2022-2026 年中国人工智能政策白皮书：战略演进、监管框架与区域实践

前言 人工智能作为新一代信息技术的核心领域，是驱动新质生产力发展的核心引擎，更是我国抢占全球科技竞争制高点、推动经济社会高质量发展的关键抓手。2022-2026 年是我国人工智能产业发展的关键窗口期，政策体系从初步规范向体系化、精细化演进，产业发展从技术突破向场景落地、深度融合跨越，监管框架从探索建立向实质治理升级，区域布局从单点突破向因地制宜、协同发展的格局成型。 本白皮书系统梳理 2022-2026 年中国人工智能领域的国家战略政策演进、监管体系构建、区域实践探索，剖析产业发展的核心特征与关键趋势，总结地方发展的典型经验与实践案例，并结合 “十五五” 规划导向提出政策建议，旨在为行业主体、地方政府、研究机构等提供全面的政策参考与发展指引，推动人工智能与经济社会各领域深度融合，助力我国人工智能产业实现高质量、规范化、规模化发展。 第一章 总论中国人工智能发展的战略定位与政策环境 1.1 时代背景：人工智能作为新质生产力核心引擎的战略意义 在新一轮科技革命和产业变革深入发展的背景下，新质生产力的培育与发展成为推动经济结构转型升级、实现高质量发展的核心任务。人工智能凭借其技术渗透性、产业带动性、创新引领性，成为新质生产力的核心构成与关键引擎，其技术突破与应用落地能够推动生产要素的优化重组、生产方式的数字化变革、产业体系的跨界融合，在制造业、交通运输、医疗卫生、石化化工等重点领域催生新产业、新业态、新模式，为我国经济社会发展注入全新动能。同时，人工智能的发展水平已成为衡量国家科技实力和综合国力的重要指标，是我国在全球科技竞争中掌握主动权、构筑竞争新优势的关键领域。 1.2 政策环境概览：2022-2026 年政策演进的三个阶段 2022-2026 年我国人工智能政策体系历经萌芽规范期、加速应用期、深度融合期三个阶段，政策导向从 “规范技术发展、探索场景应用” 逐步向 “全面推进融 合、强化要素保障、实现实质治理” 升级，形成了国家顶层设计、行业专项部署、地方差异化落实的立体化政策体系。 1.萌芽规范期（2022 年）：以场景创新为核心导向，同时启动算法领域的基础监管，科技部等六部门出台场景创新相关指导意见，开启场景驱动的人工智能发展模式，《算法推荐管理规定》落地实施，为算法治理奠定制度基础，政策聚焦 “技术创新与初步规范并重”。 2.加速应用期（2023-2024 年）：监管体系与应用政策双轮驱动，全球首部生成式 AI 专项规章《生成式人工智能服务管理暂行办法》出台，构建生成式AI 监管框架；“人工智能 +” 首次写入政府工作报告，中央经济工作会议部署相关行动，政策重心向 “推动技术落地、拓展应用场景” 转移，人工智能与各行业的融合应用进入加速阶段。 3.深度融合期（2025-2026 年）：以纲领性文件为引领，要素保障与实质治理成为重点，国务院出台《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》，为人工智能融合发展提供顶层指引，各行业专项政策密集出台，场景培育与开放成为政策重点；“十五五” 规划纲要草案明确算力算法数据高效供给要求，监管从备案登记向实质治理升级，政策体系更加完善，推动人工智能与经济社会各领域实现深度融合。 1.3 核心发现摘要 本白皮书通过对 2022-2026 年人工智能政策与实践的全面梳理，形成三大核心发现：一是监管框架基本成形，构建起算法备案、深度合成备案、大模型备案的三维监管体系，备案数据规模持续扩大，合规要求不断细化，监管重心向实质治理转移；二是区域差异化定位格局凸显，全国形成 “三大梯队 + 特色方阵” 的 AI 发展版图，各地区结合自身资源禀赋、产业基础确定发展方向，京沪粤抢占制高点，长三角与工业大省聚焦深度融合，中西部与东北谋求突围，资源大省实现差异化卡位；三是发展导向完成从 “技术突破” 到 “产业落地” 的转变，国家政策从聚焦核心技术研发转向推动 “人工智能 +” 场景应用，地方实践以产业融合为核心，场景培育、应用示范成为各地发展重点，技术创新与产业应用的协同性显著提升。 