2026年政府工作报告首次提出智能经济新形态，明确深化拓展“人工智能+”，工业和信息化部部长李乐成强调，AI需从高质量发展的“关键变量”转变为“强劲增量”。

这一政策导向为各行业智能化转型指明方向，推动企业从AI技术探索者向产业落地实践者转变。企业与AI的融合是一项长期的过程，不仅要求内部智能化转型，更需通过技术创新、场景适配、生态构建打造特色落地路径，这一过程也引发企业发展理念、业务模式和价值创造方式的全方位变革。

价值重构：AI从技术工具向产业核心驱动力转变

人工智能发展已从单纯追求技术突破，转向利用技术解决实体经济实际问题，跨越“技术可用性”鸿沟，进入“经济可行性”周期。浪潮数字企业董事长魏代森指出，当前人工智能发展聚焦“大模型+垂直场景”具体应用，围绕“效率新工具、服务新体验、产品新形态、决策新助手、科研新模式”五大场景，构建数据治理、场景洞察、价值运营三大核心能力。基于此，浪潮数字企业业务布局从“项目交付”升级为“平台能力+行业方案+运营服务”，在制造、流程工业、轻工业等领域形成差异化布局，依托行业大模型、知识图谱等技术，助力客户将政策红利转化为经营指标提升，实现AI从“能用”到“规模化应用”的跨越。

海光相关负责人向中国工业报表示，“智能经济”既是以AI为内核的经济范式升级，也是“人工智能+”行动的深化拓展，未来AI将全面渗透各领域，传统工业经济融入智能内核将成为经济转型核心方向。目前在金融、能源、制造等国民经济支柱产业，AI正从“试点应用”走向“核心生产系统”，海光C86处理器和DCU加速卡等算力产品，为各行业智能化转型提供“用得起、用得好、用得放心”的算力支撑。

在神州数码看来，AI的深入发展并非取代数字化转型，而是对其提出更高要求。本轮以AI大模型为核心的数智化转型，不会让企业跳过数字化阶段，反而会倒逼企业补强数据基础、健全数云架构。缺乏扎实的数据治理、流程数字化和充分的AI就绪准备，智能化难以真正落地。“只有企业完成AI就绪，步入“AI for Process”深水区，将AI技术深度融入企业流程，才能实现驱动生产力变革的颠覆式创新。”神州数码相关负责人向中国工业报说道。

华为的实践印证了这一观点，AI已融入制造企业研、产、供、销、服全业务场景，并重塑制造业流程。研发端，AI生成式设计加快产品开发部署；生产端，AI助力提升工厂敏捷性、效率与生产力；供应端，AI实现供应-存货-生产综合成本最优；销售与服务端，AI在精准营销、智能客服等方面实现提质增效降本。华为与广汽合作的智能化研发平台，借助AI大模型、研发工具链，将整车研发时间从36个月优化至18个月，成为AI转化为产业增量的典型案例。

用友网络认为，从技术探索迈向价值创造，企业AI正加速进入全面落地的关键窗口期。如何让AI真正融入流程、驱动决策、创造效益，已成为企业数智化转型的核心命题。因为产业规模、数智商业环境、教育人才与文化、政府政策、电力供应等优势，中国企业的AI应用会走到全球前列。

路径创新：破解痛点的企业AI落地方法论

当前各行业推进AI与实体经济融合时，普遍面临场景碎片化、投入产出不清晰、数据要素流通不畅、转型能力不足等共性难题。面对挑战，各企业探索创新路径，通过场景聚焦、技术适配、生态协同等方式，构建可复制、可规模化、商业化的融合路径，抓住大规模设备更新、产业基础再造的政策窗口期，将AI打造为新质生产力核心引擎。

海光从AI算力、算法、数据三要素出发，提出三大破题思路：一是打造“算力底座+平台化工具”技术基座，海光DCU构建了完善的层次化软件栈统一底层硬件驱动平台，适配不同API接口和编译器，支持常见函数库、AI算法与框架，实现通用计算场景化覆盖，降低企业转型技术门槛；二是深耕行业场景，形成“通用模型+行业适配”的解决方案范式，海光秉持开放式生态策略，联合产业链伙伴开展软硬协同优化，在金融风控、工业质检、AI4S等场景发挥实际效能；三是构建数据流通基础设施，激活数据要素价值，海光CPU通过内置安全处理器，为数据“可用不可见”的流通模式提供硬件级防护，为AI大规模商用筑牢基础。

