国务院于2025年8月26日正式发布的《关于深入实施”人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），标志着我国人工智能发展进入规模化商业化应用的新阶段。这份纲领性文件不仅为未来十年中国人工智能产业发展绘制了清晰蓝图，更为各行各业的企业家、投资者和创新者指明了方向。本文将从政策背景、核心内容、行业机会和商业策略四个维度，全面解读这一重要文件带来的商业机遇。

政策背景与战略意义：人工智能上升为国家核心竞争力

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，已成为全球竞争的新焦点。我国自2017年将”人工智能”首次写入《政府工作报告》以来，政策支持不断加码。2024年，”人工智能+”行动首次被纳入政府工作报告；2025年7月31日国务院常务会议审议通过《关于深入实施”人工智能+”行动的意见》，并于8月26日正式发布全文，系统部署了”人工智能+”行动的总体要求、重点任务和保障措施。这一系列政策演进表明，人工智能已从技术研发阶段全面进入与经济社会各领域​​深度融合​​的新时期。

从国际视野看，”人工智能+”行动的提出恰逢其时。全球人工智能产业正处于格局未定的关键期和规模化扩张的窗口期，各国都在加紧布局。文件明确指出，要”把人工智能作为造福人类的国际公共产品”，这一理念体现了中国在人工智能领域的​​全球责任​​与开放姿态。与此同时，文件强调的”安全可控”原则，也回应了国际社会对人工智能治理的普遍关切，为全球人工智能治理提供了中国方案。

在国内经济发展层面，”人工智能+”行动被赋予培育新质生产力、推动经济高质量发展的历史使命。文件开篇即指出，要通过人工智能”重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革”。这种变革性影响已在多个行业显现：在制造业，人工智能推动生产方式向柔性化、智能化转变；在服务业，人工智能催生出一系列新模式新业态；在科技创新领域，人工智能正成为加速科学发现的”新范式”。国务院发展研究中心产业经济研究部副部长许召元指出：”深入实施’人工智能+’行动，将助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道”。

从产业基础看，我国实施”人工智能+”行动具备显著优势：产业体系完备、市场规模巨大、应用场景丰富。中国信息通信研究院数据显示，全球人工智能企业超3.5万家，我国占比超14%；世界知识产权组织报告显示，我国人工智能专利占比达60%，居全球首位。这些优势为人工智能规模化商业化应用提供了坚实基础，也使我国有望在全球人工智能发展中实现从跟跑、并跑到领跑的历史性跨越。

文件核心内容解析：六大重点领域与八大基础支撑

《关于深入实施”人工智能+”行动的意见》以系统性思维构建了”6+8″的政策框架，即六大重点行动领域和八大基础支撑体系，形成了人工智能与经济社会深度融合的​​全景式布局​​。理解这一框架，对企业把握政策导向、抢占市场先机至关重要。

