中国AI产业落地的新国企答卷

2026年4月14日，北京酒仙桥。

半个多世纪前，这里作为新中国电子工业的摇篮，曾托举起“两弹一星”的算力脊梁。

如今，历史再次赋予这片热土新的使命。

站在“十五五”开局之年，第二届酒仙桥论坛在此启幕，以自主创新赋能产业升级，以国芯AI支撑数字中国，为中国AI探索自主可控的规模化落地之路。

2026年全国两会，“人工智能+”成为高频热词。

从文件草案到会场发言，一个共识逐渐清晰：AI已成为驱动产业升级的核心引擎，落地应用是时代的必答题。

然而，当产业热潮退去，真正制约AI规模化的深层次矛盾开始显现。业内权威观点认为：

“人工智能从技术到产业的跨越，是一场涉及技术体系、商业模式、组织形态与人才结构的系统性变革。”

这一判断，与中国工程院院士、清华大学教授郑纬民的核心论断完全同频，本质上指向同一个结论——AI产业化不是“技术平移”，而是对产业底层逻辑的重构。

他明确指出，企业不能把AI当成普通IT工具，而要将其定位为核心基础设施，融入业务全流程，这意味着企业的组织架构、决策机制、人才技能都要随之变革。

长期以来，人们普遍将AI落地难的原因归结为：缺算力、缺数据、缺算法。这些显性技术要素往往被最先关注。

但深入产业一线，我们会发现：

当大家都在谈算力、谈模型、谈场景落地时，现实是，大量企业在拥抱AI时，面临战略方向与业务场景脱节的迷茫。

这种迷茫，折射出AI产业化落地的第一道结构性鸿沟。

在南方某制造业重镇，一小家电企业CIO曾兴冲冲地列出：今年准备要部署的30多个大模型清单。

然而，当咨询团队打开清单时，却发现里面很多脱离业务现实的需求。

这暴露了一个普遍的问题：企业急需既懂业务又懂AI技术的复合型人才，以科学规划AI转型路径、释放技术价值。

对此，长江商学院终身教授孙天澍曾一针见血地指出：AI产业落地最缺的是融合业务与智能、架构下一代业务形态的人才。

在他看来，智能本身已不稀缺，真正稀缺的是场景架构能力。

这也是当下AI产业落地的典型症结：懂模型的不懂行业，懂行业的不懂模型。

换言之，复合型人才体系建设与对AI应用认知的重塑，已成为AI高质量落地的关键支撑。

为了破解产业人才与认知课题，AI落地需要一场全周期、深度适配的产业诊断与系统性的价值赋能。

作为北京电控“芯屏智融”战略板块的重要承载者，以“建设数字中国”为使命的北电数智，精准洞察这一产业需求，并以全栈工程化能力切入人工智能主战场。

他们的做法是咨询先行，以系统化的思路来诊断产业发展。

面对佛山制造业“产线吃不饱”的困境，北电数智没有简单推介智能制造方案，而是通过咨询诊断发现，企业真正的痛点是缺乏海外订单。

之后，对症下药，利用大模型构建海外消费者洞察系统，帮助企业精准定位市场，从而解决了问题。

无独有偶。

在北方某资源型城市，一位企业家想拥抱AI，却茫然无措。

当地拥有世界顶级的羊绒原料，但本地产的羊绒围巾只能卖几百元，而一旦贴上国际大牌的标签，便能卖出上万元高价。

北电数智通过咨询先行，诊断出问题的核心是缺品牌、缺营销。

尽管当地有文化底蕴和丰富资源，却未能转化为产业竞争力。解决方案随之明确：用文化IP赋能品牌，以AI多语言营销助力产品出海。

最后，通过一系列组合拳，助力当地羊绒产业向价值链上游攀升。

这种先诊断、后赋能、深度贴合业务实际的模式，有效解决了企业AI转型“从哪下手、如何落地”的核心问题，让AI真正切入企业的业务线。

当咨询诊断明确了方向，要深入核心场景、实现规模化应用时，完善的产业基础设施与共性技术平台，成为推动AI行稳致远的关键保障。

这不再是认知层面的软问题，而是关乎基础设施的硬骨头。在这片深水区，底层基础设施的系统性瓶颈，往往难以单纯靠市场机制自发调节。

实施全栈技术布局，以可信数据为根基、全栈工程化能力为支撑、垂直深耕和区域落地为路径，打造从底层算力到行业智能的完整AI产品与服务能力体系，是北电数智给出的破局思路。

