2025年12月中央经济工作会议将“深化拓展‘人工智能+’，完善人工智能治理”列为2026年重点任务；随后工信部等八部门联合发布《“人工智能+制造业”专项行动实施意见》，设定了到 2027 年，要“推出 1000 个高水平工业智能体，打造100 个工业领域高质量数据集，推广 500 个典型应用场景”等量化目标，为技术创新与产业创新深度融合提供了明确指引和资源保障。在今年全国两会上，全国人大代表、重庆誉存科技有限公司董事长陈玮提出，当前产业端AI应用多以“外挂”的方式存在，且服务于展示性的应用居多，并没有真正的融入到企业或产业的工作流和决策链中，尤其是制造业、金融、医疗等传统产业，其产业特性决定了对风险的谨慎压倒了对创新的冲动，导致“不愿转、不敢转”等现象，为此她从三个方面提出建议。

在创新政策激励机制方面，要破解数据共享壁垒。她认为，要在现有算力补贴基础上，增设数据标注、治理、行业大模型微调等领域的技术成本补贴；应鼓励传统企业与科技型企业合作，将业务数据在脱敏后进行开放，将核心的产业数据贡献至公共可信数据空间或用于训练垂直模型；同时要加快探索对数据资产确权、评估、入表、交易等环节的会计准则和财税政策创新，通过税收优惠或专项补，让对向产业高质量数据集贡献脱敏数据的企业获得可衡量的经济回报。
 
在实施“AI+核心业务”试点工程方面，应打造可复制的产业典型应用。比如，由工信部门联合金融监管、卫健等行业主管部门，制定明确的AI产业试点项目遴选标准及激励机制，优先在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等区域中心城市，遴选一批数字化基础好、业务流程标准化程度高、变革意愿强的企事业单位及机构，率先开展“AI+核心业务”试点工程。同时，在试点过程中，鼓励企业将部分容错率相对较高的业务执行权释放给AI智能体，逐步消解企业对AI参与核心业务的风险顾虑，为AI向核心业务全面渗透打下坚实的信任基础。
 
在完善制度性保障体系方面，要构筑融合发展生态。陈玮建议，要加强对“AI+产业”服务商的培育，对从试点中成长起来的既懂AI又懂产业的专业团队给予更高比例的加计扣除，对服务商与链主企业落地的首个商业化落地项目，按项目金额配套一定比例的补贴，激励有技术能力的AI服务商深度参与产业场景创新。同时，鼓励高校、职业院校开设“AI+制造”、“AI+金融”、“AI+医疗”等交叉专业，探索“AI+X”人才培育模式，支持高校、职业院校联合企业开展专业共建，培育一批能熟练运用AI工具优化业务流程的复合型人才。此外，还要加快制定智能体、多智能体协同等技术在核心业务应用中的核心标准和伦理指南，通过建立明确的规则，为AI技术向核心业务渗透提供可度量的衡量依据，也为创新政策的精准落地提供明确标准。
 
上游财经-重庆晨报记者 陈军 摄影报道