​​六大重点行动领域​​构成了”人工智能+”的主攻方向：

• ​​”人工智能+”科学技术​​：文件提出要”加速科学发现进程”，特别是通过科学大模型建设和基础科研平台智能化升级，推动”从0到1″的重大科学突破。对企业而言，参与科学大模型研发或提供智能化科研工具将是一片蓝海。更值得关注的是，文件首次提出要”创新哲学社会科学研究方法”，探索人工智能对人类认知、伦理影响的深层次研究，这为智库、咨询机构提供了新的业务方向。
• ​​”人工智能+”产业发展​​：这部分内容最为丰富，涵盖了工业、农业和服务业的智能化转型。文件首次提出”培育智能原生新模式新业态”的概念，鼓励企业发展”底层架构和运行逻辑基于人工智能”的全新商业模式。在工业领域，强调”全要素智能联动”，从设计到服务的全环节应用；农业方面，突出智能育种、智能农机和农业机器人；服务业则注重从数字赋能向智能驱动的范式转变。国家发改委已聚焦制造、农业、教育等11个重点领域，通过财政补贴降低企业试错成本，这将显著降低企业AI应用的初期风险。
• ​​”人工智能+”消费提质​​：文件前瞻性地预判了智能消费的新趋势，提出培育”提效型、陪伴型等智能原生应用”。智能网联汽车、人工智能手机、智能机器人、智能家居等被明确列为重点发展产品。特别值得注意的是，文件鼓励探索人工智能与元宇宙、脑机接口等前沿技术的融合创新，这将为消费电子、娱乐、健康等行业带来​​颠覆性机遇​​。如2025世界人工智能大会上展示的人形机器人已具备调制饮品、叠衣等复杂技能，正加速从实验室走向市场。
• ​​”人工智能+”民生福祉​​：这一领域关注人工智能如何提升民生福祉，创造性地提出了”智能代理”等新型工作形态，为解决劳动力短缺问题提供了新思路。在教育领域，强调”从知识传授为重向能力提升为本”的转变；在医疗领域，聚焦基层服务能力提升；在文化领域，注重中华文化元素的智能化传播。这些方向不仅具有社会价值，也蕴含着巨大的商业潜力，特别是在养老托育、精神慰藉等新兴服务领域。
• ​​”人工智能+”治理能力​​：文件描绘了”社会治理人机共生新图景”，包括市政设施智能化改造、城乡智能普惠、政务智能化等。对企业而言，参与智慧城市建设、提供智能监管解决方案将是重要机遇。文件特别提到人工智能在公共安全预警、防灾减灾等方面的应用，这将推动应急产业向智能化升级。如国网上海电力打造的”智慧能源管理大师”已能精准调控楼宇空调负荷，为城市能源管理提供了新范式。
• ​​”人工智能+”全球合作​​：这部分体现了中国人工智能发展的国际视野，提出要把人工智能作为”国际公共产品”，推动技术开源可及，帮助发展中国家加强能力建设。对企业而言，参与”人工智能技术援助基金”、开拓海外市场、输出中国解决方案将是未来重要发展方向。中国在全球治理计划中承诺推动算力共享、算法开源，特别是帮助发展中国家，这为国内企业”出海”创造了有利条件。

​​八大基础支撑体系​​是实施”人工智能+”行动的保障条件，也是企业布局基础设施和服务的重要参考：

• ​​模型基础能力​​：加强基础理论研究，支持多路径技术探索。文件特别强调要”建立健全模型能力评估体系”，这将催生一批第三方评估服务企业。
• ​​数据供给创新​​：提出”以应用为导向”建设高质量数据集，完善数据产权制度，培育数据处理产业。国家数据局局长刘烈宏表示将”积极引导做好高质量数据集建设工作，’人工智能+’行动到哪里，高质量数据集的建设和推广就要到哪里”。跨域协同的数据流通模式已在部分领域落地，如深圳医疗数据中台采用隐私计算技术，打通30家医院的数据，将肺结节识别准确率提升至95%。
• ​​智能算力统筹​​：优化国家智算资源布局，完善全国一体化算力网。文件提出要”加大数、算、电、网等资源协同”，这与”东数西算”国家战略相呼应。截至2025年6月，我国在用标准机架达1043万架，智能算力规模达748EFlops，但供需匹配仍存在优化空间。
• ​​应用发展环境​​：布局国家人工智能应用中试基地，发展”模型即服务”等新业态。文件提出要”完善应用试错容错管理制度”，这将降低企业创新风险。地方政府已开始行动，如上海市浦东新区发布总规模20亿元的人工智能种子基金，支持基础研究和源头创新。
• ​​开源生态繁荣​​：支持开源社区建设，培育优质开源项目。文件鼓励高校将开源贡献纳入学分认证，体现了对开源人才的重视。我国主导开发的多个人工智能大模型，已广泛应用于交通出行、线上购物、学习办公等多个领域。
• ​​人才队伍建设​​：推进人工智能全学段教育，完善学科专业布局。文件提出”超常规构建领军人才培养新模式”，将带动教育培訓產業創新發展。業界預計，2025年我國有望培養大模型應用開發人才30万～50万人。
• ​​政策法规保障​​：加大金融和财政支持，完善法律法规。文件特别提到要”健全国有资本投资人工智能领域考核评价和风险监管等制度”，这将推动国企加大AI投入。国资委已明确将人工智能作为央企”十五五”规划重点，打造更多科技领军企业。
• ​​安全能力水平​​：推动模型算法、数据资源等安全能力建设。文件强调”包容审慎、分类分级”的治理原则，为企业提供了明确的合规方向。北京师范大学教授焦豪指出，需要构建”动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局”，实现从被动应对向主动治理的转变。

