三個關鍵，按照“開放場景、賦能產業、培育生態”思路，加快推動人工智能技術創新及產業應用，全力搶占智算、行業大模型培育、數據訓練三個制高點，培育壯大人工智能新質生產力，為全省高質量發展提供重要新動能。
（二）主要目標
2025年，全省算力規模達到150Eflops；打造10個以上面向行業的高質量數據集；累計在5個以上行業開展大模型應用、打造100個以上大模型應用場景；全省智算領域年度投資額達130億元，算力產業規模突破120億元，人工智能核心產業規模達240億元。
2026年，全省算力規模達到180Eflops；累計打造30個以上面向行業的高質量數據集；累計在8個以上行業開展大模型應用、打造200個以上大模型應用場景；全省智算領域年度投資額達150億元，算力產業規模達140億元，人工智能核心產業規模達290億元。
到2027年，全省算力規模達到210Eflops，國產智算能力位居全國前列；累計打造50個以上面向行業的高質量數據集；累計在12個以上行業開展大模型應用、打造500個以上大模型應用場景；全省智算領域年度投資額突破180億元，算力產業規模達170億元，人工智能核心產業規模達350億元。人工智能在全省經濟社會各領域實現廣泛應用，初步構建具有貴州特色的人工智能產業生態鏈。
二、重點任務
（一）實施智算能力提升行動，建設全國智算高地
1.加快智算中心建設。深入實施“東數西算”工程，加快建設一批高水平智算中心，打造全國具有競爭力的智算集群。堅持市場化運營模式，支持智算中心運營伙伴、政府平臺等主體多形式建設運營智算中心，優化整合省內零散智算資源。推進算電、算網、區域協同發展。（責任單位：省大數據局、省發展改革委、省通信管理局、省能源局，貴陽市人民政府、貴安新區管委會）
2.提升算力服務水平。積極參與全國一體化算力網建設，做強貴州算力綜合能力。優化升級全國一體化算力網絡國家（貴州）樞紐節點調度平臺，推動多元異構算力接入，開展算力統籌調度、運營、服務。建設“東數西算”南部數據大通道，開展國家彈性網絡試點，積極申建國家新型互聯網交換中心，提升網絡傳輸效能。（責任單位：省大數據局、省發展改革委、省科技廳、省通信管理局，貴安新區管委會）
3.促進國產算力適配。加快建設國產算力適配服務平臺，建立健全政府、行業龍頭企業聯合投入機制，降低國產算力適配成本。鼓勵省內外人工智能大模型與本省國產算力適配應用。（責任單位：省大數據局、省科技廳，貴陽市人民政府、貴安新區管委會）
（二）實施數據資源建設行動，保障高質量數據供給
4.推進公共數據開發利用。制定公共數據授權運營管理辦法，建設完善貴州省公共數據平臺，建立公共數據目錄“一本賬”體系，圍繞自然資源、交通、民政、住建、人社、醫保、市場監管、教育等重點領域，開展公共數據授權運營。發揮公共數據牽引作用，推動行業、企業數據依法依規授權使用。（責任單位：省大數據局、省人力資源社會保障廳、省住房城鄉建設廳、省自然資源廳、省民政廳、省醫保局、省市場監管局、省教育廳、省衛生健康委、省交通運輸廳，各市〔州〕人民政府、貴安新區管委會）
5.建設數據流通基礎設施。加快建設以數聯網接入服務平臺、數據要素登記服務平臺、安全可信流通平臺、交易服務平臺等為核心的數據流通基礎設施，構建覆蓋全省的數聯網體系，促進公共、行業、企業數據合規高效流通。（責任單位：省大數據局，各市〔州〕人民政府、貴安新區管委會）
