摘要：人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在深刻重塑全球产业竞争格局，成为发展新质生产力、推动高质量发展的核心引擎。本文立足"十五五"规划纲要"提升数智化发展水平"专篇和全面实施"人工智能+"行动的战略部署，以国家统计局2025年、2026年发布的最新宏观经济数据，以及工业和信息化部、国家发展改革委、国家数据局等部门和权威研究机构发布的2021—2025年"十四五"五年产业发展数据为基础，系统考察了中国人工智能产业发展的政策环境、产业基础与运行态势，深入剖析了人工智能赋能产业升级的理论机理与实践路径，识别了基础理论原始创新不足、算力芯片供给瓶颈、应用深度受限、就业冲击与治理挑战等瓶颈制约，在此基础上提出了"以创新带应用、以应用促创新"的协同战略框架，并从顶层设计、要素保障、场景开放、人才就业、治理安全、国际合作等维度给出了系统性政策建议，以期为"十五五"时期人工智能赋能产业升级、加快建设现代化产业体系提供理论参考与决策支撑。

关键词：人工智能；产业升级；协同战略；"人工智能+"行动；数智化转型；新质生产力；政策建议

一、绪论

（一）研究背景与问题提出

当今世界正处在新一轮科技革命和产业变革的历史交汇期，人工智能作为这一变革浪潮的核心驱动力，对全要素生产率的提升及宏观经济增长的内生驱动作用日益凸显。人工智能已从单纯的技术范畴上升为筑牢强国根基、推动高质量发展、增进人民福祉、深化全球合作的综合性战略要素，成为发展新质生产力、助推中国式现代化建设的核心支撑[1]。2025年10月，党的二十届四中全会审议通过《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》（以下简称《建议》），将人工智能置于国家战略全局的关键位置，明确提出全面实施"人工智能+"行动，推动人工智能与经济社会各领域各行业深度融合[1]。2026年3月12日，十四届全国人大四次会议表决通过《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》（以下简称"十五五"规划纲要），首次将"提升数智化发展水平"单独成篇，聚焦算力、算法、数据高效供给和数智技术赋能经济社会发展，明确全面实施"人工智能+"行动，全方位赋能千行百业，促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁[2]。

从产业实践看，"十四五"时期（2021—2025年）中国人工智能产业实现了从"技术攻关"到"规模应用"的跨越式发展。据工业和信息化部数据，2025年我国智能算力规模达1590EFLOPS，人工智能企业数量超过6000家，人工智能核心产业规模预计突破1.2万亿元[3]；全国规模以上工业机器人产量达77.3万套、同比增长28%[4]，制造业机器人密度达470台/万人、居全球第三[5]。"人工智能+"行动深入实施，人工智能应用已覆盖钢铁、有色、电力、通信等重点行业，逐渐深入到产品研发、质量检测、客户服务等重点环节[3]。与此同时，我国人工智能产业在基础理论原始创新、高端算力芯片、跨学科复合型人才、应用广度深度等方面仍存在明显短板，点状应用多、系统赋能少，示范展示多、价值创造少的问题依然突出[1]。如何把握人工智能与产业升级的协同规律，构建以创新带应用、以应用促创新的良性循环，成为"十五五"时期必须回答的重大课题。

（二）研究意义

从理论意义看，人工智能赋能产业升级涉及技术创新、产业组织、生产方式、要素配置等多个层面的系统性变革，将赋能理论、协同演化理论与产业升级理论相结合，有助于深化对智能技术与实体经济深度融合内在规律的认识，丰富和发展新质生产力理论体系。从实践意义看，在"十五五"规划纲要作出"提升数智化发展水平"专篇部署和全面实施"人工智能+"行动的背景下，系统研究人工智能赋能与产业升级的协同战略，科学识别赋能过程中的瓶颈制约与风险挑战，对于政府部门精准施策、产业界前瞻布局和学术界深入研究均具有重要的现实价值，有助于加快形成新质生产力、建设现代化产业体系、实现经济高质量发展。尤其值得强调的是，2025年我国人工智能核心产业规模已突破1.2万亿元、智能算力规模达1590EFLOPS，人工智能已深度嵌入国民经济各领域，其与产业升级的协同程度直接关系到中国在全球新一轮科技革命和产业变革中的竞争位势，研究具有鲜明的时代紧迫性和战略价值[3]。

（三）研究思路与方法

本文坚持"政策梳理—现状刻画—机理分析—问题诊断—路径构建—政策建议"的研究主线。研究方法上，采用文献研究法，系统梳理"十五五"规划纲要、《国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见》及相关政策文件；采用统计分析法，以国家统计局2025年、2026年公开发布的最新数据，以及工业和信息化部、国家发展改革委等部门发布的2021—2025年"十四五"五年数据为基础，对中国人工智能产业发展进行定量刻画；采用案例研究法，对智能工厂、智能原生产业等典型实践进行剖析。需要说明的是，人工智能产业统计口径在不同部门之间存在差异，本文在引用时优先采用国家部委官方发布的数据并进行交叉印证。

（四）核心概念界定

本文所称人工智能，是指通过计算机模拟、延伸和扩展人类智能的技术系统，涵盖机器学习、深度学习、大模型、智能体、具身智能等前沿技术形态。产业升级，是指产业由低附加值、低技术水平向高附加值、高技术含量方向演进的过程，包括传统产业改造提升、新兴产业发展壮大和未来产业前瞻布局三个层次。协同战略，是指人工智能技术供给与产业应用需求之间相互促进、螺旋上升的系统性安排，强调创新端与应用端的双向赋能和循环演进。需要明确的是，本文所讨论的产业升级是广义概念，既包括制造业的智能化转型，也包括服务业、农业等各领域的数智化变革，与"十五五"规划纲要提出的促进实体经济和数字经济深度融合、全方位赋能千行百业的战略指向相一致[2]。

