超40萬家企業、近7萬億元規模，這是我國數智産業的“家底”。第四屆全球數字貿易博覽會期間發布的《全國數智産業發展研究報告（2024-2025）》（以下簡稱《報告》），勾勒出我國數智産業的發展全貌。
北京交通大學教授張向宏發布並解讀《全國數智産業發展研究報告（2024-2025）》。圖片來源：數貿會組委會
“是時候重新認識數智産業了。”在《報告》編寫組專家、北京交通大學教授張向宏看來，數智化已經發展到全新階段，它不應再被簡單視為賦能工具，而是已經成為能夠獨立發展、持續增長的新興産業。數智化大趨勢下，一個更加智能、高效、互聯的産業圖景正徐徐展開。
從“數據産業”到“數智産業”
張向宏認為，數智産業是數據人工智能化和人工智能數據化相向而行的必然産物。
所謂“數據人工智能化”，是指人工智能技術在數據“採存算管用”全生命周期的各環節廣泛深入應用。“數據本身是靜態的，其巨大價值需要通過人工智能技術來挖掘、分析和實現，從而轉化為實際的生産力、産品或服務。”
“人工智能數據化”，則是指面向人工智能創新應用的數據産業鏈正加速形成。“人工智能，特別是垂直大模型和智能體，必須依賴高質量、行業特色的數據才能成長，否則只能停留在‘聊天機器人’的層面。”張向宏解釋道。
“數智産業”不是指單一的數據産業或者人工智能産業，而是兩者深度融合後産生的新質産業形態。《報告》將以數據採集匯聚、加工分析、流通交易、開發應用、安全治理、基礎設施建設運營、人工智能創新應用等為主業的七種類型企業，都納入了數智産業的統計範疇。
七種類型的數智企業。圖片來源：《全國數智産業發展研究報告（2024-2025）》
“數智企業的類型不是排他的，常常表現出多重角色性和動態變化性的特點。很多數智企業往往是跨幾種角色類型，甚至是覆蓋了以上七種類型；並且數智企業類型不是一成不變而是動態變化的。”張向宏補充道。
明確什麼是數智産業、厘清哪些是數智企業，我國數智産業的發展圖景逐漸清晰——《報告》數據顯示，2024年我國數智産業規模為6.78萬億元，預計2030年將達到35.8萬億元；2024年我國數智企業達到410467家，其中超過1/3是數據應用企業；北京、上海、廣東、江蘇、浙江5個省市處於數智産業發展第一梯隊，産業規模均在4000億元以上……
我國數智産業規模測算。圖片來源：《全國數智産業發展研究報告（2024-2025）》
為了更好地把握産業發展脈搏，《報告》編寫團隊還運用人工智能技術，從40余萬家數智企業中篩選出近3000家典型代表，構建了一張動態更新的數智産業圖譜。張向宏介紹：“AI系統會持續監測企業官網、研究報告、招投標信息、學術論文等權威來源，捕捉高頻出現的數智企業，以及時發現那些在技術創新和商業落地方面表現突出的‘隱形冠軍’。”
先“摸清家底”再“精準施策”
在張向宏&&，一份動態更新的數智産業圖譜，不僅展現了行業現狀與變化趨勢，更為産業核心參與者提供了實實在在的“行動指南”。從企業的業務布局方向，到地方政府的産業培育策略，再到各級數據管理部門的政策制定與優化，都能從中找到決策依據。
對企業而言，發展數智業務是“必答題”。
張向宏建議，傳統企業應在數智業務具備一定規模後，推動其獨立化、産品化、服務化，從“成本中心”轉變為“利潤中心”。“比如寶信軟體從寶鋼自動化部獨立出來，成長為中國工業互聯網領域的龍頭企業；再比如前身是一汽集團電子計算處的啟明信息，如今發展到引領整個汽車行業的數字化變革——這樣的路徑在數智時代將成為主流。”
創新企業則需在創立之初，就將數據要素與智能技術深度融入商業模式，打造“生於數據、長於智能”的核心優勢。“比如銀河通用專注於力覺數據的採集與分析，並將高質量倣真合成數據集産品化；安恒信息則從傳統安全向動態安全智能轉型，展現了數據驅動的安全創新路徑。這些企業未必是規模最大的，但其發展路徑值得同類型企業學習。”
