新質生產力產業數據聯盟：《2026年中國“人工智能+”應用趨勢報告（精華版）》

　　國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確了六大重點融合方向，為“人工智能+”行動劃定了主戰場。2026年，是中國“十五五”規劃的開局之年，更是實現2027年普及率超70%戰略目標、承上啟下的攻堅之年。

　　本報告預測，至2026年底，我國“人工智能+”應用整體普及率將達30%—35%，但六大領域進展呈顯著分化態勢。

　　本報告旨在對六大重點領域在2026年的融合深度與路徑進行精準預測，為各界把握機遇、應對挑戰提供決策參考。

　　一、2026年六大重點領域深度融合預測

　　1.“人工智能+”科學技術：從“輔助工具”邁向“科研伙伴”

　　深度剖析：AI將重塑科研范式，從海量文獻分析、假設生成到模擬計算，甚至自主設計實驗，成為突破科研“無人區”的加速器。具體體現在智能制造領域的材料研發、智慧農業領域的育種技術、醫藥健康領域的新藥發現等。

　　預測數據：

　　AI4S(科學發現的AI)：在生命科學、新材料、天體物理等基礎科學領域，一線科研團隊使用AI工具的比例將從不足10%提升至40%。

　　大科學裝置AI賦能：如“中國天眼”(FAST)、上海光源等大科學裝置，其數據處理的AI模型使用率將超過60%，顯著提升數據挖掘效率。

　　AI驅動研發：大型企業的研發中心采用AI輔助技術預研和路徑規劃的比例將達到35%，平均縮短前期研究周期約20%。

　　2.“人工智能+”產業發展：智能制造與智慧農業雙輪驅動

　　深度剖析：聚焦制造業轉型升級，AI將深度融入研發、生產、供應鏈、營銷等全鏈條;同時，智慧農業將應對勞動力老齡化、保障糧食安全，應用以“無人/少人化”為核心。

　　預測數據：

　　智能檢測普及率：在3C、汽車、半導體等制造業，AI視覺檢測普及率從目前的約15%提升至45%以上。

　　預測性維護滲透率：在高端裝備、流程工業等領域達到30%，大幅減少非計劃停機。

　　無人機植保/巡檢：在主要糧食產區的覆蓋面積占比提升至40%。

　　AI養殖模型：大型畜禽水產養殖場的環境調控、投喂、疫病早期預警智能化覆蓋率突破35%。

　　3.“人工智能+”消費提質：金融與商貿流通的智能化變革

　　深度剖析：金融服務從“風控”單核走向“投顧、運營、合規”多核驅動;商貿流通則從“人找貨”到“貨找人”，AI重構“人、貨、場”。

　　預測數據：

　　智能投顧滲透率：在券商、理財子公司中，服務AUM(資產管理規模)占比將升至25%。

　　AI信貸審批：中小銀行和互聯網金融平臺的智能審批模型應用率將達60%。

　　AI生成式營銷：基于大模型的商品詳情頁、廣告素材生成，在頭部電商平臺的滲透率將超過50%。

　　個性化推薦成交占比：主流電商平臺由AI驅動的GMV占比將從目前的30%左右提升至45%—50%。

　　4.“人工智能+”民生福祉：醫藥健康與文化教育的普惠賦能

　　深度剖析：重點解決民生領域的“急難愁盼”，在醫藥健康領域降低新藥研發成本，推動精準醫療;在文化教育領域推動教育公平，賦能文化創新。

　　預測數據：

　　AI輔助新藥研發：參與研發的國內藥企和生物科技公司比例將超過40%。

　　AI醫學影像：三甲醫院的肺部、眼底、神經系統等主要病種的輔助診斷普及率將達70%，并加速下沉至基層醫療機構。

　　AI助學助教：K12及高等教育階段的教師AI工具使用率將從個位數快速提升至30%。

　　AIGC文創應用：網絡文學、短視頻、動漫等領域，AIGC作為輔助創作工具的滲透率將超過60%。

　　5.“人工智能+”治理能力：智慧城市與精準監管并重

　　深度剖析：AI賦能政府決策科學化、監管精準化、服務智能化，提升治理效能，應對超大城市治理的復雜性。此領域與金融監管(RegTech)、制造業質量監管等緊密結合。

　　預測數據：

　　城市智能運營中心：全國超過50%的地級市將建成或升級城市運行管理平臺，實現“一網統管”。

　　“AI+”市場監管：在金融、環保、食品藥品安全等領域，基于大數據的AI風險預警模型覆蓋率將達60%。

　　政務智能客服：政務服務的AI客服問題解決率將從目前的30%左右提升至55%。

