经济日报：人工智能+规模化落地重塑产业格局
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AI规模化应用正步入“深水区”。近期，《经济日报》发表文章指出，产业重构已成为不可逆转的趋势。文章引用国家数据局数据称，2026年3月中国日均Token调用量已超140万亿，两年内激增千倍。面对这股技术浪潮，如何将技术红利转化为实际生产力？神州数码的财报给出了有力回应。凭借“AI驱动的数云融合”战略及“AI for Process”理念，该公司2026年Q1营收达405.6亿元，其中AI业务收入约155亿元，同比激增119%。从财报可见，随着Token经济推高算力需求，企业AI应用已实现关键跨越：从边缘对话工具跃升为以智能体为核心的业务中枢。这标志着“人工智能+”正式迈向流程重塑与组织变革的新阶段，AI与实体经济的融合正迎来质的飞跃。
以下为报道全文：
“人工智能+”正从顶层设计加速迈向大规模投入阶段。国家发展改革委副主任王昌林近日表示，今年将重点在“人工智能+”基础设施、城市更新、国家水网、新型能源体系等领域，实施一系列扩大有效投资行动。政策信号密集、应用场景不断拓展，中国AI产业正处在从概念验证迈向规模落地的关键节点。
数据显示，2025年我国人工智能核心产业规模已突破1.2万亿元。2026年开年以来，以OpenClaw为代表的智能体加速成熟，成为企业级应用从“+AI”向“AI+”演进的新选择，直接拉动AI算力及应用需求呈现指数级增长与结构性分化。国家数据局最新数据表明，2026年3月中国日均Token调用量已突破140万亿，较2024年初增长超千倍。在规模增长背后，AI能否真正提升生产力？
其中一大挑战在于，企业引入AI后常发现：大模型本身并不能自动提升生产力。问题的核心不在于“有没有AI技术”，而在于“能不能用好AI”。
先行企业经验显示，AI价值释放需跨越三个门槛：第一，从工具叠加转向流程嵌入。过去企业习惯将AI作为独立工具使用，如撰写文案或客服。但真正产生变革性影响的，是将AI能力系统性嵌入业务流程核心环节——从数据采集、分析到决策的完整闭环，而非孤立节点。
第二，从数据孤岛走向统一治理。AI发挥作用的前提是数据可用、可信且可流动。许多企业面临的最大障碍并非技术本身，而是数据分散于不同系统，缺乏统一标准与治理框架。构建企业级数据治理体系，是AI落地的先决条件。
第三，从技术部署转向组织适配。AI规模化应用往往耗时数年，涉及组织架构调整、人才结构优化、业务流程再造等多维变革。单纯技术部署无法自动完成这些工作，需要企业自上而下系统性推动。
破解该问题的关键在于：识别核心业务流程中的关键节点，评估AI介入的价值密度；构建统一数据治理体系；部署适配的AI模型与工具链；建立持续优化的反馈机制，形成“数据—模型—流程”的良性循环。
神州数码的实践提供了一个可借鉴的样本。该企业以“AI驱动的数云融合”为战略主轴，提出“AI for Process”理念，其核心逻辑在于打通“场景—模型—数据”的价值闭环。在流程重构方面，神州数码强调AI落地非单点突破，而是需要数据治理、流程重构、算力保障与生态共建的全链条协同。其经验表明，企业级AI应用的成功，往往取决于能否在三个门槛上同步推进，而非单一环节的技术突破。
中国社会科学院信息化研究中心原主任、中国管理科学学会学术委员会副主任姜奇平认为，这一变革印证了智能经济新形态的关键落点：人工智能必须从“可用”走向“深度用”，真正融入产业核心。AI for Process，即把AI技术深度融入企业流程，推动流程重构和生产力变革，正是实现这一目标的根本路径。
4月27日，神州数码发布一季度财报，公司整体营业收入达405.6亿元，同比增长27.6%；归母净利润达2.4亿元，同比增长8.6%，其中AI相关业务收入约155亿元，同比大增119%。这不仅是Token经济推高算力需求的结果，更源于“人工智能+”深度融入千行百业，企业AI应用从对话式外挂工具转向以智能体为核心的业务流程与组织重构所带来的范式革新。
如果说流程重构是AI落地的上层命题，算电协同则是其底层根基。神州数码董事长郭为表示，尽管我国算力规模位居全球第二，但真正的长期优势在于能源结构。中国绿色能源在整体电力结构中占比过半，且持续加速布局。中国完全具备支撑算力规模持续增长的能源基础，清洁能源优势可直接转化为算力产业的长期竞争力，构建更绿色、更经济、更具韧性的国家算力基座。
这一趋势也影响着企业战略布局。神州数码等头部企业已意识到，算力竞争的本质是能源竞争。在绿色能源占比持续提升的背景下，谁能更好地利用清洁能源优势，谁就能在算力成本与可持续性上建立长期优势。因此，将算电协同纳入企业IT战略，正成为越来越多科技企业的共识。
业内人士认为，随着政策红利持续释放、资金支持逐步到位、应用场景不断拓展，中国AI产业有望在新一轮全球科技竞争中占据有利位置。AI赋能流程将从可选项变为必选项，成为企业数字化转型的核心引擎。关键在于能否将政策优势、能源优势、市场优势转化为产业优势，这需要政府、企业、资本三方协同发力，共同推动AI从技术势能转为产业动能。