第二章 上篇・国家战略篇 2.1 政策演进：从场景创新到 “人工智能 +”（2022-2026） 2022-2026 年我国人工智能国家政策的演进主线清晰，围绕 “技术创新 - 场景应用 - 融合发展 - 要素保障” 逐步深化，核心标志是实现从 “场景创新驱动” 到“人工智能 +” 全面实施的跨越，形成了全链条、系统化的政策支撑体系。 •2022 年：场景驱动模式开启：科技部等六部门出台《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，首次将场景创新提升至国家层面，明确人工智能高水平应用的发展方向，推动人工智能技术从实验室走向实际应用，为后续 “人工智能 +” 行动奠定场景基础。 •2023 年：生成式 AI 监管体系落地：《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式出台，作为全球首部生成式 AI 专项规章，填补了生成式人工智能监管的制度空白，明确了生成式 AI 服务的备案要求、合规准则，为生成式 AI 产业的规范化发展划定边界、提供保障。 •2024 年：“人工智能 +” 上升为国家战略：“人工智能 +” 首次写入政府工作报告，成为国家经济社会发展的重要部署，中央经济工作会议进一步明确开展 “人工智能 +” 行动，标志着人工智能与各行业的融合发展从自发探索转向国家层面的系统推进。 •2025 年：“人工智能 +” 行动纲领性文件发布：国务院出台《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》，作为 “人工智能 +” 实施的核心纲领性文件，明确了融合发展的总体目标、重点领域和保障措施，为各行业、各地区推进人工智能融合应用提供顶层指引。 •2026 年：要素保障纳入 “十五五” 规划：“十五五” 规划纲要草案明确 “强化算力算法数据高效供给”，将算力、算法、数据三大人工智能核心生产要素的保障与优化纳入国家中长期发展规划，标志着我国人工智能发展进入 “融合应用 + 要素保障” 双轮驱动的新阶段，为产业长期高质量发展筑牢基础。 2.2 监管体系：算法备案、深度合成备案、大模型备案的三维框架 随着人工智能产业的快速发展，我国逐步构建起算法备案、深度合成备案、大模型备案三位一体的监管框架，通过差异化备案管理、常态化数据更新、精细化合规要求，实现对人工智能技术应用的全流程、多层次监管，为产业规范化发展提供制度保障。 2.2.1 三类备案的差异化定位与法律依据 三类备案针对人工智能不同应用场景和技术类型设置差异化监管要求，各有明确的法律依据和适用范围，形成互补的监管体系，具体如下表所示： 2.2.2 备案数据全景（截至 2026 年 1 月） 截至 2026 年 1 月，我国人工智能三类备案工作已实现常态化、规模化推进，备案数量持续增长，覆盖范围不断扩大，成为监管部门掌握产业发展现状、实施精准监管的重要基础： •算法备案（非深度合成）：完成16 个批次备案，覆盖互联网信息服务各领域算法应用； •深度合成算法备案：完成15 个批次备案，其中第十五批备案包含 572 款算法，深度合成技术应用的监管覆盖度显著提升； •大模型备案：累计748 款大模型完成备案，其中435 款完成登记，生成式人工智能产业的规范化发展态势明显。 2.2.3 合规要点 随着监管体系的不断完善，人工智能企业的合规要求逐步细化，核心围绕训练数据合规、生成内容标识、应用功能合规三大维度展开，成为企业开展相关业务的基本准则： 1.训练数据合规：要求企业训练人工智能模型的数据源合法合规，不得使用侵权、违法、违规数据，建立数据来源追溯机制和数据清洗机制，保障训练数据的真实性、合法性和安全性； 2.生成内容标识：2025 年 9 月起，生成内容显式 / 隐式标识要求正式生效，企业需对人工智能生成的文本、图像、音视频等内容进行清晰标识，保障用户的知情权和辨别权，防止生成内容被滥用； 3.