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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（Artificial Intelligence 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。

图表 1 央企数智化转型相关政策

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。

图表 2 2023~2027 年央企数智化市场规模及增长（亿元）

（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。

图表 3 2023~2027 年央企 AI 应用规模（亿元）、增速及应用投入分析

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。

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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，央企开始重构业务流程、变革运营模式、甚至催生新的商业模式；企业从单纯技术应用向体系建设与能力优化转变，各央企依据自身特点形成差异化应用路径，部分应用高的行业已进入生态输出阶段，开始对外提供模型服务。

二、央企 AI 应用行业分布

（一）央企行业分布

央企覆盖能源电力、煤矿、石油化工、制造、交通运输、信息技术、建筑、民生等关键领域。

从行业属性来看，可划分为 6 个大行业，其中能源电力、煤矿、石油化工可划归到能源与资源类；钢铁机械没备、汽车、航天军工可划归到工业制造类；信息技术、投资/商业/服务、旅游划归到信息技术与商务服务，其中能源与资源类央企数量占比最高。

图表 4 国资委下属 100 家央企行业分布

图表 5 国资委下属 100 家央企行业描述

三、央企 AI 应用关键场景

主要结论：央企 AI 场景落地，是“通用稳运营、垂类提效率、战略破瓶颈”的三层精准布局，通用支撑类场景锚定办公等基础运营，以智能 OA、协同平台等筑牢日常运转的底盘保障，让企业管理提效降本；垂类场景则扎进各行业生产肌理，用 AI 啃下能源调峰、工厂排产、物流配载等关键场景，让业务端实打实增收；而战略攻坚场景直击核心关键，在双碳、自主可控等领域，以 AI 突破“卡脖子”场景。

央企普遍是以集团总部、二级单位、三级子公司为主的多层级架构体系，一般通用支撑类场景（如智慧办公、资产管理等）多由集团层面统筹推进，垂类场景（如生产环节、供应链环节等）则由业务板块或子公司主导落地。

（一）央企 AI 应用通用支撑类场景分布

通用支撑类场景的 AI 解决方案具备较强的通用性和可复制性，主要包括智能管理、智能协同、智能党建三大类场景，其中智能管理场景聚焦财务、人力、资产等核心管理，通过智能预算、业财一体化等能力实现降本提效；智能协同场景覆盖办公、会议、跨部门协作等场景，打破了组织层级壁垒，提升跨域协同效率；智能党建场景是央企刚需，以党员管理、党建业务融合等模块实现党建与经营的深度绑定；数据支撑场景则作为底层基座，通过数据治理、中台建设等能力为全场景提供数据资产与分析支持。

图表 6 央企 AI 应用通用支撑类场景分布

（二）央企 AI 应用行业垂类场景分布

央企的垂类场景转型既要关注“国家战略导向”，又要兼顾“自身业务刚需”。央企在转型时会聚焦高价值场景，瞄准“战略意义强、经济收益高、民生关联紧”的关键场景，并形成“当前落地攻坚+未来布局升级”的转型脉络。

• 能源与资源类央企聚焦“能源保供+节能降碳”，能源电力方面利用人工智能技术对风能、太阳能发电量进行精准预测，矿山利用智能系统实现井下无人运输，石油化工央企优化油气勘探精度和炼化工艺参数，未来将整合分布式电源与储能资源协同，推动全产业链低碳运营模式落地；
• 工业制造类央企瞄准“柔性生产+自主可控+绿色制造”，钢铁厂利用 AI 调控高炉参数降低能耗，汽车厂实现多车型混线快速换型，未来将推广建筑机器人集群作业，搭建高端装备生产数字仿真平台，提前规避生产风险；
• 运输物流类央企主打“智慧协同+物流降本+运输安全”，港口通过 AI 调度提升集装箱装卸效率，货运企业靠智能配载降低车辆空驶率，机场实现货物智能分拣减少差错，未来将推进无人化港口建设，构建能快速应对突发情况的韧性物流网络；
• 信息技术与商务服务类央企立足“技术自主突破+基数设施升级+行业赋能”等，当前推进国产软硬件兼容性测试，优化数据中心运营降低能耗，助力企业搭建智能办公系统等，未来将会搭建安全合规的数据共享平台赋能；
• 建筑工程类央企推进“智能建造+绿色施工+全周期管控”，借助 BIM 模型优化管线布局减少返工，同时通过智能工地监控及时制止违规操作，未来将扩大建筑机器人应用范围，打造光伏供电、低碳施工的绿色施工模式；
• 农业及医疗类央企围绕“农业提质增效+医疗普惠”，农场通过物联网设备精准调控水肥提升亩产，医院则搭建分级诊疗平台方便基层患者就医，未来将探索耕地减排增收和个性化健康管理服务等新模式。