表：”人工智能+”行动的阶段性发展目标

​​时间节点​​	​​应用普及目标​​	​​产业发展目标​​	​​社会治理目标​​
​​到2027年​​	新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%	智能经济核心产业规模快速增长	人工智能在公共治理中的作用明显增强
​​到2030年​​	新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%	智能经济成为我国经济发展的重要增长极	推动技术普惠和成果共享
​​到2035年​​	全面普及	全面步入智能经济和智能社会发展新阶段	为基本实现社会主义现代化提供有力支撑

行业机会分析：五大黄金赛道与三类企业机遇

“人工智能+”行动的深入实施将重构产业格局，创造多层次、多维度的商业机会。基于政策文件导向和当前技术成熟度，我们认为五大黄金赛道和三类企业机遇最值得关注，这些领域不仅符合国家战略方向，也具备广阔的市场空间和商业化潜力。

五大黄金赛道投资机会

​​智能机器人赛道​​正迎来爆发式增长。文件明确将”智能机器人”列为重点发展的新一代智能终端，并提出”加快农业数智化转型升级”，大力发展”农业机器人等智能装备”。2025世界人工智能大会展示的人形机器人已具备调制饮品、叠衣服、格斗等复杂技能，多家企业宣布量产计划：智元机器人灵犀X2将于2026年底实现数千台规模；傅利叶机器人总体交付已超一万台；开普勒人形机器人即将迎来百台量产。这标志着人形机器人从实验室走向商业应用的拐点已至。更为重要的是，文件提出的”智能代理”新型工作形态，将推动机器人在劳动力紧缺、环境高危等岗位的规模化应用，预计到2027年，我国智能机器人应用普及率将超过70%。在这一赛道中，核心零部件企业、场景解决方案提供商和租赁服务平台将最具发展潜力。

​​工业大模型与智能制造​​成为传统产业升级的核心引擎。文件强调要”推进工业全要素智能化发展”，加快人工智能在”设计、中试、生产、服务、运营全环节”落地。卡奥斯天智工业大模型已覆盖9大行业40多个场景，如石油化工大模型助力企业从大规模生产转向大规模定制；能碳大模型打造”能源小智”AI智能体，实现数据汇聚、一键转工单等功能。国家发改委聚焦的11个重点领域中，制造业位居首位，通过财政补贴降低企业智能化改造成本。企业级AI应用已显现降本增效成果：金蝶苍穹AI Agent平台与海信共创的人力资源管理应用，使员工考察过程效率提升70%。该赛道的赢家将是具备行业Know-how的工业软件企业、装备智能化方案商和工业数据服务商。

​​智能网联汽车与智能交通​​进入加速普及期。文件提出要”大力发展智能网联汽车”，并明确”到2027年，上海将实现L4级自动驾驶载客突破600万人次，开放道路超5000公里”。这一目标远超当前行业预期，表明政策层面对自动驾驶商业化进程的强力推动。智能网联汽车的发展将带动车路云一体化新型基础设施投资，重塑汽车产业价值链。文件强调的”人工智能+”全球合作，也为中国智能汽车出海创造了有利条件。在这一赛道，车规级芯片制造商、高精度地图服务商和智慧交通运营商将占据产业链关键位置。

