央企人工智能产业发展正在进一步提速加力倍顺网。
国资委日前召开的中央企业“人工智能+”成果媒体通气会明确，将继续深化央企“AI+”专项行动，更加突出应用领航，更加突出数据赋能，更加突出智算筑基，深化与各方协同合作。
国资专家认为，中央企业应用场景丰富，推动人工智能技术与场景应用深度融合，既关系我国人工智能关键技术的升级迭代，也与央企自身实现转型升级、焕发生机活力、形成新质生产力息息相关，可能成为“一点破全局”的关键一招。
AI应用加快落地
今年，“人工智能＋”再次被写入政府工作报告。报告提出，要持续推进“人工智能＋”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展新一代智能终端以及智能制造装备。
2024年2月，国务院国资委启动实施“AI+”专项行动，推动中央企业加快应用人工智能实现产业升级。一年多来，随着专项行动持续深化，中央企业在工业制造、能源电力、智能网联汽车等重点行业，超500个场景布局应用人工智能，科研、生产、客服等方面降本增效明显。
如国家电网建成发布首个千亿级多模态行业大模型“光明电力大模型”，集成的电力数据可面向电力生产、建设、管理、运营、科研、制造、服务等全产业链提供专业化智能化服务。
中国机械总院集团搭建工业母机人工智能大数据平台，构建国内首个“AI+工业母机”大数据模型——智驭天下，在工业母机设计制造—加工—运维中试—战略预研等垂直场景率先落地大模型应用。
DeepSeek发布以来，多家央企接入DeepSeek，在能源电力、石化等行业推出人工智能应用，赋能企业管理及生产等各类场景。
人工智能赋能传统产业转型发展潜力巨大。第一财经记者在哈电集团了解到倍顺网，哈电集团汽轮机公司锚定人工智能与装备运维深度融合的发展方向，由哈电发电设备国家工程研究中心率先开展前沿技术储备和应用场景探索，融合高质量数据集、构建多模态知识图谱、开发定制化智能体，打造了“知识库+大语言模型+智能体”的人工智能系统研发范式，成功完成DeepSeek-R1大语言模型的本地化部署。
走进位于国网江苏电力方天公司的江苏火力发电节能减排监控中心，大屏幕上显示着江苏省火力发电排放的二氧化硫、氮氧化物、烟尘实时平均浓度。通过物联网传感器实时采集数据，结合AI模型同步校验，核算时间从数小时缩短至1分钟，精度高达99.5%。该系统已助力政府部门制定14项行业标准，未来将推广至钢铁、水泥等高碳行业。
无人机巡检是方天公司的另一项“黑科技”。2024年，国网江苏电力通过无人机巡视杆塔216.5万余基次，飞行里程达23.3万公里，相当于绕行赤道近6圈。人工智能深度学习算法的引入，实现了从“人盯屏”到“算法预警”的跨越，可识别85%的常见隐患，重点缺陷识别率超90%。目前，该技术已在江苏电网输电、安监、基建等10余个场景落地，大幅提升了作业安全性与效率。
北京物资学院副院长张闯表示，央企是产业赋能推动者，在能源、交通、通信等关键领域占据重要地位，其大规模的应用场景为人工智能技术提供了广阔的应用空间，能够加速人工智能与传统产业的深度融合，提升传统产业的智能化水平，带动产业链上下游企业的协同发展。
国产芯片迎来机遇期
人工智能的迅猛发展为产业链上下游带来机遇。其中，芯片作为信息时代数字产业发展的基石，直接关系到国家战略安全和产业安全，也是实现高水平科技自立自强的重要支撑。
谈及人工智能产业，中国电子飞腾信息技术有限公司首席科学家窦强对第一财经记者表示，国内存在“头重脚轻”的结构性问题：应用层发展迅猛，但底层硬件与基础软件等方面的研发和产业化能力相对较弱，研发自主人工智能芯片与软件迫在眉睫。
窦强表示，当前国际环境下，国产芯片发展迎来重要机遇。国产人工智能大模型的爆发式增长对国产芯片替代形成利好，一方面，外部复杂环境倒逼国内算力需求向国产芯片倾斜；另一方面，人工智能大模型能力的突破（如推理、编程、数学等智力增强）正推动人工智能应用加速落地，催生端侧、边缘侧等多元化算力需求场景，而这类场景对算力要求相对可控，国产芯片已具备适用性。
在海油发展安全环保公司安全环保院视觉识别技术研究室内，第一财经记者看到，一台白色的安全巡检机器人沿着既定路线缓缓移动，这些边缘计算智能盒子已经基于飞腾芯片进行了3代技术产品迭代。边缘计算盒子部署在生产端，除了具备基础算力的飞腾CPU，还搭载了国产GPU（图形处理器）和人工智能芯片。
“这就让这款小小的智能盒子具备较大的算力，可以运行10余种机器视觉算法，对作业现场的环境、设备、人员的作业安全进行实时监测、识别、预警。”海油发展安全环保公司安全环保院院长闫宏图介绍。
机遇与挑战并存
国务院国资委今年2月召开了中央企业“AI+”专项行动深化部署会，明确着力强化中央企业推进人工智能发展的要素支撑，在编制企业“十五五”规划中将发展人工智能作为重点，打造更多科技领军企业，孵化培育一批初创企业。
国资委规划局有关人士撰文指出，当前，模型适配性能不足、资源投入不足、收益回报不足、安全监管手段不足制约应用广度深度速度，人工智能与实体经济融合发展有待强化。基础不牢、数据不优、人才不足、机制不活是限制人工智能高质量发展的核心要素。强基础、聚数据、建生态、优机制是加快人工智能落地应用、形成新质生产力的必由之路。
文章建议，强化政策落地，优化体制机制。一是出台税收优惠、研发补贴、基金支持等专项政策，帮助有潜力的创新人才和科研项目承担短期失败的经济压力。二是打造宽容失败的氛围，允许企业有一定的战略亏损期和失败概率，激励企业敢于、乐于持续加大投入，克服传统产业应用人工智能的初期阵痛。三是遴选和鼓励青年科学家“挑大梁”开展开放性、探索性研究，在项目、经费、激励、自由度、资源调配等方面为其提供更多支持、创造更大空间。
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祝嫣然
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