浪潮数字企业的核心思路是优先开展“场景价值排序”，而非单纯强调模型规模，整体分三步推进：第一步，围绕降本、提质、增效、控险的企业经营目标筛选高价值场景，优先选择数据基础好、闭环明确、ROI可量化的场景开展试点；第二步，采用“通用大模型+行业知识+企业私域数据+智能体编排”的组合方案，避免重复研发；第三步，以“小步快跑”模式，从单场景验证逐步扩展到部门级、园区级。在工业智能领域，浪潮数字企业从场景切入，识别“高价值、易落地”的应用场景，匹配适配技术栈与部署方案，小范围落地验证后扩大应用范围，形成企业AI能力底座。在建筑行业，其为中国铁建大桥局打造的桥梁施工方案智能编制平台，通过“AI桥经理”“AI桥总工”智能应用，将复杂方案初稿编制周期从7天压缩至10分钟，且100%符合国家和行业规范，施工风险识别率提升至90%以上，施工安全事故率降低50%，成为场景化落地的标杆。

神州数码董事长郭为提出的“风轮理论”与“AI for Process”理念，为破解行业痛点提供核心逻辑支撑。他认为，AI与实体经济融合的核心难点并非技术本身，而是AI与业务流程的深度适配与系统性重构。“风轮理论”指出，企业创新是业务模式、技术范式、管理方法相互作用形成的动态协同体系，而流程作为三者交汇的核心，是驱动创新持续运转、AI落地破局的关键。基于此，神州数码主张将AI能力系统性嵌入企业全业务流程，通过盘活数据资产、重塑业务流程，让智能体深度融入业务肌理，从底层驱动企业组织变革与生产力重构，从根本上破解场景碎片化、价值转化模糊等痛点。

华为总结出“三层五阶八步”转型方法论，为企业AI落地提供清晰行动指南。“三层”即重新定义智能业务、AI开发与交付、持续运营智能应用，明确转型的层次与深度；“五阶”指场景、流程、组织、数据、IT五大转型阶段，帮助企业把握转型顺序与重点；“八步”为明确目标、场景识别、重塑流程、组织变革、数据和知识工程、AI建模与发布、AI融入业务应用、AI持续运营八项具体工作，是转型流程的深度细化。华为相关负责人向中国工业报强调，场景是AI落地的龙头，为找到AI与业务融合的“最佳切入点”，企业可从商业价值、场景成熟度、持续运营三个维度，通过AI场景“十二问”精准定位适配场景，让转型事半功倍。

中科曙光从基础设施层面展开系统性创新，打造开放统一、高效易用的智能计算基础设施。针对场景碎片化源于生态碎片化的问题，中科曙光2025年联合产业链上下游20余家企业，推出国内首个“AI计算开放架构”，联合攻克高速互联、存算传紧耦合、高密度液冷散热等核心技术，并基于该架构推出scaleX万卡超集群，从底层打破生态割裂。该集群支持多品牌国产加速卡混合部署，全面兼容主流软件生态，大幅降低用户迁移成本与技术锁定风险，且具备向十万卡、百万卡平滑扩展的能力，可匹配企业AI应用从试点到规模化的发展需求。同时，中科曙光推动“算力+应用”深度融合，scaleX万卡超集群采用浸没相变液冷技术，PUE值低至1.04，相较传统风冷散热降低30%电力消耗，且已完成400多个主流大模型的适配优化，在材料研发、生物医药等领域助力科研效率实现数量级提升，让AI投入产出可量化、可衡量。

