“人工智能+”数字产业的新趋势新特点

从技术演进看，智能革命引领产业创新，数智技术体系全方位重构。

人工智能技术发展呈现出从“单点突破”走向“群体创新”的显著特征，“数据+算力+算法”正在重构数智技术架构的底层逻辑，智能、融合、协同成为数智技术涌现式创新、规模化应用的主要脉络。在智能方面，数字技术通过数据的自动化流动，将物理空间在数字空间进行映射，反映客观规律，指导流程优化和效率提升；而智能技术则通过自学习、自决策、自执行机制，在数字、物理等多重空间中完成更加复杂、更具创造性的工作，形成AI芯片、感存算一体、云边协同、大模型、数据智能、智能体、具身智能等一系列技术群体性突破，AI手机、AI电脑、AI眼镜等新兴产品加快孕育发展。在融合方面，数字技术与智能技术的融合创新产生“1+1＞2”效应，催生更多功能集成、系统复杂的新应用新场景，而数智技术与各行业技术的融合将进一步赋能千行百业。比如，融合了自然语言理解、混合现实、建模软件、动作捕捉硬件等多技术的数字人应用，兼具交互式、沉浸化、个性化特征，正成为人机协作的重要方式，未来可能是智能体应用的流量入口。在协同方面，AI开发框架已通过低代码化、模型开源等方式大幅降低创新门槛，行业用户甚至非专业开发者都能低成本接入AI能力，通过自然语言理解、代码自动生成、按需搭建数智应用，多主体协同创新边界和效率进一步提升。比如，微软Power Platform开发平台月活用户量达4000万，无技术能力的用户占比超过70%，企业级用户跨部门协作效率提升50%—80%。

从成长空间看，数智协同转型全面开启，布局智能原生竞争新赛道。

在“AI+”政策推动下，数字化转型“硝烟未烬”，智能化升级“战火再起”，数智协同转型将成为未来一段时期经济社会各领域生产力变革的重要途径，智能原生产业革命性探索将加速推进，为数字产业发展带来更多增量空间。一方面，数智协同转型推动数字产业持续迭代升级。“AI+”与科技、产业、消费、民生等领域数字化转型的同频共振，本质是产业范式的新一轮重构。比如，智算中心将成为生产基础设施的战略构成，高质量数据集应用于行业级、场景级开发，大小模型协同支持场景适配建设，都将成为产业转型升级的新趋势新导向，吸引数字产业企业围绕数智协同转型需求应用新技术、开发新产品、培育新业态。比如，在“AI+制造”领域，智能产品装备、大模型等在电子、原材料、消费品等行业加快落地，在研发设计、中试验证、生产制造等环节得到应用，智能工厂、智能车间等新模式新业态竞相涌现。另一方面，智能原生产品与服务创造和引领新需求。智能原生是以AI能力为内核进行产品设计、架构搭建、应用部署、商业运营和终端使用的新应用和新服务，不同于当前智能应用的外挂插件工具或场景适配调优模式，其天然具备较强的理解自然语言能力，在根据任务需求自主规划、综合调度、精准执行、主动服务等方面能力更优；以智能体应用为代表，其产品形态、商业模式和产业范式都将全方位重塑，智能体服务可以直接按最终创造的价值付费，如销售智能体进行销售额提成、供应链管理智能体根据节省成本分成，AI实际使用效能也将吸引消费者愿意为服务买单而非纯IT技术支出，从而引领数字产业消费与供给的协同升级。