图表 7 央企数智化转型垂类场景

（三）央企 AI 应用战略攻坚场景分布

受政策驱动，转型时会优先“卡脖子”的战略场景，聚焦在“双碳、自主可控、安全生产、国际化运营”四大核心方向，形成“当前落地+未来布局”的递进式攻坚路径。

当前，双碳领域通过 AI 优化新能源调度、工业能耗与碳核算，已实现规模化降碳；自主可控依托 AI 加速高端装备设计、信创适配，破解技术瓶颈；安全生产借助 AI 违规识别、故障预警，筑牢风险防线；国际化运营用 AI 优化跨境供应链、合规筛查，支撑全球业务拓展。未来双碳推进跨区域能源协同与全链碳溯源，自主可控布局工业大模型与芯片研发，安全生产探索 AI 无人作业与智能应急，国际化运营聚焦全球资源配置与数据安全流通。

图表 8 央企数智化转型战略攻坚场景

四、央企 AI 应用需求驱动

主要结论：央企 AI 应用的 5 大需求驱动力形成了“政策引领、内部务实、关键业务突破、技术攻坚、生态赋能”的完整逻辑链条，全面覆盖央企的政策责任、经营需求与战略使命，五大驱动力相互协同，既保障央企稳健运营，又推动其在技术突破与生态引领方面的高质量发展。

央企 AI 发展由五大驱动因素协同发力，形成“外部约束+内部刚需+战略安全+社会价值”的完整驱动体系。政策合规驱动作为外部硬性要求，助力企业契合监管、获取政策倾斜；内部管理提效与业务产质安升级两大刚需，分别解决管理痛点、突破主业瓶颈，实现降本增效与产能品质安全提升；技术自主可控驱动破解卡脖子难题，筑牢国家技术安全防线；行业生态外溢驱动则带动产业链升级，落地国家战略生态目标。五大驱动多维联动，成为央企 AI 规模化发展的核心动力。

（一）政策合规约束驱动（外部硬性要求）：满足国家政策监管，获取政策资源倾斜

驱动因素：作为国家战略的核心执行者，央企需刚性响应国家层面的政策监管要求，从数智化转型、双碳目标，到自主可控、安全生产，政策既是“底线约束”（不达标将面临考核问责），也是“资源导向”（合规项目可获财政补贴、专项资质）。AI 成为满足政策要求的高效工具，既能快速达标，又能抢占政策红利先机；

典型案例：某能源央企按“双碳数据监管要求”，部署 AI 碳排核算系统，实时采集煤矿、电厂的能耗数据并自动生成合规报告，不仅通过国家碳配额审计，还因数据精度领先获省级低碳专项奖励。

（二）内部管理提效驱动（内部基础刚需）：解决管理痛点，实现降本增效与智能决策

驱动因素：央企组织层级复杂（总部-子公司-项目组等多级架构）、跨部门协作成本高、数据分散难利用，导致管理效率滞后于业务发展。央企通过 AI 破解“审批慢、沟通堵、决策难”等痛点，一方面简化办公流程、降低运营成本，另一方面则激活内部数据（如财务、人力、项目数据等），支撑管理层精准决策；

