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中國人工智能+行業分析:十五五規劃建議發布 “人工智能+”加速賦能千行百業

如何應對新形勢下中國人工智能+行業的變化與挑戰?

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10月28日,中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議發布。其中指出,深入推進數字中國建設。全面實施“人工智能+”行動,以人工智能引領科研范式變革,加強人工智能同產業發展、文化建設、民生保障、社會治理相結合,搶占人工智能產業應用制高點,全

十五五規劃建議發布:全面實施“人工智能+”行動

10月28日,中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議發布。其中指出,深入推進數字中國建設。健全數據要素基礎制度,建設開放共享安全的全國一體化數據市場,深化數據資源開發利用。促進實體經濟和數字經濟深度融合,實施工業互聯網創新發展工程。加快人工智能等數智技術創新,突破基礎理論和核心技術,強化算力、算法、數據等高效供給。全面實施“人工智能+”行動,以人工智能引領科研范式變革,加強人工智能同產業發展、文化建設、民生保障、社會治理相結合,搶占人工智能產業應用制高點,全方位賦能千行百業。加強人工智能治理,完善相關法律法規、政策制度、應用規范、倫理準則。完善監管,推動平臺經濟創新和健康發展。

在“人工智能+”的浪潮下,我國數據要素市場賦能人工智能已取得積極成效,在全球AI競賽中展現出強大勢能,產業、數據和場景優勢日益凸顯。

據中研產業研究院《2025-2030年中國人工智能+行業融合發展研究報告》分析:

我國數據要素市場和人工智能產業已形成相互促進的良好態勢。中國互聯網絡信息中心(CNNIC)數據顯示,2024年我國人工智能核心產業規模已突破7000億元人民幣;同時,數據產業規模快速壯大,據國家數據發展研究院測算,2024年全國數據產業規模達5.86萬億元,同比增長15.8%,專業數據產品產值規模占比超過30%,產品和服務形態不斷豐富。全國數據企業超40萬家,專業化經營主體不斷出現,產業吸納就業能力穩步提升,市場活力不斷增強,為“人工智能+”提供了堅實的產業基礎。

數據作為數字經濟時代的新型生產要素,是發展人工智能的重要基礎,我國數據資源總量實現躍升。國家數據局數據顯示,2024年全國數據生產量達到41.06ZB,同比增長25%,增速較去年提高2.56個百分點;截至今年6月底,我國已經建設高質量數據集超過3.5萬個,總體量超過400PB。隨著人工智能快速發展,用于開發、訓練和推理的數據量同比增長40.95%,智能家居、智能網聯汽車等智能設備數據增速位居前列,分別為51.43%、29.28%,低空經濟和機器人數據生產量增速超過30%。

作為一個擁有14億多人口,超4億中等收入群體的世界第二大經濟體,市場潛力十分巨大。今年我國社會消費品零售總額將突破50萬億元,并有望在不久的將來成為全球最大的消費市場。超大規模市場形成的規模經濟效應,有利于降低企業生產和創新成本,激發企業將人工智能嵌入經濟社會各領域的積極性和創造性。中國信息通信研究院測算數據顯示,2024年我國人工智能產業規模已超9000億元,同比增長24%。截至2025年9月,人工智能企業數量超5300家,全球占比達到15%,形成覆蓋基礎底座、模型框架、行業應用的完整產業體系。

良好的政策制度環境為“人工智能+”提供有力保障。去年底召開的中央經濟工作會議提出,開展“人工智能+”行動,培育未來產業。今年的《政府工作報告》進一步強調,持續推進“人工智能+”行動,將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來。2025年8月,國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》,提出強化“人工智能+”行動基礎支撐能力,加強算力、算法和數據供給。《意見》明確了到2027年、2030年、2035年的發展目標,其中2030年是“十五五”規劃完成之年,實施“人工智能+”行動的目標是人工智能全面賦能高質量發展;2035年是基本實現社會主義現代化目標之年,實施“人工智能+”行動的目標是全面步入智能經濟和智能社會發展新階段,為基本實現社會主義現代化提供有力支撐。我們的報告《2025-2030年中國人工智能+行業融合發展研究報告》包含大量的數據、深入分析、專業方法和價值洞察,可以幫助您更好地了解行業的趨勢、風險和機遇。在未來的競爭中擁有正確的洞察力,就有可能在適當的時間和地點獲得領先優勢。