以算力为例。

当前，国产AI芯片正面临一个典型的结构性困境。

一方面，从国家战略安全角度，国产AI芯片必须加快自主创新、实现自立自强。另一方面，产业应用追求稳定、高效、低风险的算力供给。

国产AI芯片虽然硬件性能快速迭代，但在软件栈适配、工具链成熟度等方面仍在持续完善。

这就形成一道产业闭环的壁垒：产业因生态不成熟不敢用，导致国产芯片缺乏真实场景的打磨数据；没有数据反馈，芯片迭代就缺乏方向，生态更加难以成熟。

工信部前部长苗圩曾明确指出，当前我国人工智能领域正面临核心技术路线碎片化、标准化不足的瓶颈。

“不同的技术团队在算法框架、算力框架和数据接口上各自为政，导致了基础层的技术兼容性差和重复投入严重。”

这一点，在AI算力底座层面，表现得尤其突出。

有行业观察人士指出，产业共性技术建设需要长期投入与系统布局，需要持续的适配优化与场景打磨。

加快构建开放协同、安全普惠的共性技术平台，是推动国产算力迈向高质量发展的必由之路。

比算力更需要统筹推进的，是数据要素的安全合规与价值释放。

AI的核心燃料是数据，尤其是医疗、政务等高价值场景的数据。然而，大量高价值数据，往往沉睡在孤岛之中，无法有效转化为可用的知识或模型能力，“有数难用”“有数怕用”成为普遍困境。

在严守安全底线前提下实现数据价值流通，激活数据要素潜能，让数据真正成为驱动行业模型能力跃升的燃料，这是AI赋能千行百业的重要前提。

上海市科学学研究所副所长陈海鹏将其概括为支撑体系需要持续完善：标准、治理、政策、数据、算力全面协同提升。

数据提供方坚守安全与资产底线，数据使用方严守合规要求，推动数据要素安全有序流动与高效转化，是激活AI产业动能的关键一环。

除此之外，技术与场景深度融合，也是产业界持续攻坚的重要方向。

以医药行业为例，新药研发面临“双十难题”（十年时间、十亿投入）。

虽然蛋白折叠、RNA分析等专业模型能力突出，但跨模型、跨任务协同仍有很大提升空间。

科学家提出一个跨领域假设，往往需要人工在不同的模型间切换、搬运数据，效率极低。

面对这些AI产业高质量发展的核心课题，行业急需一种新型力量，不只做单点技术供给，更能搭建共性技术平台，为产业创新发展铺路架桥。

北电数智以共性技术平台建设为抓手，为产业协同创新、安全发展提供坚实支撑。

在算力领域，他们助力国产算力生态成熟壮大。

通过构建异构算力调度平台，主动适配11款国产主流AI芯片。

同时，根据不同场景扬长避短，以数据/场景需求匹配芯片能力，而不是让芯片去适应所有场景。

这并非简单的技术调试，而是推动国产芯片进入真实业务场景验证迭代，加速国产算力生态成熟完善的重要实践。

针对数据安全流动与价值释放，北电数智在2024年推出的可信数据空间基础上，进一步升级为红湖·可信数据服务，系统性地破解了数据应用“敢不敢”“能不能”“快不快”“值不值”四大核心难题。

首先，解决数据“敢不敢”流通的问题，其核心逻辑是：

不触碰源数据，而是通过隐私计算、知识工程等技术，将数据转化为可流通的知识或模型能力，有效化解数据外泄风险。

“数据本身没有价值，只有转化为知识图谱，实现可追溯、可调用，才有价值。”