二、政策环境与战略框架

（一）"十五五"规划纲要的战略部署

"十五五"规划纲要将提升数智化发展水平单独成篇，聚焦算力、算法、数据高效供给和数智技术赋能经济社会发展，为未来五年数字中国建设划定清晰路线[2]。在算力方面，纲要提出加快建设全国一体化算力网，统筹布局、有序建设算力设施，推进算力资源规模化、集约化、绿色化、普惠化发展，加快国家枢纽算力设施集群建设，论证建设超大规模智算集群，支持通过政府购买算力服务、算力租赁等多种方式满足算力需求，推动绿色电力与算力协同布局[2]。在算法方面，纲要要求加快突破人工智能基础理论和核心技术，推进人工智能模型架构改进、算法优化，强化"模芯云用"协同创新，鼓励多模态、智能体、具身智能、群体智能等技术创新，推动通用大模型和行业专用模型同步发展[2]。在数据方面，纲要提出健全数据要素基础制度，构建国家数据资源体系，建立全国数据资源"一本账"，加快建设人工智能语料库，面向能源、交通、制造、教育、健康、金融等领域建设高质量数据集，深入开展"数据要素×"行动[2]。在赋能方面，纲要明确全面实施"人工智能+"行动，加强人工智能同科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业[2]。

尤为重要的是，"十五五"规划纲要将人工智能赋能与产业升级深度绑定，强调促进实体经济和数字经济深度融合，壮大数字经济核心产业，推进国家人工智能创新高地建设，培育智能原生新模式新业态，建设国家人工智能应用中试基地，促进制造业"智改数转网联"，实施智能制造工程和工业互联网创新发展工程，推进服务业数智化、发展智慧农业[2]。这标志着人工智能赋能产业升级已上升为国家战略意志，成为"十五五"时期建设现代化产业体系的核心主线。

（二）"人工智能+"行动的政策体系

在"十五五"规划纲要出台前后，国家层面密集出台了一系列专项政策，构建起多层次、全链条的"人工智能+"行动政策体系。2025年8月21日，国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》（国发〔2025〕11号），对推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合作出全面部署，这是国家层面首个专门针对"人工智能+"行动的系统性政策文件[6]。其后，各部门围绕重点领域陆续出台配套政策：工业和信息化部联合7部门出台《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，并配套制定行业转型指引和企业应用指南，体系化推动人工智能在制造业领域落地应用[3]；国家卫生健康委办公厅、国家发展改革委办公厅等部门印发《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》（国卫办规划发〔2025〕30号），规范引导人工智能在医疗健康领域的应用发展[7]。与此同时，国家发展改革委明确"十五五"时期算力网建设将新增直接投资4万亿元[8]，中央经济工作会议部署推动"人工智能+"行动走深走实，超长期特别国债设备更新资金将人工智能相关领域列为重点支持方向。

（三）人工智能发展的趋势特征

综合国家信息中心等权威机构研究，未来五年中国人工智能发展呈现五大趋势特征[1]。其一，人工智能综合能力加速提升，正向通用人工智能和超级人工智能方向演进，主动认知、逻辑推理、自主决策、行动协作、创造涌现、跨场景泛化等能力水平将大幅拓展。其二，智能原生新业态新模式成为高质量发展的核心引擎，推动人工智能从工具辅助和智能协作向人机协同和自主优化方向演进，智能原生产业将从概念验证阶段走向规模化、体系化、商业化发展轨道。其三，多技术路径的人工智能加速从试验探索迈向价值创造阶段，从以技术验证和场景试点为主转向以规模化落地和切实解决经济社会重大问题为核心导向。其四，人工智能发展和安全趋于辩证统一、动态平衡，要求在大力推动创新与防范化解风险之间实现动态平衡。其五，全球人工智能竞争合作步入不确定因素增多的复杂期，需要发挥新型举国体制优势、牢牢掌握技术自主权，以开放创新应对封闭围堵[1]。

（四）政策驱动与产业升级的协同逻辑

从政策演进看，中国人工智能产业政策呈现由"技术推动"向"技术推动与需求拉动并重"转变的清晰逻辑。早期政策侧重于基础研究、关键技术攻关和产业培育，解决"从无到有"的问题；进入"十五五"时期，政策重心转向"人工智能+"行动和全方位赋能千行百业，强调解决"从有到优"和"从点到面"的问题。这一转变的内在逻辑在于：人工智能的价值实现依赖于与实体经济的深度融合，产业升级为人工智能提供应用场景、数据资源和市场反馈，人工智能又为产业升级提供技术赋能和效率提升，两者构成相互依存、螺旋上升的协同关系。国家层面通过"打基础、抓两端、促循环、双统筹"的总体思路，即夯实"模型、数据、算力、人才、资本"五大要素基础，聚焦创新端和应用端两端协同发力，推动形成"以创新带应用、以应用促创新"的良性发展循环，构建统筹发展和安全、统筹国内和国际的两大综合体系[1]，为人工智能赋能与产业升级的协同发展提供了清晰的战略框架。从政策实施看，《数字中国发展报告（2025年）》指出，2025年我国在数智领域新制度供给持续加强，数字中国建设基础持续加固、赋能社会经济发展成效不断彰显、发展环境持续优化[18]；《全国数据资源调查报告（2025年）》显示，数据要素市场化、价值化进程显著提速，数据资源供给体系、数据流通体系和数据开发利用体系协同演进，正从数据资源规模扩张向数据要素价值释放加快转型[19]。政策体系的持续完善和数据的加速流通，为人工智能赋能产业升级提供了日益完备的制度环境和要素条件。

