基于产业链的AI创新路径

随着国内外AI技术应用的迭代，越来越多的企业开始投入更多的资金和人力。AI场景的实践也越来越丰富，但真正依赖AI创造价值的公司并不多，很多企业尚在尝试中。AI与企业业务结合的难度不亚于从零开始开发一个新的产品。近两年来，共创力通过咨询或培训项目，服务过科大讯飞、美的、顾家寝具、锐捷网络等企业，总结出以下的企业AI产业链架构：

上游环节构成了人工智能产业的基础支撑，主要包括算力、数据和核心算法三大核心要素；

中游环节主要是技术的整合能力，如奥比中光、科大讯飞、雄帝科技等，整合了人工智能的3D识别、语音识别、生物识别等技术，向各种场景输出相应的AI能力；

下游环节主要是产品化和各种应用场景清单，如高层建筑玻璃清洁机器人、自动驾驶、机器人咖啡店等。

由此可见，从上游、中游、下游整个产业链来看，AI企业仅仅有技术还不够，AI企业需要有技术的整合能力，以及能将AI技术产品化，并为适合的场景赋能。

影响AI产业成熟度的五个因素

国内AI的发展受益于丰富的应用场景、个性化的用户需求。根据共创力首席专家George的评估，在AI基础设施方面，国内与国外在2026年初的差距：美国顶尖模型仅领先中国2.7%，双方多次交替登顶，技术差距已从半年缩短至 3 个月。基础应用和算力储备方面美国暂时领先，在工业应用和C端产品落地方面，中国则领先美国。共创力咨询认为，对于产业AI成熟度方面主要有以下五个维度：

第一：制度保障 

一是政府应对AI的发展出台相关的制度，如无人驾驶，是否向企业开放路权？低空飞行，是否向企业开放领空？如《上海市促进人工智能产业发展条例》《深圳经济特区人工智能产业促进条例》；二是从政策文件和新闻宣传中，利用自然语言处理的方法，分析是否设立专门的人工智能领导小组和伦理委员会，对本地区的人工智能发展起到关键性的领导作用；三是从政策工具评估的角度，对政策协调性进行评价，即测算本地区是否同时出台了数据条例、算法创新行动计划和AI落地的场景清单。制度保障是最基本的AI发展基石；  

第二：资源支撑  

资源支撑指标的测算主要从网络、算力和数据三方面进行综合评估。在网络资源方面，以各省份的5G移动用户数为基础，并通过人口标准化方法对原始计数数据进行处理，从而消除人口规模差异带来的偏差；在算力方面， 结合国家级绿色数据中心数量、公共数据开放指数、以及社会数据丰富度三个维度，并在此基础上形成整体评价，鼓励公共数据管理部门开放数据至交易市场，如交通数据、天气数据、海洋数据、网络安全数据等；

第三： 科技创新

科技创新指标的测算涵盖研究机构、研发投入、算法与大模型研发、创新能力以及高端人才等方面：在研究机构层面，通过统计各省份开设人工智能学科教育的高校数量以及人工智能研究院、实验室等新型研发机构数量，在算法与大模型研发方面，分别以信息服务算法备案数、深度合成算法备案数以及大模型备案数作为指标，体现技术突破与创新活跃度。

第四： 产业发展      

产业发展指标的测算主要从产业载体、金融支持和企业发展三个方面展开。在产业载体层面，统计各省份国家级人工智能创新应用先导区和创新发展试验区的数量，用以衡量区域在政策与资源集聚上的承载能力；在金融支持层面，以人工智能企业融资事件数作为指标，反映资本市场对产业的支持力度和活跃度；在企业发展层面，分别考察各省份人工智能上市公司、独角兽企业以及企业总数的规模与分布，体现产业成长性与市场活力，从而形成对整体产业发展水平的综合评价。 

第五： 场景赋能     

场景赋能指标的测算旨在反映人工智能在重点行业与应用场景中的渗透情况，在智慧赋能方面，参考工业和信息化部“智赋百景”项目中名省份入选的人工智能赋能场景数量，用以体现区域在典型场景建设上的创新能力与推广成效：在智能制造方面，统计国家级智慧工厂示范项目的数量，衡量人工智能在推动制造业智能化改造中的实际应用程度；在自动驾驶方面结合国家及地方智能网联汽车测试示范区数量以及是否建设国家级车联网先导区，展现各地在智能交通体系与车联网应用上的探索进展；在智慧金融方面，以运用人工智能技术开展金融活动或提供相关服务的企业数量作为指标，反映人工智能赋能金融业态创新与服务模式转型的活跃度。