典型案例：某央企集团用 AI 重构跨部门审批流程，将“子公司项目立项-总部审批”环节从平均 7 个工作日压缩至 1.5 天，全年减少人工沟通成本超 2000 万。

（三）业务产/质/安升级驱动（内部核心刚需）：突破主业瓶颈，提升产能、品质与安全

驱动因素：业务是央企的立身之本，而能源、制造、建筑等核心领域长期面临“产能天花板、品质不稳定、安全风险高”等核心痛点。AI 的核心价值在于穿透业务全流程，通过优化生产参数提产能、用智能质检稳品质、靠实时预警保安全，直接关联营收增长、成本下降、风险规避等核心经营指标；

典型案例：某汽车央企用 AI 视觉检测替代人工，在焊接车间识别焊点缺陷，准确率从 82%升至 99.5%，售后质量投诉量下降 60%以上。

（四）技术自主可控驱动（战略安全需求）：破解卡脖子技术，筑牢国家技术安全防线

驱动因素：高端芯片、工业软件、核心装备等“卡脖子”领域的进口依赖，不仅制约央企主业升级，更关乎国家产业链安全。作为技术攻坚的“国家队”，央企需通过 AI 加速国产技术突破，一方面缩短自主研发周期，另一方面构建国产生态（如信创产品适配），最终实现“核心技术不被卡、关键环节不依赖”目标；

典型案例：某电子央企牵头搭建“国产软硬件 AI 适配平台”，接入 300+国产芯片、操作系统、数据库，通过自动化测试生成适配方案，推动政府、金融领域信创替代效率提升 40%以上。

（五）行业生态外溢驱动（社会价值需求）：带动产业链升级，落地国家战略生态目标

驱动因素：作为行业龙头，央企的 AI 应用不仅要服务自身，更需承担“带动产业链、支撑国家战略”的责任。通过输出 AI 技术、共享数智化方案，既能帮助上下游中小企业降本升级，又能将自身实践转化为行业标准，最终形成“央企引领、生态共进”的格局；

典型案例：某能源央企发布“AI 碳管理白皮书”，将自身火电降碳经验转化为行业标准，带动区域内 10 家地方电厂碳减排效率提升 18%左右。

五、央企 AI 应用落地进展

主要结论：央企的落地按“内部基础筹备→非核心业务转型→核心生产业务攻坚→外部生态协同”的步骤逐步递进，当前有 25%的央企还处在基础筹备阶段，40%的央企进展到非核心业务智能化阶段，而 25%的央企已经进展到核心生产业务智能化阶段，10%的央企已开始向产业链端进行赋能。

（一）AI 赋能央企数智化转型落地阶段

央企转型呈四个阶段：25%央企处于基础筹备阶段，聚焦组织、数据、流程的基础整合；40%央企处于非核心业务智能化阶段，以低试错成本试点基础业务数智化，同步完成人才与软硬件适配；25%央企已进入到核心生产业务智能化阶段，将 AI 渗透至生产核心场景，通过数据中台支撑效能提升；而 10%的央企已经处于产业链协同赋能期，会输出轻量化工具并培训中小企业，推动技术外溢与政策红利落地。

图表 9 AI 赋能央企数智化转型落地阶段

（二）AI 赋能央企数智化转型细分行业落地阶段

主要结论：央企 AI 转型呈四阶段推进格局，主要受行业场景适配性与数智化基础差异影响。领航深化型已实现 AI 与核心业务的深度耦合，攻坚跃升型聚焦核心场景突破，筑基赋能型则务实数智化底座，起步探索型尚处于转型初期。

央企 AI 转型呈现清晰的分阶段推进格局，领航深化型（信息技术、能源电力）作为引领性梯队，凭借数字原生优势与政策赋能，实现 AI 与核心业务深度耦合，成为行业转型标杆。攻坚跃升型（石油化工、航天军工等）处于转型攻坚期，聚焦行业核心瓶颈，推动 AI从非核心向核心环节渗透，筑基赋能型（钢铁机械等）以筑牢数智化基座为核心，AI 重点赋能非核心场景积累转型动能，起步探索型（农业、旅游等）受基础薄弱与场景适配约束，转型尚处于初期阶段。

