2026 年 7 月，工业和信息化部启动 2026 年工信领域创新任务揭榜挂帅工作。这一批任务把人工智能单列为一个大方向，与未来产业方向并列，并各自下设若干专题。
人工智能方向设四个专题：基础底座技术、赋能应用技术、智能产品装备、共性基础支撑技术。未来产业方向则设置了人形机器人与具身智能技术、原子级制造技术、生物制造高性能分离纯化装备、类脑智能、激光制造前沿技术五个专题。
四个专题分别指向什么
基础底座技术，指向的是模型、框架、工具链这一层。对一个以模型或算法为核心资产的企业来说，这是最贴近自身技术栈的入口。
赋能应用技术，指向的是把 AI 嵌入具体行业与业务流程的能力，强调解决真实场景中的问题，而不是通用能力展示。
智能产品装备，指向的是软硬一体的产品形态——终端、机器人、专用设备。这一条与具身智能、智能终端等方向直接相关。
共性基础支撑技术，指向的是数据集、评测、安全与工具等支撑性能力。这类能力往往是"不显眼但卡脖子"的一环，也是中小团队可以切入的缝隙。
揭榜挂帅的机制逻辑
揭榜挂帅不是常规的"申报课题—评审立项"，而是"发布任务—公开张榜—有能力者揭榜"。任务和预期目标先由主管部门明确，再由企业或联合体认领。它对应的是"谁能干就让谁干"，对没有传统科研院所背景、但工程化能力强的企业相对友好。
与之配套的是联合体申报：很多任务不是单打独斗能完成的，往往需要牵头单位联合上下游。这一点与《“人工智能+软件"专项行动实施方案》中推动软件企业智能化技改的思路一致。
申报企业需要同步准备的合规配套
技术任务之外，这类国家级任务对企业的治理能力也会提出要求。实践中，揭榜企业在申报材料里通常需要说明三件事：技术方案的自主可控程度、数据来源与使用是否合规、以及是否具备持续交付的工程化组织。
数据这一块最容易被低估。训练数据与评测数据集的来源、授权链条、个人信息处理安排，都需要能拿出可追溯的说明。相关义务边界可参见算法备案全流程操作指南与AI 企业数据合规。
知识产权同样如此。揭榜任务往往以"技术成果"为交付物，专利布局、开源使用与成果归属若事先没有安排，后续转化和融资都会受阻，可参见知识产权布局指南。
对 AI 企业的三点提示
一是先判断自己在四个专题中的位置。技术底座型企业看第一个专题，行业解决方案型企业看第二个，做终端与机器人的看第三个，做数据与安全工具的看第四个。
二是提前组建联合体。揭榜挂帅鼓励上下游联合，单打独斗在评审中不占优势，尽早找到互补的技术与场景伙伴，比临期拼凑更有效。
三是把合规材料当作申报材料的一部分。数据来源说明、知识产权清单、伦理与安全治理机制，这些在评审和后续任务执行中都会被检验。需要就申报合规材料、数据与知识产权安排获得支持的，可参见数据合规服务与商业合同服务。
本文依据工业和信息化部 2026 年 7 月启动的工信领域创新任务揭榜挂帅工作公开信息编写，仅供参考，不构成法律意见。具体申报要求请以正式申报指南为准。