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赛迪智库:2025“人工智能+”大势下推动数字产业高质量发展的路径选择研究报告(22页).pdf

上传人: S*** 编号:1148796 2026-03-05 22页 4.59MB

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1、信息化与软件产业研究赛迪研究院 主办2025 年 12 月 15 日总第 92 期4第期本期主题“人工智能+”大势下数字产业创新发展的趋势 研判与路径选择所长导读当前,人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正以“头雁效应”推动数字产业发生系统性变革,成为培育新质生产力、构建现代化产业体系的核心驱动力。“十五五”时期是我国数字产业突围攻坚的关键阶段,人工智能与数字产业的深度融合既孕育着巨大发展机遇,也面临多重挑战。本期主题“人工智能+”大势下数字产业创新发展的趋势研判与路径选择立足技术演进、成长空间、产业结构、产业治理四大维度,系统剖析了数字产业的新趋势新特点技术层面呈现智能突破

2、、多业融合、协同创新的鲜明特征,成长空间上数智转型与智能原生共拓增量市场,产业结构向软硬协同与数据赋能并重演进,全球治理则呈现规则博弈与安全发展统筹推进的格局。同时,针对高质量数据集供给不足、数智应用场景适配困难、产业治理平衡难度大等现实挑战,结合国内外实践案例,从科技创新引领、现代产业体系构建、市场开拓与系统集成能力提升、产业集聚化发展四个方向,提出“十五五”时期推动数字产业与人工智能同频共振的具体路径,为数字产业高质量发展、加快形成新质生产力提供参考。本期内容由高婴劢、范振锐撰稿,不足之处,请不吝指出。赛迪研究院信息化与软件产业研究所所长 韩健2025 年 12 月 15 日 本期主题:“

3、人工智能+”大势下数字产业创新发展的趋势研判与路径选择一、“人工智能+”数字产业的新趋势新特点1(一)从技术演进看,数智技术重构与多维创新引领产业变革1(二)从成长空间看,数智转型提质与智能原生破局共拓增量4(三)从产业结构看,硬软协同与数据赋能加速释放产业势能6(四)从产业治理看,全球规则博弈与安全发展双向统筹8二、“人工智能+”数字产业面临的发展挑战9(一)高质量数据集供给不足,极大制约产业创新9(二)数智应用场景适配困难,影响商业转化效率11(三)产业治理平衡难度较大,增加新阶段适配压力12三、“十五五”时期推动数字产业与 AI 同频共振的路径选择14(一)以科技创新为引领,培育发展新质

4、生产力14(二)构建现代产业体系,筑牢关键领域核心根基15(三)开拓数智转型市场,强化产业系统集成能力15(四)推动产业集聚发展,塑造集群协同发展优势15目 录 目 录 CONTENTS本期主题:“人工智能+”大势下数字产业创新发展的趋势研判与路径选择信息化与软件产业研究2025 年第 4 期1本期主题:数字产业以信息(IT)、通信(CT)、控制(OT)、数据(DT)等领域数字技术大规模产业化为特征,面向经济社会数字化转型需求提供数字产品、服务、平台和解决方案,是数字经济的核心支柱,也是新质生产力的重要组成和关键驱动。人工智能(AI)是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性强

5、的“头雁效应”和生产力革命性跃迁的动力引擎作用,正从技术创新范式、要素配置方式、产业组织结构、行业治理模式等方面,为数字产业带来系统性变革。“十五五”时期是我国培育发展新质生产力、全面构建现代化产业体系的关键期,是应对技术产业竞争、实现数字产业突围的攻坚期。为此,建议以“AI+”数字产业为导向,实施“创新引领、软硬协同、数实融合、区域集聚”的发展策略,加强系统布局,转变发展方式,推动制度突破,助推数字产业高质量发展,加快形成新质生产力,谱写中国式现代化新篇章。一、“人工智能+”数字产业的新趋势新特点(一)从技术演进看,数智技术重构与多维创新引领产业变革人工智能技术发展呈现出由“单点突破”走向“

6、群体创新”的显著特征,“数据+算力+算法”正在重构数智技术架构的底层逻辑,智能、融合、协同成为数智技术涌现式创新、规模化应用的主要脉络。1.智能技术多点突破,终端产品加速迭代数字技术通过数据的自动化流动,将物理空间在数字空间进行映射,反映客观规律,指导流程优化和效率提升;而智能技术则通过自“人工智能+”大势下数字产业创新发展的趋势研判与路径选择专业就是实力 精准就是品牌信息化与软件产业研究2025 年第 4 期2学习、自决策、自执行机制,在数字、物理等多重空间中完成更加复杂、更具创造性工作,形成AI芯片、感存算一体、云边协同、大模型、数据智能、智能体、具身智能等一系列技术群体性突破,AI 手机

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1. **趋势特点**:AI推动数字产业技术智能突破、多业融合、协同创新,成长空间由数智转型与智能原生共拓,产业结构向软硬协同与数据赋能演进,全球治理呈现规则博弈与安全发展统筹。 2. **核心挑战**:高质量数据集供给不足(如工业“老设备”制约接入率)、数智应用场景适配困难(如医疗AI需18个月专业数据优化)、产业治理平衡难度大(如自动驾驶事故引发监管争议)。 3. **发展路径**:以科技创新引领新质生产力,构建现代产业体系(如AI芯片、工业互联网),开拓数智转型市场,推动产业集聚化(如京津冀、长三角协同)。 4. **关键数据**:全球月度数据流量2026年将达780艾字节(较2020年增240%),上海数据交易所挂牌数据产品超2000个。
**AI如何重塑产业?** **数据困境如何破?** **智能原生新在哪?**
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