长江有色：库存连降叠加产业利好，19 日铜价有望上扬
长江有色金属网长江铜价 copper.ccmn.cn 简评：美元指数从高位回落助推铜价反弹，昨夜伦铜收涨 0.34%；国内工业数据表现优于预期，极大鼓舞了市场士气，沪铜(78500, -860.00, -1.08%)库存持续下降且现货刚需支撑强劲，今日现铜价格上行。【铜期货市场】美元指数高位回调带动铜价反弹，隔夜伦铜自低位回升，最终收盘报 13590 美元/吨，上涨 45 美元，增幅 0.34%，成交量为 24202 手，减少 10067 手，持仓量达 283015 手，增加 2099 手；晚间沪铜高开高
工信部：挖掘工业数据潜力 构建高质量数据集
据记者了解，工信部于5月13日召开了相关会议，重点研讨并部署了高质量行业数据集的建设任务，旨在号召各地区及各行各业积极挖掘工业数据的潜力，从而促进制造业向数字化和智能化方向迈进。 会议指出，深入挖掘工业数据价值是推动AI技术革新、加速培育新质生产力以及促进制造业数智化升级的关键举措。鉴于我国工业数据储备充足、产业体系健全以及应用场景多元，其开发应用前景十分广阔。 会议明确指出，应重点攻克工业数据在采集、汇聚及使用方面的瓶颈，探索更优的实践路径，建立数据流通的激励机制，从而加速高质量行业数据集的构建。同时，
AI赋能工业：政策蓝图与产线实践的融合之路
AI + Manufacturing: From Policy to Practice人工智能&制造业政策到产线的距离2026年4月28日，第九届数字中国建设峰会在福州召开，“加快数智技术创新发展”成为核心议题。同日，工信部、国家数据局联合启动2026年“模数共振”行动，聚焦钢铁、石化化工、有色金属等20个重点行业，部署7项关键任务。工信部同步发布《工业场景数据要素应用参考指引》，围绕研发设计、生产制造等5个环节，提炼出23个典型场景中的数据“采、集、用”实现路径。政策密集推进，指向清晰：到2026年底，
以“模数共振”催生“AI+制造”新优势
以“模数共振”催生“AI+制造”新优势中国工业互联网研究院副院长 田野《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》提出，要把握数字化、网络化、智能化的总体趋势，释放数据要素潜能，推动数智技术持续创新，并进一步深化拓展“人工智能+”。制造业是国民经济的重要支撑，也是新型工业化的关键战场。促进人工智能与制造业的深度融合，既是加快形成新质生产力的必由之路，也是实现高水平自立自强的战略要求。2025年12月，工业和信息化部等八部委联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，为推动人工智能在制造业融
以数据为犁以AI为耕 | 喆塔科技祝劳动节快乐
「喆塔科技」作为AI+半导体CIM2.0/MES国产替代的领跑者，聚焦工业大数据与工业AI，推动工业数字化升级；致力于成为国内一站式CIM2.0全矩阵数智化平台解决方案的优质提供商。喆塔团队深耕高端制造业已逾20年，面向客户提供整体化数字工厂的咨询规划，并以一站式落地方案完成实施与上线。解决难题，持续创造价值。喆塔把行业Know-How与ABC（AI、Bigdata、Cloud）技术进行深度融合，帮助客户提升良率、增加产能、提高设备稼动率，实现降本增效，携手共创更大价值。
无锡以“人工智能+制造”打造验证场
必须承认，眼下全球制造业正在进入由AI驱动重构的阶段，机遇与难题同样突出。翻看这几年的变化起伏，一个线索愈发清晰：在这场全球AI竞逐中，中国手里有一张难以被复制的关键牌：制造业。我们拥有门类最齐全的工业体系、最庞大的制造数据储备，以及最广泛的真实应用场景。可“牌”好不等于“打法”顺。今天制造业面临的现实冲突很直接：一方面，AI技术正对既有资源分配与生产链条形成渗透冲击；另一方面，还要守住产能利用率的稳定，不能让运行出现明显下滑。因此，问题可以归结为一句话：AI在制造业中怎么用，才能算是更优的选择？对于这件
湖北省推进人工智能与制造业深度融合发展方案
