7月10日，国务院总理李强主持召开国务院常务会议。会议指出，要系统推进数字中国建设，适度超前布局数字基础设施，加快推进新一代通信网、算力网建设，提升数智化水平，全面赋能经济社会发展。
所谓数智化，是指在数字化的基础上，通过智能化手段赋能企业运营、产品创新和服务优化，从而驱动商业模式创新和整体效能升级的过程。上市公司作为国民经济的主力军、产业发展的中坚力量，是推进数智化转型的重要群体。今年以来，在政策驱动与内生需求的双重作用下，A股上市公司数智化转型演进脉络愈发清晰，逐步呈现出头部企业加大自研技术攻关力度、推动人工智能（AI）深度嵌入全业务链条、转型逻辑转向价值效益导向等三大鲜明发展趋势。
接受《证券日报》记者采访的专家表示，政策红利持续释放叠加技术条件日趋成熟，上市公司数智化转型已经由浅层次应用迈向深层次变革阶段，企业布局重心、落地模式、价值评判标准随之发生显著转变，三大发展趋势正是产业迭代的客观体现。
多路径推进转型
近年来，数智化升级日渐成为A股上市公司完善内部治理的关键抓手。据Wind数据统计，目前共有1242家A股上市公司在2025年环境、社会和公司治理报告中披露了自身数智化建设情况，这一数值比2024年度增长44.08%。
进入2026年，依托“十五五”规划纲要、“人工智能+”行动的政策引领，结合上市公司提质增效的内生发展诉求，A股市场数智化建设进程进一步加快，并逐步演化出三大发展趋势。
首先，头部上市公司愈发重视核心技术自主可控，深耕自研体系建设，着力打造适配自身业务场景的智能化技术底座。例如，日前申通快递发布2026年度向不特定对象发行可转换公司债券募集说明书。据募集说明书，公司此次募集资金拟投入智慧物流设备升级项目及干线运力网络提升项目，以提升转运中心的快件分拣转运业务处理效率和仓储作业的数智化水平。
中国电子商务专家服务中心副主任郭涛对《证券日报》记者表示，这种技术内化构建了企业独特的竞争优势。随着头部企业数智化转型成果向上下游辐射，“龙头牵引、生态共享”的产业协同格局将加速形成。
其次，越来越多上市公司将AI技术深度嵌入研发、生产、风控等核心业务环节，推动决策模式从“人主导”向“人机协同”转变。正如九州通日前在接受投资者调研时透露，未来3年，公司将以AI驱动为引擎，以促增长为目标，打造安全可靠、敏捷智能、合规高效的数智化技术体系，全面赋能九州通从传统医药流通企业向全生态大健康AI医疗云平台的战略跃迁。
苏商银行特约研究员付一夫对《证券日报》记者表示，对于A股企业来说，数智化转型不只是生产环节升级，更是治理模式的深层变革，人机协同模式可以把风控、财务、供应链管理的规则固化进系统，帮助上市公司建立现代化管控体系，持续增强资本市场认可度。
最后，上市公司对数字化项目的评估标准已从单纯的技术先进性转向实际业务价值，更倾向于选择回报周期短、场景契合度高的项目。同时，商业模式开始从单一产品提供向“产品+服务”转型，如制造业的预测性维护、零售业的全渠道个性化服务等，数智化成为企业重构竞争力的重要抓手。
在付一夫看来，中长期来看，上市公司数智化建设将告别碎片化试点模式，由单点场景改造过渡到全产业链智能化重塑，数据资产会真正转化为上市公司估值提升的重要底气。随着算力基础设施持续完善、行业算法模型不断成熟，未来产业分化会更加明显，扎实落地数智化建设的上市主体，将会持续释放经营红利，并带动整个产业链降本增效。
落地成效受关注
事实上，A股上市公司数智化转型提速，是政策导向、技术迭代、市场环境等多重因素共同作用的结果。
一方面，国家顶层战略部署为转型筑牢驱动力。依托“人工智能+”整体布局，年内多部委密集出台覆盖先进制造、通信基建、现代服务业、数据要素、算力网络的配套政策，从数字底座搭建、行业数据供给、资本市场赋能、轻量化场景落地等层面，为企业开展数智化升级划定实施路径、夯实制度保障。
另一方面，算力基础设施日趋完善、垂直行业模型持续成熟，为AI贯穿全业务链条扫清技术障碍。随着算力供给稳步扩容，适配医药流通、物流分拣等细分赛道的行业模型不断迭代升级，上市公司有条件将智能算法植入研发、生产、风控、财务等环节，推动经营决策由人工主导转变为人机协同，借助数字化工具搭建现代化内部管控体系。
值得一提的是，当下，资本市场估值逻辑正在迎来深层次重塑，越来越多的机构投资者开始把数智化落地成效纳入评判维度，企业AI技术渗透率、数字化改造之后的生产效率改善幅度、数据资产开发能力、长期降本增效潜力等，逐步成为定价关键指标，这也在一定程度上倒逼上市公司加快数智化转型步伐。
例如，从7月份机构调研来看，芯海科技被问及在端侧AI的布局情况，安凯微被问及公司AI眼镜芯片推广进展……不难看出，投资机构愈发聚焦企业数智化项目的实际落地成果。
全联并购公会信用管理委员会专家安光勇对《证券日报》记者表示，未来上市公司加快数智化转型，首先，管理层要做好顶层统筹，打通内部数据壁垒，规范数据治理，筑牢转型基础。其次，企业要实施差异化布局，龙头企业加大自研投入，联合产业链完善行业模型。中小上市公司要优先落地见效快的轻量化AI项目。同时，深化产学研合作，引进数字化复合型人才，补齐技术人才短板。此外，企业要在严守数据合规安全的前提下，如实披露转型成效，争取资本市场支持，形成技术升级、效益提升、资本助力的正向循环。