三、中国人工智能产业发展现状与数据基础

（一）宏观经济与数字经济发展基础（2025—2026年）

人工智能产业的发展根植于宏观经济的稳定运行和数字经济的蓬勃壮大。国家统计局数据显示，2025年中国国内生产总值达1401879亿元，按不变价格计算比上年增长5.0%，其中第二产业增加值499653亿元、增长4.5%，第三产业增加值808879亿元、增长5.4%，为人工智能产业发展提供了坚实的经济基础[9]。2025年全年社会消费品零售总额501202亿元、比上年增长3.7%，全国居民人均可支配收入43377元、比上年名义增长5.0%、实际增长5.0%[9]。进入2026年，上半年国内生产总值695704亿元、按不变价格计算同比增长4.7%，增量达3.6万亿元，经济运行总体平稳、向新向优[9][10]。在数字经济方面，国家发展改革委在2026年1月20日国新办发布会上介绍，2025年我国数字经济增加值有望达到49万亿元，占GDP的比重约35%，数字经济已成为支撑宏观经济增长的重要力量[11]。2025年全年软件业务收入达154831亿元、同比增长13.2%，利润总额18848亿元、同比增长7.3%，软件业务出口627.3亿美元、同比增长5.2%[12]，软件和信息技术服务业保持两位数增长，为人工智能产业发展提供了坚实的软件产业支撑。

（二）"十四五"五年（2021—2025年）人工智能产业数据

"十四五"时期是中国人工智能产业实现技术跃迁和规模跨越的五年。从产业规模看，人工智能核心产业规模在"十四五"期间实现数倍增长，由"十三五"末期约4000亿元量级跃升至2025年突破1.2万亿元[3]，超额完成"十四五"数字经济发展规划确定的目标。从企业生态看，人工智能企业数量持续增长，2025年超过6000家，形成从基础层、技术层到应用层的完整产业链条[3]。从算力基础看，智能算力规模快速增长，2025年达1590EFLOPS，全国一体化算力网加快构建，"东数西算"工程纵深推进[3]。从工业基础看，全国规模以上工业机器人产量由2021年的36.6万套左右增至2025年的77.3万套，五年实现翻番，2025年同比增长28%[4]；制造业机器人密度由2020年的246台/万人左右提升至2025年的470台/万人、居全球第三[5]。从数字化进程看，"十四五"期间5G基站建成483.8万座，全国所有乡镇以及95%的行政村已通5G，5G和千兆光网融入97个国民经济大类中的91个，工业互联网实现41个工业大类全覆盖[3]。从智能制造看，累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级智能工厂，并培育首批15家领航级智能工厂[3]。从软件和信息技术服务业看，软件业务收入在"十四五"期间持续保持两位数增长，2025年达154831亿元、同比增长13.2%，五年间实现规模持续跃升，为人工智能产业提供了坚实的软件和算法生态支撑[12]。从产业组织看，人工智能产业形成从基础层、技术层到应用层的完整产业链条，专精特新中小企业超14万家、有效期内的高新技术企业达50.4万家，国家级人工智能开源社区、智能体协议、算子库等开源生态加快构建，人工智能与实体经济融合的新生态加速形成[3]。

（三）2025年人工智能产业最新数据

2025年是中国人工智能产业活力迸发、亮点纷呈的一年，工业和信息化部2026年1月21日国新办新闻发布会系统披露了年度发展数据[3]。在产业底座方面，国内企业发布多款人工智能芯片产品，智能算力规模达1590EFLOPS，行业高质量数据集加速涌现，国内大模型引领全球开源生态；据有关机构测算，2025年我国人工智能企业数量超过6000家，核心产业规模预计突破1.2万亿元[3]。在智能产品方面，AI手机、AI电脑、AI眼镜等人工智能终端产品加快走进千家万户，2025年前三季度智能眼镜市场出货量超过178万副，其中近八成是AI眼镜[3]。在应用赋能方面，人工智能应用已覆盖钢铁、有色、电力、通信等重点行业，逐渐深入到产品研发、质量检测、客户服务等重点环节，例如某家电企业使用自主研发的"5G+AI"工业视觉检测系统，把检测准确率提升至99.98%，人均生产效率提升了275%[3]。在产业生态方面，启动运行国家人工智能产业投资基金、资金规模达600亿元，深入实施人工智能标准化专项行动，2025年累计研制发布40余项关键国家标准和行业标准，智能体协议、算子库等一批关键开源项目孵化落地[3]。此外，据国家互联网信息办公室数据，2025年全年新增446款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案[13]，生成式人工智能应用生态持续繁荣。

（四）2026年上半年人工智能运行态势

2026年是"十五五"开局之年，上半年人工智能产业保持强劲发展势头。国家发展改革委2026年7月31日新闻发布会披露，从上半年情况看，我国人工智能自主创新步伐加快，在全产业链多环节实现快速突破[14]。一是算力底座持续夯实，截至2026年6月底全国智能算力规模达2185EFLOPS、同比增长177%，为去年同期2.8倍，首个全国产10万卡人工智能超大规模集群正式建成[14][15]。二是模型生态加速繁荣，国产万亿级参数开源大模型密集发布，全球累计下载量突破100亿次，国家级人工智能开源社区汇聚用户1100余万、托管模型超7万个[14][15]。三是数据供给持续加强，高质量数据集超12万个，算力、模型、数据协同加速[14]。四是赋能成效不断显现，人工智能相关行业保持30%以上高增长，规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%[14][15]。工业和信息化部数据同时显示，2026年上半年软件业务收入77182亿元、同比增长9.5%，软件业利润总额8999亿元、同比增长1%[16]，软件产业的稳健增长为人工智能应用落地提供了持续支撑。

