當國資央企的“人工智能+”（又稱“AI+”）專項行動邁入第三個年頭，一場從“技術應用”到“產業重構”的深層變革正在加速。

近日，在國務院新聞辦公室舉行的新聞發布會上，國務院國資委副主任龐驍剛表示，下一步，國資央企將圍繞“強化投資牽引

、深化場景培育
、優化數據供給”三大重點，以更大力度推進“AI+”專項行動

，切實當好我國智算基礎設施的重要供給者、人工智能賦能千行百業的重要破題者、產業體係化布局的重要組織者。

多位專家在接受中國工業報采訪時一致認為，2026年作為“十五五”規劃開局之年，“AI+”專項行動將破解數據孤島、協同低效等核心痛點
，以國資央企為樞紐撬動全產業鏈智能升級，為我國工業領域AI發展注入“國家隊”動能。

政策演進三年路：從“有沒有”到“強不強”的戰略躍遷

過去兩年重點關注的是AI應用“有沒有”、“好不好”的問題，2026年則是在試點探索、深化落地基礎上的係統性布局
，重點要解決的是AI發展“強不強”的問題。

回顧“AI+”專zhuan項xiang行xing動dong的de三san年nian曆li程cheng，政zheng策ce邏luo輯ji的de遞di進jin清qing晰xi勾gou勒le出chu我wo國guo人ren工gong智zhi能neng產chan業ye的de發fa展zhan脈mai絡luo。國guo家jia信xin息xi中zhong心xin大da數shu據ju發fa展zhan部bu助zhu理li研yan究jiu員yuan黃huang倩qian倩qian博bo士shi向xiang中zhong國guo工gong業ye報bao分fen析xi道dao
，過guo去qu兩liang年nian，政zheng策ce重zhong點dian關guan注zhu的de是shiAI應用“有沒有”
、“好不好”的問題，2026年則是在試點探索、深化落地基礎上的係統性布局，重點要解決的是AI發展“強不強”的問題。今年的“AI+”專項行動中，首次強調中央企業是人工智能“產業體係化布局的重要組織者”，標誌著國資央企從“應用實踐者”向“生態構建者”的戰略角色轉型。

這一判斷與中國信息通信研究院雲計算與大數據研究所總工程師郭亮的分析高度契合。他認為
，2024年啟動試點破局，2025年深化行業滲透
，2026年聚焦投資、場景、數據三大抓手
，中國AI發展呈現從“啟動探索”到“體係深耕”的遞進邏輯。“核心突破主要體現在跳出單點技術推廣，轉向要素協同配置，凸顯政策從‘鋪量’到‘提質’的導向升級
，更強調AI與實體經濟的深度融合效能。”郭亮指出。

OmdiaAI首席分析師蘇廉節則從戰略高度向中國工業報補充道
，與前兩年相比，2026年的核心突破在於：將AI納入“十五五”規劃，強化長期投資。“十五五”規劃預計首次將AI上升為中長期戰略規劃層麵。隨著戰略重要性的提升，中國的AI發展將重視全方位的平衡發展
，平衡數據安全與開放

，支撐模型迭代與規模應用。

guoziyangqideshijianzhengshizhengceyanjindeshengdongzhujiao。zhongguoyidongxiangguanfuzerenxiangzhonggongyebaojieshao，zuoweisuanlijichusheshihexinliliang，zhongguoyidongdebujuwanzhengfugailesannianzhengcezhouqi：2024-2025年基礎建設期，其建成全球最大雙千兆網絡，5G基站超240萬個（占全球1/3以上），布局“4+N+31+X”算力基礎設施，覆蓋全量“東數西算”國家樞紐節點
，呼和浩特、哈爾濱兩大萬卡級智算中心投產。

2026年響應“強化投資牽引”要求，中國移動將從三大方麵布局：一是以AI智能終端、智能網聯汽車、智能機器人為代表的矽基個體數量將急劇增加，促進網絡連接規模的成倍增長；二是數字空間與現實世界將深度融合，極大激發算力
、數據等全社會共性需求；三是碳矽深度協同的大規模創新生態將加速形成
，催生更多軟硬一體
、形態多元的新產品
、新應用，開辟一批百億級、千億級的智能經濟新賽道。

