“十五五”时期中国人工智能行业发展趋势与战略前景研究报告
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一政策环境与产业规划解读
1.1十五五规划中人工智能战略定位分析
在2025年《政府工作报告》中，人工智能被明确列为推动数字经济创新活力的关键领域，强调持续推进“人工智能+”行动，并将数字技术与制造优势、市场优势更好结合[1]。这一战略定位表明，人工智能将成为十五五规划期间我国科技创新和产业升级的核心抓手。
此外，国务院国资委召开中央企业“AI+”专项行动深化部署会，要求央企在编制“十五五”规划时将发展人工智能作为重点任务，打造更多科技领军企业，并孵化培育一批初创企业[10]。这表明，人工智能不仅将在国家层面成为核心战略，在国有企业层面也得到高度重视，形成自上而下的政策合力。
同时，多地已围绕人工智能制定专项发展规划。例如，《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》提出，到2025年北京人工智能核心产业规模达到3000亿元，辐射产业规模超过1万亿元，保持10%以上的年均增长[3]。该方案从技术创新、底层基础夯实、产业集聚等多个维度系统布局，为全国范围内人工智能产业发展提供了标杆性示范。
1.2国家AI+专项行动政策框架研究
2024年，“人工智能+”行动首次出现在《政府工作报告》中，报告指出要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群[1]。这一政策框架标志着我国人工智能发展战略进入新阶段，由单一技术研发向多行业融合应用延伸。
在实施路径上，工信部、国家卫健委等七部门联合印发的《医药工业数智化转型实施方案（2025~2030年）》提出了分步推进的具体目标：2027年实现数智技术赋能医药全产业链，2030年规上医药工业企业基本完成数智化转型全覆盖[4]。该方案通过突破关键技术、建设数据集、打造典型应用场景等方式，强化人工智能在医疗健康领域的深度应用。
此外，广东省人工智能与机器人产业创新发展领导小组办公室发布《8个人工智能行业大模型和30个应用场景》，覆盖制浆造纸、半导体封装、网络安全、教学辅助、重症诊疗、文旅管理、风控合规和智能问答八大方向，进一步拓展了人工智能的应用边界[2]。这些政策举措表明，国家正以系统性思维构建适应技术特性的制度框架，确保人工智能健康发展。
1.3重点企业数字化转型政策支持体系
在企业层面，中国移动、中国石化、南方电网、国家能源集团、宝信软件等主体公司已在人工智能赋能方面取得实质性进展。例如，中国移动“九天”人工智能团队已建成8个平台型产品、超450项AI算法能力以及多种智能化应用，涵盖27个领域900项应用，并与中国石化、南方电网、国家能源集团等行业龙头共建九天众擎基座大模型，完成20亿条结构化数据集构建[10]。
与此同时，宝信软件基于钢铁行业的信息化经验和数据积累，首创提出“五位一体”的钢铁大模型建设思路，集成深度学习、智能优化等先进算法，实现对钢铁生产全流程的全面感知、预测、管控和协同[10]。这一模式不仅提升了企业的智能化水平，也为其他传统制造业提供了可借鉴的转型路径。
为了加快企业数字化转型步伐，国家出台了多项金融支持政策。例如，中国人民银行设立科技创新和技术改造再贷款，总额度达5000亿元，其中4000亿元用于支持技术改造和设备更新。该再贷款利率为1.75%，期限1年，可展期两次，最长可达3年，大幅降低了企业的融资成本[24]。
此外，光大银行长沙分行针对制造业企业推出一系列信贷支持措施，包括优先审批、FTP减点优惠、扩大定价授权等，有效缓解了企业在转型升级过程中的资金压力[25]。这些政策组合为企业提供了稳定的外部支持环境，助力其加速迈向智能制造和高质量发展阶段。
1.4数据要素流通制度创新方向
在数据流通方面，国家正积极推进数据产权制度改革。根据《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即“数据二十条”），我国建立了数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架，旨在实现数据自由流通、交易合规使用、权益合理分配的目标[36]。
地方层面也在积极探索数据确权登记机制。例如，上海是目前**对数据登记产品的“知识产权属性”开展实质性审查的地方，组建了国内首支由96人组成的审查员队伍，严格审核数据产品是否存在“实质性加工”和“创新性劳动”[35]。这种做法既保障了数据交易的安全性，也提升了数据产品的商业价值。
为进一步促进数据流通，上海市知识产权局和市数据局联合印发《上海市数据产品知识产权登记存证暂行办法》，对申请登记的数据产品进行形式审查及创新性评估，并提供免费存证服务[35]。该政策有助于提升数据市场的透明度，增强各方参与信心。
与此同时，海南省率先出台《海南省数据产品超市数据产品确权登记实施细则（暂行）》，在全国范围内首次明确开展数据产品所有权确权登记工作，探索数据资产化、资本化管理新模式[40]。这一制度创新不仅解决了数据产品后续资产化难题，也为数据流通提供了坚实的法律基础。
总体来看，国家和地方层面正通过制度创新推动数据要素市场化进程，为人工智能和数字经济的发展奠定坚实基础。