（五）算力、数据、模型等要素支撑体系

人工智能赋能产业升级依赖于算力、数据、模型、人才、资本等核心要素的系统支撑。在算力方面，我国已构建起以全国一体化算力网为骨干、国家枢纽算力设施集群为节点、云边端协同为补充的算力基础设施体系，智能算力规模截至2026年6月底达2185EFLOPS，国家绿色算力设施可再生能源利用率平均值超过70%[3][14]；"十五五"时期算力网建设预计新增直接投资4万亿元[8]。在数据方面，《全国数据资源调查报告（2025年）》显示，数据要素市场化、价值化进程显著提速，数据资源供给体系、数据流通体系和数据开发利用体系协同演进，高质量数据集超12万个，面向能源、交通、制造、教育、健康、金融等领域的高质量数据集建设加快推进[2][14]。在模型方面，国内大模型引领全球开源生态，通用大模型与行业专用模型同步发展，依托高价值场景推动模型应用落地和迭代升级[3]。在人才方面，人工智能领域人才培养力度持续加大，但高端人才特别是跨学科复合型人才仍然短缺，人才评价机制和激励机制有待完善[1]。在资本方面，国家人工智能产业投资基金（规模600亿元）启动运行，国家创业投资引导基金等多元金融工具引导资本投向早期、小型、长期的"硬核"项目[3][1]。五大要素的协同供给，构成了人工智能赋能产业升级的坚实基础。

四、人工智能赋能产业升级的机理与路径

（一）人工智能赋能产业升级的理论机理

人工智能赋能产业升级的深层机理，在于通过重构生产要素、重组生产方式、重塑组织形态，实现全要素生产率的系统性提升。从要素层面看，人工智能使数据成为新的关键生产要素，通过数据驱动决策、预测和优化，提高要素配置效率，破解传统生产中的信息不对称和资源错配问题。从生产方式看，人工智能推动生产从"经验驱动"向"数据驱动""算法驱动"转变，实现研发设计的智能化、生产制造的自动化、质量检测的精准化和供应链的柔性化，显著降低生产成本、提升产品品质。从组织形态看，人工智能促进组织从层级制向平台化、网络化转变，催生人机协同、跨界融合、共创分享的新型生产组织方式。国家信息中心研究指出，智能原生从根本上重构产业的组织形态、底层架构、业务流程、运行逻辑和商业模式，推动人工智能从工具辅助和智能协作向人机协同和自主优化方向演进[1]。从价值创造看，人工智能通过点状应用、系统赋能到生态重构的递进，实现从单点效率提升到产业整体竞争力跃升的价值跃迁，这正是人工智能赋能与产业升级协同战略的理论基础。

（二）赋能新型工业化与智能制造

赋能新型工业化是人工智能与产业升级协同的主战场。制造业是人工智能赋能最活跃、成效最显著的领域。2025年，我国规模以上装备制造业、高技术制造业增加值同比分别增长9.2%、9.4%，增速分别高于规模以上工业3.3个、3.5个百分点，制造业数智化转型扎实推进[3]。在智能制造方面，我国已构建起"基础级—先进级—卓越级—领航级"智能工厂梯度培育体系，累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级智能工厂，并培育首批15家领航级智能工厂[3]。以领航级智能工厂为标杆，人工智能已渗透其70%以上的业务场景，沉淀超6000个垂直领域模型，带动1700多项关键智能制造装备与工业软件规模化应用，形成一批具备感知、决策和执行能力的工业智能体，推动智能制造从"自动化"向"自主化"演进；领航工厂带动生产效率平均提升29%、产品不良率降低47%，并向全行业输出能力、带动上下游1300多家企业协同升级[3]。在具体行业实践中，"人工智能+制造"专项行动深入推进，聚焦软件编程、新材料研发、医药研发、信息通信等行业领域，体系化推动大小模型、智能体实现突破，集成电路、电子专用材料行业增加值同比分别增长26.7%、23.9%，工业机器人产量同比增长28%[3]。智能制造的快速推进，正在重塑中国制造业在全球价值链中的位置，推动制造强国建设迈上新台阶。

（三）赋能服务业与民生领域

人工智能对服务业和民生领域的赋能，深刻改变着公共服务的供给方式和人民群众的生活体验。"十五五"规划纲要提出，充分发挥数智技术和数据要素对丰富人民生活、改善民生福祉的作用，拓展教育、医疗、养老、文旅、就业、消费等领域融合应用，促进人工智能助力教育模式变革，有序推动数智技术在辅助诊疗、精准医疗、健康管理、医保服务、养老助残等场景的应用[2]。在医疗健康领域，《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》推动人工智能在辅助诊断、影像识别、药物研发、健康管理等场景落地，人工智能辅助诊疗和精准医疗成为改善医疗服务可及性和公平性的重要手段[7]。在政务服务领域，纲要要求深化数智技术全流程应用，安全稳妥有序推进政务领域人工智能大模型部署应用，提高政府治理数智化水平[2]。在消费领域，AI手机、AI电脑、AI眼镜等智能终端产品加快普及，2025年前三季度智能眼镜出货量超过178万副、其中近八成是AI眼镜，智能家居、智慧出行、智慧社区等场景不断丰富[3]。人工智能正通过服务业的数智化升级，释放巨大的民生价值和社会效益。

（四）赋能现代农业与乡村振兴

人工智能赋能农业是实现乡村全面振兴和农业农村现代化的重要路径。"十五五"规划纲要明确提出发展智慧农业，推进农业智能化转型[2]。人工智能在农业领域的应用涵盖智能育种、精准种植、智慧养殖、智能农机、农业监测预警等多个环节，通过卫星遥感、物联网感知、机器学习等技术，实现农业生产从"看天吃饭"向"数据决策"转变，提高农业资源利用效率和产出效益。在农产品流通和乡村产业方面，人工智能与电子商务、冷链物流、直播带货等业态深度融合，有效拓展农产品销售渠道、提升农产品附加值，带动农民增收致富。人工智能赋能农业的过程，本质上是将数字化、智能化技术导入传统农业全产业链，推动农业生产方式、经营方式、管理方式的系统性变革，为加快建设农业强国提供科技支撑。