從“數字化”到“AI化”：跨越認知與實踐的雙重瓶頸

AI化是數字化的高階形態

，通過智能算法激活數據價值，實現從“業務在線”到“決策智能”的躍遷。

在國資央企數字化轉型已推進多年的背景下，“AI+”專項行動如何與數字化轉型銜接？這一問題成為專家討論的焦點。

在黃倩倩博士看來，“AI+”並非將人工智能技術簡單疊加於現有業務之上，做單純的智能化改造，而是從根本上重構企業或產業的組織形態、底層架構、業務流程、運行邏輯
、服務方式和商業模式。

她以國資央企常見的“招投標項目”模式為例，指出傳統機製難以適應AI技術快速迭代的特征，“需優化招采製度，探索‘訂閱製’‘購買服務’等新模式，打破‘重硬輕軟’的慣性”。

郭亮則從技術邏輯層麵解析兩者關係：“數字化是AI化的基礎
，為其提供數據
、算力與業務流程底座；而AI化是數字化的高階形態，通過智能算法激活數據價值，實現從‘業務在線’到‘決策智能’的躍遷。”但他同時指出
，當前最需要突破的核心瓶頸包括認知上存在“技術至上”誤區，實踐中跨部門數據孤島
、AI與業務場景適配難
、複合型人才短缺，製約升級落地。

蘇廉節的觀察更聚焦產業痛點：數據孤島、國產算力適配性不足、人才短缺，是央國企從‘數字化’向‘AI化’跨越的三大攔路虎。”國資央企需要進行業務和組織架構重構，並重視AI人才栽培。”蘇廉節說道。

企業麵臨的挑戰與專家判斷高度一致。中國移動相關負責人坦言
，推進“AI+”過程中曾遭遇三重難題：一是模型與複雜業務場景適配不足
，小模型知識庫有限，輕量化大模型泛化能力弱，推理準確率難達生產級要求

；二是生產環節數字化基礎薄弱
，設備換代、產線改造需大量資金與時間投入；三是高質量數據匱乏，數據采集
、清洗
、標注耗時長、成本高
，製約大模型迭代。對此，中國移動的破局思路是實施“十百千萬”合作夥伴計劃，依托創新聯合體、聯合實驗室
，推動產學研用深度融合，讓懂技術的團隊與懂業務的企業同頻共振。

產業共同體：破解協同難題
，場景落地見實效

根據不同行業數字化基礎等情況，分類細化製定高質量數據集建設指引
，強化標準建設

，提升典型場景數據供給能力。

2026年政策提出“探索組建‘AI+’產業共同體”，這一舉措被專家視為撬動全產業鏈協同的關鍵。但在落地層麵
，跨央國企協同

、數據安全與開放平衡
、投資效益保障等挑戰不容忽視。黃倩倩博士指出，數據問題是共同體建設的重中之重，“當前各行業AI-Ready的數據治理體係普遍不完善，原始數據噪聲多、冗餘信息多，專業數據轉化為模型‘語料’時又麵臨標準不一，難以形成集聚效應。”她建議
，根據不同行業數字化基礎等情況，分類細化製定高質量數據集建設指引，強化標準建設，提升典型場景數據供給能力。

郭亮則更關注協同機製的構建：“跨央企協同缺乏利益共享機製
，容易陷入各管一攤的困境
；而數據開放與安全的矛盾、AI投資回報周期長的特性，也可能讓企業產生畏難情緒。”他提出的解決方案頗具操作性：建立跨央企協同治理平台與利益分成機製，采用聯邦學習實現“數據可用不可見”，設置分階段考核與容錯機製，平衡長期戰略與短期效益。

蘇廉節的擔憂集中在投資風險：“智算中心、具身智能等項目前期投入大，回報周期不明朗，企業可能因短期效益壓力猶豫不前。”他建議國家層麵設立AI專項基金，“為高風險、長周期項目提供資金支撐”，同時構建可信數據共享機製，“讓企業敢開放、願協同”。