6.打造高質量數據集。加大數據企業招引培育力度，基于全省數據流通基礎設施，構建面向行業大模型的高質量數據集。鼓勵公共、行業、企業數據通過數據交易場所流通交易。（責任單位：省大數據局，各市〔州〕人民政府、貴安新區管委會）
（三）實施行業大模型發展行動，促進產業轉型升級
7.制定《貴州省促進行業大模型發展行動方案》，重點在醬酒、化工、煤礦、旅游、醫療、廣電等行業領域開展大模型應用，形成一批典型應用場景，推動行業數據協同共享，打造數字化供應鏈，面向中小企業提供一批“小、快、輕、準”數字化產品、服務和解決方案，助推行業智能化改造、數字化轉型。大模型應用的重點行業和領域結合實際動態調整、快速更新。（責任單位：省有關部門和單位、省大數據局，各市〔州〕人民政府、貴安新區管委會）
（四）實施智能產業培育行動，提升數據產業能級
8.發展智算服務產業。繪制完善人工智能產業鏈圖，強化產業鏈精準招商，招引培育人工智能成長型、“單項冠軍”、專精特新以及領軍企業，支持企業上規上市。做大面向人工智能應用的數據采集、數據標注、數據集建設、數據交易等數據服務產業，建設數據標注產業基地。加快培育大模型、算力服務及應用產業。拓展標準研究、認證培訓、安全檢測等人工智能關聯服務業。（責任單位：省大數據局、省工業和信息化廳、省科技廳、省委金融辦、省發展改革委、省投資促進局，各市〔州〕人民政府、貴安新區管委會）
9.壯大智能終端產業。推動智能終端產業高端化、智能化、綠色化發展。在貴陽貴安、遵義、安順、畢節、銅仁等地加大布局，積極承接國家產業轉移，大力引進發展新型智能手機、智能穿戴設備、智能家居、智能攝像頭、智能機器人、無人機等新一代智能終端產業。加快貴陽貴安服務器生產基地建設，提升人工智能服務器、存儲設備、網絡設備等研發制造水平。鼓勵研發存算一體等人工智能芯片。加快智能網聯汽車研發及產業化。（責任單位：省工業和信息化廳、省科技廳、省投資促進局，各市〔州〕人民政府、貴安新區管委會）
10.提升產業承載能力。發揮政府基金引導作用，以貴陽大數據科創城為重點發展人工智能產業，布局建設人工智能產業孵化中心、交流中心。建好省級軟件名園及培育園區，支持各市（州）圍繞數據標注、行業大模型應用、數據安全等人工智能產業鏈錯位布局產業園區。支持中國（貴州）大視聽算力產業園發展渲染、超高清等智算產業。（責任單位：省大數據局、省科技廳、省工業和信息化廳、省廣電局，各市〔州〕人民政府、貴安新區管委會）
（五）實施數字生態優化行動，激發改革創新活力
11.壯大人工智能人才隊伍。鼓勵高校圍繞人工智能產業鏈開展課程改造，與行業龍頭企業合作建設“盤古＋昇騰”等國產化技術方向的人工智能產業學院，建好省大數據人才實訓基地，大力培養數據標注、模型算法、模型微調工程師等產業人才。用好省“百千萬人才引進計劃”、重點人才“蓄水池”等政策，實施“強省會”重點產業人才和重大產業項目互動招引“123”計劃，面向全球引入人工智能專業人才。探索構建人工智能領域專業職稱評價指標體系。（責任單位：省教育廳、省人力資源社會保障廳、省大數據局）
12.加強技術攻關和創新平臺建設。聚焦行業大模型、智算適配、數聯網、人工智能芯片、無人機、智能機器人、智能網聯汽車等領域，組織開展技術攻關，積極參與國內外相關標準研制，引導人工智能軟硬件協同創新。布局建設一批高能級人工智能技術創新平臺，建好省級科技創新平臺，爭取國家在貴陽貴安布局建設大數據區域科技創新中心，促進創新成果轉化。（責任單位：省科技廳、省大數據局、省工業和信息化廳、省市場監管局，貴陽市人民政府、貴安新區管委會）
