国企助力AI产业落地的创新实践

2026年4月14日，北京酒仙桥。

半个世纪以前，这里是新中国电子工业的发源地，曾为“两弹一星”提供了关键的计算支持。

如今，这片土地被赋予了新的历史使命。

值此“十五五”规划开局之际，第二届酒仙桥论坛在此召开，旨在通过自主创新推动产业升级，利用国产AI芯片支撑数字中国建设，为中国AI寻找自主可控的规模化落地路径。

2026年全国两会期间，“人工智能+”成为热议焦点。

从会议文件到代表发言，一个共识日益明确：AI已成为产业升级的核心动力，而落地应用则是时代的必然要求。

然而，随着热潮退去，制约AI规模化发展的深层次矛盾开始浮出水面。业内专家指出：

“人工智能从技术研发到产业应用，是一场涉及技术架构、商业逻辑、组织形式和人才结构的系统性革命。”

这一观点与郑纬民院士的观点不谋而合，核心在于：AI产业化并非简单的技术移植，而是对产业底层逻辑的重新塑造。

他强调，企业不能将AI视为普通软件，而应将其定位为核心基础设施，嵌入业务全流程，这要求企业的组织架构、决策机制和人才技能必须进行相应调整。

长期以来，人们将AI落地困难归咎于算力、数据和算法的匮乏，这些显性技术因素往往最先被提及。

但深入产业一线，实际情况是：

当大家聚焦于算力、模型和场景时，许多企业在拥抱AI时却面临战略方向与实际业务场景脱节的困惑。

这种困惑折射出AI产业化落地的第一个结构性障碍。

在南方某制造业中心，一家小家电企业的CIO曾兴奋地列出了今年计划部署的30多个大模型清单。

然而，咨询团队查看清单后发现，许多需求脱离了业务实际。

这暴露了一个普遍问题：企业急需既懂业务又精通AI技术的复合型人才，以科学规划转型路径并释放技术价值。

对此，长江商学院孙天澍教授一针见血地指出：AI产业落地最缺乏的是能够融合业务与智能、构建下一代业务形态的人才。

在他看来，智能技术本身已不稀缺，真正稀缺的是场景架构能力。

这也是当前AI产业落地的典型症结：懂模型的不懂行业，懂行业的不懂模型。

换言之，复合型人才体系的构建和对AI应用认知的重塑，已成为高质量AI落地的关键支撑。

为解决人才和认知问题，AI落地需要全周期、深度适配的产业诊断和系统性价值赋能。

作为北京电控“芯屏智融”战略的重要组成部分，肩负“建设数字中国”使命的北电数智，敏锐捕捉到这一需求，利用全栈工程能力进入AI主战场。

他们的策略是“咨询先行”，通过系统化的思维诊断产业发展。

面对佛山制造业“产能过剩”的困境，北电数智没有直接推销智能制造方案，而是通过诊断发现，真正的痛点是缺乏海外订单。

随后对症下药，利用大模型构建海外消费者洞察系统，帮助企业精准定位市场，从而解决问题。

同样地。

在北方某资源型城市，一位企业家想拥抱AI却不知所措。

当地拥有世界顶级的羊绒原料，但本地产品只能卖几百元，而一旦贴上国际大牌标签，就能卖到上万元。

北电数智通过咨询诊断发现，核心问题是缺品牌和缺营销。

尽管当地有文化底蕴和资源，但未能转化为竞争力。解决方案明确：利用文化IP赋能品牌，利用AI多语言营销助力产品出口。

最后，通过一系列组合拳，帮助当地羊绒产业向价值链上游攀升。

这种“诊断-赋能-贴合实际”的模式有效解决了“从哪里开始、如何落地”的核心问题，使AI真正融入业务线。

当诊断明确了方向并需要深入核心场景时，完善的产业基础设施和共性技术平台成为关键保障。

这不再是认知软问题，而是基础设施硬骨头。在深水区，基础设施瓶颈往往难以通过市场机制自发调节。

实施全栈技术布局，以可信数据为基础、工程能力为支撑、垂直深耕为路径，构建从底层算力到行业智能的完整AI产品体系，是北电数智的破局思路。

以算力为例。

当前，国产AI芯片正面临典型的结构性困境。

一方面，从国家安全角度看，国产芯片必须加快自主创新。另一方面，产业应用需要稳定、高效、低风险的算力。

国产芯片硬件迭代快，但软件栈适配和工具链成熟度仍在完善。

这就形成了一个壁垒：因生态不成熟不敢用，导致缺乏真实场景数据；没有数据反馈，迭代缺乏方向，生态更难成熟。

工信部前部长苗圩指出，我国AI领域面临核心技术路线碎片化和标准化不足的问题。

“不同团队在算法、算力和数据接口上各自为政，导致基础层兼容性差和重复投入。”