對政府來説，先“摸清家底”才能“精準施策”。
地方政府需要“心中有數”——系統梳理區域內數智企業的數量、類型與發展階段，明確哪些屬於領先型、哪些處於發展型、哪些仍屬潛力型，才能制定差異化、有針對性的培育和支持政策，推動資源、技術、服務、應用等各類數企業協同發展。
《報告》構建的動態産業圖譜，為建設這一目標提供了有力工具。圖譜可按地域與領域進行細分，形成可視化、可更新的“産業底賬”，助力地方政府建立數據企業庫或數據黃頁，為産業規劃與企業培育提供科學依據。“圖譜就像一張作戰圖、一根指揮棒。”張向宏比喻，“讓各級政府和數據主管部門明確發力方向，知道勁該往哪兒使。”
人工智能企業的四種培育方式。圖片來源：《全國數智産業發展研究報告（2024-2025）》
更重要的是，人們需要意識到“數智化”不僅是賦能工具，它已經是一個具備獨立産業形態的增長引擎。“我們不應只在其他行業和業務的基礎上做加法、做乘法，而是應該配備專業的、獨立的産業隊伍，把數智業務、數智産業做成企業和經濟的‘第二增長曲線’。”
張向宏&&，只有當數智産業實現獨立發展，才能擺脫“輔助角色”的定位，形成完整的産業鏈、價值鏈和創新生態。“這不僅是産業升級的必然要求，更是培育新質生産力、搶佔未來競爭制高點的戰略選擇。”
從“通識智能”到“專業智能”
未來，數據與人工智能將進入深度耦合的新階段。人工智能需要高質量數據作為“糧食”，數據的價值也需要人工智能技術實現轉化。二者相互促進、形成正向循環，共同推動數智産業持續演進。
數智産業未來發展趨勢。圖片來源：《全國數智産業發展研究報告（2024-2025）》
《報告》預測，隨着數據規模的指數級增長和高質量數據集設施的規模化供應、普及，以垂直大模型和智能體為代表的人工智能大模型技術將在更大範圍、更深場景得到應用。“未來可能每個企業都會有一套‘智能體操作系統’，指揮生産、管理、營銷等各個環節的智能體協同工作。”張向宏&&。
“以前大家追逐‘百模大戰’，是做‘通識教育’。但從今年開始，焦點轉向垂直大模型和智能體。”在張向宏看來，智能體的出現將是一個關鍵轉折點。“這就好比計算機早已發明，但直到出現了ERP、Office、QQ這些應用軟體，才真正融入社會生産和工作生活。智能體，就是人工智能在千行百業的‘應用軟體’。”
他用“通識教育”與“專業教育”做類比，闡釋基礎大模型與垂直大模型的關係。“基礎大模型好比高中生，基礎知識紮實但專業能力不足；垂直大模型則是大學生，具備了專業知識和職業技能，可以進入到各個行業‘上崗’。”
如何培養一個專業的“智能體”？核心在於垂直行業特色的高質量數據。“一個外科大夫需要歷經多年的專業訓練，看無數的病例、處方、手術錄像等。同樣，要讓AI能在一個特定行業裏做決策，就必須用這個行業獨有的、經過標注的高質量數據反復‘投喂’。這才是未來真正的競爭壁壘。”
張向宏預判，算力和通用模型會逐漸成為像水電一樣的基礎設施，變得普惠且易得。屆時，誰擁有稀缺的、高質量的行業核心數據集，誰就能訓練出最頂尖的專業智能體，從而在産業競爭中佔據制高點。他還提出“智能體互聯網”這一前沿概念，即無數個來自各個領域智能體，在同一個框架下互聯互通、協同工作，這將是更深一個層次的變革。
全球數智技術創新突破的主要方向。圖片來源：《全國數智産業發展研究報告（2024-2025）》
“我們正站在‘數智時代’的開端。”張向宏總結道，“數據和AI的深度融合催生新的産業生態，智能體等新一代‘應用軟體’在千行百業落地，數字經濟的巨大潛力將得到充分釋放。”
