7月6日，2024世界人工智能大会闭幕式上，“上海国资国企AI+行动倡议”发布，将深入推动国资国企在大模型基础设施、垂类模型应用示范、端侧产品研发推广等三个方面加大布局与推进力度。
在上海国资国企“AI+打造新质生产力赋能新型工业化”论坛上，上海市国资委党委书记、主任贺青表示，未来，上海国资国企将深入实施国企改革深化提升行动，进一步抢抓机遇、加大投入，切实发挥人工智能赋能行业的“头雁效应”、驱动潜在产业的“活化效应”和提升企业全要素生产率的“乘数效应”。上海市国资委将深入推进市属企业加快人工智能+科技创新、人工智能+产业发展、人工智能+生态建设，发挥市属企业在建设现代化产业体系中“科技创新、产业控制、安全支撑”三个作用，布局人工智能领域前沿技术和产业发展的关键环节，推动传统产业数智化绿色化转型升级，完善科技创新体制机制，强化资金资源、考核激励、合规免责等方面的政策供给，支持企业加大研发投入，加强与央企、民企、外企等各类市场主体的贯通协同，主动向社会开放更多人工智能应用场景，开展首试首用，打通科技创新、成果转化与产业创新的循环。
上海市贯彻国有企业改革深化提升行动方案（2023-2025年）的实施方案明确提出，“推动传统产业数智化绿色化转型升级，深化人工智能、区块链、大数据等数字技术集成创新和市场化应用，更好赋能制造业、服务业转型升级，在车联网、智慧交通、贸易、金融等领域形成创新示范”。
《2024年市属国有企业数字化转型工作要点》进一步明确，上海国资国企聚焦大模型基础设施建设、垂类模型的应用落地率先实践，在大模型基础支撑、场景应用、产品供给、生态创建等领域推进企业深入开展“AI+”行动。
近年来，上海市国资委先后在算力、语料、区块链等领域组建了若干数字经济新主体，设立了包括人工智能在内的总规模达1000亿元的三大先导产业母基金，构建了由49家企业组成的“全球灯塔工厂+国家级智能工厂+市级智能工厂”的智能制造工厂矩阵，打造了8个高质量产业互联网平台，向全社会开放了一批人工智能应用场景。
在夯实大模型基础设施方面，上海国资国企在大规模算力集群、高质量数据语料等方面示范引领。其中，联和投资公司建设高质量的语料供给，确立“1125”的语料工作体系，建成1个综合语料库、1个语料运营平台、2大战略基础体系，构建智能清洗、智能合成、场景适配、可信流通、生态服务等5方面能力；上海仪电建设高质量的算力供给，以提供AI大模型智能算力服务为基础，积极布局智算算力底座，打造自主智能算力产业生态，为上海基础大模型研发训练和垂类大模型应用落地提供第三方高等级智能算力支撑。
在推广垂类大模型应用方面，国资国企在金融、建筑、能源等领域加速布局。机场集团建设以空港行业AI垂类大模型为核心的机场智慧中枢，覆盖机场运行、安全和旅客服务三条业务主线，通过全域感知、资源优化来提升机场服务资源运行效率，通过预测仿真，降低飞行区运行安全风险、提升旅客服务体验；中国太保围绕业务流程建设105万条高质量保险数据指令，通过在自建测试集、保险专业考试和金融测试基准的周期性评估迭代，打造太保自研保险大模型，建设在线理赔、审计等11个岗位的太保数字劳动力，整体劳动生产率提升30%以上，每年能够带来上亿元的业务价值；国泰君安把人工智能作为国企综合改革的“头号工程”，高质量推进“All in AI”策略，落地投行智能问答、灵犀智能投顾、千机Chat等多个垂直应用场景，对外发布“灵犀布道”、“国芯证道”等多项大模型应用成果，服务投顾、营运、投行、信用、研发等多个条线业务，行业首家完成算法备案、生成式人工智能服务登记的券商；上海银行通过大模型+私域知识库的方式构建知识问答体系，在不增加人力投入的情况下减少派单任务量，智能工单实现派单分类标准化，极大提高运营效率，通过Agent智能体方式建设“数字员工”，实现从账户查询到理财咨询的深度交流；申能集团实现基于AI的精细化客户服务，建设高度智能化的客户服务机器人，智能服务访问量达到30000人次/月，训练燃气安全垂域大模型，建立了燃气安全管理的内部知识库，赋能企业运营分析；隧道股份基于海量数据构建知识库，打造城市交通行业垂类大模型“通达交通大模型”，实现交通行业各类泛在应用场景的智能决策，在智能问答、智能分析、智能助手、交通管理辅助服务等方面提供支持服务；华建集团面向建筑设计垂类应用场景，搭建建筑设计大模型的评测架构，建立了行业第一款模型测试集，构建建筑方案AI设计平台（生成30万张方案图）、标书智写（已用于数十个项目投标）、楼梯设计（绘制楼梯10000个，实现降本约600万元）等大模型企业级示范应用。
在端侧产品的研发推广方面，上海国资国企在智能制造、智能监测、智能诊断等环节率先垂范。上汽集团以智己、零束等企业为核心，智能座舱、智能驾驶领域使用大模型等开展相关产品落地，提升自动驾驶水平及用户体验。上海电气布局“AI for engineering”的主攻方向，在产品状态监测、诊断等方面将机理模型与算法进行融合训练，提升运维服务的效能，引入智能图像识别技术，实现对产品表面缺陷、探伤等的辅助检测，赋能员工办公管理，推进大模型赋能管理效率提升。
