人工智能驱动产业变革

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产业篇回答的是一个更具现实张力的问题：AI 正在改变什么？AI 赋能产业正在从“概念验证”跨入” 规模化落地”的关键窗口期。

“十五五”规划建议前瞻性地推动“人工智能+”从战略构想迈向深度融合的产业与社会实践。一是以 人工智能引领科学研究范式、产品研发模式与产业组织形态的深刻变革，在智能制造、智慧能源、生 物医药等重点领域抢占全球创新制高点；二是在社会层面，推动人工智能与城市治理、文化服务、民 生保障及绿色转型等领域的全面融合，通过打造国家级应用示范区和标杆场景，构建全链条、全场景 的智能赋能生态。

本章聚焦信息、新材料、智能制造、新能源、健康医疗和未来空间六大重大产业方向，并兼顾城 市治理、智慧农业、文旅、绿色环保等新兴赋能场景，通过二十余个典型案例的剖析，从以下两个视 角去系统地呈现 AI 与产业深度融合的真实图景。

第一，“微观—中观—宏观”的穿透视角。我们不满足于展示 AI 应用的表面效果，而是试图穿透三 个层次来理解产业智能化的全貌——微观层面，AI 如何提升单个设备、工序和岗位的效率；中观层面， AI 如何重构工厂级的调度、协同与决策；宏观层面，AI 如何改变产业链的组织形态和竞争逻辑。这一 视角贯穿了各个产业领域的案例解读。

第二，从”AI+行业”到”行业×AI”的观察视角。我们在调研中发现，真正释放通过 AI 赋能产业价值 的企业，不是简单地在既有流程中嵌入 AI 工具（加法逻辑），而是以 AI 为底座重构产业的核心运行逻 辑（乘法逻辑）。蔚来以 AI 赋能整车研发生产全流程、华为数字能源将 AI 深度融入储能电站智能运营...... 这些案例的共同特征是：AI 不再是生产系统的外挂，而是产业运转的中枢神经。

7.1 AI 赋能信息产业

7.1.1 引言

1.产业定位与战略图景

根据国务院、工业和信息化部及国家发展改革委的顶层设计，未来信息产业的核心内涵已从传统 IT 的采集－传输－处理线性逻辑，升级为以下一代通信（6G/卫星互联网）、前沿算力（量子计算/类 脑智能）、智能交互（脑机接口/具身智能）及数据要素流通为核心的深度融合体系。

2024 年至 2025 年，随着“人工智能+”行动计划的深入推进，AI 技术加速向信息产业的物理层与协 议层渗透，形成了 AI 重塑基础设施（AI for Infrastructure）与基础设施支撑 AI（Infrastructure for AI） 双向驱动的产业发展态势。

这一双向驱动的格局意味着：一方面，AI 技术正在重构通信网络的调度逻辑、数据中心的能效管 理、云计算的资源编排；另一方面，新一代基础设施（算力网络、数据交易所、隐私计算平台）又为 AI 应用的规模化落地提供了必要的物理支撑。

2.概览

信息产业涵盖众多细分领域，以下仅对 AI 赋能信息产业的五个子领域作概览性介绍：

时空智能领域

北斗卫星导航系统与人工智能的深度融合，正在推动高精度定位与智能决策相结合的新型应用模 式发展。北斗系统提供高精度的经纬度与时间信息，AI 赋予时空数据语义理解能力。在自动驾驶场景 中，北斗提供厘米级绝对定位，AI 视觉算法提供相对定位与环境感知，两者通过融合算法实现全天候、 全场景的车道级导航。在城市治理领域，北斗+AI 支撑了智慧交通信号优化、城市部件精准管理、应急 救援路径规划等场景应用。2024 年，我国高精度位置服务相关收入达 214 亿元，年均复合增长率超过 25%。例如，千寻位置公司将北斗高精度定位与 AI 视觉识别深度融合，构建了新型公路养护模式，巡 检效率较传统人工模式提升数倍。

AI 搜索与信息服务领域

传统搜索引擎面临新一轮范式变革。AI 搜索产品不再以链接列表形式呈现结果，而是直接生成综 合性答案，信息检索的认知负荷正从用户端向机器端转移。在国际市场，OpenAI 的 DeepResearch 2025 年 ARR（年化收入）同比增长 233.3%，已从创意写作工具发展为核心的信息发现入口；Perplexity AI 聚焦知识工作者的深度搜索需求，月处理查询超 1 亿次；Google 通过将 Gemini 集成至搜索结果页进 行防御性部署，近 16%的查询已触发 AI 概览，Gemini 应用月活跃用户达 7.5 亿。

在中国市场，百度搜索份额从高峰期的 86%降至约 60%，DeepSeek 凭借高性价比的推理能力在 2025年初达到近 9700 万 MAU，豆包、Kimi 等产品分别切入消费级和专业级搜索场景；小红书日均搜索量 达 6 亿次，在年轻用户群体中逐步确立了生活信息检索入口的地位。AI 搜索的发展催生了一个新的市 场品类——GEO（生成式引擎优化），据某市场研究机构预测，2024 年 GEO 市场约 8.86 亿美元，预 计到 2031 年达 73 亿美元，CAGR 为 34%。

AI for Science 领域

AI 从赋能应用走向赋能科学，通过 AI 重构科学计算的范式，在气象预报、药物发现、材料设计等 基础科学领域推动突破性进展。以盘古气象大模型为代表的方案，采用 43 年的欧洲气象局 ERA5 数据 进行训练，构建了覆盖全球的中期天气预报基模型，将预报时间从数小时压缩至秒级，台风路径轨迹 预测准确率超过欧洲气象中心，为极端天气应急响应提供了重要的时间窗口。量子计算与 AI 的深度融 合（量子 AI）被普遍认为是未来十年具有重要战略意义的技术方向之一。2025 年，英伟达、牛津大学、 多伦多大学等团队在《Nature Communications》发表综述，系统总结了量子 AI 的三大发展方向：建 立量子人工智能计算平台、GPU 加速量子计算模拟仿真、加强跨学科协作。例如，图灵量子（7.1.5 节） 正在将这一前沿方向从研究推向产业落地，其 2024 年推出的量生万物生物医药智能平台，融合量子计 算与 AI 技术，覆盖合成生物学、抗原抗体设计和小分子药物设计领域。

AI 安全与可信 AI 领域

AI Agent 的规模化部署催生了新的安全需求。当 AI 具备操控操作系统、调用 API、访问文件系统 的能力后，安全风险正从内容安全层面向行为安全层面扩展。在应用层安全挑战方面，非人类身份管 理（NHI IAM）问题日益突出，机器身份的数量已远超人类身份；传统验证码已无法有效阻挡具备视觉 识别能力的 AI Agent；提示注入攻击防御仍待突破，杜克大学 2025 年研究显示，思维链劫持（H-CoT） 攻击方法下模型对有害信息的拒绝率降低至仅 4%。在前沿模型行为风险方面，复旦大学团队对国内外 32 款大模型进行全面测评，发现 11 款模型已具备自我复制能力；Palisade Research 实验发现 OpenAI 的 o3 模型在 100 次测试中 7 次拒绝关闭；Anthropic 在 Claude Opus 4 安全测试中发现该模型具备策 略欺骗能力，测试中发生率高达 84%。中国信通院已联合 30 余家企业、科研机构及高校，构建了大模 型安全基准测试框架 AI Safety Benchmark，以底线红线、社会伦理、数据安全为核心维度，形成覆盖 模型自身安全与内容安全的体系化测试方案。