图表 10 AI 赋能央企数智化转型细分行业落地进度

1、领航深化型（信息技术、能源电力）：是转型标杆，已从“自身转型”升级为“产业链赋能”。该阶段核心特征是已实现 AI 技术的基本全面覆盖，并具备技术外溢能力。

作为央企 AI 转型的标杆梯队，领航深化型央企凭借深厚的数智化基础与政策红利，实现 AI 与核心业务的深度融合。如信息技术行业依托“数字原生”属性，AI 已全面渗透网络智能调度、数据中心运维、全流程数智化管理等核心环节；能源电力行业在“双碳”政策驱动下，将 AI 广泛应用于电网负荷预测、设备智能巡检、新能源消纳优化等关键场景。两类行业 AI 应用进度达 80%-90%，不仅实现自身提质增效，更成为行业转型的引领者，输出可复制的实践经验。

2、攻坚跃升型（石油化工、航天军工、运输物流、汽车）：聚焦核心生产端智能化攻坚，该阶段特征是核心生产场景已规模化落地 AI 技术，聚焦生产效能提升。

攻坚跃升型具备扎实的数智化基础，正处于从“非核心场景”向“核心业务突破”的关键跃升期。如石油化工行业聚焦勘探数据分析、炼化工艺优化等核心场景，突破重资产、高安全要求的转型约束；航天军工行业在研发仿真、零部件质量检测等领域推进 AI 应用，平衡技术创新与保密要求；运输物流行业破解网络分散、跨域协同难题，推动 AI 在智能调度、仓储优化中落地；汽车行业则将 AI 融入智能制造、供应链管理等环节。此类行业 AI 应用进度 60%-70%，核心特征是直面行业核心业务痛点。

3、筑基赋能型（钢铁机械、建筑工程、煤炭冶金、商务服务）：完成基础数智化铺垫，正突破生产端的技术适配难点。该阶段核心特征是已完成非核心业务的数智化，正向核心生产场景渗透。

筑基赋能型以“务实数智化底座、赋能非核心业务”为核心目标，AI 转型处于稳步积累阶段。如钢铁机械、煤炭冶金等传统重工业受数智化基础薄弱、生产环境复杂制约，AI先聚焦设备故障巡检、生产参数优化等非核心场景；建筑工程行业依赖线下现场作业，AI试点于工地安全监测、BIM 模型辅助建模、施工进度智能预测等环节；商务服务行业受合规要求约束，AI 多用于客户管理、风险管控、服务流程优化等场景。此类行业 AI 应用进度45%-55%，核心是通过非核心场景的 AI 赋能积累数据与经验，为后续核心业务突破筑牢基础。

4、起步探索型（农业、旅游等）：仍在务实转型基础，优先解决流程/数据的整合问题。

该阶段核心特征是尚处于基础筹备或非核心业务数智化初期。

起步探索型是央企 AI 转型的初期阶段，受数智化基础薄弱与业务场景特性限制，转型进度相对滞后。农业行业因生产分散、数智化渗透率低，AI 仅试点于种植环境监测、农资精准调配等非核心环节；旅游行业依赖线下场景与服务体验，AI 应用集中在智能票务、游客咨询、行程智能推荐等辅助功能。此类行业 AI 应用进度仅 25%-30%，核心痛点在于业务场景与 AI 技术的适配难度高，当前以试点探索为主，重点破解数据采集、场景落地等初期难题，逐步培育转型动能。

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第三章：AI 赋能央企数智化转型路径与挑战

一、AI 赋能央企数智化转型路径

主要结论：央企 AI 转型以六大路径构建系统框架，以自主技术底座破解卡脖子难题，场景落地提升主业效益，组织升级缓解管理痛点，政策转化享合规红利，生态共建带动行业升级，数据安全则守护安全底线。各路径协同发力，既支撑央企自身发展，更以龙头效应服务国家战略。

