AI赋能央企数智化转型研究报告：迈向世界一流企业的智能引擎

——迈向世界一流企业的智能引擎 目录 第一章：AI赋能央企数智化转型发展概况.................................................4一、AI赋能央企数智化转型政策导向..................................................4二、AI赋能央企数智化转型市场规模...................................................6三、AI赋能央企数智化转型发展趋势...................................................8第二章：AI赋能央企数智化转型应用现状...............................................10一、央企AI应用发展阶段.................................................................10二、央企AI应用行业分布.................................................................11三、央企AI应用关键场景.................................................................14四、央企AI应用需求驱动.................................................................20五、央企AI应用落地进展.................................................................22第三章：AI赋能央企数智化转型路径与挑战............................................27一、AI赋能央企数智化转型路径........................................................27二、AI赋能央企数智化转型挑战........................................................29三、AI赋能央企数智化转型对策........................................................31第四章：AI赋能央企数智化转型服务商体系............................................33一、AI赋能央企数智化转型服务商全景图谱.......................................33二、AI赋能央企数智化转型服务商能力要求.......................................36三、AI赋能央企数智化转型服务商采购倾向.......................................38四、AI赋能央企数智化转型服务商进入策略.......................................39第五章：未来展望.................................................................................40一、AI赋能央企数智化转型未来展望.................................................40 前言 当前，全球正处于一场由人工智能引领的产业变革浪潮中，中央企业（简称“央企”）作为国民经济的“顶梁柱”和“压舱石”，肩负着引领产业升级、保障国家经济安全与战略发展的使命。其数智化转型不仅关乎自身竞争力提升，更是推动国家数字经济发展和新型工业化建设的关键。 当前央企已步入从“业务数字化”向“业务数智化”转型的关键阶段。央企作为国民经济的中流砥柱，面临着国家战略、全球竞争和内部转型的三重需求。在宏观层面上须践行“新质生产力”与“高质量发展”的顶层设计，担当科技创新的排头兵；在竞争层面需应对全球领先企业利用智能化手段重构价值链的战略挤压；在运营层面则有待破解因规模体量带来的管理复杂性与市场创新敏捷性之间的深层矛盾。 当前人工智能作为一项前沿技术，其核心在于如何激活海量数据要素的潜在价值，并转化为前瞻性的决策力与创新性的业务模式。是构筑未来核心竞争力的战略引擎。 白皮书一方面展现了我司对央企数智化转型的深入研究，另一方面希望能为央企数智化领域服务商精准找到突破央企的机会与切入点，本报告会重点研究AI（ArtificialIntelligence人工智能）在央企的应用现状、应用趋势，竞争环境等，为行业进入者提供全景式的分析和洞察。 本报告以国资委下属100家央企为研究锚点，即能精准把握国内AI赋能央企数智化转型的核心脉络，也可以为下游服务商提供清晰的破局路径。 第一章：AI赋能央企数智化转型发展概况 一、AI赋能央企数智化转型政策导向 主要结论：政策上聚焦场景、算力、数据治理三方面。场景方面专注能源、制造等央企的垂类场景（如智能巡检、预测性维护等）。算力方面将加快建设智算中心，以国产算力芯片为主。数据治理方面则关注生成式AI的数据标注、合规审核、质量评估等。 2023-2025年央企AI相关政策构建起“顶层设计-深化部署-落地推进”的完整闭环，且始终以“场景领航、算力筑基、数据赋能”为三维核心支撑，形成系统性推进框架。2023年顶层设计阶段，政策明确AI发展战略定位，将三维支撑纳入央企中长期规划重点，划定能源、制造等重点应用领域，提出算力基础设施建设与数据治理的总体方向。2024年深化部署阶段，国资委启动“AI+”专项行动，发布首批40个战略性高价值场景清单，引导央企加速数据中心向智算中心转型，推动行业数据产业共同体组建，明确三维支撑的具体实施路径。