用友针对不同规模企业的差异化痛点，提供定制化AI落地解决方案。用友网络高级副总裁兼高端BG总裁杜宇指出，大型企业信息化建设起步早，由于业务复杂、组织庞大、历史系统众多，普遍存在系统烟囱林立、各业务条线独立建设难以打通，数据孤岛严重、流程衔接不畅等问题。在这种情况下，AI技术在不同业务环节、不同部门零散应用，容易形成智能化碎片。同时大型企业对数据安全、业务稳定与合规管控有着极高要求。针对大型企业的这些现实难题，用友通过新一代企业软件——用友BIP，开展集团级数据治理与知识治理，以打破数据壁垒，开展数据智能、知识治理、安全治理三大治理工作。依托多智能体协同支撑复杂业务场景，并提供公有云、专属云、本地化等多种部署方式，在保障安全合规的前提下，帮助企业低成本、快见效地实现 AI 价值落地。

用友网络高级副总裁兼企业BG总裁徐洋表示，中小企业数智化基础相对薄弱，部分企业存在业务未系统化、数据积累不足等问题，直接导致AI难以落地发挥作用。针对上述痛点，用友通过多样化举措助力中小企业突破瓶颈：为基础薄弱企业提供开箱即用的试用产品；通过培训式训练营引导客户动手实践；以培训式交付协助客户搭建应用体系；同时与应用较深的客户开展行业场景共创，加速企业数字化进程，构建一体化数据基础，降低AI落地门槛。目前，用友YonSuite产品已在中小企业落地应用，涵盖智能月结、智能审核、智能报销等数字员工类应用，智能分析报表等决策辅助类应用，以及采购助理、销售助理等具备知识检索与方案生成能力的智能助理类应用，有效帮助企业提升运营效率、降低人工成本。

生态共建：构筑安全可控的AI产业发展共同体

2026年政府工作报告强调，要完善人工智能治理、深化数据资源开发利用、培育智能原生新业态。在AI快速落地的过程中，安全合规、伦理规范、知识产权、就业结构调整成为全行业共性挑战。面对挑战，企业与产业界需协同发力，平衡技术创新、产业安全、数据治理三者关系，面向“十五五”万亿级产业目标，构建安全可控、开放共赢、具有全球竞争力的AI产业生态。

浪潮数字企业面向“十五五”规划，提出四点行动方向：一是以产业链链主企业为牵引，打造一批可复制的行业标杆场景；二是推动数据要素与行业知识沉淀，形成高质量行业数据集、知识库和场景模板；三是完善标准、评测和安全治理体系，实现模型效果、业务价值与合规要求的统一；四是培育“懂行业、懂数据、懂AI”的复合型服务生态。魏代森强调，AI智能体的应用生态是其规模化落地并创造价值的关键，智能体的核心竞争力在于“场景深度”与“生态广度”的有机结合，单一技术能力无法支撑其规模化应用，必须构建完整应用生态，实现智能体与业务场景的深度融合和价值闭环。浪潮海岳企业AI作为企业开箱即用的智能体能力集合，融合海岳大模型垂域能力，沉淀2000+业务规则、5000+行业业务场景知识库，涵盖100+智能体，支撑财务、供应链、项目管理等40余个高价值场景一站式落地，成为生态构建的重要载体。

中科曙光认为，技术创新、产业安全与数据治理并非对立关系，可通过构建先进、自主、安全的计算基础设施统筹发展与安全。其自主研发的scaleX万卡超集群，在超节点架构、高速互连网络等方面实现多项创新突破，技术能力达到国际先进水平，标志着我国超大规模算力集群建设完成从“补短板”到“建体系”的关键跨越。自主可控的算力底座，能有效降低架构性风险，为AI技术创新与产业安全提供根本保障。在生态构建方面，中科曙光坚持开放技术路线，协同产业链伙伴推进从部件、系统到软件、数据的全栈能力开放，降低创新门槛与研发成本，实现“算力+应用”一体化交付。中科曙光表示，将推动先进、自主、开放的算力基础设施与各行业应用场景深度融合，让国产智能算力更高效、稳定、普惠地服务于经济社会各领域，为培育繁荣的国产AI产业生态打造创新沃土。