13.深化人工智能相關領域改革。圍繞龍頭企業發展需求，在政策服務、要素保障、場景開發、數字化轉型等方面持續深化體制機制改革，加快完善促進數字經濟發展體制機制。鼓勵貴陽貴安等地大膽探索，承接省級以上人工智能創新應用試點和改革任務。深化數據要素市場化配置改革，在數據要素改革、數據基礎設施建設等方面爭創國家試點。鼓勵省內人工智能企業開展多種形式的國內國際交流合作，積極參與“一帶一路”“數字絲綢之路”建設。（責任單位：省有關部門和單位，各市〔州〕人民政府、貴安新區管委會）
14.統籌發展與安全。落實國家關于人工智能監管要求，引導企業建立完善安全評估、風險防范機制。針對人工智能不同發展階段、不同應用場景、不同服務對象實施分類管理。開展人工智能風險研判，推動協同治理、強化問題處置。加強網絡、信息和數據安全管理。（責任單位：省委網信辦、省大數據局、省公安廳、省國家保密局）
三、保障措施
（一）強化組織推動。省大數據發展領導小組統籌推動全省人工智能發展，形成大數據及相關行業分管省領導齊抓共管、省大數據局與各行業主管部門合力抓落實的工作格局。省大數據局牽頭抓好日常工作，細化年度目標任務、工作措施，明確工作職責、強化責任落實。各行業主管部門結合職能職責細化工作舉措，牽頭推進本行業本領域人工智能創新應用。（責任單位：省大數據發展領導小組成員單位）
（二）加強政策支撐。統籌大數據、工業和信息化、發展改革、科技等部門專項資金，用好省“四化”基金、新動能基金、貴陽大數據科創城、貴陽貴安人工智能產業投資等產業基金，為人工智能產業發展、公共平臺建設以及場景應用提供資金支持。鼓勵銀行業金融機構、地方融資擔保企業等創新金融工具，加大對人工智能企業信貸、擔保增信支持力度。優化省、市算力激勵政策，積極爭取中央資金、政策、項目支持。強化電力、土地、網絡等基礎設施配套，加強綠色能源保障。（責任單位：省大數據局、省工業和信息化廳、省發展改革委、省科技廳、省能源局、省自然資源廳、省通信管理局、省委金融辦、省國資委、省財政廳、黔晟國資，各市〔州〕人民政府、貴安新區管委會）
（三）營造良好氛圍。行業主管部門、龍頭企業、科研院所、高校等要加強聯合，圍繞人工智能、大模型等開展多形式宣傳培訓，提升干部群眾對人工智能的認識水平。依托中國國際大數據產業博覽會等平臺，促進人工智能交流合作、成果展示。結合國家“數據要素×”大賽等活動，支持舉辦人工智能場景應用、創新創業大賽等活動，推動以賽促創、以賽促用、以賽促產。（責任單位：省有關部門和單位，各市〔州〕人民政府、貴安新區管委會）
附件：貴州省促進行業大模型發展行動方案
附件
貴州省促進行業大模型發展行動方案
為搶抓行業大模型賦能經濟社會高質量發展新機遇，加快形成新質生產力，根據國家推動人工智能發展相關部署及《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》（國數政策〔2023〕11號）等要求，結合我省實際，制定本方案。
一、發展目標
以行業數據匯聚治理為基礎，以自主可控算力和通用大模型為支撐，以行業應用和場景驅動為牽引，以鏈主企業和平臺企業為抓手，分批分類推動大模型賦能行業數智化轉型。到2025年底，累計在5個以上行業開展大模型應用、打造100個以上大模型應用場景。到2026年底，累計在8個以上行業開展大模型應用、打造200個以上大模型應用場景。到2027年底，累計在12個以上行業開展大模型應用、打造500個以上大模型應用場景，全省行業大模型發展邁向更高水平，賦能經濟提質增效作用更加凸顯，初步形成具有全國影響力的行業大模型發展高地。
