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在十四届全国人大四次会议首场“部长通道”上，科技部、工信部及国务院国资委三位负责人就国企融合人工智能技术、推动产业升级释放了明确信号，这不仅是对“十五五”时期科技攻关方向的定调，更是对央企在战略性新兴产业中发挥引领作用的具体指引。面对新一轮科技革命，国企如何摆脱传统路径依赖，将政策红利转化为实实在在的产业竞争力，成为当前亟需破解的核心命题。
一、政策风向：顶层设计下的AI新坐标
近期召开的高层会议及部长通道采访，清晰勾勒出国家在人工智能领域的战略布局，为国企指明了从技术研发到产业落地的具体航道。科技部、工信部与国资委从不同维度提出的政策要求，构成了一个有机统一的整体，比方说科技部党组书记、部长阴和俊明确指出，“十五五”时期将加强原创性引领性科技攻关，通过基础研究体系化布局，攻坚人工智能、量子科技等前沿领域，为国企AI应用筑牢技术根基，破解创新发展中的卡点堵点问题。这一表述确立了技术源头创新的重要性，意味着国企在未来的布局中，必须更加重视基础研究与原始创新，不能仅仅停留在应用层面的浅层开发。
与此同时，工业和信息化部党组书记、部长李乐成提出了具体的实施路径，即明确以“产业出题、科技答题”推动科创与产创深度融合，2026年将持续推进现代化产业体系建设，大力推动AI与制造业双向奔赴，加速技术成果向新质生产力转化。这一思路强调了需求导向，技术攻关的最终目的是解决产业实际问题，实现科技与经济的良性循环。
更进一步地，国务院国资委党委书记、主任张玉卓则从企业发展的角度给出了具体指引：他指出，央企将在战略性新兴产业的领跑、赶超、培育三大方向持续发力，在新能源、航空航天等领跑领域释放AI场景价值，在新能源汽车等赶超领域以AI赋能突破，在量子信息等培育领域以AI布局未来，同时通过机制改革让国企“做活”，激活AI创新发展内生动力，这要求央企根据自身所处产业的不同发展阶段，采取差异化的AI应用策略。
综合来看，政策导向已经非常明确：国企必须将AI发展置于国家战略高度，通过高价值场景的开放与技术的深度耦合，完成从资源依赖向创新驱动的根本性转变。
二、重构范式：从“技术驱动”转向“场景牵引”
长期以来，部分国企在智能化建设过程中存在一种惯性思维，即过分追求技术参数的先进性，将AI项目视作常规的信息化工程，这种“拿着锤子找钉子”的做法往往导致投入巨大却难以产生预期的商业价值，而在AI技术加速迭代、全面渗透千行百业的当下，这种单纯的技术驱动模式已难以为继。
实践证明，一项AI技术无论架构多领先、算力多强大，唯有在真实复杂的产业场景中反复打磨、验证，才能从“实验室可用”走向“产业端好用、耐用”，这就要求国企彻底跳出技术执念，回归产业本质，树立“为场景找技术”的核心思路。高价值的产业场景应当成为AI新技术、新产品的“孵化器”与“练兵场”。通过以真实需求牵引算法迭代，以工业数据反哺技术突破，国企才能在解决实际问题的过程中，逐步形成自主可控的技术体系。
为了实现这一转变，建立制度化的容错机制显得尤为重要——创新往往伴随着不确定性，尤其是在AI与实体产业融合的初期，试错是不可避免的。国企需要为场景与AI的融合创新划定安全探索空间，护航企业挺进创新无人区，走出一条“场景出题、技术答题、产业验题”的可行路径。
从2025年11月国务院办公厅首次在国家层面对场景培育开放作出系统性部署，到国务院国资委明确推动央企强化高价值场景供给、以场景创新推动科技与产业深度融合，一系列顶层设计的密集落地，已经清晰勾勒出产业升级的核心路径。场景早已不再是技术应用的“试验田”，而是驱动产业变革、催生新质生产力的核心载体。
三、产业融合：场景开放与数字底座的双轮驱动
人工智能正从技术爆发期迈向全面产业化深水区。在这一进程中，央企作为“人工智能+”行动落地的主战场，正加速升级为支撑国家产业升级的公共基础设施，其核心路径在于以场景开放与数字底座双轮驱动，打通AI赋能实体经济的“最后一公里”。