2025年落地推进阶段，政策聚焦成效强化，扩大高价值场景覆盖至超500个，推动智算平台规模化应用，分批构建重点行业高质量数据集，完善数据共享与合规流转机制，为央企AI规模化发展提供了清晰路径与坚实保障。 二、AI赋能央企数智化转型市场规模 主要结论：AI赋能央企数智化转型不仅具有巨大的市场空间，更能带来实实在在的经济效益，成为推动央企高质量发展和提升国际竞争力的核心动力。其中央企的AI应用市场增速最快，近几年持续保持在30%以上。主要是依托政策推动与场景深耕，目前AI已成为央企数智化转型的核心拉动力，更是当前央企重点布局的建设方向。 （一）央企数智化市场规模及增长 央企数智化市场呈稳步增长态势，规模从2023年的3230亿持续攀升，2024年达到3670亿元，预计2027年将突破5150亿元，增长率保持在10%以上。这一增长得益于政策与产业的双重驱动，其中国资委“人工智能+”专项行动加大推进，在16个重点行业（能源、工业等）构建了全领域数智化布局，覆盖研发设计、生产制造、运营管理等全业务链条。 （二）央企AI应用规模增速及应用投入 央企AI应用市场呈高速增长态势，2024年市场规模达320亿元，2025年预计增至440亿元，增长接近40%，增长动能强劲，未来随着核心场景深度渗透，市场规模将会持续保持高增长态势，成为数字经济高质量发展的核心引擎。 数据来源：科智咨询分析整理 三、AI赋能央企数智化转型发展趋势 主要结论：当前央企数智化转型正完成从“信息化”到“智能化”的关键跃迁——信息化阶段聚焦“业务在线”，而智能化阶段以AI为核心引擎，推动生产效率、风险管控的质效升级。 （一）基建端：以“自主可控”为核心，信创基础设施建设全面提速 信创已从政策要求转化为AI应用的底层刚需，2026年央企信创渗透率以超90%为目标，正推动央企加速构建全链路国产化底座，从建设层级看，央企先完成核心系统（如调度、生产管控）的国产化替代，再向边缘系统（如办公、辅助管理）延伸，从协同模式看，央企与国产芯片、操作系统厂商建立“联合研发机制”，以加速软硬件优化和适配。 （二）场景端：从“单点试点”向“全领域规模化渗透”加速落地 央企AI应用已跳出“局部试用”的探索期，进入“全场景覆盖+全流程渗透”的规模化阶段。一方面，AI覆盖范围从单一环节（如办公审批）延伸至研发设计、生产制造、运营管理、客户服务等全业务链条；另一方面，国资委通过“一企一策”明确场景落地的“双考核指标”——既要求场景覆盖率（2025年前核心业务场景AI渗透率超60%），也要求实际价值（如成本降幅、风险管控效率等）。 （三）数据端：高质量数据集建设成为AI精度升级的核心支撑 央企AI的落地效果高度依赖数据质量，目前正通过“标准化、标注化、共享化”三大动作，构建适配AI需求的高质量数据集。在标准化层面，央企统一数据格式、指标定义（如能源行业的设备运行参数标准）；标注化层面，联合专业机构对数据进行场景化标注（如建筑安全隐患的分类标注），高质量标注数据可直接提升模型精度15%以上；在共享化层面，通过隐私计算、联邦学习等技术，实现跨企业、跨区域的数据“可用不可见”的共享机制。 （四）绿色层：AI+双碳深度融合，赋能低碳转型 AI成为央企双碳落地的关键支撑，覆盖能源、工业、建筑、交通的全场景节能降碳。能源领域通过AI精准预测风光出力与用电负荷，以动态调度电网来提升绿电消纳率；工业领域通过AI优化生产工艺参数、动态调控设备运行，以降低单位产品的能耗；建筑领域依 托AI调节HVAC系统与照明，减少了20%以上的公共建筑能耗；交通物流领域利用AI优化运力匹配与路径规划，降低了运输能耗。 （五）生态层：跨央企协同与产业共同体共建 AI推动央企转型从单一主体推进转向产业链协同共建，形成“资源共享、技术共创、标准共定”的生态模式。由产业链主央企牵头，联合上下游企业组建创新联合体，共享行业数据集、国产化算力平台与共性算法模型，共建专利池与联合测试环境。通过专项基金聚焦AI安全、信创适配等共性难题攻关，联合制定行业AI应用标准与数据互通规范，降低跨企适配成本。这种协同模式可使核心技术研发周期缩短50%左右，重复投入成本降低35%以上，形成风险共担、价值共创的转型生态。 第二章：AI赋能央企数智化转型应用现状 一、央企AI应用发展阶段 主要结论：央企AI应用发展呈现清晰的阶梯式轨迹，从早期依赖外部技术的“单点试水”，到政策驱动下的“规模化渗透”，再到如今以行业大模型为核心的“深度融合创新”，央企的AI应用已经从“辅助工具”完成向“核心生产”的转变。 第一阶段：早期探索（2022年前）：技术依赖与概念验证期 •这一阶段，多数央企对AI大模型仍处于认知构建和初步尝试过程中，主要依赖外部科技企业提供的技术解决方案，自研能力相对薄弱，且应用场景选择偏保守，主要集中在基础的智能客服、内容生成、基础数据分析等非核心业务领域；央企通过小规模试点验证技术可行性，通常项目投入规模普遍不高，且尚未形成统一的战略规划和组织保障，也暴露出数据孤岛严重、业务价值难以量化、技术人才储备不足等瓶颈问题。 第二阶段：规模化平台化（2022-2025年）：自主突破与系统建设期 •这一阶段，央企已经开始系统性地布局AI大模型技术，在应用场景上也逐渐渗透到智能运维、精准预测、工艺优化等核心业务场景，开始与央企现有的工业知识和业务逻辑深度融合；从过去的单点应用转向平台化、体系化建设。绝大多数头部央企建立了自主可控的一体化AI平台，实现了训练推理环境的统一管理和资源调度；投入力度明显加大，年度预算大幅提升，且国产化替代成为央企的明确要求。 第三阶段：全面推进（2025年至今）：是生态构建与价值深挖期。 •当前阶段，AI大模型应用已成为央企数智化转型的核心建设内容，政府在政策层面提出明确的量化指标，将AI纳入央企的考核体系；技术日趋成熟，应用深度显著提升，央企