二、重點任務
（一）強化數據匯聚治理，實現高質量數據供給
數據是大模型應用的基礎，高質量的數據可以提升行業大模型應用的準確性和穩定性，推動行業大模型應用需要高質量數據供給。
1.推動數據匯聚。支持鏈主企業建設產業賦能平臺，聯合上下游產業鏈共建數據空間。以公共數據授權運營為牽引，帶動企業數據、個人數據向安全可信的數據空間匯聚。（責任單位：省有關部門和單位、省大數據局）
2.加強數據治理。持續開展DCMM（數據管理能力成熟度評估模型）等國家數據標準貫標，建立健全企業數據管理制度，構建數據資源架構體系，建設數據管理目錄，提升數據清洗、校驗、標注等能力，加強數據質量監控，探索可復制可推廣的數據治理模式。（責任單位：省有關部門和單位、省大數據局）
3.構建高質量數據集。推動企業結合場景需求，依法依規收集數據，建設高質量預訓練數據集和微調數據集，整理優化形成精語料。加大對高性能智能算力、云計算平臺等基礎設施建設以及大模型算法研發支持力度。（責任單位：省有關部門和單位、省大數據局）
4.強化數據安全。嚴格落實國家關于數據安全相關法規，推動企業數據分類分級管理，建立健全數據訪問控制機制，加強數據安全監督，鼓勵企業采用隱私計算、匿名化等安全技術，提升數據安全管理能力。（責任單位：省有關部門和單位、省大數據局）
（二）強化場景切入，促進行業大模型應用
應用是行業大模型發展的關鍵，要堅持場景需求和問題導向，按照政府引導、市場主導原則，推進24個重點行業和領域開展大模型應用。相關重點行業和領域結合實際動態調整、快速更新。
1.醬酒行業大模型。推進醬酒行業相關企業開放場景，培育醬酒行業大模型應用，提升設備管理、能耗管理、溯源防偽、智能客服、智慧營銷等智能化水平。（責任單位：省工業和信息化廳、省大數據局）
2.煤礦行業大模型。推進煤礦行業相關企業開放場景，培育煤礦行業大模型應用，實現掘進、綜采、運輸、人員安全、瓦斯監測等應用。（責任單位：省能源局、省大數據局）
3.化工行業大模型。推進化工行業相關企業開放場景，培育化工行業大模型應用，實現AI智能排產、有害氣體檢測、智慧礦山開采、節能降耗等應用。（責任單位：省工業和信息化廳、省大數據局）
4.新材料行業大模型。推進新材料行業相關企業開放場景，培育新材料行業大模型應用，實現工藝優化、材料研發管理、視覺質檢等應用。（責任單位：省工業和信息化廳、省大數據局）
5.鋼鐵行業大模型。推進鋼鐵行業相關企業開放場景，培育鋼鐵行業大模型應用，實現專業知識庫、工藝優化、節能降耗等應用。（責任單位：省工業和信息化廳、省大數據局）
6.有色金屬行業大模型。推進有色金屬行業相關企業開放場景，培育有色金屬行業大模型應用，實現AI智能排產、節能降耗、生產工藝優化等應用。（責任單位：省工業和信息化廳、省大數據局）
7.電力行業大模型。推進電力行業相關企業開放場景，培育電力行業大模型應用，實現電網智慧助手、電網數據智能分析、智能運維、峰谷智能匹配等應用。（責任單位：省能源局、省大數據局）
8.建材行業大模型。推進建材行業相關企業開放場景，培育建材行業大模型應用，實現數字孿生、工藝優化、節能降耗等應用。（責任單位：省工業和信息化廳、省大數據局）