这一点在AI算力底座层面尤为突出。

行业观察人士指出，共性技术建设需要长期投入和系统布局，需要持续的优化和打磨。

加快构建开放、协同、安全、普惠的共性技术平台是推动国产算力高质量发展的必由之路。

比算力更需要统筹推进的是数据要素的安全合规与价值释放。

AI的核心燃料是数据，特别是医疗和政务数据。然而，大量数据沉睡在孤岛中，无法转化为知识或模型能力，“有数难用，有数怕用”是普遍困境。

在坚守安全底线的同时实现数据流通，激活潜能，使数据成为驱动行业模型跃升的燃料，是AI赋能各行业的前提。

上海市科学学研究所副所长陈海鹏将其概括为支撑体系需要持续完善：标准、治理、政策、数据和算力需要全面提升。

数据提供方坚守安全底线，使用方遵守合规要求，推动安全有序流动和高效转化是激活AI动能的关键。

此外，技术与场景深度融合也是产业界攻坚的重点方向。

以医药行业为例，新药研发面临“双十难题”（十年时间，十亿投入）。

虽然蛋白折叠和RNA分析等专业模型能力突出，但跨模型和跨任务协同仍有提升空间。

科学家提出假设时，往往需要在模型间切换和搬运数据，效率极低。

面对这些核心问题，行业急需一种新型力量，不仅提供技术，更能搭建共性平台，为创新铺路。

北电数智以共性技术平台建设为抓手，为协同创新和安全发展提供支撑。

在算力领域，他们助力国产算力生态成熟。

通过构建异构算力调度平台，适配11款主流国产AI芯片。

同时，根据场景扬长避短，以需求匹配芯片能力，而不是让芯片适应所有场景。

这不是简单的调试，而是推动国产芯片进入真实场景验证迭代，加速生态成熟的重要实践。

针对数据安全和价值释放，北电数智在可信数据空间基础上升级为红湖·可信数据服务，解决了“敢不敢、能不能、快不快、值不值”四大难题。

首先，解决“敢不敢”流通的问题，核心逻辑是：

不接触源数据，而是通过隐私计算和知识工程将其转化为可流通的知识或模型能力，降低泄露风险。

“数据本身没有价值，只有转化为可追溯、可调用的知识图谱才有价值。”

