1月23日，工信部、国家发展改革委联合印发《制造业中试创新发展实施意见》(下称《实施意见》)提出，到2025年，我国制造业中试发展取得积极进展，重点产业链中试能力基本全覆盖，数字化、网络化、智能化、高端化、绿色化水平显著提升，建设具有国际先进水平的中试平台5个以上；到2027年，先进中试能力加快形成，中试发展生态更加健全，为产业高质量发展提供有力支撑。

　　所谓中试是把处在试制阶段的新产品转化到生产过程的过渡性试验。制造业中试是推动科技成果产业化的关键环节，是促进技术迭代、工艺改进和产品创新的重要方式，核心是使创新成果更快转化为现实生产力。

　　工信部数据显示，2022年，17.56万家规上工业企业开展研究与试验活动，规上工业企业试验经费支出1.87万亿元，占全国试验经费支出的73.92%，一批自主创新技术和科研成果加快从样品到产品再到商品的转化。但要看到，当前规上工业企业中仅有37.3%开展了研究与试验活动，仍有大量中小企业不够重视中试验证，尚未建设中试能力；已建立的制造业平台也不同程度存在职能定位散、服务水平低、发挥作用弱等问题，难以有效满足高质量发展的现实需求。

　　《实施意见》指出，要推进中试数字化，加强新一代信息技术融合应用，开展试验设备和流程的数字化改造，推广数字技术在工艺工装测试、缺陷检测、预测性维护等试验场景的解决方案。鼓励企业挖掘数据价值，构建数字孪生系统，开展虚拟仿真实验，强化基于模型的系统工程规模应用，实现无实物样机生产。

　　工信部指出，我国数字技术进入加速创新的爆发期，推进中试数字化，加强新一代信息技术融合应用，不仅能够加快企业试验数据共享、开放、应用步伐，释放数据中蕴藏的巨大价值，还有利于发展数字孪生、虚拟仿真实验等新模式，提升研发效率，实现无实物样机生产，为制造业发展注入新动能。

　　在推进中试网络化方面，《实施意见》提出，深化工业互联网、物联网、5G等技术在中试环节的应用，推进企业中试资源的网络化连接、平台化汇聚，实现生产实验管控一体化。推动企业与供应商云上共享试验数据资源。推广中试云服务，满足中试云化需求。

　　同时，推动智能中试线建设，加快中试智能化改造。推动机器视觉、机器学习、人工智能大模型在中试环节的应用，通过全面感知、实时分析、科学决策和精准执行，优化工艺过程，提升试验效率。

　　当前，人工智能等颠覆性前沿技术加速突破应用，围绕“数据+算力+算法”的技术集成创新持续加快，成为企业提质增效升级的重要动力。工信部表示，推进中试智能化，推动机器视觉、机器学习、人工智能大模型在中试环节的应用，有利于通过全面感知、实时分析、科学决策和精准执行，实现自动化、高精度和跨场景的工业缺陷识别，优化工艺过程，提升试验效率，积累技术能力，形成人工智能赋能制造业中试发展的独特优势。

　　值得一提是，1月22日的国务院常务会议也提出，研究部署推动人工智能赋能新型工业化有关工作。会议强调，要统筹高质量发展和高水平安全，以人工智能和制造业深度融合为主线，以智能制造为主攻方向，以场景应用为牵引，加快重点行业智能升级，大力发展智能产品，高水平赋能工业制造体系，加快形成新质生产力，为制造强国、网络强国和数字中国建设提供有力支撑。

　　要如何健全完善中试发展产业生态？《实施意见》从三方面做出部署。一是突破关键技术产品，加快关键技术攻关，重点突破极端复杂环境试验、可靠性仿真分析、数字孪生等中试关键技术和计量、标准、试验检测、分析评价等基础共性技术；突破软硬件产品，推动中试软硬件补短板、锻长板，解决堵点卡点断点问题，增加高质量产品和服务供给。

　　二是发展壮大市场主体。对标国际先进水平，培育一批具有生态主导能力的仪器仪表、计量标准装置、试验检测设备、设计仿真软件等领域龙头企业。不断增强中试软硬件产品创新能力和核心竞争力，促进优质自主产品在建设中试线过程中先行先试，提升中试线系统集成能力。

　　三是夯实发展基础能力。强化标准支撑引领，建立健全中试标准体系并发布一批关键标准。加强计量服务保障，建立一批中试发展急需的高准确度、高稳定性计量标准装置和计量标准物质库。打造专业人才队伍，培养懂产品、懂制造、懂试验、懂设备、懂安全的复合型人才队伍和善于解决复杂工程问题的卓越工程师。

　　此外，为保障相关举措落地实施，《实施意见》强调，要充分运用现有资金、基金等政策渠道，带动社会资本，支持中试创新发展。落实研发费用加计扣除、增值税留抵退税等政策。用好首台(套)、首批次保险补偿政策。发挥国家产融合作平台作用，支持金融机构在依法合规、风险可控的前提下，积极做好金融服务。将中试纳入“科技产业金融一体化”专项，引导金融资本和社会资本加大支持力度。鼓励各地对中试给予资金、土地、人才、金融等多方面保障。