近日，国务院国资委明确提出将开展新一轮数智化转型专项行动。当前，国资央企依托能源、制造等领域的海量场景优势，正加速从基础信息化向“AI+全链路智能”跨越，成为人工智能落地应用的重要“试验田”。

　　从进展看，央企数智融合已从概念落地迈入规模化应用阶段，但不同企业间的转型水平分化明显。

　　尽管央企数智化转型仍面临数据孤岛、通用模型“水土不服”、复合型人才稀缺等挑战，但在政策与资金的双重驱动下，央企正通过分类施策、补齐短板全力攻坚，力争2027年率先实现人工智能与重点领域的广泛深度融合，为我国构建智能经济新形态筑牢坚实支撑。

　　部署新一轮数智化转型专项行动

　　国务院国资委党委委员、副主任李镇在第九届数字中国建设峰会期间表示，未来，国务院国资委将组织开展新一轮数智化转型专项行动，指导中央企业开展智能工厂梯度培育，强化数字技术自主创新，深化数字经济与实体经济融合，推动传统产业转型升级，加快发展新质生产力。

　　李镇指出，国务院国资委坚持政策驱动、组织推动、示范带动、协同联动，纵深推进中央企业数字化转型，在推动中央企业产业数字化、数字产业化等方面取得积极进展。

　　国资央企在众多关键领域积累的规模化场景资源，使其成为推动AI技术从实验室走向产业落地的核心载体。2025年8月国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指出，到2027年，率先实现人工智能与六大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极，推动技术普惠和成果共享。到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。

　　在顶层政策指引下，央企数智融合已从概念落地迈入规模化应用阶段。

　　例如，国家能源集团相关负责人透露，正在积极推动各产业数智升级，持续深化与各类经营主体深度合作，包括：与海康威视联合研发了煤质快检技术；与华为合作，在神东矿井开发部署“矿鸿”操作系统；联合行业伙伴首创无人化采煤模式；联合中国建研院攻关国产电力BIM平台；自主研发iDCS系统引领智能电力新潮流；建成国内首个5G+智慧电厂、首个云上水电，实施新能源“一区域一集控”。

　　中粮集团自主研发“中粮司库”“中粮E采”“中粮E储”“中粮E看”等数字化系统，实现资金、采购、仓储、决策的全流程数字化管理。中国化学天辰公司的仪表选型模型依托天辰AI平台构建了大模型智能体。

　　头部央企在数智化转型中已取得显著成效，但不同央国企的转型水平仍存在明显差距。一位行业协会人士表示：“部分企业连数字化都没有完全实现。”

　　中国企业研究院首席研究员李锦向《中国经营报》记者表示，当下智能制造整体仍在起步阶段，分化严重，绝大多数企业还处于基础信息化或单机自动化阶段，尚未实现数据打通，真正达到智能水平的企业不足10%。央企内部也存在分层，从2025年年底调研情况看，25%央企处于基础筹备阶段（刚上云、数据没治理），40%央企处于非核心业务智能化阶段（财务、HR、客服），25%央企处于核心生产攻坚阶段（制造/能源主流程），10%央企处于产业链协同阶段（全链路智能）。

　　“现在只有10%的央企与智能制造能够‘深度融合’。”李锦认为，当前部分央企数智化转型主要有四方面挑战：数据底座差、数据孤岛严重，AI面临“无米之炊”；通用大模型“水土不服”，垂类落地难；投入巨大、回报周期长，资金压力重；复合型人才稀缺，体制内激励不足，难留顶尖人才。

　　分类施策补短板

　　尽管挑战重重，但央企仍是最有可能在2027年接近“智能终端、智能体等应用普及率超70%”目标的群体。

　　李锦表示：“央国企有政策支持和资金强力背书，国资委‘AI+专项行动’投资千亿级资金并设置考核硬指标；央企场景最全、数据最厚，能源、电网、制造、交通、通信等天然大场景的数据密度远高于民企。”

　　目前，多家标杆企业已跑通数智化转型路径，实现降本增效。李锦举例道，国家电网公司负荷预测准确率超95%，故障响应效率提升60%；中国宝武全流程AI质检覆盖率达80%，年节约成本10亿元；国家能源集团的煤质检测从8小时缩短至2分钟，年均节省成本达亿级。

　　行业协会也已经针对数字化转型的核心阻力进行分类施策。例如，2025年，中国钢铁工业协会发布《钢铁行业数字化转型成熟度评估》，为行业提供了统一的度量机制。

　　针对行业“上层设计先进、底层基础薄弱”的结构性矛盾，中国钢铁工业协会副秘书长兼科技环保部主任冯超建议，企业应依托成熟度评估标准进行精准定位：一、二级企业应优先补齐数据采集与基础自动化能力；三、四级企业则应向高阶模型应用与全局协同发力，重点突破电子炼钢及其他复杂工序的模型化与智能化控制瓶颈。

　　此外，央国企智能化的差距，不能只看谁用了多少AI工具、谁建了多少平台，真正的差距在于AI在企业生产中植入的深度。AI变革顾问吴付标向记者表示：“AI植入企业生产的程度具体可以分为四种情况：第一种用AI提效，这是普遍做法；第二种用AI优化流程，例如进入风控、巡检、调度、采购、供应链等环节，让企业运行得更顺、更准、更安全；第三种用AI重构业务，例如一家国营矿山不仅采购了无人矿卡，还用AI把运输、装卸、调度、安全和远程运营重新组织起来，AI开始改变企业的生产和运营；第四种把智能化能力转化为新的产业能力，例如宝武钢铁的数字孪生和AI实践背后是长期的数据积累、工程经验和真实工业场景，它不仅让一家企业效率更高，还有可能形成行业级的智能化样板，创造新的业务生态和业务成果。”

　　吴付标认为，央国企智能化的差距，表面看是技术差距，深层看是数据基础、业务理解和组织重构能力的差距。“央国企最大的优势是离真实产业场景最近。谁能把AI融入主责主业，融入最难、最重、最有价值的场景里，谁就有可能在这一轮数智化转型中跑到前面。”

　　李锦认为，2027年，央企将率先实现人工智能与六大重点领域的广泛深度融合，新一代智能终端及智能体应用普及率预计超70%。“这一目标难度极大，但对央企而言，经过努力完全可以实现。”