嘉正网配资行业生态更完善应用场景更丰富国资央企加力布局人工智能赛道

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　　中国移动上半年人工智能领域相关收入达“几十亿元数量级”；国家能源集团“擎源”、中国石油“昆仑”等大模型相继投用；广州、深圳等多地国资开放数百个AI应用场景……国务院国资委最新数据显示，截至7月底，中央企业已布局16个重点行业800余个场景。

　　业内人士认为，诸多迹象表明，国资央企正加力布局人工智能赛道。随着政策持续加码，依托需求规模、产业配套与场景优势，国资央企将加速推动人工智能产业高质量发展，通过加大投入与资本运作提速，将塑造新产业优势、培育新动能。

　　人工智能领域发展动能强劲

　　从近期多家央企密集发布的半年度业绩报告看，人工智能赛道发展动能强劲、发力成效明显，人工智能行业生态更加完善。

　　中国电信8月14日公布的半年报显示，上半年，公司智算数据中心（AIDC）收入同比增长7.4%。天翼云收入达到573亿元。公司累计推出80余个行业大模型、30余个行业智能体，服务行业客户超2万家。

　　中国联通半年报显示，公司算网数智业务上半年收入达454亿元，占比提升至26%，AIDC签约金额更实现60%的同比增长。“2025年是人工智能从理论走向实践的关键之年，是应用规模落地产生实效的重要节点。公司将持续提升管理运营服务水平，预期固定资产投资550亿元。”中国联通董事长陈忠岳表示。

　　中国移动在智算领域展现实力。中国移动半年报显示，截至2025年6月底，公司总智算规模达到61.3EFLOPS。应用层面，上半年中国移动AI+DICT签约项目达到1485个。公司明确，下半年在人工智能的投资在原有基础上进一步提升，力度快于上半年。“目前我们从人工智能领域获得的直接收入，或者相关收入，已经是几十亿元的量级。”中国移动董事长杨杰在公司业绩说明会上表示。

　　同时，行业大模型密集落地，正驱动产业变革。国家能源集团建成千亿级发电行业大模型“擎源”、中国建材集团创新研发的“晓妙”产业大模型、中国移动“九天”通专大模型矩阵全新升级到3.0、中国联通“元景”多模态大模型及开放“元景万悟”智能体开发平台等成果斐然。

　　中国企业改革与发展研究会研究员周丽莎认为，央企人工智能业务领域将呈现三大趋势：一是依托系统级场景优势，转化为可开放、度量、治理的产品，形成“央企搭台、多元主体唱戏”模式；二是从自用转向输出，将运营商云、能源算力等转化为可交易公共服务；三是央地协同，以人工智能助力稳投资、稳增长。

　　多地竞相挖掘开放应用场景

　　在央企强化技术攻关的同时，地方国资国企积极发挥应用场景丰富的优势，为人工智能技术落地提供“试验田”。

　　在广州，首批人工智能应用场景发布暨供需对接会近日在华为广州研发中心举行。会上，60个来自市属国企的人工智能应用场景正式亮相。目前，广州大模型备案总数达33款，拥有30余个人工智能专业园区，相关产业基金规模超700亿元。

　　深圳更创新性推出“滚动式发布”模式，深圳国资国企首批择优遴选出100个优质应用场景，先后两批次发布“千家万户水管家智能体”等标志性应用场景。

　　此外，浙江国资委近日发布浙江国企首批26个“人工智能+”开放场景清单，涵盖交通、制造、服务等8大重点领域。

　　“人工智能产业发展给地方国资公司带来转型发展机遇。”方达咨询相关负责人认为，地方国资公司需抓住产业发展契机，通过资源整合加速算力基础设施建设。在布局人工智能时，这些企业应紧密结合自己的优势，在制造业、金融业、医疗健康、交通物流等领域，推动人工智能与实体经济深度融合。

　　打造应用标杆

　　国资央企人工智能业务发展提速，离不开制度创新与生态培育。

　　国务院国资委副主任李镇近日表示，要进一步落地战略性高价值应用，强化顶层设计、深度融合实体经济，挖掘建设战略意义强、经济收益高、民生关联紧的战略性高价值场景，打造人工智能+科学、生物医药、新材料研发、新型工业化、具身智能等应用标杆。要进一步夯实基础底座供给能力，统筹规划、适度超前布局建设智算集群，对外提供更多普惠高效算力服务。要进一步建设完善开放生态，强化开源社区建设运营，在保障核心安全的前提下，面向中小企业、高校院所、科技爱好者等开放央企人工智能能力，分享应用经验，降低全社会人工智能创新门槛，提升社会影响力。

　　国务院国资委研究中心研究员袁雪认为，应探索建立符合新质生产力发展规律和特点的企业组织形式、运营方式和商业模式，构建有利于战新产业发展的产业生态环境。整合资金、产业、数据等优势资源，持续支持一批产业链供应链关键环节、价值链高端环节、关键核心技术突破、商业模式创新的重点企业，培育一批具有全球竞争力的世界一流企业。

　　随着人工智能向各领域深度渗透，安全治理和伦理规范成为保障可持续发展的关键。专家认为，应加紧推动制定完善人工智能应用规范、伦理准则、应急响应体系，积极参与国际人工智能治理制度规则和技术标准建设，确保人工智能安全、可靠、可控。