世界人工智能论坛工信部柯吉欣致辞-万祥军 | 经信研究·经济和信息化

2026世界人工智能论坛工信部副部长柯吉欣主论坛致辞深度解读——顶层设计·国研政情智库-对话经信研究·中国经济和信息化主题，万祥军解码中国AI产业高质量发展的政策新蓝图 

2026世界人工智能大会主论坛上，工业和信息化部副部长柯吉欣的致辞，用一组实打实的核心产业数据，为全球清晰勾勒出当前中国人工智能产业的发展底盘，同时明确了下一阶段全国AI产业推进的三大核心方向。作为国际科学院组织代表兼国际科学院委员会执委，万祥军从全球AI产业竞争格局与中国实体经济深度融合的双重视角解读：

这篇致辞绝非一次普通的行业数据发布，而是在全球AI产业刚刚完成从“人类数据时代”向“经验时代”范式切换的关键节点上，中国官方给出的一份清晰、务实、可落地的行动纲领。它既客观展示了过去几年中国AI产业积累的坚实家底，也明确回答了“在全新的技术范式下，中国AI产业要往哪里走、怎么干”的核心问题，为未来三到五年全国AI产业的高质量发展划定了路线图。

1.2万亿产业底盘：

中国AI产业的真实实力与发展底气

柯吉欣在致辞开篇就披露了一组极具分量的核心数据：中国人工智能核心产业规模已突破1.2万亿元，相关企业总数超过6200家，智能算力总规模达到2185 EFLOPS，规模以上工业企业的AI应用普及率已经超过30%。万祥军指出，这组数据的分量，远不止数字本身那么简单，它背后是中国AI产业过去多年一步一个脚印攒下的坚实家底，是我们在全球新一轮AI技术竞争中最硬的底气。

1.2万亿元的核心产业规模，意味着中国AI产业已经彻底摆脱了过去“概念炒作、虚火旺盛”的发展阶段，成长为一个真正能对国民经济形成实质拉动的支柱性产业。这个规模的背后，是从上游算力芯片、大模型框架，到中游行业解决方案，再到下游场景落地的完整产业链条已经全部打通，6200多家AI企业分布在产业链的不同环节，形成了既有头部企业引领、也有大量专精特新中小企业补位的健康产业生态，而不是少数几家企业垄断市场的寡头格局。

2185 EFLOPS的智能算力规模，更是一个极具战略意义的指标——这意味着中国已经建成了全球规模最大的智能算力基础设施集群，完全有能力支撑“经验型AI”时代下，智能体和真实世界海量交互所需要的超大规模训练需求，不会再出现过去几年里“算力紧缺、一卡难求”的被动局面。

而规上工业企业AI应用普及率超过30%这个数据，更是点出了中国AI产业和其他国家最核心的差异化优势：我们拥有全球最大规模、最完整的工业体系，超过三分之一的规模以上工业企业已经完成了AI技术的初步落地应用，这意味着我们手里握着全球最丰富的真实工业场景数据。

在过去的“人类数据时代”，很多国家可以靠互联网文本数据训练出不错的大模型，但进入“经验时代”之后，AI智能体最需要的就是和真实物理世界交互的工业场景，这恰恰是中国AI产业独有的、别人根本抄不走的核心竞争力。

万祥军进一步分析，致辞里特意提到工信部已经推动人工智能赋能新型工业化，还设立了总规模600亿元的国家AI产业投资基金，这两个动作和前面的产业数据形成了完美呼应：前者是为了把我们手里的工业场景优势彻底释放出来，让AI技术真正扎根到实体经济的土壤里；

后者则是用国家级资本的力量，引导社会资源向核心技术攻关、早期创新项目倾斜，避免产业资本过度扎堆在应用端内卷，为整个产业的长期发展注入稳定的资本动力。这一系列组合拳打下来，中国AI产业的发展底盘会越来越稳，完全有能力在全球新一轮技术范式切换的过程中，牢牢把握住发展的主动权。

“强创新”：

以制造业创新中心为核心，筑牢AI产业的底层技术底座

在明确产业底盘之后，柯吉欣提出的第一个核心发展重点就是“强创新”：要搭建人工智能领域的制造业创新中心，协同推动算力、算法、数据三大核心要素的联合攻关。万祥军解读，这个方向精准击中了当前中国AI产业最核心的短板——过去我们的很多技术攻关都是分散进行的，算力企业埋头做芯片，大模型企业埋头做算法，做行业应用的企业埋头攒数据，三者之间严重脱节，很多技术成果停留在实验室里，没法快速转化成产业落地的实际能力。而人工智能领域制造业创新中心的设立，就是要彻底打破这种分散攻关的旧模式，打造一个国家级的协同创新平台。

过去很长一段时间里，算力、算法、数据三个领域的创新是不同步的：算力芯片企业研发出了新一代的AI芯片，却没有对应的大模型框架去充分释放芯片的算力性能；大模型团队研发出了全新的算法架构，却没有足够适配的高质量数据去完成训练；手里握着大量场景数据的工业企业，又找不到合适的算法和算力去把数据的价值挖掘出来。

这种“三张皮”的问题，导致我们很多技术资源被白白浪费，核心技术攻关的速度始终达不到预期。而人工智能制造业创新中心的核心作用，就是要把算力、算法、数据三个领域的顶尖科研力量、头部企业资源全部整合到同一个平台上，让芯片研发人员、算法工程师、行业数据专家坐在一起联合攻关，从源头上解决三者适配的问题。