9.農業全域大模型。圍繞養殖、茶葉、果蔬、中藥材等農業品類，推進相關企業開放場景，實現無人放牧、智慧養殖、智能炒茶等應用。（責任單位：省農業農村廳、省大數據局）
10.旅游全域大模型。聚焦旅游資源、客源和服務三要素，推進相關企業開放場景，培育旅游全域大模型應用，為消費者提供智能行程規劃、智能產品訂制、數字行程助手、智能導游等應用。（責任單位：省文化和旅游廳、省大數據局）
11.城市運營大模型。推進各市（州）人民政府開放場景，培育城鎮智慧化領域大模型應用，實現應急管理、城市管理、企業服務等應用。（責任單位：各市〔州〕人民政府、省大數據局）
12.政務大模型。推進民生相關政務服務開放場景，培育政務領域大模型應用，實現政務服務網智能搜索、信訪工作法治化、政務咨詢智能問答、政務12345熱線智能客服、政策“雙找”、財政資金監管等應用。（責任單位：省大數據局、省有關部門和單位）
13.交通行業大模型。推進交通運輸部門開放場景，培育公路貨運物流大模型，實現公路貨運行業路線規劃、科學決策、物流監測與預測等應用。（責任單位：省交通運輸廳、省發展改革委、省商務廳、省大數據局）
14.燃氣行業大模型。推進燃氣行業相關企業開放場景，培育燃氣行業大模型應用，實現燃氣管道智能運維、安全預警等應用。（責任單位：省住房城鄉建設廳、省大數據局）
15.醫療行業大模型。推進醫療衛生重點服務機構開放場景，培育醫療行業大模型應用，實現智慧診療、AI醫學圖像分析、小分子創新藥物研發等應用。（責任單位：省衛生健康委、省大數據局）
16.氣象行業大模型。推進氣象部門開放場景，培育氣象行業大模型應用，實現短臨降雨預測、極端氣候災害預警等應用。（責任單位：省氣象局、省大數據局）
17.水利行業大模型。推進水利部門開放場景，培育水利行業大模型應用，實現河流水文監控、智能水利基礎設施識別、水土流失、洪澇災害預警等應用。（責任單位：省水利廳、省大數據局）
18.教育領域大模型。推進教育部門開放場景，培育教育領域大模型應用，實現個性化學習、精準教學、特定領域應用、智慧教育解決方案等應用。（責任單位：省教育廳、省大數據局）
19.金融領域大模型。推進普惠金融機構開放場景，培育金融領域大模型應用，實現報告生成、輔助辦公、代碼生成等非直接對客應用，在安全保障前提下探索實現智能投顧、風險管理、客戶服務和交易決策等直接對客應用。（責任單位：中國人民銀行貴州省分行、省委金融辦、國家金融監督管理總局貴州監管局、省大數據局）
20.警務領域大模型。圍繞完善“專業＋機制＋大數據”新型警務運行模式，培育警務領域大模型應用，實現接警語音識別分析、處警綜合研判、案件審訊輔助和證據鏈審查、治安態勢分析、交通安全風險及交通事故分析、網絡安全威脅發現和生成式AI等應用。（責任單位：省公安廳、省大數據局）
21.時空地理信息領域大模型。推進自然資源部門開放場景，培育時空地理信息大模型應用，實現“富礦精開”、國土空間規劃、耕地保護、地災防治、生態修復等應用。（責任單位：省自然資源廳、省大數據局）
22.廣電行業大模型。推進廣播電視臺、有線電視網絡、IPTV、互聯網電視、互聯網視聽服務等機構開放場景，培育廣播電視和網絡視聽行業大模型應用，實現AI智能影視節目創作、視聽內容智能傳播和監測等應用。（責任單位：省廣電局、省大數據局）
23.山火預警領域大模型。推進林業、應急、國土、氣象等場景和數據匯聚，培育山火預警大模型應用，實現多部門協同、應急指揮、大模型輔助決策等應用。（責任單位：省林業局、省應急廳、省自然資源廳、省氣象局、省大數據局）