（五）智能原生新业态的培育

智能原生新业态是人工智能赋能产业升级的高级形态，代表着产业组织方式的前沿演进方向。"十五五"规划纲要提出，推进国家人工智能创新高地建设，培育智能原生新模式新业态，建设国家人工智能应用中试基地[2]。智能原生产业的核心在于以人工智能为原生底层架构，从诞生之初即嵌入智能基因，实现"智能涌现"和"重塑创造"。当前，智能体、具身智能、多模态大模型等新兴技术加速产业化，智能机器人在制造、物流、服务、医疗等场景加快落地，2026年春晚数十台智能机器人的精彩演绎、人形机器人的产业化推进，正是智能原生产业蓬勃发展的生动写照[17]。培育智能原生产业，关键要使其从碎片化想象和概念验证阶段走向规模化、体系化、商业化发展轨道，构建完善从技术研发、原型验证到中试熟化、量产落地的全链条转化体系[1]。同时，智能原生产业的发展将牵引上下游产业链协同升级，形成"以智能产业培育智能生态、以智能生态反哺智能产业"的良性循环，成为"十五五"时期经济增长的新引擎。从具体形态看，智能原生新业态涵盖智能终端、智能体服务、智能数据服务、智能基础设施运营等多个方向，其共同特征是以人工智能为原生架构、以数据要素为核心驱动、以规模场景为落地条件，代表了产业升级的最高层级和未来方向。

五、人工智能赋能产业升级面临的挑战与瓶颈制约

（一）基础理论与原始创新能力短板

基础理论原始创新不足是制约人工智能赋能产业升级的根本瓶颈。国家信息中心研究指出，我国在基础理论和算法层面的原创性贡献有限，面临基础理论"空心化"风险，一旦基础理论出现革命性突破，现有的应用优势可能面临推倒重来的风险[1]。当前，基于深度学习的人工智能系统大多是"黑箱"模型，预测过程及内部机制不透明、难以理解和追溯，其结果可信度和可用性大打折扣，制约了人工智能在医疗、金融、制造等对可靠性和可解释性要求较高领域的深度应用[1]。原始创新能力的短板还体现在关键核心技术的自主可控水平上，尽管我国在人工智能芯片、框架、大模型等领域取得重要进展，但在基础理论、关键算法、核心技术标准等方面的国际话语权和主导权仍有待提升。基础理论的突破需要长期、持续、高强度的科研投入，这要求建立适应人工智能基础研究规律的科研组织模式和评价机制。

（二）算力芯片与要素资源供给瓶颈

要素资源供给瓶颈制约着人工智能产业创新生态的构建。算力方面，我国高端训练芯片的进口依赖度依然较高，国产算力体系建设和先进程度相对滞后[1]。虽然智能算力规模截至2026年6月底已达2185EFLOPS、同比增长177%[15]，但高端智能算力供需矛盾依然存在，在外部技术封锁和出口管制背景下，高端芯片获取面临不确定性，算力成本高企制约中小企业和传统行业的大规模应用。数据方面，数据要素赋能高质量发展受限于数据质量、流通壁垒及资源供给不充分等现实挑战，高质量中文语料和行业垂直数据供给不足，数据流通交易规则和市场机制尚在完善之中，数据确权、定价、收益分配等基础制度有待健全[1]。人才方面，人工智能领域高端人才特别是跨学科复合型人才严重短缺，人才评价机制和激励机制有待完善，既懂人工智能又懂行业know-how的复合型人才供给不足，制约了人工智能向制造业等实体产业渗透的速度和深度[1][3]。资本方面，人工智能领域投资存在短期逐利倾向，面向长周期基础研究和早期硬核项目的"耐心资本"有待壮大[1]。

（三）应用广度深度不足与价值创造受限

尽管我国人工智能应用场景丰富，但普遍存在点状应用多、系统赋能少，示范展示多、价值创造少的现象，应用广度深度不足导致价值创造潜能无法完全释放[1]。具体表现为：技术与产业融合层次较浅，多数传统领域企业将人工智能视为辅助工具，而非重构业务流程和价值创造模式的核心驱动力；应用场景协同和人机协同存在短板，不同场景间的人工智能应用相互隔离，形成"数据孤岛"或"算法孤岛"；智能原生产业发展不够充分，缺乏科学布局和发展引领[1]。从覆盖面上看，人工智能应用主要集中在钢铁、有色、电力、通信等大型企业和优势行业，大量中小企业受制于资金、技术、人才约束，智能化转型进展缓慢，尽管规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率已超30%[15]，但广大中小企业的智能化渗透率仍然偏低；从深度上看，许多应用停留在报表生成、客服问答、简单质检等浅层环节，尚未深入到核心业务流程再造和商业模式创新层面。从区域看，人工智能产业发展和赋能应用呈现明显的东强西弱、城市强县域弱的不均衡格局，中西部地区和县域产业数字化转型滞后，制约了全国范围内人工智能赋能产业升级的均衡推进。应用广度深度的不足，直接制约了人工智能赋能产业升级的整体效能和协同效应。

（四）就业冲击与人才结构性矛盾

人工智能对就业的影响是协同战略必须正视的重大课题。技术进步往往伴随就业结构的重构、就业岗位的迭代，人工智能在提高生产效率的同时，也会对程序性、重复性劳动岗位形成替代压力，引发就业结构调整和结构性失业风险[3]。工信部副部长张云明指出，这首先是一个发展人工智能必然会遇到的问题，但重构不等于消失，迭代不等于替代，要用发展的眼光看待发展中的问题[3]。从国际经验看，从工业革命到信息技术革命，历次重大技术变革都引发过对就业的担忧，但最终都通过产业转型实现了生产力的提升、就业结构的优化和就业岗位的新增[3]。与此同时，人工智能产业自身的快速发展创造了大量高技能就业岗位，但对劳动者的数字素养和人工智能素养提出了更高要求，人才结构性矛盾突出——一方面高端复合型人才短缺，另一方面大量劳动力面临转岗培训需求，人工智能素养教育和再就业培训体系亟待完善。

