编｜牛慧

近期，国资委官方宣布并成功推出名为“焕新社区”的人工智能平台（网址：https://aihuanxin.cn）。

该平台由央企、民企、新型研发机构、高校及标准化机构等共计25家单位共同发起创建，被部分人士誉为“中国的Hugging Face”。然而，与海外社区有所区别，“焕新社区”更加注重行业的实际应用、产业生态的构建以及国产化技术的适配。它通过整合央企及产业链资源，致力于构建一个服务于全社会的人工智能创新平台。

该平台在算力、模型、数据、应用场景以及智能体等多个领域实现了全方位的拓展，同时向社会公开了40个中央企业涉及人工智能领域的战略级高价值应用场景。

目前，全球范围内的人工智能竞赛已经全面铺开，中美两国成为了这场竞争中的主要对手。在这种形势下，我国的AI产业正通过与互联网和传统产业的合作，共同推进，力求在发展道路上寻求独特的方向。在这一产业发展的前沿，中央企业承担着至关重要的任务，发挥着举足轻重的作用。

进一步而言，人工智能的实践应用目前多集中于互联网、法律、金融、医疗、设计等高附加值的第三产业领域。然而，在工业领域，全球尚未形成一条清晰的发展路径。凭借我国完善的工业体系和丰富的应用场景，探寻出可行的落地途径，推动产业升级，培育新型生产力，这已成为一项战略性的关键任务。行业内的资深专家指出，这一发展路径与过去推动新能源行业成长的经验相仿，强调必须先有政策的引导，再由产业自身带动前进。

8月1日，国务院常务会议审议通过了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，该意见中明确指出，需加快人工智能技术的普及与深度融入，以促进传统产业的转型升级，同时培育新的产业形态，确保全民能够共享人工智能发展带来的好处。

01

焕新社区的全栈布局

在焕新社区领域，算力资源方面，已经集合了来自三家电信运营商的超过两千张卡规模的国产算力设备。

在模型领域，已成功部署了280多个适用于不同通用和特定行业的模型。观察发现，这些模型中包含了众多中国领先企业和科研机构推出的标志性产品，例如Deepseek、阿里Qwen、百度文心、智谱GLM、华为盘古等，同时还包括了三大电信运营商推出的开源模型，分别是中国移动的九天系列、中国电信的星辰系列以及中国联通的元景系列。同时，我们推出了海外知名的开源模型，包括Meta公司推出的Llmma模型、Mistral公司开发的Mixtral开源模型，还有OpenAI在早期公开的GPT-1模型等。

一些由中央和国有企业牵头研发的特定领域大型模型，已相继投入市场。这些模型大多在去年推出，部分对外公开，而另一些则需通过申请才能获得。例如，国家电网的光明电力模型、中国建材的建材产业模型、宝武钢铁的钢铁模型、中石油的昆仑模型、中煤的“地知”模型、中国物流的“流云”模型，以及中核集团同方股份的中华知识模型等。

在大规模模型训练过程中，优质的数据集虽然至关重要，却往往难以获得。为此，国家数据局已经推出了一系列政策与措施。在今年福建举办的“数字中国”大会上，国资委公布了首批涵盖10多个行业、共计30项央企在人工智能领域的高质量数据集建设优秀成果。据数智前线了解，包括中石油在内的部分央国企，正全力以赴，分阶段进行行业语料的搜集与整理工作。

焕新社区平台目前已有超过180个数据集可供使用，这些数据集涵盖了通用领域，同时还包括了电信、石油化工、能源电力、金融、医疗等多个行业的10余类数据集。

在社区平台，众多行业性质的数据集合接连推出，这种情况在以往的开源领域中较为罕见。中国移动在通信行业拥有众多数据集，如中石油的测井设备数据集，中国华能火电生产设备故障的时间序列数据集，以及中国电子金融领域的文本标注数据集。此外，东风汽车集团也提供了东风端到端自动驾驶数据集，国新健康则融合了三医标准的高质量数据集。南方航空的飞机维修数据集，中国节能环保集团的空气质量预测数据，中国铝业的氧化铝生产工艺参数预测数据集，以及南网输电相关的数据集，也都是其中的重要组成部分。

在推进国产化进程中，“焕新社区”已成功引入并支持了十余家国内AI芯片厂商，包括昇腾、海光、沐曦、璧韧、隧原、昆仑芯、摩尔线程、天数智芯等，为这些企业提供了适配模型、开源工具链以及丰富的开发技术资料。

同时，在焕新社区的特定区域，已经设立了具身智能和AI4S板块，并且还有由央企共同举办的名为"焕新杯"的AI+应用创新大赛等系列AI竞赛活动。

02

40个战略性高价值场景对外公布

值得关注的是，在上海举办的世界人工智能大会期间，国资委正式宣布并推出了首批共计40个具有战略意义的高价值人工智能应用场景，涉及16个行业。目前，这些场景已经成功入驻焕新社区，覆盖了能源电力、工业制造、医疗医药、信息通信等多个领域。

