人工智能不再只是帮你写邮件的工具，它正在成为企业生产经营中的关键要素，如同电力一样不可或缺，彻底重塑经济增长轨迹。
2025年国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确将人工智能视为推动经济社会各领域深刻变革的核心力量。这标志着一个根本性转变：AI正从辅助性工具跃升为关键生产力要素。
人工智能生产力（AI Productivity）是指通过人工智能技术的应用，提升生产效率、优化资源配置及创造新价值的能力。在数字经济快速发展的背景下，AI作为新一轮科技革命的重要驱动力，正在深刻改变传统产业的生产力结构、生产方式和生产关系。
01 生产力变革，AI从“好用”到“必需”
人工智能已从技术变量成为关键生产力要素。今天我们站在一个历史性的拐点——AI正从技术变量演变为关键生产力要素。
传统生产要素难以支撑AI时代发展需求，必须构建新型社会经济底座。这个新基础要素是“数据-AI-人才”黄金三角。
数据作为新的生产资料，在数字经济时代展现出巨大价值。数据的收集、存储、分析和应用能力直接影响到企业的决策效率和市场反应速度。
AI技术通过机器学习、深度学习等算法，从大数据中提取有价值的信息，实现自动化决策和智能化生产，极大提升生产效率和市场竞争力。
02 三大领域，看AI如何重塑产业生态
制造业：从“黑箱”到透明化智能操控
钢铁产业作为我国重要的基础产业，正在经历AI的深刻重塑。首钢股份冷軋公司通过部署67个工业4.0数字化应用案例（其中61%运用了人工智能），成功将生产线效率提高21.2%，产品缺陷率下降35%。
钢铁行业长期受困于生产全过程的“黑箱”问题。由于钢铁生产涉及复杂的物理与化学过程，存在大量不完全信息、不确定性及动态环境问题。
东北大学率先提出“人机混合智能”模式，专门用于破解钢铁生产“黑箱”，可实现全流程在线高保真预测。相关技术在高炉智能冶炼中，创新采用“通用模型+个性数据”架构，有效提升能效与绿色生产水平。
金融业：从经验决策到数据驱动
金融行业广泛应用AI进行风险管理、客户服务和投资决策。通过数据挖掘和机器学习，金融机构能够更精准地评估风险和客户需求，提升服务质量和业务效率。
智能风控系统将信贷审批耗时从3天缩短至3分钟，不良贷款率下降1.2个百分点。某银行应用因果推理AI模型，营销投资回报率提升50%。
医疗健康：从通用治疗到个性化方案
AI在医疗健康领域的应用潜力巨大。通过对患者数据的分析，AI可以辅助医生进行诊断和治疗决策，提高医疗服务的效率和准确性。
DeepSeek系统通过动态数学建模分析数十万份癌症病例，成功识别出7种罕见基因突变模式，为个性化治疗方案设计提供新方向。AI驱动的药物研发也将新药研发周期从12年缩短至3年以内。
03 工具到生产力，AI跃迁的四大标志
标志一：从被动响应到主动执行
AI正在从“聊天助手”向“工作流型”和“对话流型”进化。
聊天助手型（如ChatGPT）基于单轮/多轮对话交互，用户问，AI答，适合问答、写作、翻译等场景，但局限是被动响应，不会主动推进任务。
工作流型AI则基于预设流程自动执行，可调用工具、API、数据库，用户只需“一句话启动”，后续全自动，输出是结果，不是“回答”。
如“帮我把Q3销售数据做成PPT，发给王总”这样的指令，AI能够拆解任务、调取工具、控制进度，实现闭环交付。
标志二：从提升效率到创造新价值
商汤科技徐立指出，单纯依赖工具的商业模式将面临挑战。客户并不会为过程买单，他们更关注的是最终的效用和成果。
AI正在从“提升效率”向“创造新价值”转变。在一些特定领域，特别是WebCoding和数据分析等，生产力工具正在逐步向软性生产力和数字生产力转型，形成更为完整的端到端结果呈现。
标志三：从单一技术到生态系统
浪潮打造的人工智能工厂（AI Factory）是智能原生新模式新业态的典型代表。该工厂是国内首个面向行业场景的具备工业化、标准化、规模化能力的生产流水线。