央企 AI 转型的六大路径，是“技术-场景-组织-政策-生态-安全”的系统协同，自主技术底座筑牢安全根基，场景化落地让 AI 扎根主业，组织升级适配转型需求，政策转化实现合规与红利双赢，生态共建放大行业价值，数据安全守住底线。转型中六大路径环环相扣，既推动央企自身降本增效、技术突破，又以龙头之力带动产业链升级，最终实现“企业发展+国家战略”的双重价值落地。

图表 11 AI 赋能央企数智化转型路径

二、AI 赋能央企数智化转型挑战

主要结论：央企 AI 转型面临技术、数据、组织、战略、生态五大共性挑战，核心症结集中在自主可控不足、协同机制不畅、落地适配难度大等。各挑战相互交织，共同制约转型的规模化推进。

央企 AI 转型面临技术、数据、组织、战略、生态五大共性挑战。技术端关键技术依赖外部、工程化适配难且投入回报失衡；数据端“数据孤岛”、标准缺失，叠加合规约束导致数据供给不足；组织上复合型人才短缺、层级化管理致协同不足；战略层面规划与落地难度大，场景碎片化阻碍复制；生态端合规要求严苛，国产软硬件生态割裂。多重挑战交织制约转型推进。

（一）技术攻坚挑战：

核心痛点集中在三方面：

• 一是关键技术依赖外部供给，核心技术供应链存在安全风险；
• 二是实验室模型向生产场景转化需兼容大量老旧设备与复杂工业环境，技术工程化适配难度大且成本高；
• 三是 AI 研发投入规模大、周期长，且与业务场景融合不深，导致短期回报不明显。

（二）数据治理挑战：

央企跨区域、跨业务板块布局导致“数据孤岛”问题明显，行业内缺乏统一数据标准规范，高质量标注数据缺口突出。同时叠加涉密数据多的特性，需满足数据安全法、信息保护法及等保三级等刚性合规要求，数据资产化进程缓慢，最终导致模型训练数据供给普遍存在不足。

（三）组织人才挑战：

AI+复合型人才（技术+场景+管理+政策理解）短缺是共性痛点，核心是因人才激励机制市场化适配弱，对高端复合型人才吸引力不足。且央企层级化管理架构明显，管理链条和决策流程长。同时转型需承接国家战略要求，导致技术导向、业务需求与国家战略的三重目标融合难度大，协同效率偏低。

（四）战略落地挑战：

央企需同步承接数智化转型、产业升级、双碳等国家战略与市场化经营双重目标，部分顶层规划重战略部署、轻落地路径设计。加之业务场景垂直细分，跨区域+多板块布局导致场景碎片化，行业缺乏统一标准，试点项目难规模化复制。

（五）生态合规挑战：

核心痛点有两方面：

• 一是需严格遵守数据安全、算法可解释性、信创适配等监管要求，导致政策更新与转型长周期特性适配错位，合规成本高；
• 二是作为产业链的“链主”，需带动上下游协同，但国产软硬件生态割裂，芯片、操作系统等环节兼容性不足，行业级标准与接口规范缺失，使跨企业系统对接难度大。

三、AI 赋能央企数智化转型对策

主要结论：破解央企 AI 转型瓶颈，需聚焦技术自主、数据合规、组织协同、战略落地、生态共建五大核心，以央企“链主”优势统筹推进。

破解央企 AI 转型瓶颈，技术端聚焦关键技术自主可控，开发轻量化方案降低工程化适配成本；数据端打破跨域壁垒，统一行业标准，合规推进数据资产化；组织端优化复合型人才引育与激励，简化流程、强化跨部门协同；战略端锚定业务与国家战略，制定清晰落地路径，推动场景规模化复制；生态端牵头制定行业标准，搭建兼容平台，带动上下游及中小企业协同转型。