据消息，2025年二月，国资委开启了针对战略性高价值场景的专项建设活动，紧随其后，在六月到七月期间进行了场景的评估工作。那么，为何会启动这一项目呢？

业界普遍认为，中央企业拥有庞大的产业规模、较长的产业链条以及显著的产业推动力。聚焦于那些战略价值高、经济效益显著、与民众生活紧密相连的高价值应用场景，提炼并开放这些场景的数据，有助于加快人工智能技术与实体经济的深度融合，从而推动产业实现升级和高质量的发展。

观察这些入选的案例，可以发现它们都是人工智能领域实际应用中的难点，被部分行业专家比喻为“数学难题”。此外，这些案例亦能反映出人工智能行业在实际应用方面所取得的进展。

在这些具有高价值的应用场景中，材料研发领域采纳了AI for Science技术，例如，中石油在研发高性能合成橡胶材料时便运用了这一技术。这标志着央国企在人工智能与科学探索相结合方面迈出了关键的一步。

某些高价值应用场景触及了行业中的关键难题，比如中国宝武集团在炼铁高炉的精准预测与智能控制方面，这一案例在中央和国有企业领域已获得相当程度的认知。它主要解决了高炉操作中的“黑箱”问题，将铁水温度和硅含量的预测方法从传统的“机理驱动”转变为结合“数据”与“人工智能模型驱动”的新模式。

某些案例涉及关键调度环节，例如中国华电在乌江流域实施的水电风光一体化智能调度与决策运营管理。

某些情境下，涉及的是高价值设备的运作，比如国家电网所管理的国家电力输变配电设备的智能巡检和作业处理，以及国投公司运营的高海拔地区的大型光伏电站，其全生命周期的智能管控。这些设备的价值往往在数百万元、数千万元，甚至高达数亿元，其价值密度相当高。

除此之外，涉及药物研发领域，例如华润集团在生物医药创新抗体药物研发方面取得的进展；同时，在基础软件领域也实现了突破，比如中交集团的绞吸挖泥船智能疏浚系统。

03

牵引出一条工业落地之路

国资委和央国企的发展态势表明，促进人工智能在各个领域的实际应用已经成为一项关键任务。国资委副主任李镇强调，人工智能正在迅速改变全球的产业布局，而将人工智能与实体经济紧密结合，既是必经之路，也是不可或缺的选择。

麦肯锡在2025年3月发布的报告显示，生成式AI在技术、媒体、电信、金融、零售等行业中的渗透率尤为显著，其中技术领域渗透率已攀升至88%；这些行业中，AI主要被用于编程、市场营销、知识管理和客户运营等方面；与此同时，制造业的渗透率则相对较低。报告还指出，到2024年，有高达61%的应用领域聚焦于任务辅助，包括但不限于文档起草、信息查询以及报告摘要等；同时，还有5%的应用属于服务类别，涵盖聊天机器人以及虚拟客服等功能。

观察这些数据，我们可以发现，大型模型在工业领域的实际应用仍遭遇不少困难。目前，其应用主要集中在提升运营效率和保障安全运营方面，但在生成工艺和研发关键环节的应用案例相对较少。供应链安全虽然成为行业关注的焦点，但至今尚未出现具有示范意义的成功案例。

中国，作为一个坐拥全球最完备的工业体系、众多工业场景以及海量的工业数据资源的国家，成功开辟了一条工业领域应用人工智能的新路径，并形成了自身的特色发展道路，这对国家战略层面来说具有重要意义。此外，面对算力资源和投资规模的限制，我国企业必须寻求更加理性、务实的解决方案。从上半年的实践探索来看，业界普遍认为，在突破的关键点上，存在以下几个值得关注的方面：

年初，DeepSeek运用低成本技术，成功推广了大型模型的普及和平等理念，引发了极大的关注，并促使众多模型竞相发展，迅速进步。目前，业界普遍认为，仅依靠DeepSeek还不足以满足需求，迫切需要更多模型进行混合搭配，以及大小模型的有机结合。

其次，工业场景中AI技术的应用实施，迫切需要大量且更为高级的数据支持。以产品供应为例，这其中包括了气象信息、物流运输数据以及工厂生产排程数据等多种类型。无论是在我国还是国际市场，数据的管理与治理都还处于初级阶段，被业界人士形象地比喻为“耕种土地”，是一项基础性的工作。

我国正致力于推进人工智能在各行业的应用，这一进程犹如昔日对新能源产业的扶持，政策支持先行。8月1日，国务院常务会议对《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》进行了审议并通过。会议中特别强调，需充分利用我国产业体系健全、市场体量庞大、应用场景多样的优势。旨在加速人工智能的普及和深度融入，构建创新与运用相互推动的积极循环。此举将推动传统产业的升级，催生新兴产业，助力高质量发展，并使全体人民能够共享人工智能发展带来的好处。