《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出，全面实施 “人工智能 +” 行动，推动 AI 与产业深度融合。
我国产业体系完备、应用场景丰富，推进 “人工智能 + 产业” 既是落实党中央要求的关键举措，更是打造新质生产力、构建现代化产业体系的核心内容。
一、四大战略价值：AI 赋能产业的核心意义
1. 孕育新兴业态，壮大新动能
AI 直接带动智算芯片、算力集群、高质量数据集等产业链环节蓬勃发展。
大模型、智能体等原生应用用户规模指数增长，人形机器人、AI 手机、具身智能产品从概念走向量产，融合感知、推理、决策能力，成为市场新热点。
2. 赋能传统产业，提升全要素生产率
AI 作为通用目的技术，深度融入工业、农业研发、制造、物流全链条。
通过精准预测需求实现柔性制造，破解标准化生产与多样化需求的矛盾；服务业中，智能客服、数字员工有效缓解 “鲍莫尔病”，降本提效作用显著。
3. 双向赋能，加速技术商业化
产业场景为 AI 技术提供验证场和变现通道，AI 企业可深入行业开发垂类模型，积累数据形成商业闭环；传统企业开放场景参与联合验证，牵引技术持续优化。
这种 “技术供给 + 产业需求” 的高效对接，让 AI 与产业相互成就。
4. 拓展消费场景，助力扩大内需
AI 推动汽车、家电、家居等产品向智能化演进，自动驾驶、智能硬件快速普及；虚拟主播、AI 妆造等互动消费场景持续涌现。
在教育、养老、文旅等领域的渗透，更创造了全新消费增长点，依托超大规模市场实现快速落地。
二、三大核心路径：AI + 产业的落地方向
1. 技术路径：大模型与专用模型并行
- 行业专用模型：成熟度高、场景具体，如在线质检、缺陷预测、流体力学仿真等，解决聚焦性问题；
- 大模型突破：大语言模型广泛应用于科技研发、生物医药，多模态大模型试水装备智能化，时序大模型在交通、金融领域实现动态调度、预测性维护。
2. 行业路径：分领域梯度渗透
- 领先行业：信息通信、专业技术服务、金融等 AI 使用率位居前列；
- 制造业：离散制造业易切入，聚焦智能研发、柔性制造；流程制造业（钢铁、石化等）优先部署过程控制、设备运维；
- 服务业：金融、法律等专业领域，从基础操作延伸至深度决策分析。
3. 产业链路径：呈现 “微笑曲线” 特征
研发设计、运营服务等产业链两端，知识和数据密集、容错率高，AI 落地速度快；
生产制造等中间环节对精准度、可靠性要求高，仅在生产控制、质量分析等细分场景探索，全链条智能化仍需突破。
三、五大关键着力点：筑牢 AI + 产业发展根基
1. 加快建设高质量数据集
打造行业数据标准体系，建设重点行业高质量数据集，重视负面样本积累；
推动自动化标注、仿真与合成数据技术应用，破解稀缺数据难题；
制定企业数据治理指南，明确流通与安全规则，让数据 “拿出来、动起来、用起来”。
2. 促进各领域开放应用场景
巩固研发、服务环节应用基础，加快生产制造环节 AI 落地；
鼓励制造业龙头、国有企业探索智能调度、无人配送等高价值场景；
同步推进制度创新，健全创新产品准入认证制度，允许新技术新产品先行先试。
3. 推动 AI 终端产品迭代
制定 AI 终端产业发展规划，协同促消费、扩内需政策；
完善产业生态，推动硬件、大模型、终端厂商协同创新；
加快人形机器人、AI 手机、智能汽车等新产品市场迭代，释放消费需求。
4. 构建云上 AI 服务生态
以云计算为关键基础设施，提升智算云服务的经济性、普惠性；
加强算力、电力、网络一体化规划，通过绿电直供保障低碳发展，降低企业用云成本；
吸引数据资源、模型服务上云，集聚云上 AI 服务生态。
5. 赋能中小企业发展
出台中小企业 AI 应用指引，在产业集聚区开展辅导普及；
开展创新应用试点，总结推广典型经验；
通过 “算力券”“模型券” 降低应用门槛，鼓励龙头企业向中小企业免费或低成本开放算力、模型、数据集。
AI 与产业的融合，不是简单的技术叠加，而是一场全链条、全领域的产业变革。
唯有精准发力、多方协同，才能让 “人工智能 +” 真正成为撬动千行百业升级的核心杠杆，让新质生产力的动能充分释放。
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