（五）安全风险与治理体系不完善

统筹发展和安全是人工智能赋能产业升级的根本前提。人工智能本身存在算法偏见、数据泄露、系统鲁棒性不足等内生风险，同时也可能带来就业冲击、伦理失范、隐私侵犯、社会不平等等衍生风险[1]。当前我国人工智能治理体系仍不完善：一是法律法规滞后与监管体系碎片化，缺乏针对人工智能发展治理的上位法体系，人工智能的跨领域渗透性使以往按领域划分的监管模式难以应对系统性风险[1]；二是伦理规范和社会共识不足，在数据安全、隐私保护、知识产权等方面存在风险隐患，算法偏见引发的社会公平风险和科技伦理风险不容忽视[1]；三是全球治理规则主导权竞争加剧，我国虽极力推广人工智能治理中国方案，但在国际规则制定中的话语权仍需提升，人工智能领域国际科技合作面临政治化、安全化挑战[1]。健全安全治理体系、构建与产业发展阶段相适应的法律法规和伦理规范，是保障人工智能赋能产业升级行稳致远的关键。

六、人工智能赋能与产业升级协同战略的构建路径

（一）总体战略框架："以创新带应用、以应用促创新"

构建人工智能赋能与产业升级的协同战略，核心在于打通从技术突破到产业价值实现的路径，让市场应用的真实需求和数据场景有效反馈至研发创新环节，形成"以创新带应用、以应用促创新"的良性循环[1]。这一循环机制的本质，是通过政府与市场的有效分工与协同，强化创新端与应用端的正反馈过程，形成相互促进、螺旋上升的发展态势。在"以创新带应用"方面，应发挥政府优化资源配置和降低应用门槛的作用，以实际应用需求为导向，加快构建"模芯云用、数算电网"等要素资源一体联动和协同适配体系，实现要素资源随需分配、快速响应、即调即用；鼓励科技领军企业发挥龙头作用，引导支持大中小企业共研技术、共探应用、共享成果、共创模式，避免企业间"内卷式"竞争[1]。在"以应用促创新"方面，应发挥超大规模市场的优势和丰富应用场景的潜力，动态挖掘人工智能综合性重大场景、行业领域集成式场景及高价值小切口场景，务实推动主业场景敢开放、真开放、全开放，让来自不同行业、不同场景的应用实践反馈信号有效传导至创新端，指引创新研发方向更加聚焦实际应用[1]。

（二）夯实"模型、数据、算力、人才、资本"五大要素基础

要素基础是人工智能赋能产业升级的物质前提。模型方面，既要支持通用大模型和行业大模型努力突破模型能力边界，也要鼓励面向特定场景的轻量化、专用化、垂直化模型创新发展，同时注重提升模型的可解释性、可靠性和可控性[1]。数据方面，要加强版权数据供给开放和主业场景数据供给，推动适应人工智能发展的数据版权制度改革，支持对具身智能行为数据、合成数据等新型数据资源的采集汇聚和开发应用，培育壮大数据处理和数据服务产业[1]。算力方面，要优化完善国家智能算力资源布局，推动形成区域协同、算网融合、绿色低碳的算力基础设施体系，加快十万卡以上级别超大规模智算集群技术突破和工程落地，加大电、网、芯、算、云、数、模、用等各层级资源协同，提升智能算力的整体效能和普惠易用水平[1]。人才方面，要推进人工智能领域教育、科技、人才一体发展，持续健全人工智能人才引、育、留、用全链条体系，加强基础研究人才和交叉复合型人才培养，完善以创新价值、能力贡献为导向的考核评价体系[1]。资本方面，在加大政府项目资金对人工智能支持力度的同时，积极引导和发展壮大面向人工智能的"耐心资本"，完善长周期考核与容错机制，综合运用国家创业投资引导基金、多元金融工具等引导资本投向早期、小型、长期的"硬核"项目[1]。

（三）创新端与应用端协同发力

协同战略要求创新端与应用端两端发力、双向赋能。创新端方面，要抓住技术创新、产业创新、模式创新、管理创新四个关键环节：技术创新上攻坚基础理论与高端芯片、智能体、具身智能、类脑智能等关键核心技术，打造高水平创新体系；产业创新上构建梯次培育、集群成链的产业体系，培育智能原生新模式新业态，推动人工智能与农业、工业、服务业深度融合，积极壮大新兴产业和未来产业；模式创新上加快建设具有国际影响力的人工智能开源社区，推动软硬件协同优化，构建人工智能全产业链标准化生态；管理创新上构建多元协同、可控可信的管理机制，运用社会实验等方法先行先试[1]。应用端方面，要坚持政府引导与市场主导两手并重，通过"政府引导基金+产业链协同创新+市场化机制"，努力营造环境、开放场景、完善政策，最大限度激发人工智能相关企业创新活力，重点推动科学智能、智能经济、智能社会、智能文化、智能政务、智能生态六大领域应用[1]。创新端与应用端的协同发力，是实现人工智能全方位赋能产业升级的关键路径。

（四）构建良性循环的协同机制

构建"以创新带应用、以应用促创新"的良性循环，需要建立健全三类协同机制。一是场景驱动机制，构建覆盖技术成熟度、场景适配度、经济效益度、社会影响度、安全可控度等多维度的人工智能场景应用评价体系，完善分级分类激励机制，推动应用场景从示范展示向规模化价值创造转化[1]。二是产业协同机制，推动人工智能产业链上下游、大中小企业之间协同创新，发挥国家人工智能创新高地、国家人工智能应用中试基地等平台的枢纽作用，促进创新链、产业链、资金链、人才链深度融合[2]。三是数据反馈机制，依托高质量行业数据集建设和应用实践数据回流，构建"应用产生数据、数据优化模型、模型提升应用"的闭环，让应用端真实需求持续校准和牵引创新端研发方向[1]。通过三类机制的协同运作，人工智能赋能产业升级将从"单向赋能"升级为"双向循环"，实现技术迭代、产业升级、价值创造的良性互动。

