AI赋能产业的落地路径与关键思考

近年来，人工智能技术迅猛发展，智能原生新业态不断涌现，成为推动产业升级的核心动力。国家“十五五”规划建议明确提出实施“人工智能+”行动，旨在推动其与产业深度融合。我国产业体系完善、应用场景丰富，推动“人工智能+产业”落地，既是落实国家战略的要求，也是培育新质生产力、构建现代化产业体系的关键。

结合产业创新政策与实践，探讨“人工智能+产业”的价值、难点与落地路径，共同进步。

国家“人工智能+”行动，是基于产业实际的战略布局。人工智能渗透性强，正从实验室走向规模化应用，赋能价值已逐步显现。

一是催生新业态，壮大新动能。AI应用从概念走向量产，成为企业新增长点。截至2025年底，我国748款大模型完成备案，预测2025年人工智能设备出货量同比增长20%，持续释放产业势能。

二是赋能传统产业，提升全要素生产率。AI融入传统产业全链条，预测性维护、智能排产等成效显著；研究表明，其对制造业全要素生产率有正向效应，可缓解服务业“鲍莫尔病”。

三是双向赋能，打通技术商业化闭环。AI企业贴合场景打磨垂类模型，传统企业开放场景牵引技术迭代，形成“技术供给—场景验证—迭代升级”的良性循环。

四是拓展消费场景，助力扩大内需。我国市场广阔，公众对AI接受度高，智能家居、智能汽车等终端快速普及，催生新消费增长点。

尽管有政策、市场、技术支撑，“人工智能+产业”推进仍面临诸多难题：

数据瓶颈突出，高质量行业数据集不足、安全顾虑大，“沉睡数据”难以激活；定制化成本高、适配性不足，难以复制推广；算力布局分散、成本高，制约中小企业应用；供需匹配不精准，模型落地“水土不服”；AI人才短缺，中小企业承接能力弱，公共服务不完善。

破解难题需立足政策、贴合产业，从痛点切入，寻找务实破局路径。

推动“人工智能+产业”落地，核心是尊重技术与产业规律，以政策为指引、场景为牵引、价值为导向，多维度稳步探索。

AI赋能呈现“大模型+专用模型”并行特征。专用模型在质检、缺陷预测等场景成熟，适合中小企业低成本切入；大语言模型应用最广，垂类、多模态、时序大模型也在各领域形成典型应用，两者互补支撑产业升级。

制造业是核心战场，离散制造（汽车、航空等）数字化基础好，智能研发、柔性制造应用更深；流程制造（电力、钢铁等）侧重效率与安全，优先落地过程控制、智能运维等应用。服务业中，金融、法律等专业服务智能化成效显著，AI可大幅提升审查、咨询、内容创作效率。

AI落地呈现“微笑曲线”特征：研发、营销等两端环节落地快、价值显著，如零售电商AI推荐可提升15%-25%转化率；生产制造环节要求高、仍处探索期，需“先易后难、以点带面”推进。

推动“人工智能+产业”转化为实际成效，可聚焦五个着力点：

一是建设高质量数据集。建立分行业标准，积累负面样本，推广自动化标注、仿真数据技术；完善数据治理与安全规则，推动数据开放流转。

二是开放高价值场景。加快AI向生产制造延伸，鼓励龙头企业、国企开放场景，完善准入标准，为新技术先行先试创造条件。

三是推动AI终端迭代。统筹产业与促消费政策，推动多方协同，促进人形机器人、智能汽车等终端在应用中迭代，带动生态成熟。

四是构建普惠AI服务生态。依托云计算提升智算云普惠性，加强算力、电力、网络一体化布局，降低企业用云成本。

五是赋能中小企业。出台应用指引，推广低成本解决方案，通过算力券、模型券降低门槛，鼓励龙头企业向中小企业开放资源。

“人工智能+产业”不是技术单向赋能或政策简单落地，而是政策、技术、产业同频共振、相互成就的过程。

唯有不贪大求全，以政策为指引、痛点为切入、价值为导向，尊重规律、久久为功，才能让AI扎根实体经济，将政策红利转化为产业动能，助力培育新质生产力。未来机会，属于懂技术、懂产业、肯解决实际问题的实践者。