推动3－5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。

提升医药智能研发与供应管理水平

建设人工智能驱动的新药发现与虚拟筛选平台，通过多模态药效预测大模型，加速靶点识别与候选药物发现，降低药物研发周期与成本。

融合量子化学模拟与人工智能技术，精准设计药物分子结构，提升药效与安全性。

加快人工智能在药物合成路径规划、原料组合优化等环节落地应用，构建自动化、高通量、低成本的智能药物合成体系。

建设医药供应链智能管理平台，实时追踪药品需求变化，动态优化库存与配送路径，避免药品短缺与浪费。

推进生物制造领域全链条创新发展

利用人工智能技术，挖掘和生成高性能生物元件、高效合成代谢通路以及高活性酶蛋白结构，丰富基础数据库。

打造智能化菌种构建平台，精准模拟细胞工厂运行机制，创建高转化率工业菌种。

建立工艺参数与产物得率的预测模型，缩短工艺开发周期，提高中试验证成功率。

借助人工智能等技术，优化迭代生物反应过程中的温度、酸碱度、含氧量等核心参数，实现反应过程智能控制，加快产业化进程。

《“人工智能+制造”专项行动实施意见》