“人工智能+”加速賦能千行百業

人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量,正加速與各行各業深度融合。2024年以來,國資委組織深入實施中央企業“AI+”專項行動。目前已在能源、制造、通信等16個重點行業打造了800多個應用場景;成立了交通物流、綠色低碳、智慧能源3個行業數據產業共同體,建設行業數據集超過1000個;“九天”“星辰”“元景”等大模型已基本具備全模態、復雜推理及智能體構建能力,在能源電力、工業制造等領域加快應用。

人工智能與行業的融合并非勻速推進,而是呈現出“技術適配度決定滲透速度,場景復雜度影響落地深度”的差異化特征。在制造業領域,汽車、電子等標準化程度高、數據基礎好的行業已率先實現智能質檢、預測性維護等場景的規模化應用,而傳統重工業仍面臨設備改造難、數據碎片化等挑戰;醫療健康領域,AI輔助診斷在三甲醫院的普及率顯著提升,但基層醫療機構的技術落地仍受限于資源配置與人才儲備。

這種分化背后,既是技術成熟度與行業特性的客觀差異,也折射出“人工智能+”生態的協同需求——需要政府、企業、科研機構形成合力,通過搭建公共服務平臺降低技術應用門檻,通過標桿案例示范帶動行業整體升級,通過跨領域數據共享與標準共建打破“信息孤島”。唯有如此,才能推動人工智能從高滲透率行業向潛力領域輻射,從單點突破向系統融合躍遷,最終實現技術普惠與產業協同的良性循環。

在制造業,人工智能正推動工廠從“自動化”向“智能化”三級跳,通過數字孿生技術構建虛實映射的生產體系,實現全流程的動態優化與風險預警;在醫療健康領域,AI不僅是輔助診斷的工具,更深度參與藥物研發、健康管理等全鏈條,縮短研發周期,提升服務可及性;金融業則依托智能風控與個性化服務雙輪驅動,通過算法模型優化信貸審批效率,借助智能投顧拓展普惠金融邊界;城市治理中,CIM平臺與AI技術的結合,讓交通調度、環境監測、應急響應等場景實現“感知—決策—執行”的閉環管理,推動城市向“會思考、能進化”的智慧生命體演進。

這些場景創新的背后,是人工智能對行業價值鏈條的系統性重構:在生產端提升效率、降低成本,在服務端優化體驗、創造增量,在管理端強化協同、防范風險,最終實現從“效率提升”到“價值創造”的深層變革。

盡管“人工智能+”前景廣闊,但其深入發展仍面臨三重博弈:技術層面,算力缺口與算法幻覺的矛盾尚未完全破解,復雜場景下的模型魯棒性與可解釋性有待提升;倫理層面,數據隱私泄露風險、算法偏見等問題對技術普惠性提出挑戰,如何在創新中保障公平與安全成為行業共識;商業模式層面,部分場景仍面臨“技術投入與價值回報不匹配”的困境,需要探索從“項目制交付”到“服務化運營”的可持續路徑。

破局之道在于構建“技術研發—倫理規范—治理體系”三位一體的協同機制:通過跨學科聯合攻關突破核心技術瓶頸,依托數據分類分級與算法透明度評估筑牢安全防線,借助開源生態與公共服務平臺降低應用成本。同時,推動建立覆蓋技術研發、產品應用、風險處置的全周期動態治理框架,在鼓勵創新的同時防范系統性風險,為人工智能與行業的深度融合掃清障礙。

當前,全球正經歷以"人工智能+"為核心驅動力的第四次工業革命。2025-2030年作為中國"十四五"收官與"十五五"規劃實施的關鍵跨越期,人工智能技術通過與實體經濟的深度融合,正在重塑產業格局、重構商業邏輯、重繪創新版圖。本報告立足全球視野,深入剖析人工智能技術突破與產業變革的雙向賦能機制。

想要了解更多人工智能+行業詳情分析,可以點擊查看中研普華研究報告《2025-2030年中國人工智能+行業融合發展研究報告》

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