（一）技术攻坚层面：聚焦自主可控+降低落地成本

联合科研机构、科技公司攻关高端芯片、核心算法等关键技术，搭建国产化技术底座，降低外部依赖；

针对老旧设备与复杂环境，可先开发轻量化、模块化的 AI 解决方案，分阶段推进工程化适配，控制改造成本；

优先选择高价值业务场景试点，以“小切口”突破实现短期回报，反哺长期研发投入。

（二）数据治理层面：打破壁垒+标准合规并行

建立跨部门数据共享平台，制定统一的数据分类、标注、流通标准，破解“数据孤岛”问题；

搭建高质量数据资源池，通过自动化标注、数据清洗技术提升数据供给效率，同步完善涉密数据分级管控机制；

合规前置融入数据全生命周期，平衡数据安全与资产化利用，保障模型训练数据安全供给。

（三）组织人才层面：引育人才+优化协同机制

采用“内部培养+外部引进”双轨制，通过项目合作、柔性引才吸纳复合型人才；

简化层级化管理流程，建立技术与业务融合的跨部门专项小组，明确权责边界；

将国家战略、业务需求、技术落地纳入统一考核导向，破解三重目标融合难题。

（四）战略落地层面：锚定需求+推动场景规模化

顶层规划需锚定业务痛点与国家战略，制定分层落地路径与量化指标，避免“重战略轻落地”；

提炼共性业务场景，制定统一技术与业务标准，降低跨单元适配成本，推动试点项目规模化复制；

建立短期业绩与长期投入的平衡机制，优化资源分配，保障转型持续性。

（五）生态合规层面：合规前置+构建协同生态

建立政策动态跟踪机制，将合规要求嵌入 AI 应用设计初期，降低改造成本，实现合规与创新平衡；

作为产业链“链主”，牵头联合软硬件厂商搭建兼容适配平台，推动行业级技术标准与接口规范制定；

搭建产学研用协同平台，开展核心技术联合攻关，同时推出中小企业适配版 AI 工具，带动生态协同转型。

第四章：AI 赋能央企数智化转型服务商体系

一、AI 赋能央企数智化转型服务商全景图谱

主要结论：生态协同成为央企技术突破的关键路径，央企多采用“自研+合作”的模式，相关领域有国资背景的企业将会收益，但垂类领域央企更关注服务商在该领域的综合能力，服务商可通过技术联合等合作切入。

国内大型服务商构建了央企数智化转型的全链条供给闭环，从底层支撑到生态协同，精准匹配央企不同转型阶段、不同场景的需求：

• 基础工具服务商是“基础抓手”。以泛微、用友等为代表，通过标准化办公、业财工具，帮助起步型/过渡型央企快速完成基础流程数智化；

• 行业定制化服务商是“场景深度适配者”。如中控技术、广联达等，聚焦能源、建筑等垂直行业的复杂场景，解决追赶型央企核心生产环节的适配难题；

• 通用技术类服务商是“技术复用引擎”。以华为云、商汤科技等为核心，输出可跨场景复制的 AI、数字孪生等技术模块，助力追赶型央企实现单点技术突破；

• 生态服务商是“产业链协同枢纽”。如阿里云、京东科技等，搭建协同平台、输出轻量化工具，支撑领先型央企完成从内部降本到外部生态赋能的升级；基础层服务商是“硬件底座”。以浪潮信息、华为服务器等为核心，提供国产服务器、云算力等基础设施，支撑所有央企转型的技术底层。

图表 12 AI 赋能央企数智化转型服务商全景图

二、AI 赋能央企数智化转型服务商能力要求

主要结论：央企核心系统对服务商的要求以安全可控、深度适配为关键，门槛严苛；对非核心系统的要求以合规高效、性价比为重点，要求灵活。

央企对服务商的能力要求在核心系统和非核心系统方面具有差异性。在核心系统方面聚焦安全可控与深度适配，资质门槛严苛（含行业专属认证）、需集团级核心场景案例，配备驻场专家与极速响应服务等；非核心系统则侧重合规高效与性价比，资质要求则较为基础、业绩验证轻量化。两者均以合规、信创适配、稳定为底线，既保障核心业务零风险，又实现非核心业务低成本数智化升级。