各市、州、直管市、神农架林区经信、网信、发改、科技、国资、市场监管、数据、通信管理主管部门，各有关单位：现将《湖北省推进人工智能与制造业深度融合发展方案》印发给你们，请结合实际，抓好贯彻落实。附件：湖北省推进人工智能与制造业深度融合发展方案湖北省经济和信息化厅中共湖北省委网络安全和信息化委员会办公室湖北省发展和改革委员会湖北省科学技术厅湖北省人民政府国有资产监督管理委员会湖北省市场监督管理局湖北省数据局湖北省通信管理局2026年3月30日附件：湖北省推进人工智能与制造业深度融合发展方案为深入贯彻党中央、国
工信部公布AI赋能高质量行业数据集建设先行先试名单
工信厅信发函〔2026〕138号各省市自治区直辖市工信部门：为落实国家关于人工智能发展战略部署，加速探索工业数据采集汇聚应用的有效路径，依据《工信部关于启动工业数据筑基行动...》（64号文）安排，经各地推荐及研究，确定了先行先试联合体名单（见附件），现予以公布。请推荐单位加大对先行先试联合体的支持与保障，确保取得实效。同时，鼓励各地因地制宜开展地方工业数据筑基行动，推进本地高质量行业数据集建设，探索数据开发利用模式。我部将按季度跟踪进展，协调资源解决实际问题，推动经验交流，2026年底进行总结评估。附件
首批14家入选！AI赋能高质量行业数据集建设试点联合体名单发布
工信厅信发函〔2026〕138号各省级工业和信息化主管部门：为落实党中央、国务院关于发展人工智能的战略部署，加速推进工业数据全链条应用探索，根据《工业和信息化部办公厅关于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的通知》（工信厅信发函〔2026〕64号）要求，经各地申报、专家评审，遴选出试点联合体，现将名单正式发布。各推荐单位需强化对试点联合体的支撑保障，确保试点工作取得实效。同时，支持各地结合实际开展区域性试点，推进本地行业数据集高质量建设，创新数据开发应用模式。工信部将每
2026年高质量数据集专项申报指南：政策解读与申报要点
2026年，数据要素市场化改革步入深化阶段。作为人工智能与产业数字化的关键动力，高质量数据集获得了国家政策的重点扶持。3月，工信部发起了“工业数据筑基行动”，全国多个省市同步展开了“2026年行业高质量数据集建设与产业化应用专项”的申报工作。该专项旨在推动数据价值的释放，针对六大重点领域提供最高40%的项目投资补贴，并设有严格的申报条件。为了帮助企业抓住这一政策机遇，本文将从核心概览、支持领域、补贴细节、硬性标准、申报要点五个方面进行全面解析。首先，以下是本次专项的基本申报信息概览：项目类型详细信息专项名
人工智能学院亟需强化工业场景能力
未来真正决定人工智能学院差距的，不是谁掌握更多算法，也不是谁的模型更复杂，而是谁能将AI真正融入工厂、产线、质量控制和设备管理中。这一点，很多人起初可能难以接受。 近几年，人工智能学院的热门话题始终围绕大模型、算法、算力、框架、竞赛和论文展开。这些当然不可或缺。 但问题在于，模型的强大并不等同于学院专业竞争力的提升。如果模型仅停留在实验室、公开数据集或演示项目中，再先进的技术也难以转化为实际的产业能力。这正是许多人工智能学院目前面临的现实困境。学生擅长视觉识别、时间序列分析、预测建模、大模型调参以及各种开
AI驱动智能报表：GenUI赋能工业数据分析
“智能报表采用 GenUI（后端 AI 生成式 UI）。”01—智能报表采用 GenUI的必要性解决传统模板固化痛点传统报表依赖固定开发模板，维度、图表、筛选逻辑写死，新增 / 修改报表需前后端迭代开发，周期长、适配非标工业分析场景效率极低；GenUI 由后端 LLM 动态组装视图，按需调整布局、指标、图表，零代码快速生成临时专题、个性化分析报表。适配多角色千人千面权限分发工厂管理、运维、一线操作工、质检岗的数据查看口径、权限、关注点完全不同；GenUI 结合后端身份与数据权限，AI 自动匹配角色生成差异
数据市场化改革提速 政策体系持续完善
记者从3月24日国新办举行的新闻发布会上获悉，我国数据要素市场化配置改革政策工具箱逐步完备。下一步相关部门将更大力度推进数据要素市场化、价值化，包括将加快建立全国统一的数据产权登记制度，抓紧出台建设全国一体化数据市场的政策文件等，进一步推动数据资源的开发利用。 据介绍，国家数据局自成立以来探索形成了数据要素市场化配置改革“5+3+1”的工作体系。“5”是指健全数据基础制度、建设和运营数据基础设施、场景培育和数据融合应用、建设全国一体化数据市场以及壮大数据产业5方面内容；“3”是指夯实数据领域核心技术攻关，