​​AI医疗健康​​迎来规范化发展新阶段。文件有序推动人工智能在”辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用”，重点提升基层医疗健康服务能力。深圳医疗数据中台采用隐私计算技术，打通30家医院数据，将肺结节识别准确率提升至95%的案例，证明了AI医疗的临床价值。随着医疗AI从严审核的监管政策明确，行业将结束野蛮生长，进入规范化发展期。文件特别关注”人人可享的高水平居民健康助手”，这将推动个性化健康管理服务普及。该赛道的机遇主要在于医疗数据治理平台、AI辅助诊断系统和慢病管理解决方案提供商。

​​智能算力基础设施​​建设迫在眉睫。文件专节论述”强化智能算力统筹”，要求”优化国家智算资源布局，完善全国一体化算力网”。工信部印发的《算力互联互通行动计划》提出，到2026年建立较为完备的算力互联互通标准、标识和规则体系；到2028年基本实现全国公共算力标准化互联。长三角算力枢纽通过统一调度平台，使算力成本降低30%的实践，证明了算力互联的经济价值。随着人工智能爆发式增长，特别是智算需求激增，智能算力基础设施建设将迎来新一轮投资高峰。该赛道的受益者包括AI芯片研发企业、绿色数据中心运营商和算力调度平台服务商。

三类企业战略机遇

​​科技领军企业​​将承担突破核心技术的重任。文件多次强调要”打造更多科技领军企业”，”支持人工智能开源社区建设”，鼓励企业参与标准制定和国际合作。对这类企业而言，机遇主要在三个层面：一是参与国家重大科技项目，攻关人工智能基础理论；二是牵头构建产业生态，如开源深度学习的DeepSeek已吸引50万开发者，衍生出200多个垂直应用；三是”走出去”参与全球治理，输出中国技术方案。国资委启动的央企”AI+”专项行动已推动中央企业在工业制造、能源电力等领域布局超500个应用场景，为科技领军企业提供了示范场景。

​​中小企业​​可在垂直领域打造差异化优势。文件提出要”培育人工智能应用服务商”，发展”模型即服务”、”智能体即服务”等新业态。对中小企业而言，三大方向值得关注：一是深耕特定行业场景，如专注于AI+法律、AI+教育的垂直应用；二是提供AI转型服务，帮助传统企业实现智能化升级；三是参与数据标注、模型微调等AI产业链配套环节。开源模式大幅降低了中小企业创新门槛，使接入成本降低60%。地方政府也加大支持力度，如安徽省对关键技术项目给予最高1000万元奖补，支持创新应用大赛获奖团队在皖落户创业。

​​传统行业企业​​通过智能化转型实现价值重塑。文件鼓励”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”，这为传统企业指明了转型路径。具体机会包括：一是工艺优化，如一些智能化制衣工厂通过引入辅助设计大模型，大幅提升定制服装比例；二是供应链协同，如国家电网的”AI+调度”系统优化电力配置，输电效率提升15%；三是产品智能化，如智能家居、智能穿戴等新型终端开发。文件提出的”政府搭台定方向、国企探路做示范、民企跟进扩规模”模式，为传统企业提供了可借鉴的转型路径。

表：五大黄金赛道的核心发展指标与代表企业

​​黄金赛道​​	​​政策支持重点​​	​​核心发展指标​​	​​代表企业/案例​​
​​智能机器人​​	人形机器人商业化、农业机器人应用	2026年人形机器人量产规模、故障检出率提升至98%	智元机器人、傅利叶机器人、擎朗智能
​​工业大模型与智能制造​​	全环节应用、工业软件创新	行业大模型数量、生产效率提升比例(如70%)	卡奥斯天智工业大模型、金蝶苍穹AI Agent
​​智能网联汽车与智能交通​​	L4级自动驾驶、车路云一体化	2027年L4载客600万人次、开放道路5000公里	上海高级别自动驾驶引领区、各整车企业
​​AI医疗健康​​	辅助诊疗、健康管理	疾病识别准确率(如95%)、基层服务覆盖率	深圳医疗数据中台、各AI医疗企业
​​智能算力基础设施​​	全国一体化算力网、智算资源供给	2028年公共算力标准化互联、算力成本降幅(如30%)	长三角算力枢纽、各大数据中心