（五）统筹发展与安全、国内与国际

协同战略的构建必须统筹好两对关系。统筹发展和安全方面，要以安全治理为抓手，秉持"先立后破"、包容审慎的原则，在守住安全底线的前提下为创新留足空间，避免"一刀切"式监管，加快构建与发展阶段相适应的法律法规、标准体系和伦理规范，探索建立一套多方协同的监督管理规则，同时构建人工智能全生命周期风险管理制度[1]。统筹国内和国际方面，要以更高水平开放推进国际合作，在积极融入全球人工智能创新网络的同时平衡国内发展与国际竞争，重点加强与国际社会在产业链供应链、技术标准制定、数据跨境流动、人才联合培养、伦理规范共识等方面的交流合作，坚定维护多边主义，积极参与联合国、G20、金砖等多边框架下的人工智能治理进程，共同推动形成开放、公平、有益于全人类的人工智能发展国际环境[1]。通过统筹发展与安全、国内与国际，构建开放包容、安全可靠、富有韧性的中国特色人工智能发展体系，为人工智能赋能产业升级提供坚实保障。

七、政策建议

（一）强化顶层设计与规划衔接

一是加快落实"十五五"规划纲要"提升数智化发展水平"专篇部署，制定出台现代物流、数字经济、人工智能等领域的"十五五"专项规划，将全面实施"人工智能+"行动的目标任务细化分解，明确算力设施建设、模型算法发展、高质量数据资源供给和重点行业赋能等重大工程的时间表、路线图和责任分工[2]。二是强化政策衔接，推动"人工智能+"行动与国家新型工业化、制造强国、网络强国、数字中国建设等重大战略协调联动，促进人工智能赋能政策与产业政策、科技政策、金融政策、人才政策的系统性耦合，形成政策合力。三是健全中央与地方联动机制，引导各地因地制宜制定人工智能产业发展实施方案，依托国家人工智能创新高地建设，打造若干具有全球影响力的人工智能产业集聚区，避免同质化竞争和重复建设。四是建立人工智能产业发展统计监测和评估体系，科学量化人工智能核心产业规模、赋能成效和投入产出，为政策动态调整提供数据支撑。

（二）加大要素保障与财税金融支持

一是强化算力保障，加快建设全国一体化算力网，落实"十五五"时期算力网建设新增直接投资4万亿元的部署[8]，加快国家枢纽算力设施集群和超大规模智算集群建设，支持政府购买算力服务和算力租赁，提升智能算力普惠易用水平，降低中小企业人工智能应用门槛[2]。二是强化数据供给，健全数据要素基础制度，推进数据产权结构性分置制度落地，建设全国统一的数据要素市场，加快建设人工智能语料库和面向重点行业的高质量数据集，完善人工智能训练数据合理使用制度[2]。三是加大财政金融支持，用好超长期特别国债、中央预算内投资等政策工具，发挥国家人工智能产业投资基金（规模600亿元）的引导作用[3]，引导社会资本和"耐心资本"投向人工智能基础研究和早期硬核项目，完善长周期考核与容错机制[1]。四是完善税收优惠和政府采购政策，对人工智能研发投入和中小微企业采用人工智能技术给予税收减免和补贴支持，通过政府首购、订购等方式扩大人工智能产品和服务市场需求。

（三）深化场景开放与应用示范

一是深入推进"人工智能+"行动，以实际应用需求为导向，动态挖掘综合性重大场景、行业集成式场景和高价值小切口场景，推动制造、能源、交通、医疗、教育、农业等重点行业场景敢开放、真开放、全开放[1][6]。二是发挥智能工厂梯度培育体系的示范引领作用，在已建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级智能工厂和15家领航级智能工厂的基础上[3]，进一步拓展规模、树立标杆，推动领航工厂向全行业输出能力，带动上下游企业协同升级。三是实施智能制造工程和工业互联网创新发展工程，推动制造业"智改数转网联"，聚焦软件编程、新材料研发、医药研发、信息通信等行业领域，体系化推动大小模型、智能体实现突破[3]。四是建设国家人工智能应用中试基地，促进人工智能创新成果从实验室走向生产线，构建从技术研发、原型验证到中试熟化、量产落地的全链条转化体系，推动智能原生产业规模化、体系化、商业化发展[1][2]。五是健全中小企业数智赋能服务体系，降低中小企业智能化转型门槛，推动"人工智能+"服务进园区、进企业。

（四）完善人才体系与就业保障

一是加强人工智能人才培养，推进人工智能领域教育、科技、人才一体发展，支持高校增设人工智能交叉学科和复合型人才培养项目，加强基础研究人才和跨学科复合型人才培养，深化产教融合、校企协同育人[1]。二是完善人才引进和评价激励机制，优化海内外高层次人才引进机制，完善以创新价值、能力贡献为导向的考核评价体系，营造开放包容、潜心钻研的人才创新环境[1]。三是提升劳动者人工智能素养，深入实施全民数字素养与技能提升行动[2]，面向在职劳动者特别是制造业一线员工开展人工智能素养培训和技能提升培训，培养更多既懂人工智能又懂行业的复合型人才[3]。四是健全就业保障机制，完善人工智能对就业影响的监测预警和应对预案，加强转岗培训和再就业服务，发展新就业形态，扩大高质量就业岗位供给，实现技术升级与就业结构优化的动态平衡[3]。五是完善社会保障体系，健全灵活就业和新就业形态劳动者权益保障制度，增强劳动者应对技术变革的能力和安全感。