国有企业坐拥能源、制造、交通等关键领域的稀缺产业场景，这是AI技术与实体经济融合最核心的应用载体。然而，场景不会自动转化为价值，企业还必须打破长期形成的资产持有思维定式，转向价值利用的运营逻辑，将沉睡的场景资源唤醒为驱动产业融合、提升产业链竞争力的战略抓手。场景开放必须服务于产业融合目标，建立分级分类的梯度开放机制，因此国企要立足产业链痛点当好“出题者”，把生产一线最真实、最复杂的需求转化为可验证的场景清单。针对竞争性、战略性、核心敏感等不同产业属性场景，应分别采用市场化筛选、揭榜挂帅、深度协同研发等差异化模式，在安全合规前提下最大化释放场景的牵引效能。
近年来，央企已在能源、制造、通信等16个重点行业打造800多个AI应用场景，这正是以规模化供给支撑“人工智能+”落地见效的生动实践。这些实践表明，只有通过场景的规模化供给，才能带动技术的快速迭代与成熟，而针对传统IT架构系统割裂、难以适配AI快速迭代的痛点，企业还必须加快构建积木式、可扩展的柔性数字基座：一方面，企业需聚焦数据要素价值释放，在安全合规前提下推进数据标准化与资产化，打通跨业务、跨环节数据壁垒，以高质量数据集为AI模型训练提供“燃料”；另一方面，企业要强化中台能力建设，将共性技术、数据资源、业务流程进行模块化、服务化封装，为AI与各产业场景深度融合提供快速适配能力，这种灵活的架构能让技术创新聚焦产业痛点、服务产业升级，避免重复建设与资源浪费。
更深层的逻辑在于，场景与底座的双轮驱动，最终要催生出一个开放共生的产业生态。合肥搭建城市级场景创新促进中心打通供需双向通道，京东方以“屏之物联”战略带动整个物联网生态创新升级，这些实践均印证了生态协同的重要性。唯有生态协同，才能让“产业出题、科技答题”形成闭环，而当国企从单一产品输出转向标准输出、能力输出与机会输出，当AI与场景在生态中持续双向进化，AI赋能实体经济才能真正从“盆景”变为“风景”。
四、能级跃升：机制创新与价值创造
站在新一轮产业变革的浪潮中，以场景为牵引、以AI为抓手，正成为国企从规模扩张迈向价值创造的必由之路——落实“部长通道”三位负责人提出的前沿技术攻关、产业出题、领跑赶超等部署要求，国企必须把AI场景融合作为做强做优做大的核心引擎，在智能化浪潮中实现能级跃升。
能级跃升，首先是创新范式的校准。国企要彻底摆脱“技术至上”的惯性陷阱，从“给技术找场景”转向“为场景找技术”。坚持场景定义需求、需求定义产品，让AI研发始终对准产业卡点与生产痛点，将前沿技术成果转化为实实在在的产业竞争力，实现从“实验室好看”到“生产线好用”的价值跨越。
能级跃升，关键是机制创新的突破。以分级分类的梯度开放机制激活场景价值，将能源、制造、交通等关键领域的稀缺场景，从沉睡的“资产”转化为AI技术迭代的“战略资源”。在安全合规前提下，通过竞争性场景市场化筛选、战略性场景揭榜挂帅、核心敏感场景深度协同，最大化释放场景的牵引效能，让国企在领跑、赶超、培育三大赛道抢占先机。
能级跃升，根基是数字底座的支撑与生态共生的协同。打通数据壁垒、破除系统孤岛，构建积木式、可扩展的柔性数字基座，为AI规模化落地提供稳定高效的“土壤”。同时，国企需要跳出传统链主思维，联合产学研用构建创新共同体，推动科技创新与产业创新从“单向赋能”走向“双向进化”，构筑长期稳固的竞争壁垒。
作为国民经济的“压舱石”，国企以场景驱动AI与产业深度融合，不仅是自身从“大”到“强”的关键一跃，更是锻造全球创新要素“引力场”与新质生产力的“策源地”。当AI在千行百业深度扎根，国企必将在推进中国式现代化中，完成从规模引领向价值创造的深刻转型。
结语
面对人工智能带来的历史性机遇，国有企业没有退路，唯有主动求变，这不仅是技术的升级，更是管理模式、组织形态与商业逻辑的全面重塑：通过精准把握政策导向，坚持以场景为核心牵引夯实数字底座、构建开放生态，国企方能在激烈的国际竞争中锻造出核心竞争力，实现高质量的可持续发展。
