“十五五”时期是我国全面建设社会主义现代化国家新征程的关键阶段，也是新一轮科技革命和产业变革深度演进、新质生产力加快形成的重要窗口期。

日前发布的“十五五”规划纲要对建设现代化产业体系作出清晰指引：既要发展壮大新兴产业，新一代信息技术、新能源、新材料、智能网联汽车、机器人、生物医药、高端装备、航空航天等被明确列入加快发展的战略性新兴产业；又要前瞻布局未来产业，量子科技、生物制造、氢能与核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信被列为新经济增长点。同时要求加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力，以及深入推进数字中国建设，提升数智化发展水平，深化拓展“人工智能+”，多线并举，勾勒出未来五年我国产业跃迁的基本图景。

本文分为上下两篇，此篇为上篇：顶层设计与能力建设。

一、时代命题：人工智能，为何在此刻成为核心引擎

站在“十五五”开局的时间节点，可能很多人会问：为什么是AI？为什么是现在？答案，藏在三个层面的变化里。

第一个变化，是技术本身的跨越。人工智能已经不再是某个垂直领域的工具性应用，而是开始渗透进科技创新的底层、产业升级的毛细血管和社会治理的神经末梢。它正在悄然重塑生产方式、生活节奏乃至决策逻辑，而这种渗透的广度和深度，是以往任何一轮技术浪潮都难以比拟的。

第二个变化，是政策层面的加码。国家在算力基础设施、算法研发、数据要素、AI人才培育等方面持续加大投入，顶层设计的密度和力度明显超过以往周期。国资委也多次明确要求，中央企业要真正当好科技创新的国家队，尤其在AI芯片、工业软件、高端算法等“卡脖子”环节必须尽快取得实质突破，不能跟在别人身后亦步亦趋。

第三个变化，是央国企自身的发展阶段切换。“十四五”期间大多数央企完成了云化改造、数据中台搭建、智能化试点，算是把地基打好了。如今进入“十五五”，仅仅“建平台、搞示范”已经不够，必须转向“深融合、强赋能、真效益”，用AI激活存量资产、优化资源配置、提升全要素生产率，把技术创新的势能真正转化为增长动能。

还有一个不能回避的背景，是全球竞争态势。主要经济体都在加大AI战略投入，围绕技术标准、产业生态、数据主权展开激烈博弈。我国有超大规模市场、完整产业体系和海量应用场景这三张牌，央国企作为产业链链主，必须把这些优势用足，在关键领域率先构建自主可控的技术与产品体系。

二、战略定位：央国企在AI版图中扮演什么角色

谈央国企的AI布局，首先必须明确它区别于互联网大厂、科技型民企的角色定位、核心优势和使命。简单来说，央国企在这场AI大潮中承担三重核心角色。

其一，国家战略的坚定执行者。AI事关科技安全、产业安全、信息安全，央国企必须在AI芯片、框架平台、基础算法、工业大模型等核心技术上真正下功夫，而不是采购别人的解决方案凑数。能源、电力、交通、通信、金融这些关键基础设施领域，必须更加优先推进AI应用，不能把底牌交出去。

其二，产业升级的主力引领者。央国企覆盖国民经济的主要行业，资产体量大，产业链条长，业务场景丰富——这恰恰是AI规模化落地最需要的土壤。把人工智能融入研发、生产、经营、营销、运维的全链条，推动传统产业从粗放增长走向精细化、智能化，是央国企最有能力也最有责任做的事。

其三，创新生态的积极构建者。央国企有资金、有场景、有工程化落地能力，如果能开放场景、开放数据、开放接口，就能为AI初创企业和科研院所提供真实的试验场，形成“大企业建生态、中小企业强专精”的良性格局，而非一家独大、关门自搞。

三、底座筑基：三个基础能力，缺一不可

人工智能要真正落地，离不开三块基础：算力、数据、模型。这三者就像发动机、燃料和驾驶员，缺哪个都跑不起来。

算力这一关，央国企需要加快补课。通信央企依托全国网络基础，在国家级智算中心和区域算力枢纽建设上持续发力；能源、电力、制造类央企则应结合自身业务，构建行业专属算力平台，支撑工业大模型训练和实时推理。值得注意的是，这一轮算力建设不只是堆规模，更讲究效率和绿色，“算力绿色化、绿色算力化”应该成为实实在在的工程路线。边缘侧也在同步推进，工厂、矿山、港口、风电场、变电站等高价值场景陆续部署边缘节点，解决低时延、高可靠的现场智能需求。

数据这一关，治理体系的建设是关键。央国企坐拥能源、工业、交通、地理、政务等大量高价值数据，但历史积累的问题同样突出：数据分散、标准不统一、共享渠道不畅、安全管控薄弱。“十五五”期间，要进一步加快推动数据资产化和服务化：一方面建立分级分类管理机制，核心数据、重要数据和一般数据边界明确，全生命周期安全管控收紧；另一方面打通内部数据壁垒，构建统一数据中台，为AI模型提供高质量训练数据。同时还应积极探索跨主体、跨行业数据共享合作，让数据真正“用起来、活起来、值钱起来”。

模型这一关，央国企还是要立足自身行业优势，走“通用底座+行业微调+场景适配”路线，研发垂直领域的行业大模型和场景小模型。能源、电力、轨道交通、航空航天、建筑工程、矿山冶金领域的央企，可以积极探索覆盖设备故障诊断、工艺优化、安全监控、规划设计、调度指挥等场景的自主行业大模型。相比通用大模型，这些垂直模型更懂业务逻辑，推理成本更低，落地周期更短，直接解决生产经营痛点。

四、机制保障：技术之外，体制机制也得跟上

技术投入是前提，但如果体制机制跟不上，再好的技术也会在执行层耗散。“十五五”期间，央国企需围绕四个维度推动改革。

组织层面，越来越多的央企成立了数字化、智能化专职部门或二级科技公司，统筹AI战略规划和项目实施。部分企业引入“业务+技术”双轮驱动模式，即业务部门提需求、定场景，科技部门搭平台、做算法，协同推进而非各自为战。

人才层面，AI人才缺口客观存在，短期靠引进，长期靠培养。央国企一方面加大AI、大数据、算法工程、智能制造领域的外部引才力度，优化薪酬激励和成果转化收益分配；另一方面推动内部培训，帮助传统业务人员向“懂业务、懂数据、懂智能”的复合型人才转型。

考核层面，企业内部应进一步完善科技创新考核支持机制。探索建立面向创新贡献的激励机制，对AI场景落地、技术攻关、降本增效有突出贡献的团队和个人给予奖励。

资金层面，央国企统筹自有资金、国有资本经营预算、产业基金等多种渠道，保障AI基础平台、关键技术和重点场景的长期投入，同时以市场化方式参与人工智能领域投资并购，加快技术成果的产业化落地。

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