其次，解决数据“能不能”被AI有效利用的问题。

早在2024年《网络数据安全管理条例》出台之前，北电数智就提前布局，并在可信数据空间基础上，推出知识工程与合成数据两大共性服务。

在医疗行业，他们将三甲医院医生的临床经验转化为专科专病模型，形成全科助手。

这种“数据不动、知识动”的创新模式，严守数据安全与合规底线，有效激活高价值数据要素，为医疗、政务等关键领域AI应用提供可靠保障。

在此基础上，北电数智还进一步解决了数据处理“快不快”与落地变现“值不值”的问题。

针对“快不快”，北电数智前瞻布局智能体数据工程，突破了任务特异性的瓶颈；针对“值不值”，则独创了五维模型，让数据价值看得见、算得清。

如此一来，可信数据底座贯通全栈，用智能体让数据处理自动化，以五维模型让数据价值被看见。从数据获取到价值挖掘与度量，打通完整数据服务闭环。

有了算力和数据，如果只是简单地把大模型卖给B端或G端，往往难以形成持续的使用价值。

在模型层面，北电数智将算力、数据与行业知识深度融合，打造了多款深入场景的行业大模型。

在医疗行业，与北京清华长庚医院联合打造“清智·AI合理用药大模型”；在工业领域，基于“骄阳·工业大模型”，构建设备智能体，精准定位故障根源。

此外，北电数智以智能体平台为核心，聚焦解决具体业务痛点。

以科研领域为例，他们搭建智能体平台，打破了各个小模型之间的任务特异性壁垒。

科学家提出假设，接单智能体将假设拆解为具体任务，分发给擅长的专家智能体执行，最后由评议智能体进行审核。

这种机机交互模式，大幅提升了新药研发的效率。

从算力、数据、模型到智能体，北电数智打造了从底层算力到行业智能的完整AI产品和服务能力体系，走出了一条“可信安全、技术赋能、场景深耕”的差异化高质量发展路径，为AI产业深耕核心场景、实现规模化落地提供了坚实底座支撑。

