1月7日，《贵州省促进行业大模型发展行动方案》发布。其中提出，到2025年底，累计在5个以上行业开展大模型应用、打造100个以上大模型应用场景。到2026年底，累计在8个以上行业开展大模型应用、打造200个以上大模型应用场景。到2027年底，累计在12个以上行业开展大模型应用、打造500个以上大模型应用场景，全省行业大模型发展迈向更高水平，赋能经济提质增效作用更加凸显，初步形成具有全国影响力的行业大模型发展高地。
附全文
贵州省促进行业大模型发展行动方案
为抢抓行业大模型赋能经济社会高质量发展新机遇，加快形成新质生产力，根据国家推动人工智能发展相关部署及《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》（国数政策〔2023〕11号）等要求，结合我省实际，制定本方案。
一、发展目标
以行业数据汇聚治理为基础，以自主可控算力和通用大模型为支撑，以行业应用和场景驱动为牵引，以链主企业和平台企业为抓手，分批分类推动大模型赋能行业数智化转型。到2025年底，累计在5个以上行业开展大模型应用、打造100个以上大模型应用场景。到2026年底，累计在8个以上行业开展大模型应用、打造200个以上大模型应用场景。到2027年底，累计在12个以上行业开展大模型应用、打造500个以上大模型应用场景，全省行业大模型发展迈向更高水平，赋能经济提质增效作用更加凸显，初步形成具有全国影响力的行业大模型发展高地。
二、重点任务
（一）强化数据汇聚治理，实现高质量数据供给
数据是大模型应用的基础，高质量的数据可以提升行业大模型应用的准确性和稳定性，推动行业大模型应用需要高质量数据供给。
1.推动数据汇聚。支持链主企业建设产业赋能平台，联合上下游产业链共建数据空间。以公共数据授权运营为牵引，带动企业数据、个人数据向安全可信的数据空间汇聚。（责任单位：省有关部门和单位、省大数据局）
2.加强数据治理。持续开展DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）等国家数据标准贯标，建立健全企业数据管理制度，构建数据资源架构体系，建设数据管理目录，提升数据清洗、校验、标注等能力，加强数据质量监控，探索可复制可推广的数据治理模式。（责任单位：省有关部门和单位、省大数据局）
3.构建高质量数据集。推动企业结合场景需求，依法依规收集数据，建设高质量预训练数据集和微调数据集，整理优化形成精语料。加大对高性能智能算力、云计算平台等基础设施建设以及大模型算法研发支持力度。（责任单位：省有关部门和单位、省大数据局）
4.强化数据安全。严格落实国家关于数据安全相关法规，推动企业数据分类分级管理，建立健全数据访问控制机制，加强数据安全监督，鼓励企业采用隐私计算、匿名化等安全技术，提升数据安全管理能力。（责任单位：省有关部门和单位、省大数据局）
（二）强化场景切入，促进行业大模型应用
应用是行业大模型发展的关键，要坚持场景需求和问题导向，按照政府引导、市场主导原则，推进24个重点行业和领域开展大模型应用。相关重点行业和领域结合实际动态调整、快速更新。
1.酱酒行业大模型。推进酱酒行业相关企业开放场景，培育酱酒行业大模型应用，提升设备管理、能耗管理、溯源防伪、智能客服、智慧营销等智能化水平。（责任单位：省工业和信息化厅、省大数据局）
2.煤矿行业大模型。推进煤矿行业相关企业开放场景，培育煤矿行业大模型应用，实现掘进、综采、运输、人员安全、瓦斯监测等应用。（责任单位：省能源局、省大数据局）
3.化工行业大模型。推进化工行业相关企业开放场景，培育化工行业大模型应用，实现AI智能排产、有害气体检测、智慧矿山开采、节能降耗等应用。（责任单位：省工业和信息化厅、省大数据局）
4.新材料行业大模型。推进新材料行业相关企业开放场景，培育新材料行业大模型应用，实现工艺优化、材料研发管理、视觉质检等应用。（责任单位：省工业和信息化厅、省大数据局）