从产业结构看，硬制造与软服务协同共进，数据价值加速释放产业势能。

数字产业发展正逐步从硬件主导、软硬分离向软硬协同加速转变，新技术驱动电子产品多元化发展，并通过软件、算法不断定义和丰富电子产品使用价值，同时叠加数据要素价值红利，将孕育更多颠覆式创新，推动产业价值空间走向新高度。一方面，先进计算、人工智能、智能网联汽车、人形机器人、数字低空等数字产业重点领域呈现软硬一体化协同发展态势，芯片、硬件、软件、算法、平台及系统等方面的创新牵一发而动全身，并通过纵向一体化发展模式不断抬高生态壁垒。以“美股数字科技七子”（Magnificent 7，包括苹果、微软、谷歌、特斯拉、英伟达、亚马逊、Meta）为代表的领先数字企业，均在构筑底层“芯片+操作系统”自研架构能力，嵌入分布式服务平台，搭建应用软件开发生态，赋能面向消费端的硬件产品持续创新，从而在产业竞争中保持主动权。另一方面，“数据要素×”场景创新进入价值释放阶段，围绕数据价值评估、资产入表、市场定价、收益分配等机制逐步建立并成熟应用，将催生数据价值实现有效方案，带动数据要素产业增长和赋能价值释放。联合国贸易和发展会议发布的《数字经济报告》预测，全球月度数据流量2026年将激增至780艾字节，较2020年增长240%，全球跨境数据流动2025年拉动的经济增长将为全球GDP贡献11万亿美元的价值，是2009—2018年期间总和的5倍。预计“十五五”期间，数据要素价值将进一步向产业势能加快转化，成为驱动数字产业增长的新动能。

从产业治理看，数字产业治理路径分歧，全球共识趋于求同存异。

在西方大国的推波助澜下，数字产业发展主导权和制高点竞争加剧，数字产业治理重要性显著上升，但全球治理框架尚未建立，发达经济体联合打造以西方利益为中心的数字产业贸易和规则体系，将进一步深化数字产业“隐形竞争”。一方面，人工智能、数据等数字产业重点领域治理成为重点。人工智能带来的系统性风险主要表现在就业替代、知识产权侵犯、社会认知方面，亟需开展治理，实现安全可控和自主创新的动态平衡。比如，利用人工智能改头换面，在网络上实行诈骗；操控数据标注、数据训练、算法机制设计环节，造成数据投毒、深度伪造、算法偏见等问题。但与此同时，产业界强化AI产业发展导向日益明晰，比如欧盟推迟《人工智能法案》执行，根本原因在于AI领域多变且风险各异，难以形成统一治理框架，且发展诉求超过监管约束。另一方面，西方大国推动新兴技术联盟化合作，积极构筑区域性、内向化数字产业治理同盟圈。比如，美国—欧盟贸易和技术委员会（TTC）加大合作交流力度，在AI、6G、在线平台和量子等重点领域开展技术合作达成共识；美日印澳组建“四方安全对话”框架，开展产业合作；美国与墨西哥、加拿大达成《美墨加协定》（USMCA），在“消减数字限制措施”“保护消费者隐私”及“保证数据的跨境传输和自由流动”等方面形成行动共识。

“人工智能+”数字产业面临的发展挑战

高质量数据集供给难。数字产业，特别是人工智能产业是典型的数据密集型产业，需要高质量数据支持，否则难以支撑未来复杂产业创新需要。一是数据采集难，文本、图像、音视频等多模态数据复杂多样，跨部门、跨领域数据调度缺乏灵活便捷的机制保障，难以汇聚到面向产业创新亟需的数据源头支持。二是数据协同难，大多数数字企业数据开发利用仅限于内部，且集中在单环节、单场景应用，数据处理和数据治理缺乏规模化、低成本的服务供给。三是数据安全保障难，数字企业核心环节数据往往与关键核心技术、品牌竞争力相关，数据安全性和保密性要求高，如有泄露，可能会使企业面临巨大风险。

数智应用场景适配难。不同行业领域的技术路径、业务特点、流程架构千差万别，应用场景建设和需求梳理之间存有“鸿沟”，无法快速适配和商业化。一方面，行业知识、术语、规则复杂，在数据标注、算法训练、模型开发等方面需要长周期行业经验积累，否则数智场景建设难以满足行业个性化需求。另一方面，行业数智化协同路径不清，在行业企业数字化基础不牢、集成应用尚不成熟的阶段，贸然开展智能化建设，产业基础设施、业务流程、组织管理需要全方位重构，与之相悖的是，盈利模式可能仍不清晰，这有可能加速企业经营能力恶化。