　　6.“人工智能+”全球合作：技術交流與生態共建

　　深度剖析：在技術標準、應用示范、數據跨境、倫理治理等領域深化國際合作。中國在智能制造、智慧農業、數字醫療等領域的解決方案將通過“一帶一路”等渠道輸出。

　　預測數據：

　　國際標準參與：中國企業在AI倫理、大模型、工業智能體等國際標準化組織中的提案數和貢獻度提升30%。

　　“AI+‘一帶一路’”：在智慧城市、跨境電商、遠程醫療等領域，中國AI解決方案在共建“一帶一路”國家的落地項目數量增長50%。

　　開源社區貢獻：中國AI工程師和企業在全球主流AI開源社區的活躍度和影響力顯著提升，核心貢獻者數量增長100%。

　　二、關鍵市場主體推動作用預測

　　(一)AI大廠與“AI七小龍”：生態競合與垂直深耕

　　1.AI大廠

　　百度：依托文心大模型，重點發力“‘AI+’科學技術”(如生物計算、AI種業研發等)和“‘AI+’治理能力”，并向多元化延伸。

　　阿里巴巴：憑借通義大模型和電商生態，主導“‘AI+’消費提質”(AI生成式營銷、智能客服等)和“‘AI+’商貿流通”，并向多元化延伸。

　　騰訊：結合混元大模型和社交優勢，聚焦“‘AI+’民生福祉”(如AI醫學影像、AI助學助教)和“‘AI+’全球合作”(如AI翻譯)，并向多元化延伸。

　　華為：通過盤古大模型和全棧能力，深耕“‘AI+’產業發展”(智能制造、預測性維護)和“‘AI+’科學技術”，并向多元化延伸。

　　2.AI六小龍

　　智譜AI：依托GLM系列大模型與學術基因，聚焦“‘AI+’科研創新”(科學文獻挖掘、代碼生成)和“‘AI+’政數智能”(政務知識助手)。

　　階躍星辰：憑借Step系列通用大模型與強大工程化，深耕“‘AI+’企業智能體”(工作流自動化)和“‘AI+’知識重構”(行業數據價值化)。

　　月之暗面：以Kimi長文本處理為核心優勢，主導“‘AI+’深度信息處理”(專業文檔分析、研報生成)和“‘AI+’個人智能助手”(超長上下文記憶)。

　　MiniMax：憑借ABAB大模型與多模態生成能力，聚焦“‘AI+’創意內容”(影視游戲工業化)和“‘AI+’情感交互”(擬人化陪伴應用)。

　　百川智能：通過開源模型與高性價比算力方案，深耕“‘AI+’中小企業賦能”(輕量化模型部署)和“‘AI+’開發者生態”(工具鏈與社區)。

　　零一萬物：以通用模型技術探索與國際化視野，聚焦“‘AI+’全球化產品”(海外C端應用)和“‘AI+’復雜任務協同”(多智能體系統)。

　　3.AI第七小龍

　　“AI第七小龍”之爭從未停止，該說法更像一種自我定位與公關傳播。自稱或者被第三方貼上“AI第七小龍”標簽的公司有一大批，包括北京清博智能科技有限公司、蜴龍數智(北京)科技有限公司等公司。但能否坐實與坐穩“AI第七小龍”之位都需要進一步闖關，主要是“三關”：技術關、商業變現關，以及資本關。

　　本報告預測：“AI第七小龍”將不再是單純的AI公司，而是一家賦能產業與場景的“AI+”應用公司。

　　(二)五大類應用企業：八仙過海，各顯神通

　　1.大型央國企：戰略引領與示范攻堅

　　大型央國企將成為“人工智能+”行動的主力軍。預測2026年：

　　95%的央企將發布集團級AI戰略規劃，特別是在智能制造、智慧能源、智慧交通等領域。

　　在能源、交通、金融等領域誕生20個以上具有全國影響力的“AI+”治理能力和“AI+”產業發展標桿項目，如基于AI的電網故障預測、智能制造示范工廠等等。

　　2.大型民企：應用創新與效率引擎

　　大型民企將成為AI技術落地創新的主戰場。預測2026年：

　　頭部制造民企將AI深度嵌入核心業務流程，生產線關鍵工序自動化、智能化率達到65%，廣泛應用智能檢測和預測性維護。

　　大型互聯網平臺企業通過AI實現的內部效率提升平均超過15%，尤其在個性化推薦、AI信貸審批等場景。

　　需要指出的是：

　　大型央國企與大型民企在智能化方面起步較早，且實力較為雄厚，擁有“人工智能+”普及率的主客觀基礎。而傳統中型企業與小微企業由于主客觀因素，將是“人工智能+”普及率提升的關鍵短板與最大潛力點，更是“人工智能+”普及率提升的關鍵變量。因此，本報告對中型企業與小微企業做了更詳盡的闡述。