5.钢铁行业大模型。推进钢铁行业相关企业开放场景，培育钢铁行业大模型应用，实现专业知识库、工艺优化、节能降耗等应用。（责任单位：省工业和信息化厅、省大数据局）
6.有色金属行业大模型。推进有色金属行业相关企业开放场景，培育有色金属行业大模型应用，实现AI智能排产、节能降耗、生产工艺优化等应用。（责任单位：省工业和信息化厅、省大数据局）
7.电力行业大模型。推进电力行业相关企业开放场景，培育电力行业大模型应用，实现电网智慧助手、电网数据智能分析、智能运维、峰谷智能匹配等应用。（责任单位：省能源局、省大数据局）
8.建材行业大模型。推进建材行业相关企业开放场景，培育建材行业大模型应用，实现数字孪生、工艺优化、节能降耗等应用。（责任单位：省工业和信息化厅、省大数据局）
9.农业全域大模型。围绕养殖、茶叶、果蔬、中药材等农业品类，推进相关企业开放场景，实现无人放牧、智慧养殖、智能炒茶等应用。（责任单位：省农业农村厅、省大数据局）
10.旅游全域大模型。聚焦旅游资源、客源和服务三要素，推进相关企业开放场景，培育旅游全域大模型应用，为消费者提供智能行程规划、智能产品订制、数字行程助手、智能导游等应用。（责任单位：省文化和旅游厅、省大数据局）
11.城市运营大模型。推进各市（州）人民政府开放场景，培育城镇智慧化领域大模型应用，实现应急管理、城市管理、企业服务等应用。（责任单位：各市〔州〕人民政府、省大数据局）
12.政务大模型。推进民生相关政务服务开放场景，培育政务领域大模型应用，实现政务服务网智能搜索、信访工作法治化、政务咨询智能问答、政务12345热线智能客服、政策“双找”、财政资金监管等应用。（责任单位：省大数据局、省有关部门和单位）
13.交通行业大模型。推进交通运输部门开放场景，培育公路货运物流大模型，实现公路货运行业路线规划、科学决策、物流监测与预测等应用。（责任单位：省交通运输厅、省发展改革委、省商务厅、省大数据局）
14.燃气行业大模型。推进燃气行业相关企业开放场景，培育燃气行业大模型应用，实现燃气管道智能运维、安全预警等应用。（责任单位：省住房城乡建设厅、省大数据局）
15.医疗行业大模型。推进医疗卫生重点服务机构开放场景，培育医疗行业大模型应用，实现智慧诊疗、AI医学图像分析、小分子创新药物研发等应用。（责任单位：省卫生健康委、省大数据局）
16.气象行业大模型。推进气象部门开放场景，培育气象行业大模型应用，实现短临降雨预测、极端气候灾害预警等应用。（责任单位：省气象局、省大数据局）
17.水利行业大模型。推进水利部门开放场景，培育水利行业大模型应用，实现河流水文监控、智能水利基础设施识别、水土流失、洪涝灾害预警等应用。（责任单位：省水利厅、省大数据局）
18.教育领域大模型。推进教育部门开放场景，培育教育领域大模型应用，实现个性化学习、精准教学、特定领域应用、智慧教育解决方案等应用。（责任单位：省教育厅、省大数据局）
19.金融领域大模型。推进普惠金融机构开放场景，培育金融领域大模型应用，实现报告生成、辅助办公、代码生成等非直接对客应用，在安全保障前提下探索实现智能投顾、风险管理、客户服务和交易决策等直接对客应用。（责任单位：中国人民银行贵州省分行、省委金融办、国家金融监督管理总局贵州监管局、省大数据局）
20.警务领域大模型。围绕完善“专业＋机制＋大数据”新型警务运行模式，培育警务领域大模型应用，实现接警语音识别分析、处警综合研判、案件审讯辅助和证据链审查、治安态势分析、交通安全风险及交通事故分析、网络安全威胁发现和生成式AI等应用。（责任单位：省公安厅、省大数据局）
21.时空地理信息领域大模型。推进自然资源部门开放场景，培育时空地理信息大模型应用，实现“富矿精开”、国土空间规划、耕地保护、地灾防治、生态修复等应用。（责任单位：省自然资源厅、省大数据局）