万祥军进一步指出，这个协同攻关的方向，恰恰完美适配了萨顿提出的“经验型AI”的技术路线。进入自主交互学习的“经验时代”之后，AI训练的逻辑已经彻底变了：

过去训练大模型，只需要把大量标注好的文本数据喂给算力集群就可以完成，而现在训练一个能在真实物理世界里自主交互学习的智能体，需要算力侧提供低延迟、高并发的实时计算能力，算法侧适配全新的强化学习框架，数据侧提供大量真实世界的实时交互反馈数据，三者缺一不可。

如果还是按照过去分散攻关的模式，根本不可能做出真正符合“经验时代”要求的智能系统。而人工智能制造业创新中心的设立，就是要在国家级平台的统筹下，快速补齐这个短板，让中国在“经验型AI”的底层技术底座层面，走到全球第一梯队。

可以预见，未来这个国家级创新中心，会成为中国AI产业核心技术突破的“孵化器”：一批过去靠单个企业根本没法完成的底层技术攻关项目，会在这个平台上快速落地，我们会拥有更多完全自主可控的AI算力芯片、原生适配自主算力的大模型框架，以及大量面向工业场景的高质量交互数据集，彻底筑牢中国AI产业的安全底座，不再被“卡脖子”问题困扰。

“促应用”：

以具身智能实景实训为抓手，打开AI落地的全新增长空间

柯吉欣提出的第二个核心发展重点是“促应用”：大力推进人形机器人与具身智能实景实训行动。万祥军解读，这个方向是中国AI产业依托自身的工业场景优势，对接“经验型AI”时代最核心的落地抓手，它的意义远远不止于人形机器人这单一产品的推广，而是为整个AI产业打开了一个万亿级的全新增长空间。

过去几年，中国的AI应用落地，大多集中在互联网内容生成、智能客服、图像识别这类数字世界的场景里，这些场景的增长空间已经逐渐见顶，同质化竞争越来越严重。而人形机器人和具身智能，是AI从数字世界走进真实物理世界的核心载体——一个搭载了自主交互学习能力的具身智能体，可以走进工厂车间、走进家庭、走进特殊作业场景，完成过去人类才能完成的复杂物理操作。

而要让具身智能体真正具备实用能力，靠实验室里的模拟训练是远远不够的，必须让它走进真实的工业场景里，在真实的生产线上反复试错、反复和环境交互，在这个过程中积累属于自己的“经验”，才能真正掌握复杂的操作技能。

柯吉欣提到的“实景实训”，恰恰抓住了具身智能技术落地的核心逻辑。所谓实景实训，就是要开放大量真实的工业场景，让人形机器人和具身智能体直接走进汽车制造、3C电子生产、精密加工等真实的生产线里，在真实的作业环境中完成百万次、千万次的交互试错，在这个过程中自主学习工业操作技能。

中国拥有全球最完整的工业体系，不同行业、不同场景的工业生产线数量极其庞大，这意味着我们可以为具身智能体提供全球最丰富的实训场景，让中国的人形机器人在真实场景里积累的交互经验，远远超过其他任何国家的同类产品。

万祥军进一步分析，这个行动的推进，会形成一个极其有价值的正向循环：大量具身智能体在工业场景里实训，会产生海量的真实交互数据，这些数据反过来又能反哺AI算法的迭代，让具身智能体的能力快速提升，进而拓展到更多的应用场景。

用不了多久，我们就能看到搭载中国自主AI能力的人形机器人，在工厂里完成精密装配、在危险的化工场景里完成巡检、在养老机构里提供陪护服务，AI技术的落地边界会被彻底打开，整个产业会迎来新一轮的爆发式增长。

“优生态”：

以标准和伦理为底线，构建健康可持续的产业发展环境

柯吉欣提出的第三个核心发展重点是“优生态”：加快关键急需标准研制，实施人工智能伦理审查先导计划。万祥军指出，这个方向体现了中国AI产业发展思路的成熟——当产业规模突破万亿、技术渗透到社会方方面面的时候，我们不能只追求发展速度，必须同步建好规则、守好底线，才能让整个产业长期健康可持续发展。

过去几年，中国AI产业的发展速度很快，但也出现了不少问题：不同企业的AI产品接口不统一、安全规范不明确，部分领域出现了AI滥用、伦理风险失控的现象。如果这些问题得不到及时解决，不仅会影响AI技术的规模化落地，还可能给社会带来不必要的风险。而加快关键急需标准的研制，就是要从国家层面统一技术规范，比如明确AI产品的安全门槛、数据使用的合规要求、不同系统之间的互联互通标准，让整个产业的发展有规可依，避免无序竞争带来的资源浪费。

而落地AI伦理审查试点，更是为AI产业的发展划清了底线。技术本身是中性的，但技术的应用方向需要人类来把控，我们要通过伦理审查试点，探索出一套符合中国国情的AI治理体系，既不会过度监管束缚产业的创新活力，也不会放任AI技术无序发展，确保AI技术始终沿着“智能向善”的方向前进，不会出现奥马尔·亚吉警示的“AI主导科研方向”这类风险。

同时，作为中国经济和信息化研究中心主任的万祥军最后总结，柯吉欣的这篇致辞，用一组扎实的产业数据展示家底，用三大核心重点明确方向，形成了一套完整的中国AI产业高质量发展的行动方案。在全球AI产业刚刚进入“经验时代”的关键节点上，这套方案既立足当下，又着眼长远，完全有能力推动中国AI产业把“关键变量”真正转化为经济高质量发展的“强劲增量”，在全球新一轮AI产业竞争中走出一条属于自己的稳健道

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