图表 13 AI 赋能央企数智化转型服务商能力要求

三、AI 赋能央企数智化转型服务商采购倾向

主要结论：央企在选择服务商时主要分核心系统和非核心系统两类：

①核心系统关联生产安全，央企更看重行业专属技术、资质及服务商的行业 Know-How；

②非核心系统为运营支撑，央企更看重标准化、规模化等，多通过集中采购降低采购与运营风险。

图表 14 AI 赋能央企数智化转型服务商采购倾向

四、AI 赋能央企数智化转型服务商进入策略

主要结论：服务商在拓展核心系统时应以“垂直深耕”破局，锚定细分行业积累案例；而非核心系统则靠“规模化适配”入场，借年度集采拿资格、推标准化产品。

图表 15 AI 赋能央企数智化转型服务商进入策略

第五章：未来展望

一、AI 赋能央企数智化转型未来展望

未来央企的 AI 应用转型将围绕技术深化、场景跃迁、生态升级三大方向持续推进，进一步贴合“安全可控、效率提升、长期价值”的核心诉求：

（一）技术层：AI 与信创、大模型的深度协同

• 信创从“适配门槛”升级为“性能协同”：AI 方案将实现芯片、算法、操作系统、数据库的全链路国产化深度适配，不仅满足“自主可控”要求，更通过软硬件协同优化提升算力效率（如核心生产场景 AI 响应速度提升 30%以上），大模型部署将全部依托国产化算力平台，避免底层技术依赖。
• 大模型向“行业化、轻量化”延伸：通用大模型将适配央企细分行业属性（如能源大模型、建筑安全大模型），针对核心生产场景（油气勘探、电网调度）开发专用算法模块；同时推出轻量化版本，适配央企分支机构的算力需求，实现“集团级统筹+区域级灵活部署”方案。
• 数据安全技术同步升级：AI 与区块链、隐私计算技术融合，解决央企跨部门、跨区域数据共享中的安全顾虑，在保障数据合规的前提下，提升 AI 模型训练的数据广度与精度。

（二）场景层：从“辅助支撑”到“核心驱动”，实现全场景价值渗透

• 非核心系统：迈向“全链路智能闭环”：OA、业财、人力等非核心系统将打破模块壁垒，形成“一体化智能协同生态”（如从合同审批→财务结算→人力核算的全流程 AI 自动流转）；标准化产品部署周期将进一步压缩，支持集团用户并发，且能根据央企组织架构调整实现的“弹性适配”。
• 核心系统：成为“生产决策核心引擎”：AI 将从能源勘探、建筑施工安全、交通调度等核心场景的“辅助管控”，升级为“预测性决策+实时管控”——如能源央企通过 AI 模型实现油气储量精准预测、电网动态负荷调度；建筑央企借助计算机视觉+传感器数据，实现施工风险的毫秒级预警与自动干预；交通央企通过 AI 优化跨区域运力调配等。
• 场景覆盖进一步下沉：从集团总部、省级分公司向基层项目端、一线生产单元渗透，如建筑项目现场的 AI 智能巡检、能源一线的 AI 设备预测性维护，让 AI 价值触达生产末端。

（三）生态层：从“供需匹配”到“共建共创”，构建长期稳定的转型生态

• 合作模式升级为“全生命周期绑定”：央企与服务商将从“单次项目合作”转向“战略共建”，服务商深度参与央企数智化转型规划，按“需求提出→场景开发→落地迭代→效果评估”的闭环持续优化方案。
• 生态协同形成“互补格局”：垂直领域专精型服务商（聚焦核心生产场景）与大型规模化服务商（覆盖非核心系统）将形成协同合作，如大型服务商提供全链路平台支撑，专精服务商输出行业专用模块，共同满足央企“核心场景深度适配+非核心场景规模化部署”的复合需求。
• 政策与标准体系持续完善：国家将出台更细化的央企 AI 应用专项政策，明确核心场景 AI 适配标准、数据安全规范、信创性能指标等，减少转型中“试错成本”；同时推动央企 AI 应用案例共享与最佳实践推广，加速转型经验复制。

​最后

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