22.广电行业大模型。推进广播电视台、有线电视网络、IPTV、互联网电视、互联网视听服务等机构开放场景，培育广播电视和网络视听行业大模型应用，实现AI智能影视节目创作、视听内容智能传播和监测等应用。（责任单位：省广电局、省大数据局）
23.山火预警领域大模型。推进林业、应急、国土、气象等场景和数据汇聚，培育山火预警大模型应用，实现多部门协同、应急指挥、大模型辅助决策等应用。（责任单位：省林业局、省应急厅、省自然资源厅、省气象局、省大数据局）
24.科学领域大模型。推进科研院所开放场景，鼓励省内机构与国内科研团队共同培育探索月球、生物育种、桥梁工程等大模型应用，实现人工智能赋能科学目标论证、路径规划、科学研究等应用。（责任单位：省科技厅、省大数据局）
（三）强化共性支撑服务，夯实行业大模型底座
围绕数据、算力、通用大模型等共性支撑能力，打造共性创新中心等载体，发展壮大大模型应用服务生态，降低行业大模型发展成本。
1.推动公共数据授权运营。加快贵州省公共数据平台建设，推动社保、不动产、公积金、教育、医疗、交通、电力等领域公共数据归集，建立公共数据目录“一本账”。采用整体授权为主、分领域授权和依场景授权为辅的方式推动公共数据授权运营，在“原始数据不出域、数据可用不可见”前提下，充分发挥公共数据对行业大模型发展的牵引作用。（责任单位：省大数据局、省有关部门和单位、各市〔州〕人民政府）
2.加快人工智能训练场建设。依托我省算力资源优势和通用大模型能力，依法依规推动我省算力企业与人工智能相关企业合作共建国家大数据（贵州）综合试验区人工智能训练场，支持建设基于多种通用大模型的训练平台，结合公共数据建设行业高质量数据集，提供训练、调优、推理、安全评测等共性支撑服务。（责任单位：贵阳市人民政府、贵安新区管委会、省大数据局、省科技厅）
3.大力引育市场主体。围绕行业大模型产业建链、补链、强链，重点围绕模型厂商、智算服务、数据治理、智能软硬件、标准研究等环节招引培育一批优质企业、潜力企业和产业链配套企业，逐步形成本地行业大模型产业生态。（责任单位：各市〔州〕人民政府、省大数据局、省投资促进局）
4.加强人工智能联合创新。鼓励科研机构加强技术合作和知识共享，强化行业专家和技术专家联合，将企业业务需求转化为人工智能场景应用，共同开发行业大模型。发挥行业链主企业创新主体作用，探索采取业务剥离、合资合作等方式运营产业赋能平台。（责任单位：省科技厅、省大数据局、省有关部门和单位）
5.优化支撑服务供给模式。依托应用创新中心等创新载体，推广链式转型、集群转型、平台赋能等模式，为中小企业提供低成本、轻量化、便捷化的数字化转型工具箱、资源池。（责任单位：省科技厅、省大数据局）
三、保障措施
（一）加强组织领导。建立省大数据发展领导小组牵头抓总，大数据及相关行业分管省领导齐抓共管、省大数据局与各行业主管部门合力抓落实的工作机制。省大数据局加强统筹调度和组织实施，各行业主管部门结合职能职责制定年度工作方案、细化年度任务清单，牵头推进落实本行业本领域大模型发展各项任务。（责任单位：省大数据局、省有关部门和单位）
（二）强化政策支持。各相关部门要充分利用现有专项资金、产业基金等积极支持行业大模型应用，积极争取国家“人工智能＋”“数据要素×”等政策支持。省、市、区级国有企业要带头发展和应用行业大模型，积极引导社会资本加大行业大模型产业化投资力度。鼓励各高等院校构建人工智能人才培养体系，与行业相关企业共建学科实验室，培养卓越工程师等应用型人才。（责任单位：省发展改革委、省大数据局、省财政厅、省工业和信息化厅、省国资委、省教育厅、省科技厅、黔晟国资）
（三）强化典型引领。各地各部门要挖掘应用效果好、带动能力强的行业大模型应用示范，深入总结典型经验，梳理工作方法，促进经验分享和交流合作，带动复制推广应用。充分用好各类新闻媒体，加大宣传力度，营造促进行业大模型发展的良好氛围。（责任单位：各市〔州〕人民政府、省有关部门和单位、省大数据局）
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