盡管挑戰重重，場景落地已初見成效。中國移動的實踐為產業共同體提供了鮮活樣本：在農業領域，“雲智農鏈”平台通過物聯網設備采集土壤溫濕度、PH值等數據
，讓雲南保山咖啡種植節水80%
、節肥60%，山東壽光1.2萬平方米5G智能溫室實現蔬菜從育苗到生長的全鏈條自動化，質量全程可追溯
；在工業製造領域，為湖北宜化化機打造的萬兆光網構建起“感知神經”
，實現從下料、成型到檢測的全流程數字化管控
，山西朔州中煤平朔東露天礦則依托2.6GHz與700MHz頻段融合技術，建成“采
、運
、排”全環節無人化作業體係；在醫療康養領域
，“九天”醫療大模型助力河南西華縣醫院實現門診病曆自動生成，全國首個AI聽障康複智能體“中移無障礙”則融合5G新通話
、移動雲盤等能力，為聽障人士搭建起走出“信息孤島”的橋梁。

“這些場景不是‘花架子’

，而是真正解決了生產生活中的痛點。”中國移動相關負責人表示，未來將繼續發揮網絡與算力優勢，聯動其他央企、科研機構與民企，在農業、工業、醫療等領域拓展更多“小切口
、高價值”場景，讓產業共同體從理念變成實效。

平衡戰略與效率：國資央企的“雙重使命”

2026年的“AI+”專項行動
，不是單點技術的突圍，而是以央國企為樞紐，串聯數據
、算力、場景與產業鏈的生態協同。

作為“國家隊”，國資央企在推進“AI+”專項行動中
，既要承擔服務國家戰略的使命
，又要兼顧市場效率，這一“雙重使命”如何平衡？專家們給出了係統性建議。

黃倩倩博士認為，核心在於構建適配AI產業發展規律的製度保障：“將AI應用的生產效率提升
、成本降低、價值創造等指標納入考核，替代傳統規模導向標準；同時落實科研容錯機製，對合理試錯免予追責，讓企業敢創新
、願投入。”她特別強調
，“央企搭台
、民企唱戲”的互補格局
，央企開放場景、數據、算力優勢，民企發揮創新靈活優勢，共同攻關技術與商業模式。

郭亮的思路更聚焦市場化機製：“國資央企應錨定國家戰略布局能源
、軍工等關鍵領域
，同時引入市場化考核與激勵機製，開放場景與民企共建生態，實現‘戰略定力’與‘市場活力’雙贏。未來，需要構建完善人才雙通道晉升機製
、數據分類分級治理體係，建立跨部門協同專班
，確保政策落地高效且風險可控。”

“國資央企要將AI+與‘卡脖子’技術突破、國家重大戰略對齊，在能源電力、交通等優勢領域加大場景開放
，吸引民企參與；同時要強化標準建設，避免‘各自為戰’，讓整個產業鏈形成合力。”蘇廉節從產業生態視角補充說。

從企業規劃看，這一平衡思路已融入實踐。中國移動明確未來3-5年將聚力推進AI+設施升級、AI+場景應用、AI+科技創新、AI+生態共建，成功打造數萬卡智算集群、數萬億Tokens高質量數據集和萬億參數AI大模型，煥新發布信息消費“新三樣”。“AI+”逐步飛入尋常百姓家
、進入生產流水線，信息服務新業態新模式正揚帆起勢。

從雲南保山的咖啡園到湖北宜化的智能工廠，從河南西華縣的醫院診室到廣州的聽障康複中心，國資央企的“AI+”實踐已從算力底座延伸至產業末梢。2026年的“AI+”專項行動，不是單點技術的突圍，而是以國資央企為樞紐，串聯數據
、算力、場景與產業鏈的生態協同。正如黃倩倩博士所言，國資央企“AI+”專項行動三年演進
，體現了國家對AI發展規律的深刻把握與戰略定力。2026年，人工智能規模化商業化應用必定會持續深化，極有可能進入應用爆發元年
，對產業和人類生活影響將是全方位、深層次的。