在智能技术持续演进与国家战略稳步推进的双重驱动下，人工智能加快向产业深水区渗透，成为推动传统行业升级与新兴领域跃迁的关键力量。新一代大模型能力持续扩展，为多场景多链条智能化改造提供统一中枢；算法、数据与算力深度融合，正加速产业结构重构与要素效率跃升。在政策引导与应用牵引的良性互动中，“人工智能+”正不断拓展边界，培育壮大新质生产力，为构建现代化产业体系，培育壮大新优势注入持续动能。

（一）人工智能赋能新型工业化全链条发展

人工智能引擎助推新型工业化高质量发展。一是工业应用需求不断升级驱动人工智能关键技术发展。工业应用需求不断驱动着计算机视觉、知识图谱、数字孪生、群智能等关键技术向纵深发展，实现多场景赋能。通过深度融合、协同发力，为构建现代化产业体系提供核心科技支撑。二是大模型为工业智能注入认知理解能力。大模型将柔性融入制造流程，成为智能中枢。通过深入理解设备参数、持续学习生产场景，有效打破数据孤岛，实时洞察状态，精准预警故障、缺陷与能耗异常，提供智能调度指令，同时，凭借其出色的迁移学习和少样本学习能力，灵活适应不同工厂的差异化需求，显著降低落地成本和时间。三是人工智能与工业大数据深度融合，共同赋能智能制造的升级变革。一方面，工业互联网连接万物催生了指数级增长的海量数据资源（供给侧），另一方面大模型等人工智能技术的落地亟需高质量结构化数据的支撑（需求侧）。大模型能将这些海量信息转化为精准的实时分析和可靠预测，助力企业优化生产计划和资源配置，实现显著的降本增效。

人工智能通过赋能研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理五大关键阶段，实现新型工业化全链条智能闭环。研发设计环节依托大模型的分析归纳与生成能力，加速理论创新与实验突破，并强化人机交互。中试验证阶段聚焦智能虚拟化技术，降低实体验证成本并提升质量效率，重点强化检测精度可靠性，探索小样本迁移学习应对复杂场景挑战。生产制造阶段通过多机协同与机器自学习实现设备智能控制与精细操作，并基于大模型感知分析建立安全生产实时预警体系，确保制造高可靠性。营销服务端运用智能技术精准捕捉需求，实现个性化推荐与内容投放，提升售中体验。运营管理阶段利用人工智能推理预测优化供应链韧性，借助大模型生成与分析能力升级人力、财务等管理效能。人工智能赋能现状呈现出两端快、中间慢的微笑曲线。即，由于人工智能扎根于数字世界，故在主要聚焦数字世界的研发设计、营销服务和运营管理三个阶段渗透率较高，而在主要聚焦物理世界的中试验证和生产制造两个阶段渗透率较低，落地手段需进一步明晰。需进一步提升人工智能的可靠性等性能指标以推动人工智能赋能新型工业化“走深向实”。

（二）人工智能引领未来产业创新与具身智能新纪元

人工智能正通过技术赋能引领未来产业加速发展。多种技术的融合是未来产业发展的主要模式之一，以人工智能为代表的信息技术将占据一席之地。2025年《未来产业新赛道研究报告》显示，与人工智能强相关的通用人工智能、高级别自动驾驶、具身智能、算力芯片、元宇宙占据了十大赛道的一半。在未来信息领域，人工智能不仅提升了对数据的处理、传输和分析效率，更通过大模型与算法的结合实时应对海量数据与复杂场景的挑战。在未来制造方面，人工智能让机器更“聪明”——通过感知、决策与协同控制，帮助制造设备实现精细化、自动化乃至个性化生产，显著降低了对人工技能的依赖。在未来材料方向，人工智能正成为“虚拟实验员”，通过高通量计算与智能算法筛选材料组合、预测性能，极大加快新材料研发速度，减少试错成本。在未来能源领域，人工智能算法则用于预测天气、调度电网、优化风光发电设备布局，实现更绿色、更稳定的能源供给。在未来健康领域，人工智能能够提升诊疗效率，例如，人工智能辅助中医实现舌诊、脉诊的标准化，还能参与智能中药配方、治疗设备控制与健康管理App开发，使千百年来依赖经验的传统医学走向科学化、数字化。

具身智能开启人工智能与物理世界交互新纪元。具身智能是指有物理载体的智能体，可利用感知、决策和交互能力执行现实世界任务并主动学习进化，是促进人工智能与实体经济融合，催生颠覆性终端产品，重塑人类生产生活方式和全球竞争格局的重要途径。具身智能的主要产品包括智能机器人、高级别自动驾驶等。在智能机器人方面，主要包括工业、服务、特种、仿生、人形机器人等，其中人形机器人可依托多模态大模型实现环境理解与任务规划，并借助物理实体作为行动基础，这使得其不再局限于虚拟层面，而能在现实世界中完成复杂任务。2025年被业界广泛认为是其量产元年，7月，摩根士丹利报告认为，在人形机器人领域，下游应用落地和技术突破是推动投资的两大核心驱动力，中国极有可能在2025年下半年出现一轮应用推广潮，首批人形机器人订单与应用落地可期。在高级别自动驾驶方面，我国自动驾驶技术不同场景的应用正加速落地。目前我国过半数主流主机厂已推出满足L3级别智能驾驶硬件要求的车型，多家主机厂将2025年前后作为实现L4/L5级别自动驾驶的目标时点。以腾讯、华为、百度、清华大学为代表的科研力量在该领域处于行业前沿，并前瞻无人驾驶、预测决策一体化、数据闭环、环境感知、车载无线通信技术（V2X）、高精度地图和人机交互技术等热点方向，未来技术创新潜力巨大。

（三）人工智能与产业协同构建双向赋能生态

人工智能技术创新与产业应用正形成双向赋能、双向带动的良性循环。一是新型工业化作为人工智能落地的核心试验场与助推器，与人工智能形成双向循环。一方面，新型工业化为人工智能提供关键驱动力。制造业、能源等核心工业部门的实时数据、应用场景以及明确的提质、降本、增效需求，为人工智能算法的训练、验证与迭代提供了不可替代的真实世界靶场。另一方面，成熟的人工智能技术能够重塑新型工业化进程。当人工智能模型在工业场景中经过验证与优化后，将反哺工业体系升级，实现从自动化向智能化的跃迁，例如利用人工智能驱动的数字孪生技术实时优化工厂能效，或通过智能供应链系统实现动态资源调配，形成螺旋上升闭环。二是量子计算与人工智能的协同进化，构建了双向驱动的技术跃迁闭环。量子计算的前沿突破为人工智能提供了解决经典计算瓶颈问题的全新范式，而人工智能应用的具体需求又反向牵引和加速量子计算的迭代与优化，从而构建了一个自我强化的良性产业生态。例如，三算中的算力与人工智能实现双向增强。量子计算机为处理特定类型的复杂问题提供了颠覆性的算力，特别是在药物研发、金融建模和新材料设计等领域，其能高效执行传统超级计算机难以完成的模拟和优化任务，从而赋能人工智能模型突破性能极限。与此同时，人工智能技术也在反哺量子计算本身。人工智能算法可被用于优化量子比特的操控方案、智能识别并抑制系统噪声、以及高效解码量子模拟结果，从而显著提升现有量子系统的有效算力与保真度。