企业应对策略：四步落地法与风险防控

《关于深入实施”人工智能+”行动的意见》的发布，标志着人工智能产业发展进入”实效落地关键期”。企业如何将政策红利转化为实际竞争力？我们认为需要通过”四步落地法”系统推进，同时做好风险防控，才能在”人工智能+”浪潮中把握先机、行稳致远。

四步落地法：从战略到生态的全面转型

​​战略重塑：制定企业级AI路线图​​

文件明确提出要鼓励有条件的企业”将人工智能融入战略规划、组织架构、业务流程”，这要求企业从战略高度重新审视人工智能的价值。交通银行在2025年初发布的”人工智能+”行动方案，通过建设大规模算力集群、打造智能数据平台，实现了风险智能预警和反电诈等AI应用，为企业级AI战略提供了参考。具体而言，企业可分三步走：一是开展AI成熟度评估，诊断各业务环节的智能化水平；二是制定差异化目标，如制造企业可聚焦生产工艺优化，服务企业可侧重客户交互升级；三是设计实施路径，明确技术自主开发还是外部合作。值得注意的是，文件提出的三阶段目标（2027年、2030年、2035年），可为企业制定中长期规划提供参照系。中国信通院政策与经济研究所副所长孙克指出，”人工智能+”已深度融入国家现代化发展全局，对”重塑国际竞争新优势具有核心支撑作用”，这进一步凸显了企业制定AI战略的紧迫性。

​​场景突破：从示范项目到规模应用​​

文件强调”大力推进人工智能规模化商业化应用”，要求企业从单点试验转向全面推广。政府部门和国有企业将率先开放场景支持技术落地，这为企业获取早期应用场景提供了渠道。中国电信研发的AI电力巡检系统将故障检出率从72%提升至98%，并推广至12个省市，展示了场景突破的路径与价值。企业可采取”3+1″场景策略：在3个核心业务环节（如研发、生产、服务）实施AI赋能项目，同时培育1个创新性应用（如智能产品、智能决策）。上海”AI+制造”方案通过发放”算力券、模型券”降低企业成本，这类政策工具可帮助企业降低试错成本。文件特别提出”布局建设一批国家人工智能应用中试基地”，企业应积极对接这类平台，加速技术验证和迭代。场景选择要注重价值可视化，优先实施那些能快速见效的项目，为后续推广积累信心和经验。

​​能力构建：打造AI核心资产​​

文件专章论述”强化基础支撑能力”，包括模型、数据、算力、人才等要素，这些是企业必须构建的核心资产。在模型层面，企业可根据自身规模选择路径：大型企业可基于开源模型（如DeepSeek）进行微调；中小企业可采用”模型即服务”的轻量级方式。在数据层面，文件提出”以应用为导向，持续加强人工智能高质量数据集建设”，企业应建立专业的数据治理团队，提升数据质量。国家数据局局长刘烈宏表示将”加快推动数据要素和人工智能产业赋能、终端应用和场景培育相结合”，企业可关注行业数据联盟的组建机会。在算力层面，文件强调”智能算力互联互通和供需匹配”，企业可通过算力云服务降低基础设施投资压力。人才是最关键的资产，文件提出”超常规构建领军人才培养新模式”，企业需加强与高校、科研机构合作，如参与”人工智能+”重点领域人才联合培养计划。

​​生态协同：融入创新网络​​

文件多处强调”开源开放生态体系”建设，企业单打独斗已难以适应AI发展需求，必须主动融入创新网络。企业可从三个层面构建生态协同：一是参与开源社区，文件支持”人工智能开源社区建设”，鼓励企业贡献代码和工具；二是加入产业联盟，如工信部组织的20个跨行业协同体，已推动AI在汽车质检、远程医疗等场景落地，形成15个可推广解决方案；三是构建伙伴关系，与上下游企业共同开发行业解决方案。文件提出的”政府搭台定方向、国企探路做示范、民企跟进扩规模”模式，为企业生态协作提供了参考框架。特别是，文件鼓励”探索基于价值贡献度的数据成本补偿、收益分成等方式”，这为生态伙伴间的利益分配机制提供了政策依据。