人才赋能、平台支撑为AI产业发展提供外部保障，企业组织形态的创新升级，则是释放AI生产力、提升核心竞争力的内在关键。

AI落地是高专业壁垒、快速响应的深水区作业。然而，传统科层制组织在响应速度、专业赋能上却存在一定局限：

一是决策链条长。市场瞬息万变，客户需求五花八门，决策权集中在金字塔顶端，前线听得见炮声的人没有决策权，导致响应速度慢。

二是协同壁垒高。AI领域对敏捷协作有极高要求，需要更加灵活高效的组织架构，为人才释放创造活力。

当传统生产关系适配不了AI新生产力，构建敏捷扁平、专业导向的新型组织形态，成为企业提升创新能力的必然选择。

为此，全球科技企业都在经历一场深刻的组织进化。

OpenAI、DeepSeek等前沿机构普遍采用了极度扁平、充分放权的模式。

以马斯克旗下xAI为例，其技术团队年轻到令人咋舌，甚至有20岁实习生，入职8个月被提拔为数据团队负责人，领导一群名校博士进行前沿探索。

这里的逻辑很直接：在AI领域，对技术路线的洞察力比资历更重要。

AI时代的企业，需要一种全新的组织形态。它应该是敏捷的、扁平的、以专业为核心，目标不是管理而是赋能。

面对AI时代对组织形态的新呼唤，北电数智探索出了松树型组织和专家领导专家的创新模式。

所谓专家领导专家，即打破等级权威，谁对具体问题最了解，谁就担任项目负责人。

在某个AI制药项目中，牵头人是一位深耕生命科学领域的副总监级专家。尽管团队中不乏总监级算法、智能体专家，但项目由她主导，因为这个领域她最懂。

这种扁平化的组织模式，让最懂场景的人主导推进，从而全面提升AI落地效率，加速创新成果转化为现实生产力。

松树型组织则通过构建敏捷扁平的协作网络，以轻量化小团队搭配AI智能体实现高效交付，打破传统组织的增长边界。

北电数智服务的北京八中“AI大闯关课程”创新实践项目即是这一组织形态的生动实践。

一支年轻精干的团队，看准数字人答疑场景，依托公司内部全面应用的智能体数字员工，仅用一个半月就快速落地。

松树型组织，让听得见炮声的年轻人拥有了开炮权，也让180人的物理编制，实现近千人的组织效能。

AI行业智力密集，竞争异常激烈，北电数智凭什么能聚拢顶尖大脑，又凭什么撬动千亿生态？答案在于：

个人价值、企业价值与国家价值的高度统一。

首席科学家窦德景，耶鲁博士、全球前2%影响力科学家、国家级领军人才，因“解决国产芯片落地问题”的意义而来。

CTO谢东，前IBM全球副总裁、大中华区首席技术官，因认同企业理念与团队氛围加入。

这种价值目标的统一，有效提升了内部的协同效率，也重塑了外部合作关系。

独行快，众行远。北电数智汇聚1000+生态伙伴，将共性平台衍生出的商业机会开放给生态伙伴，共建开放协同、互利共赢的AI产业生态，共同推动AI技术赋能千行百业、服务国计民生。

这一机制既壮大了产业生态，也为地方带来实际的产业集聚效应。

当人才赋能、平台支撑、组织创新三位一体协同发力，专业能力与发展效率全面提升，迅速转化为推动AI产业高质量发展的强劲动力。

这种动能不仅有效破解AI落地的关键课题，也赢得资本市场的认可与支持。

2026年，北电数智完成A轮融资，由北京中发高精尖臻选创业投资基金等国资及产业资本共同参与。

资本不再追逐风口上的概念，而是押注于技术、工程落地与商业深度融合的确定性。

数据记录了这种生长的力量：

2025年，北电数智营收激增，新申请发明专利102项，新承接4项国家重点项目，AI底座落地佛山、马鞍山等全国各地。

未来，还将推进全国20余个城市AI底座建设与行业场景融合。

A轮融资的落槌，是远见资本对中国特色AI落地路径的坚定投票，也宣告：成立不到三年的北电数智，已从行业新锐跃升为国内人工智能产业领域的标杆企业。

北京怀柔北沟村，村民向“村支书数字人”询问林下养殖政策，享受便捷高效的数字便民服务。

千里之外的医院里，基层诊室正在调用三甲医院专家的经验和知识图谱，让优质医疗资源更广范围普惠群众。

这些贴近民生、服务基层的AI应用场景，生动展现了人工智能赋能社会治理、增进民生福祉的坚实成效。

“人工智能+”作为国策，其落地诉求是刚性的。从国产算力生态完善，到高价值数据的安全流通，生产场景的投入与赋能，这些关乎国计民生的数字新基建，需要长期投入、系统布局、久久为功。

在这些关键领域，必须有责任主体勇担使命、深耕笃行。

这也正是AI新国企存在的逻辑原点——顺应产业发展大势、扛起国家战略使命，以自主创新与产业赋能，服务数字经济高质量发展大局。

半个多世纪前，老一辈电控人在酒仙桥，用算盘和第一代计算机，撑起了两弹一星的算力脊梁。

如今进入AI时代，北电数智要做的，是以底层算力底座、可信数据体系、全栈工程能力与垂直场景深度融合，承担数字时代基础设施建设的角色。

▲北京数字经济算力中心

这不是简单的业务切换，而是一场跨越六十年的产业传承与接力。

在国家战略与产业痛点的交汇处，总要有实体去承担起基础设施建设的重任。北电数智作为AI新国企，坚守可信安全、技术赋能、场景深耕的高质量发展之路，以系统工程与责任担当，推动AI转化为可规模化落地的生产力，全力响应新时代数字中国建设命题。

在波澜壮阔的产业重构中，这种脚踏实地、深耕细作、服务大局的基础设施建设，是中国AI实现自主可控、高质量发展、打赢产业关键战的坚实根基。