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　　推动“人工智能+产业”是利当前、惠长远的战略之举。人工智能技术创新活跃、渗透性强，正迈向规模化应用，是促进生产力和生产关系深层次变革的关键力量。一是孕育新兴业态，壮大发展新动能。人工智能带动产业链环节发展，人工智能原生应用竞争激烈、用户规模增长，企业和个人付费使用相关功能。截至2025年底，我国大模型备案748款，人工智能应用成为企业新兴增长点。人工智能产品从概念走向量产，受市场关注。据预测，2025年中国人工智能设备出货量将同比增长20%。二是赋能传统产业，提升全要素生产率。人工智能融入传统领域全链条，提升智能化水平。如预测性维护降低成本，智能排产优化供应链，农业应用提高产出率。人工智能还能预测需求，实现柔性制造。学术研究表明其对制造业全要素生产率提升有正向效应。在服务业，人工智能可缓解“鲍莫尔病”，提高生产率。三是加快人工智能创新商业化，实现双向赋能。推动“人工智能+产业”可实现技术供给与产业需求高效对接。一方面，人工智能企业要深入行业，开发垂类模型，实现商业闭环；另一方面，传统企业要提供场景，牵引人工智能技术优化。这种模式助推人工智能企业建立商业模式，提升传统产业智能化能力。四是拓展消费场景，助力持续扩大内需。我国超大规模市场和消费者高接受度为人工智能产品和服务提供空间。中国受访者对人工智能信任度和接受程度高，职场应用率领先。人工智能推动产品智能化演进，新兴消费产品普及，互动式消费场景涌现，还能创造新消费增长点。

　　从行业领域看，在制造业领域，离散制造业切入相对容易、渗透度相对较高，普遍探索智能研发、按需生产、柔性制造等，如汽车、航空等装备制造行业因数字化基础好、数据量大，在智能研发环节人工智能应用程度较高；流程制造业如能源电力、钢铁、石化等行业因其链条长、工艺复杂，较为关注生产效率、安全监管、环保合规等增益，在拥抱人工智能时，优先部署过程智能控制、设备智能运维、参数自动优化、表面缺陷精准检测等应用。在服务业领域，金融、会计、法律等专业服务行业，已从基础操作延伸至深度决策分析，如通过人工智能合同可使审查效率提升80%，语音机器人可自动处理80%以上的常见咨询，人工智能生成内容（AIGC）加快剧本生成和视频编辑创作。

　　从产业链环节看，产业链两端的研发设计、运营服务等环节知识密集、数据密集，容错率高，落地相对较快，但生产制造等中间环节对任务执行精准度、可靠性、连贯性要求较高，落地相对缓慢，整体上看，现阶段呈现出“微笑曲线”特征。以研发环节为例，因价值更高、数据通用性较强，已成为实际落地优先领域，如基于人工智能的实时数据仿真计算、工艺参数优化或新产品发现等。再以服务环节为例，麦肯锡2025年一项调查显示，在营销与销售、战略与财务、产品开发等职能中，人工智能带来的营收提升效应显著，在零售和电商场景中，人工智能推荐系统可提升15%—25%的转化率。生产管理环节，虽然也涌现出一些典型细分场景，如生产过程控制优化、质量分析、安全管理与巡检等，但在全链条智能化推进过程中，仍处于探索阶段。