风险防控：平衡创新与安全的艺术

​​技术风险管理​​

文件明确指出要”防范模型的黑箱、幻觉、算法歧视等带来的风险”，这对企业AI系统提出了更高要求。北京师范大学教授焦豪指出：”人工智能的自主学习具有知识迁移性强、错误传播速度快的特点，因此在提升生产效率的同时会带来风险扩散问题”。企业应建立AI系统全生命周期风险管理机制：在开发阶段，进行多维度测试，确保模型鲁棒性；在部署阶段，实施实时监测和异常预警；在运行阶段，保持人工复核和干预通道。文件提出的”模型可追溯制度”和”人工智能产品白名单”，为企业技术风险管理提供了具体方法。特别是医疗、金融等高风险行业，更需采取严格验证措施，避免算法偏见和错误决策造成严重后果。

​​合规与伦理遵循​​

文件专节论述”提升安全能力水平”，要求推动人工智能应用”合规、透明、可信赖”。随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规出台，AI合规已成为企业必须面对的课题。企业需关注三个层面的合规要求：一是数据隐私保护，确保训练数据合法获取，防止隐私泄露；二是内容安全审核，特别是生成式AI产生的内容需符合监管要求；三是伦理准则遵循，如公平性、可解释性等。文件提出”加快重点领域人工智能标准研制”，企业应积极参与标准制定，提前规避合规风险。值得注意的是，文件强调”分类分级”监管思路，对不同风险等级的应用采取差异化监管措施，企业可根据这一原则优化合规资源配置。

​​商业模式验证​​

尽管文件大力推动人工智能商业化应用，但企业仍需谨慎验证AI项目的商业模式。经济日报评论指出：”一些企业跟风斥巨资引进新技术、搭建人工智能平台，却缺乏对产业规律的深刻认识，未能真正赋能产业发展”。企业应避免盲目投入，可采取”小步快跑”策略：先通过最小可行产品(MVP)验证市场需求；再根据反馈迭代优化；最后规模推广。文件提出的”完善应用试错容错管理制度”，为企业在探索过程中提供了政策宽容度。特别是，文件鼓励发展”智能体即服务”等新型商业模式，企业可探索订阅制、成果付费等灵活方式，降低客户采用门槛。

​​人才与文化转型​​

文件将”加强人才队伍建设”作为独立章节，凸显人才对AI成功应用的关键作用。企业面临双重挑战：一方面需要引进AI专业人才，另一方面需要提升全员AI素养。解决方案包括：一是”完善符合人工智能人才职业属性和岗位特点的多元化评价体系”，改革传统人事管理制度；二是开展全员AI培训，文件提出”支持开展人工智能技能培训”，企业可利用政策资源组织内训；三是构建跨职能团队，促进业务人员与技术人员的深度融合。企业文化也需相应调整，培养数据驱动、敏捷迭代的工作理念，容忍失败并鼓励创新。如文件所述，要给予青年人才更大施展空间，鼓励探索人工智能”无人区”。

​​实施路线图与关键成功因素​​

基于文件精神和企业实践，我们建议企业按照”评估-试点-推广-迭代”的路径推进AI转型。在评估阶段，对标行业标杆，分析差距与机会；在试点阶段，选择2-3个高价值场景进行验证；在推广阶段，扩大应用范围，构建平台能力；在迭代阶段，持续优化模型和业务流程。关键成功因素包括：高层领导的支持与参与、清晰的业务价值导向、跨部门的协作机制、以及持续的学习与适应能力。文件提出的阶段性目标（2027年、2030年、2035年），可帮助企业制定里程碑计划，确保AI转型与行业发展同步。