　　3.中型企業：從“工具應用”邁向“流程優化”

　　(1)現狀與定位：中型企業通常已完成初步信息化(如使用ERP、CRM)，擁有相對規范的業務流程和專職IT人員，但缺乏深度數據分析和智能決策能力。他們是普及率提升的中堅力量。

　　(2)普及率目標：其AI應用普及率將從約10%大幅提升至35%—40%。

　　(3)應用特征：超越“短平快”，進入“關鍵業務流程優化”階段。他們不僅使用標準SaaS工具，更會利用低代碼平臺或API，將AI能力嵌入既有系統。

　　(4)典型場景：

　　▪智能供應鏈管理：利用AI預測需求、優化庫存，動態調整采購計劃。

　　▪數據驅動的營銷分析：整合客戶數據，利用AI進行客戶分群、流失預測和個性化推薦，而非僅內容生成。

　　▪財務流程自動化：AI輔助進行智能對賬、發票處理和合規性檢查。

　　(5)賦能模式：主要依托行業垂直解決方案(如針對零售、制造等特定行業的AI套件)和可深度定制的大廠云平臺AI服務。

　　4.小微企業：從“零基礎”擁抱“生存利器”

　　(1)現狀與定位：小微企業數字化基礎極為薄弱，決策高度依賴創始人，對價格極度敏感，生存是首要任務。他們是普及率提升的最大潛力點，也是主要短板。

　　(2)普及率目標：從不足2%實現跨越式增長，達到15%—20%。

　　(3)應用特征：完全聚焦于“降本增效”效果立竿見影的輕量級應用。追求“開箱即用、按需付費、零培訓成本”。

　　(4)典型場景：

　　▪智能客服與營銷外呼：低成本建立7x24小時客戶響應能力。

　　▪AIGC內容生成：用于生成商品詳情頁、營銷文案、社交媒體短視頻，極大降低內容創作門檻和成本。

　　▪智能辦公與協作：使用AI會議紀要、郵件助手等工具提升單人效率。

　　(5)賦能模式：完全依賴超級APP(如微信、釘釘、抖音)內置的AI功能和頭部互聯網大廠提供的極致標準化、低價甚至免費的SaaS工具。

　　5.AI原生初創企業：創新活力與未來之星

　　AI原生初創企業將迎來爆發期。預測2026年：

　　AI原生創業項目新增數量同比增長150%，熱點集中在AI原生應用開發(如下一代個人健康智能體)、垂直行業Agent、AI安全與合規。

　　將出現3-5家估值突破十億美元的AI原生獨角獸企業，尤其在AIGC文創、AI輔助新藥研發等細分賽道。

　　(三)“AI+”個人：賦能個體與生活方式變革

　　智能終端普及：下一代AI手機、AIPC出貨量占比將達40%，個人智能體成為數字生活助手。

　　工作與創意：超過1500萬知識工作者將使用AIGC工具輔助創作與編程，個人生產力提升20%以上，AIGC文創應用成為常態。

　　學習與發展：40%的終身學習者將AI作為主要學習伙伴，使用AI生成課程和AI助學助教工具。

　　三、結論與戰略建議

　　2026年，“人工智能+”行動將在國家戰略的強力牽引下全面鋪開。六大領域將呈現“產業發展”(智能制造、智慧農業)和“治理能力”先行，“科學技術”和“全球合作”深化，“消費提質”(金融、商貿流通)和“民生福祉”(醫藥健康、文化教育)普惠的特點。達成30%的普及率目標需要：

　　1.政府側

　　強化場景開放，尤其是在治理能力和民生福祉領域，以“揭榜掛帥”等方式釋放需求，例如設立AI種業研發專項、開放AI醫學影像數據沙箱。

　　2.企業側

　　央國企帶頭示范，大廠夯實平臺生態(如提供更易用的工業智能體開發工具)，中小微初(指中型企業、小微企業和初創企業)企業積極上云用數賦智。

　　3.個人側

　　主動擁抱變化，學習AI技能，防范倫理風險，共享智能紅利，積極利用個人健康智能體等工具管理自身健康等等。

　　2026年是檢驗中國智能化轉型成色的關鍵一年，唯有各方協同，方能將政策的“規劃圖”轉化為產業與個人的“實景圖”，為2027年目標的實現奠定堅實基礎。