（五）健全治理体系与安全监管

一是加快人工智能领域立法，研究制定人工智能法，健全人工智能领域法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，解决法律法规滞后与监管体系碎片化问题，构建系统性、适应性的人工智能治理框架[1]。二是完善安全监管机制，健全算法备案、透明度管理、安全评估等制度，探索建立人工智能生成物权利归属和开发者经营者使用者权责认定规则，推动建立人工智能全生命周期风险管理制度，依法打击数据滥用、深度伪造、泄露隐私等行为[2]。三是强化科技伦理治理，完善人工智能伦理规范，防范算法偏见引发的社会公平风险和科技伦理风险，保障数据安全和个人隐私。四是坚持包容审慎监管，秉持"先立后破"原则，在守住安全底线的前提下为创新留足空间，避免"一刀切"式监管，探索建立多方协同的监督管理规则[1]。五是提升安全技术能力，强化算法安全防护、训练数据保护等攻关应用，提升企业伦理风险防范能力，筑牢人工智能安全发展的技术底座[3]。

（六）深化国际合作与开放创新

一是坚持开放包容普惠的人工智能发展策略，在积极融入全球人工智能创新网络的同时平衡国内发展与国际竞争，推动人工智能领域高水平对外开放[1]。二是深化关键领域国际合作，重点加强与国际社会在产业链供应链、技术标准制定、数据跨境流动、人才联合培养、伦理规范共识等方面的交流合作，推动人工智能开源生态的国际共建共享[1]。三是积极参与全球治理，坚定维护多边主义，积极参与联合国、G20、金砖等多边框架下的人工智能治理进程，推广人工智能治理中国方案，共同推动形成开放、公平、有益于全人类的人工智能发展国际环境[1]。四是支持人工智能企业"走出去"，推动国产大模型、智能终端、智能制造解决方案参与全球竞争，以开放创新应对封闭围堵，提升中国在全球人工智能发展格局中的话语权和影响力。五是构建全球数字合作伙伴关系网络，深化电子商务、数字支付、智慧城市等领域合作，支持全球南方国家加强人工智能能力建设，共同构建平权、互信、多元、共赢的全球人工智能开放生态[2]。

八、结论与展望

（一）主要结论

本文立足"十五五"规划开局的历史方位，基于国家统计局2025年、2026年最新数据和国家部委发布的2021—2025年"十四五"五年数据，对人工智能赋能与产业升级的协同战略进行了系统研究，形成以下主要结论。

第一，战略定位清晰，政策体系完备。"十五五"规划纲要将"提升数智化发展水平"单独成篇，明确全面实施"人工智能+"行动，全方位赋能千行百业[2]；《国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见》和《"人工智能+制造"专项行动实施意见》等政策文件构建起多层次的政策支撑体系[6][3]，人工智能赋能产业升级已上升为国家战略意志。

第二，产业基础雄厚，发展动能充沛。"十四五"时期人工智能核心产业规模跃升至2025年突破1.2万亿元，智能算力规模达1590EFLOPS，人工智能企业超6000家，工业机器人产量达77.3万套、同比增长28%，制造业机器人密度470台/万人居全球第三[3][4][5]。2026年上半年延续强劲势头，智能算力规模达2185EFLOPS、同比增长177%，人工智能相关行业保持30%以上高增长，首个全国产10万卡人工智能超大规模集群建成[14][15]。

第三，赋能机理清晰，实践成效显著。人工智能通过重构生产要素、重组生产方式、重塑组织形态实现全要素生产率的系统性提升，在智能制造、服务业民生、现代农业和智能原生产业等领域形成多元赋能路径。智能工厂梯度培育体系加快构建，领航级智能工厂带动生产效率平均提升29%、产品不良率降低47%，人工智能正从"单点应用"迈向"系统赋能"[3]。

第四，瓶颈制约客观存在，需要系统破解。基础理论原始创新不足、高端算力芯片供给瓶颈、应用广度深度受限、就业冲击与人才结构性矛盾、安全风险与治理体系不完善等问题，制约着人工智能赋能产业升级的整体效能[1]。应坚持"打基础、抓两端、促循环、双统筹"的总体思路，构建"以创新带应用、以应用促创新"的良性循环，从顶层设计、要素保障、场景开放、人才就业、治理安全、国际合作等维度系统施策，推动人工智能赋能与产业升级协同共进，加快形成新质生产力、建设现代化产业体系。展望未来，随着全国一体化算力网的建成投用和"人工智能+"行动的纵深推进，人工智能赋能产业升级的广度和深度将持续拓展，智能经济、智能社会、智能文化、智能政务、智能生态建设将全面提速，中国有望在全球人工智能竞争合作中赢得更大主动，为以中国式现代化全面推进强国建设提供强大智能支撑。

（二）研究局限与展望

本文属于政策研究与产业分析相结合的宏观研究，存在以下局限：一是人工智能产业涉及领域广泛、统计口径多元，不同部门和研究机构的数据在口径上存在差异，本文虽优先采用部委官方数据并进行交叉印证，但部分测算数据仍存在不确定性；二是对人工智能赋能产业升级的微观机理研究主要基于公开案例和行业数据，缺乏系统的企业级实证检验；三是对"十五五"时期人工智能技术演进和产业变革趋势的研判存在不确定性。展望未来，随着人工智能产业统计体系的完善和行业数据的丰富，可进一步开展人工智能赋能产业升级的量化评估、人工智能对就业结构影响的实证研究、以及人工智能安全治理的国际比较研究，为构建更加成熟的人工智能赋能与产业升级协同战略提供更坚实的理论支撑与决策依据。

参考文献

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[5] 国务院新闻办公室. "高质量完成十四五规划"系列主题新闻发布会：我国制造业机器人密度达470台/万人、全球第三[EB/OL]. 2025年9月9日.

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[11] 国家发展改革委. 国新办新闻发布会：2025年我国数字经济增加值有望达到49万亿元、占GDP比重约35%[EB/OL]. 2026年1月20日.

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