应用功能合规：企业需严格按照备案范围开展业务，不得擅自扩展应用场景，强化人工智能产品的功能审核，防止出现危害国家安全、社会公共利益、用户合法权益的功能设计。 2.3 行业政策：重点领域专项政策解读 在 “人工智能 +” 行动的总体部署下，国家各部委针对重点行业出台专项政策，推动人工智能与制造业、交通运输、医疗卫生等领域的深度融合，同时出台场景培育专项文件，明确融合发展的重点方向，形成 “行业专项 + 场景培育” 的政策支撑体系。 •制造业：八部门出台《“人工智能 + 制造” 专项行动实施意见》，聚焦制造业数字化、智能化转型，推动人工智能在生产制造、质量检测、供应链管理等环节的应用，培育智能工厂、数字化车间，提升制造业生产效率和核心竞争力； •交通运输：2025 年 9 月，七部门联合出台《关于 “人工智能 + 交通运输” 的实施意见》，推动人工智能在智能驾驶、智慧路网、智慧物流、客运服务等领域的应用，构建智能、高效、安全的综合交通运输体系； •医疗卫生：国家卫健委发布《关于促进和规范 “人工智能 + 医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确人工智能在医学影像诊断、辅助诊疗、公共卫生监测、药品研发等方面的应用方向，同时强化医疗 AI 的合规监管，保障医疗质量和患者安全； •石化化工：七部门在《石化化工行业稳增长工作方案》中明确 “人工智能+ 石化化工” 行动，推动人工智能在石化化工生产过程控制、安全风险防控、节能降碳等环节的应用，提升行业绿色化、智能化发展水平； •场景培育：2025 年 11 月，国务院办公厅出台《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，作为场景培育的核心专项文件，明确5 方面 22 类重点领域，推动各地、各行业开放应用场景，为人工智能技术落地提供载体，破解 “技术与场景脱节” 的行业痛点。 第三章 中篇・区域实践篇 3.1 全国 AI 版图的 “因地制宜” 格局（2026 年最新） 基于资源禀赋、产业基础、科技实力、区位优势的差异，2026 年我国已形成 **“三大梯队 + 特色方阵”** 的人工智能发展区域格局，各地区摒弃同质化竞争，确立差异化发展定位，推动人工智能产业与本地主导产业深度融合，实现全国 AI 产业的协同发展、错位发展。 第一梯队：京沪粤的 “制高点” 之争 京沪粤凭借雄厚的科技研发实力、丰富的人才资源、完善的产业生态，成为我国人工智能产业发展的第一梯队，聚焦人工智能产业高端环节，争夺全球 AI 发展制高点，各有核心发展特色： •北京：定位 “基础研发 + 合规引领”，拥有全国最密集的高校、科研院所和科技企业，人工智能基础研发能力全国领先，同时备案上线大模型数量居全国首位，在合规监管实践、标准制定方面发挥引领作用； •上海：打造 “资本 + 要素” 叠加优势，依托长三角产业腹地和金融中心优势，设立国家级 AI 产业基金，强化资本对人工智能产业的赋能，同时聚焦算力、数据等核心要素的供给与优化，构建完善的 AI 产业要素保障体系； •广东：以 “制造业当家” 为核心，依托珠三角完善的制造业体系，聚焦具身智能与垂直领域人工智能应用，推动人工智能与制造业深度融合，在工业机器人、智能装备、垂直行业大模型等领域形成竞争优势。 第二梯队：长三角与工业大省的 “深度融合” 浙江、江苏、山东等长三角省市和工业大省，依托扎实的工业基础、旺盛的应用需求，成为人工智能与实体经济深度融合的核心区域，聚焦 “人工智能 + 制造”“人工智能 + 消费” 等方向，推动技术落地与产业升级： •浙江：人工智能核心产业营收达 6800 亿元，成为 “人工智能 + 消费”先锋，依托电商、新零售、数字经济等优势，推动人工智能在消费场景的创新应用，同时联动制造业实现产消协同； •江苏：聚焦 AI 芯片、开源社区等核心环节，强化人工智能技术自主创新能力，开展 “人工智能 + 制造” 诊断行动，为制造业企业提供智能化转型诊断与解决方案，推动制造业智能化改造； •山东：