10月15日，2026年人工智能产业大会举行。大会上，工信部正式发布“人工智能赋能新型工业化高价值场景”，覆盖石化、钢铁、汽车、消费电子等20个细分领域、1000余个场景，为人工智能赋能新型工业化提供可参考借鉴的“产业导航图”。

图谱里的每一个场景，都来自产业一线的生产制造实践。

一份“导航图”

20个细分行业、1000余个场景

据中国信息通信研究院的介绍，本次发布的“人工智能+”高价值场景图谱，是在工业和信息化部科技司的指导下，由中国信息通信研究院联合中国电子技术标准化研究院、国家工业信息安全发展研究中心、赛迪研究院、工业和信息化部电子第五研究所、中国工业互联网研究院，组织行业企业围绕制造业开展高价值场景图谱编制工作的成果。

图谱坚持“AI落地、场景先行”导向，覆盖钢铁、石化化工、有色金属、建材、工业母机、汽车、医疗装备、电力装备、航空航天、家居、医药、生物制造、历史经典（白酒）、电子元器件、消费电子、新型显示、软件、信息通信等20个细分行业、1000余个高价值场景，全面覆盖制造业核心领域。

在编制形式上，图谱采用“一业一图谱、一景一档案”的方式，并构建了“攻关级、验证级、推广级”三级体系，形成可复用的产业AI实践“活地图”，为新型工业化提供路径支撑。

中国信息通信研究院副院长魏亮对高价值场景的界定标准给出了进一步说明。他表示，高价值场景要贴合企业实际业务需求，效益可大规模复制，并匹配当前技术能力；按成熟度划分，推广级已稳定落地、可对外复制，验证级已完成试点但仍需扩大应用，攻关级仍处于技术攻坚阶段。

“统计数据显示，有近一半的‘人工智能+’应用场景停留在试点阶段，没有实现放量推广。”魏亮表示，按行业、应用环节、技术成熟度梳理高价值场景，将为各行业提供统一参照，减少重复投入、降低企业成本。目前，我国人工智能已经基本贯穿研发设计、生产制造、质检运维等全链条。

官方给出的产业“底数”

围绕这份图谱，工业和信息化部披露了人工智能赋能新型工业化的一组进展数据。

据工业和信息化部介绍，我国将以制造业为主战场、以应用牵引为主线，推动人工智能产业高水平赋能新型工业化。在具体进展上，工业和信息化部已经组织近30场人工智能赋能新型工业化“深度行”活动，促成5000余家企业供需对接；支持创建北京、济南—青岛等18个国家人工智能创新应用先导区；推动产业界研制近200项人工智能关键技术标准；设立600亿元国家人工智能产业投资基金。

工业和信息化部党组成员、副部长余晓晖在开幕式致辞中表示，工业和信息化部坚持以制造业为主战场、以应用牵引为主线，推动人工智能产业提质升级、高水平赋能新型工业化。他同时指出，制造业是人工智能落地的主战场，完整工业体系是我国发展人工智能的重要优势，要聚焦原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业，加快凝练推广一批高价值场景和典型应用，产出一批特色化智能体。

在治本和配套层面，余晓晖提到三项工作安排。一是推动人工智能急需标准研制和应用，加快出台《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2026版）》；二是布局建设算力互联互通节点，提高公共算力使用效率和服务水平；三是发挥好国家人工智能基金引导作用，带动社会资本加大投入。

产业规模方面，余晓晖介绍，目前我国人工智能核心产业规模已突破1.2万亿元，人工智能企业数量超6600家，智能算力规模达2592百亿亿次浮点运算（EFLOPS）。

对于下一步方向，余晓晖在致辞中提出四个要求：统筹发展和安全，加快推动人工智能产业高质量发展；强供给，壮大智能产业；拓应用，深耕“人工智能+制造”；优环境，繁荣产业生态；抓治理，筑牢安全底线。

专家提示：落地仍面临三类挑战

值得注意的是，在肯定图谱价值的同时，业内专家也指出了当前人工智能在工业领域落地转化中面临的现实挑战。

这些挑战集中表现为：部分企业盲目跟风、重复建设，以及成功经验迁移复用难。

中国科学院院士郑志明在大会主旨演讲中，围绕“面向新型工业化的现代技术科学范式”分享了研判。他精准研判当下人工智能产业发展趋势，深入剖析新型工业化建设中的核心技术难题，明确了工业智能落地应用的攻坚方向。

诺贝尔奖得主、中国科学院外籍院士乔治·帕里西在题为“从复杂系统到AI，探寻无序中的规律”的主旨演讲中提出，当前人工智能真正的瓶颈并非模型生成能力，而是缺少对世界本质的底层认知。他强调基础研究对AI的重要性，并指出产业发展过程中还需高度重视AI可靠性、负责任创新，维护技术生态的多样性。

券商观点：政策合力将提升融合深度与广度

对于政策落地的影响，华西证券研报认为，政策落地将加速人工智能技术在各行业的渗透效率，标准化建设有望进一步深化政策合力，提升AI与基础行业融合的深度与广度，产业上下游均将受益。

从产业逻辑看，这份图谱试图解决的核心问题，正是当前“近一半场景停留在试点阶段”这一现实约束。通过按行业、应用环节、技术成熟度三个维度为各行业提供统一参照，图谱为减少重复投入、降低企业成本提供了可操作的路径参考；“一业一图谱、一景一档案”的形态，也使得成功经验的迁移复用具备了制度化的载体。

与此同时，官方同步推进的标准化体系建设、算力互联互通节点建设以及600亿元国家人工智能产业投资基金，构成产业落地所需的规则、要素与资金支撑。政策合力能否转化为产业实际产出，仍取决于场景成熟度提升的速度、企业改造成本的消化能力以及安全评测框架的落地执行情况。

从“制造主战场”到“导航图”，政策落地的坐标正在从原则性部署转向可操作清单。而清单能否转化为生产线上的实际效率提升，仍有待更长周期的检验。（《理财周刊-财事汇》出品）

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