神州数码认为，平衡技术创新、产业安全与数据治理的关键，在于推动“安全可控”与“数据价值释放”一体化实现，企业需通过工程化手段，在保障安全合规的前提下激活数据要素价值。其推出的“神州问学”企业级Agent中台，正是这一思路的实践成果，该平台支持完全私有化部署，通过“可用不可见”的数据协作模式、精细化三层级权限管理体系，以及基于Agent IDE的工作流编排，在满足高等级安全合规要求的同时，帮助企业将散落的多源知识转化为可智能调用的资产。同时，神州数码指出，AI的深入应用正催生“人机共舞”的新工作形态，AI未来将成为企业的“数字员工”，这将引发商业与管理模式的根本性变革，计价方式或从算力转向“数字员工”的能力贡献，管理职责或从IT部门转向人力资源部门。面向“十五五”，神州数码主张技术服务商与产业用户携手，以解决真实业务痛点为技术创新方向，以私有化部署、严密权限治理与专项安全防护为产业安全基石，以高质量数据治理为价值释放前提，推动“AI for Process”深度融入企业全流程。

海光将安全贯穿产品全生命周期，从芯片设计源头筑牢安全防线，提出“安全从代码开始”的理念。海光在芯片设计阶段便内置国密算法加速引擎、可信执行环境等安全特性，对绝大多数漏洞实现原生免疫，让安全成为算力的天然属性，而非外部附加功能。在产业安全方面，海光以饱和式研发投入推动C86芯片完成多轮自主迭代，构建可独立演进的国产化技术路线，为各行业提供长期“安全可控”的算力底座，避免核心技术受制于人。同时，海光强调安全可控不等于封闭排他，AI全场景规模化应用需要全产业链协同发力，其积极参与光合组织等产业协作平台，已与6000余家合作伙伴构建开放的自主生态链，加速软硬件协同优化和技术联合攻关。

用友网络从生态伙伴赋能、人才培养、平台建设等多维度构建AI产业生态。用友网络副总裁兼全球生态合作本部总经理董波介绍，用友推出的智能体市场，是客户价值创造、伙伴发展需求与企业自身创新发展三者结合的成果。该智能体市场涵盖三类产品：用友自研的示范型智能体、伙伴基于行业经验和高质量数据构建的智能体、客户在行业前端深度应用中开发的场景化智能体。为赋能生态伙伴，用友提供算力和资源资助补贴，提升技术社区活跃度，通过AI训练营、开发者大赛等方式，帮助伙伴快速掌握AI应用开发能力。用友与超6000家院校和社会机构建立长期合作，致力于数智化人才培养，2026年其AI训练营广泛赋能合作伙伴和客户w，用友为其提供技术保障、真实企业数据与场景支持，并安排专家现场答疑。用友提出2026年“数智共同体”建设目标，计划带动4000多家ISV深入行业应用，将4500个解决方案规模化推广，服务更多客户。

在全球化布局中，用友注重构建开放共赢的国际生态，其全球化2.0战略立足亚太、服务全球，以数智化和AI技术为全球客户创造更高价值。在用友BIP平台海外推广过程中，企业注重本地化适配，涵盖语言适配（中文、英文及小语种）、产品包适配（当地会计准则、税务申报、薪酬福利等），并在新加坡设立专门的国际数据中心，严格遵循国际GDPR数据隐私规则，满足海外客户的数据主权和安全要求。用友在拓展亚洲、欧洲、美洲、中东和非洲等市场时，提前匹配当地安全合规与数据隐私要求，做好全面规划。用友认为，全球化竞争的核心并非单纯的高性价比，而是依靠本地化适配、技术领先和AI能力参与国际竞争。

从政策导向到企业实践，从技术突破到产业落地，AI正以不可逆转的态势重塑经济发展格局。浪潮数字企业、用友、华为、中科曙光、海光、神州数码等企业的实践表明，AI落地并非简单的技术叠加，而是一场涉及价值理念、业务流程、组织形态、生态体系的全方位变革。面对“十五五”万亿级AI产业发展目标，企业需持续聚焦场景价值、创新落地路径、共建产业生态，推动AI真正从“关键变量”转化为高质量发展的“强劲增量”，为智能经济新形态构建提供坚实支撑。正如工信部部长李乐成所强调，人工智能产业发展中必须统筹发展和安全，坚持人工智能为人所用、为人服务、为人所控，这既是企业AI落地的根本遵循，也是AI产业生态可持续发展的核心要义。