其次，解决“能不能”被AI有效利用的问题。

早在2024年《网络数据安全管理条例》出台前，北电数智就提前布局，推出了知识工程和合成数据服务。

在医疗领域，他们将三甲医院医生的经验转化为专科专病模型，形成全科助手。

这种“数据不动，知识动”的模式坚守安全底线，激活高价值数据，为医疗和政务领域的AI应用提供保障。

在此基础上，北电数智还解决了“快不快”和“值不值”的问题。

针对“快不快”，布局智能体数据工程以突破任务瓶颈；针对“值不值”，独创五维模型以可视化数据价值。

如此一来，可信数据底座贯通全栈，利用智能体实现数据处理自动化，利用五维模型可视化数据价值。从获取到挖掘和度量，打通数据服务闭环。

有了算力和数据，如果简单地把大模型卖给B端或G端，往往难以形成持续价值。

在模型层面，北电数智将算力、数据和行业知识深度融合，打造了多款深入场景的行业大模型。

在医疗领域，与清华长庚医院合作打造“清智·AI合理用药大模型”；在工业领域，基于“骄阳·工业大模型”，构建设备智能体以精准定位故障。

此外，北电数智以智能体平台为核心，解决具体业务痛点。

以科研领域为例，搭建智能体平台以打破小模型之间的任务壁垒。

科学家提出假设，接单智能体将其拆解为任务，分发给专家智能体，最后由评议智能体审核。

这种机机交互模式大幅提高了新药研发效率。

从算力、数据、模型到智能体，北电数智构建了完整的AI产品体系，走出了一条“可信安全、技术赋能、场景深耕”的差异化发展道路，为AI规模化落地提供了坚实支撑。

人才赋能和平台支撑提供外部保障，组织形态创新是释放AI生产力的内在关键。

AI落地是高壁垒、快速响应的深水区任务。然而，传统科层制在响应速度和专业赋能方面存在局限：

一是决策链条长。市场变化快，需求多样，决策权集中在顶层，前线人员无权，导致响应慢。

二是协同壁垒高。AI需要敏捷协作，需要更灵活高效的架构以释放人才活力。

当传统关系不适应AI生产力时，构建敏捷、扁平、专业导向的新型组织形态成为必然选择。

为此，全球科技企业都在经历深刻的组织进化。

OpenAI、DeepSeek等机构普遍采用极度扁平、充分放权的模式。

以马斯克旗下的xAI为例，其团队年轻惊人，有20岁实习生入职8个月就晋升为数据团队负责人，领导名校博士。

逻辑很简单：在AI领域，技术洞察力比资历更重要。

AI时代的企业需要一种新形态：敏捷、扁平、以专业为核心，目标是赋能而非管理。

面对新要求，北电数智探索了“松树型组织”和“专家领导专家”的模式。

“专家领导专家”意味着打破等级权威，谁最了解问题谁就负责。

在一个AI制药项目中，负责人是深耕生命科学的副总监级专家。尽管有总监级算法专家，但她主导，因为她最懂。

这种扁平模式让最懂场景的人主导，提高效率，加速创新。

“松树型组织”通过构建敏捷扁平网络，利用小团队和AI智能体实现高效交付，打破增长边界。

北京八中“AI大闯关”项目是这种形态的生动实践。

一支年轻团队瞄准数字人答疑，利用内部智能体员工，仅用一个月半就落地。

“松树型组织”让前线年轻人有权开炮，让180人的团队实现近千人的效能。

AI行业智力密集、竞争激烈，北电数智凭什么聚集顶尖大脑和撬动千亿生态？答案在于：

个人价值、企业价值与国家价值的高度统一。

首席科学家窦德景，耶鲁博士、全球前2%科学家、国家级领军人才，因“解决国产芯片落地”的意义而来。

CTO谢东，前IBM副总裁，因认同理念加入。

这种统一提高了内部效率，重塑了外部合作。

“独行快，众行远”。北电数智汇聚1000+伙伴，将平台商业机会开放给伙伴，共建开放、协同、共赢的生态，推动AI服务国计民生。

这一机制壮大了生态，带来了产业集聚效应。

当人才、平台、组织创新协同发力，能力与效率提升，转化为推动高质量发展的动力。

这种动力不仅解决了AI落地问题，也赢得了资本市场的支持。

2026年，北电数智完成A轮融资，由北京中发高精尖臻选创投基金等国资和产业资本参与。

资本不再追逐概念，而是押注于技术、工程和商业深度融合的确定性。

数据记录了这种力量：

2025年，北电数智营收激增，新申请专利102项，承接4个国家重点项目，AI底座落地佛山、马鞍山等地。

未来，还将推进全国20多个城市的AI底座建设与场景融合。

A轮融资是对中国特色AI路径的投票，标志着成立不到三年的北电数智已从新锐企业跃升为行业标杆。

北京怀柔北沟村，村民向“村支书数字人”询问政策，享受数字服务。

千里之外，基层诊室调用三甲医院专家经验，让医疗资源普惠大众。

这些贴近民生的场景生动展示了AI赋能社会治理和改善民生的成效。

“人工智能+”作为国策，落地需求刚硬。从算力生态到数据流通，这些数字新基建需要长期投入和系统布局。

在这些关键领域，必须有责任主体勇担使命。

这也是AI新国企的逻辑：顺应趋势，扛起使命，以创新赋能服务数字经济。

半个多世纪前，老一辈电控人在酒仙桥，用算盘和第一代计算机支撑了两弹一星。

如今在AI时代，北电数智要做的就是利用底层算力、可信数据、工程能力和场景融合，承担数字基础设施建设的角色。

这不是简单的业务切换，而是跨越六十年的传承与接力。

在国家战略与产业痛点交汇处，必须有实体承担基础设施重任。北电数智作为AI新国企，坚持可信安全、技术赋能和场景深耕，以系统工程和责任推动AI规模化，响应数字中国建设。

在产业重构中，这种脚踏实地、服务大局的基础设施建设是中国AI自主可控、高质量发展的根基。