由通用算力中心、人工智能模型工厂、人工智能智能体工厂、人工智能训练场组成，作为新型人工智能基础设施，能够实现满足用户数智化转型多业务场景需求的大模型与智能体的规模化量产。
标志四：从“机器替代”到“人机协同”
东北大学教授刘书超从炼钢一线成长起来，如今在高校深耕钢铁智能技术研究。他带领团队研发基于“AI+人工经验”模式的转炉全流程模块化智慧炼钢系统。
刘书超对智慧炼钢有着深刻认知：“发展智慧炼钢不应以‘减人’为目标，核心是让炼钢操作更简单、过程更稳定、技术更专业、成本更可控”。
人工智能的核心价值并非替代人力，而是构建“人机协同”的新型生产力范式。
04 投资洞察，把握AI跃迁中的机遇
关注智能原生企业
《意见》明确提出“加快培育一批底层架构和运行逻辑基于人工智能的智能原生企业”，推动企业组织架构与管理模式系统性变革。
善用AI工具的创新创业主体通过人机高效协同提质增效，构筑企业核心竞争力，未来有望催生一大批“一人独角兽”企业。
聚焦行业应用深度
投资者应关注那些能够深入行业核心业务流程的AI企业。例如，在制造业领域，能够解决“黑箱”问题、实现生产流程透明化的AI解决方案。
在金融行业，能够真正实现风险控制、投资决策和客户服务变革的AI应用。
重视数据壁垒与工程化能力
AI从工具到生产力的跃迁，需要深厚的行业知识和数据积累。专用工具与通用AI的核心差异在于工程化能力和场景化深度。
专用工具（如Trae CN/Coze）采用规则+数据双引擎，融合AST语法树分析与企业级代码规范，能够自动注入异常处理逻辑，通过可视化工作流强制工程化约束。
把握政策导向
国家发展改革委有关负责人表示，实施“人工智能+”行动，充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势，加强人工智能与各领域广泛深度融合，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。
05 挑战与风险，投资需警惕的陷阱
技术挑战
人工智能技术的快速发展带来了许多技术挑战，包括数据隐私保护、算法的透明性和可解释性等。企业在应用人工智能时需要确保遵循相关法律法规，保护用户的隐私和权益。
伦理问题
AI在决策过程中可能存在偏见和歧视。如何确保人工智能的公平性和公正性是一个亟待解决的伦理问题。企业和研究机构需要建立相应的伦理框架，指导人工智能的开发和应用。
商业模式风险
单纯依赖工具的商业模式将面临挑战。因为在许多情况下，客户并不会为过程买单，他们更关注的是最终的效用和成果。
随着行业共识的转变，从以过程和成本为导向转向以效用为导向，AI的角色也需要重新定义。
06 未来展望，AI作为生产力要素的演进
智能原生成为新常态
未来，人工智能生产力将朝着更加智能化、个性化和全球化的方向发展。随着技术的不断进步，人工智能将在更多行业中实现深度应用，推动生产力的持续提升。
智能原生企业将以人工智能为核心驱动力，将智能化要素嵌入企业的业务、管理、决策等各环节，成为“主角”。随着智能体的成熟，每个人都可拥有千军万马的“数字员工”，“一人公司+AI协作”的超级个体时代正在到来。
融合发展趋势明显
最强大的AI智能体，不再是“单一类型”，而是：聊天入口 + 对话引导 + 工作流执行三者融合。
例如，你在飞书里说：“帮我安排下周的客户拜访。”Agent立刻进入对话流模式：“请问是哪几位客户？需要准备什么材料？”确认后，自动进入工作流模式：查日历 → 排时间 → 发邀约 → 生成拜访提纲 → 同步CRM。
全程通过聊天界面交互，自然又高效。这才是真正的“AI同事”。
AI不再只是“会说话的百科全书”，而是正在成为“自动化的超级打工人”。
那些能够将AI从“工具”成功转变为“生产力要素”的企业，正在收获实实在在的效率提升：首钢股份冷轧公司生产效率提升21.2%，某物流公司通过AI优化调度系统将运输时间缩短了30%，某银行通过AI模型使营销投资回报率提升50%。
投资者需要认识到，AI的价值不再局限于流程优化，而是正在重构产业格局、创造新价值源泉。那些投资于AI生产力而不仅仅是AI工具的企业，将会在未来竞争中占据绝对优势。