24.科學領域大模型。推進科研院所開放場景，鼓勵省內機構與國內科研團隊共同培育探索月球、生物育種、橋梁工程等大模型應用，實現人工智能賦能科學目標論證、路徑規劃、科學研究等應用。（責任單位：省科技廳、省大數據局）
（三）強化共性支撐服務，夯實行業大模型底座
圍繞數據、算力、通用大模型等共性支撐能力，打造共性創新中心等載體，發展壯大大模型應用服務生態，降低行業大模型發展成本。
1.推動公共數據授權運營。加快貴州省公共數據平臺建設，推動社保、不動產、公積金、教育、醫療、交通、電力等領域公共數據歸集，建立公共數據目錄“一本賬”。采用整體授權為主、分領域授權和依場景授權為輔的方式推動公共數據授權運營，在“原始數據不出域、數據可用不可見”前提下，充分發揮公共數據對行業大模型發展的牽引作用。（責任單位：省大數據局、省有關部門和單位、各市〔州〕人民政府）
2.加快人工智能訓練場建設。依托我省算力資源優勢和通用大模型能力，依法依規推動我省算力企業與人工智能相關企業合作共建國家大數據（貴州）綜合試驗區人工智能訓練場，支持建設基于多種通用大模型的訓練平臺，結合公共數據建設行業高質量數據集，提供訓練、調優、推理、安全評測等共性支撐服務。（責任單位：貴陽市人民政府、貴安新區管委會、省大數據局、省科技廳）
3.大力引育市場主體。圍繞行業大模型產業建鏈、補鏈、強鏈，重點圍繞模型廠商、智算服務、數據治理、智能軟硬件、標準研究等環節招引培育一批優質企業、潛力企業和產業鏈配套企業，逐步形成本地行業大模型產業生態。（責任單位：各市〔州〕人民政府、省大數據局、省投資促進局）
4.加強人工智能聯合創新。鼓勵科研機構加強技術合作和知識共享，強化行業專家和技術專家聯合，將企業業務需求轉化為人工智能場景應用，共同開發行業大模型。發揮行業鏈主企業創新主體作用，探索采取業務剝離、合資合作等方式運營產業賦能平臺。（責任單位：省科技廳、省大數據局、省有關部門和單位）
5.優化支撐服務供給模式。依托應用創新中心等創新載體，推廣鏈式轉型、集群轉型、平臺賦能等模式，為中小企業提供低成本、輕量化、便捷化的數字化轉型工具箱、資源池。（責任單位：省科技廳、省大數據局）
三、保障措施
（一）加強組織領導。建立省大數據發展領導小組牽頭抓總，大數據及相關行業分管省領導齊抓共管、省大數據局與各行業主管部門合力抓落實的工作機制。省大數據局加強統籌調度和組織實施，各行業主管部門結合職能職責制定年度工作方案、細化年度任務清單，牽頭推進落實本行業本領域大模型發展各項任務。（責任單位：省大數據局、省有關部門和單位）
（二）強化政策支持。各相關部門要充分利用現有專項資金、產業基金等積極支持行業大模型應用，積極爭取國家“人工智能＋”“數據要素×”等政策支持。省、市、區級國有企業要帶頭發展和應用行業大模型，積極引導社會資本加大行業大模型產業化投資力度。鼓勵各高等院校構建人工智能人才培養體系，與行業相關企業共建學科實驗室，培養卓越工程師等應用型人才。（責任單位：省發展改革委、省大數據局、省財政廳、省工業和信息化廳、省國資委、省教育廳、省科技廳、黔晟國資）
（三）強化典型引領。各地各部門要挖掘應用效果好、帶動能力強的行業大模型應用示范，深入總結典型經驗，梳理工作方法，促進經驗分享和交流合作，帶動復制推廣應用。充分用好各類新聞媒體，加大宣傳力度，營造促進行業大模型發展的良好氛圍。（責任單位：各市〔州〕人民政府、省有關部門和單位、省大數據局）
