央企人工智能產業發展正在進一步提速加力。

國資委日前召開的中央企業“人工智能 ”成果媒體通氣會明確，將繼續深化央企“AI ”專項行動，更加突出應用領航，更加突出數據賦能，更加突出智算筑基，深化與各方協同合作。

國資專家認為，中央企業應用場景豐富，推動人工智能技術與場景應用深度融合，既關系我國人工智能關鍵技術的升級迭代，也與央企自身實現轉型升級、煥發生機活力、形成新質生產力息息相關，可能成為“一點破全局”的關鍵一招。

AI應用加快落地

今年，“人工智能＋”再次被寫入政府工作報告。報告提出，要持續推進“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，支持大模型廣泛應用，大力發展新一代智能終端以及智能制造裝備。

2024年2月，國務院國資委啟動實施“AI ”專項行動，推動中央企業加快應用人工智能實現產業升級。一年多來，隨著專項行動持續深化，中央企業在工業制造、能源電力、智能網聯汽車等重點行業，超500個場景布局應用人工智能，科研、生產、客服等方面降本增效明顯。

如國家電網建成發布首個千億級多模態行業大模型“光明電力大模型”，集成的電力數據可面向電力生產、建設、管理、運營、科研、制造、服務等全產業鏈提供專業化智能化服務。

中國機械總院集團搭建工業母機人工智能大數據平臺，構建國內首個“AI 工業母機”大數據模型——智馭天下，在工業母機設計制造—加工—運維中試—戰略預研等垂直場景率先落地大模型應用。

DeepSeek發布以來，多家央企接入DeepSeek，在能源電力、石化等行業推出人工智能應用，賦能企業管理及生產等各類場景。

人工智能賦能傳統產業轉型發展潛力巨大。第一財經記者在哈電集團了解到，哈電集團汽輪機公司錨定人工智能與裝備運維深度融合的發展方向，由哈電發電設備國家工程研究中心率先開展前沿技術儲備和應用場景探索，融合高質量數據集、構建多模態知識圖譜、開發定制化智能體，打造了“知識庫 大語言模型 智能體”的人工智能系統研發范式，成功完成DeepSeek-R1大語言模型的本地化部署。

走進位于國網江蘇電力方天公司的江蘇火力發電節能減排監控中心，大屏幕上顯示著江蘇省火力發電排放的二氧化硫、氮氧化物、煙塵實時平均濃度。通過物聯網傳感器實時采集數據，結合AI模型同步校驗，核算時間從數小時縮短至1分鐘，精度高達99.5%。該系統已助力政府部門制定14項行業標準，未來將推廣至鋼鐵、水泥等高碳行業。

無人機巡檢是方天公司的另一項“黑科技”。2024年，國網江蘇電力通過無人機巡視桿塔216.5萬余基次，飛行里程達23.3萬公里，相當于繞行赤道近6圈。人工智能深度學習算法的引入，實現了從“人盯屏”到“算法預警”的跨越，可識別85%的常見隱患，重點缺陷識別率超90%。目前，該技術已在江蘇電網輸電、安監、基建等10余個場景落地，大幅提升了作業安全性與效率。

北京物資學院副院長張闖表示，央企是產業賦能推動者，在能源、交通、通信等關鍵領域占據重要地位，其大規模的應用場景為人工智能技術提供了廣闊的應用空間，能夠加速人工智能與傳統產業的深度融合，提升傳統產業的智能化水平，帶動產業鏈上下游企業的協同發展。

國產芯片迎來機遇期

人工智能的迅猛發展為產業鏈上下游帶來機遇。其中，芯片作為信息時代數字產業發展的基石，直接關系到國家戰略安全和產業安全，也是實現高水平科技自立自強的重要支撐。

談及人工智能產業，中國電子飛騰信息技術有限公司首席科學家竇強對第一財經記者表示，國內存在“頭重腳輕”的結構性問題：應用層發展迅猛，但底層硬件與基礎軟件等方面的研發和產業化能力相對較弱，研發自主人工智能芯片與軟件迫在眉睫。

竇強表示，當前國際環境下，國產芯片發展迎來重要機遇。國產人工智能大模型的爆發式增長對國產芯片替代形成利好，一方面，外部復雜環境倒逼國內算力需求向國產芯片傾斜；另一方面，人工智能大模型能力的突破（如推理、編程、數學等智力增強）正推動人工智能應用加速落地，催生端側、邊緣側等多元化算力需求場景，而這類場景對算力要求相對可控，國產芯片已具備適用性。

在海油發展安全環保公司安全環保院視覺識別技術研究室內，第一財經記者看到，一臺白色的安全巡檢機器人沿著既定路線緩緩移動，這些邊緣計算智能盒子已經基于飛騰芯片進行了3代技術產品迭代。邊緣計算盒子部署在生產端，除了具備基礎算力的飛騰CPU，還搭載了國產GPU（圖形處理器）和人工智能芯片。

“這就讓這款小小的智能盒子具備較大的算力，可以運行10余種機器視覺算法，對作業現場的環境、設備、人員的作業安全進行實時監測、識別、預警。”海油發展安全環保公司安全環保院院長閆宏圖介紹。

機遇與挑戰并存

國務院國資委今年2月召開了中央企業“AI ”專項行動深化部署會，明確著力強化中央企業推進人工智能發展的要素支撐，在編制企業“十五五”規劃中將發展人工智能作為重點，打造更多科技領軍企業，孵化培育一批初創企業。

國資委規劃局有關人士撰文指出，當前，模型適配性能不足、資源投入不足、收益回報不足、安全監管手段不足制約應用廣度深度速度，人工智能與實體經濟融合發展有待強化。基礎不牢、數據不優、人才不足、機制不活是限制人工智能高質量發展的核心要素。強基礎、聚數據、建生態、優機制是加快人工智能落地應用、形成新質生產力的必由之路。

文章建議，強化政策落地，優化體制機制。一是出臺稅收優惠、研發補貼、基金支持等專項政策，幫助有潛力的創新人才和科研項目承擔短期失敗的經濟壓力。二是打造寬容失敗的氛圍，允許企業有一定的戰略虧損期和失敗概率，激勵企業敢于、樂于持續加大投入，克服傳統產業應用人工智能的初期陣痛。三是遴選和鼓勵青年科學家“挑大梁”開展開放性、探索性研究，在項目、經費、激勵、自由度、資源調配等方面為其提供更多支持、創造更大空間。

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