产业发展治理平衡难。数字产业发展必须做好安全可控与创新发展的动态平衡。如果因为害怕技术大规模应用造成的风险不可控而过度“踩刹车”，有可能因此丧失技术进步和产业领先的机会。但如果沉浸于创新而大力“踩油门”，则有可能造成“技术滥用”困境，反而对产业健康发展形成重大制约影响。

“十五五”时期推动数字

产业与AI同频共振的路径选择

以科技创新引领产业创新，培育和发展新质生产力。

围绕落实培育和发展新质生产力战略要求，进一步发挥数字产业创新引擎和增长动能作用。一是明确创新方向，研究编制数字产业图谱和关键技术图谱，优先布局战略紧需、基础必需、前沿择需等关键技术创新，推动国家创新体系分类分级布局攻关，强化高端芯片、关键软件、算法框架等领域科技供给保障。二是打造产业协同创新链条，构建开放的行业知识库、开发低代码平台，注重软硬一体支持，推动需求场景开放，引导大企业带动软硬件中小企业协同攻关，通过标准对接、产品适配、供需匹配等共同完善技术生态。三是强化创新要素供给，推动技术、数据、模型、设施、资源开放共享，建立应用方参与创新决策到应用实施全过程的机制，保障创新后市场有效运营和持续商业化能力。

建设现代化数字产业体系，打造关键领域比较优势。

以重大产业布局和重大项目建设为牵引，统筹战略性产业链布局，做大新兴产业生态，完善供应链体系，提升数字产业现代化水平，赋能新型工业化建设。一是聚焦战略领域，巩固5G、通信设备、智能无人机等传统领域优势，加强AI芯片、工业互联网、智能网联汽车等重要产业链全国统筹布局，前瞻布局人形机器人等未来产业，结合产业基础、特色优势、发展需求等因地制宜发展，推动关键技术和产业链重点环节创新突破，持续增强全产业链优势。二是推进模数共振，运用“高质量数据集+行业大模型+机理模型+智能体应用”策略，发力人工智能、虚拟现实、数字低空、具身智能、脑机接口、量子科技等重点领域，推动技术自研、产品创新、应用适配和服务生态共建，构建产业生态优势。三是大力发展智能原生技术、产品和服务体系，加快培育一批底层架构、应用部署、开发工具、运行逻辑基于人工智能的智能原生企业，探索全新商业模式，催生智能原生新业态。

主动开拓数智协同转型市场，构建产业系统集成能力。

瞄准行业性、场景式、个性化转型需求，发挥AI赋能作用，提升系统解决方案能力，探索可持续商业模式，以应用创新、集成创新带动产业创新。一是主体培育，鼓励有条件的企业将人工智能融入战略规划、组织架构、业务流程等，推动产业全要素智能化发展，提升架构设计、系统集成、实施运维等综合服务能力，加快剥离数智化解决方案业务。二是场景示范，实施数智化场景示范建设工程，以多样化行业场景建设为牵引，推动数字产业主体围绕场景架构设计、系统集成、持续运营等开展协同创新，创造新一轮数智化创新浪潮。三是生态优化，建设数智产品和服务平台，打造数智产品超市和资源池，开展多层次供需撮合服务，以标准引领数智产品、服务和平台建设。

推动数字产业集聚化发展，加快形成产业竞争新优势。

因地制宜推动数字产业集聚化发展，形成产业发展规模优势，融入区域重大生产力布局，带动区域产业能力和经济效益整体提升。一是统筹重大区域产业协同发展，结合粤港澳大湾区、长三角一体化等区域重大战略，引导不同园区发挥优势、互补合作，构建数字产业跨域合作生态。二是锚定具有比较优势的数字产业领域，运用线下集聚、线上开放相结合的方式，发挥细分领域领航企业的生态主导优势，实施品牌战略，打造数字名品，加快向产业链中高端迈进。三是引导产业虚拟集聚，探索打造连接产业链、供应链、服务链的虚拟化产业协作平台，推动创新网络化协作、产业链数字化协同和数字贸易全球化，形成数据驱动、平台支撑、网络协作的数字产业集聚发展模式。