面向智能装备协同生产、工业模型训练推理、工业智能体通信交互等工业智能新需求，支持工业企业综合运用5G/5G-A、工业光网、时间敏感网络（TSN）、单对线以太网（SPE）、边缘计算、云化控制等技术推动工业网络控网算一体化演进和能力升级，探索新型工业网络适应工业智能业务的创新应用模式。

加快5G可编程逻辑控制器（PLC）、AI路由器、工业算网交换机等产品攻关，滚动发布新型工业网络产品目录，推进重点行业开展新型工业网络改造，形成自组网、自管理、自优化、自修复等智能化网络能力。

基于深度学习、大模型等技术，强化工业互联网平台的要素连接、智能分析、资源配置等能力。

鼓励工业互联网平台企业加快基于人工智能的低代码、无代码技术创新，提升工业App开发效率和系统集成能力。

探索依托工业互联网平台打造“模型池”的路径，培育上线一批工业模型产品。

推动平台底层架构、数据协议与人工智能适配兼容，深化国产智能体标准协议创新应用，发展“工业互联网平台+智能体”等创新模式，打造一批面向生产网络优化、人机交互、智能设备健康管理、产业链优化等典型场景的工业智能体应用。

鼓励工业企业加快信息模型应用，推进多源异构工业数据联通共享。

依托国家工业互联网大数据中心等数据基础设施，加快汇聚重点领域供应链数据、工业基础数据、“双碳”基础数据，推动建立全国工业数据目录。

发挥工业互联网标识解析体系作用，有效提升工业数据协同共享、聚合分析等能力。

鼓励龙头企业加快建立工业数据可信流通空间，促进产业链端到端数据共享流通。

健全工业数据确权授权机制和收益分配机制，探索数据资产登记，创新数据资产价值评估与市场计价模式。

开展工业领域数据要素应用场景征集，构建数据集需求场景图谱清单，为人工智能工业应用提供指引。

面向工业模型训练需求，鼓励工业企业、工业互联网企业、工业数据服务商联合开展工业数据清洗、标注、合成、评估，支撑通识类、行业通用类、行业专用类数据集建设与服务。