AI赋能与变革:人工智能对实体经济的深度影响研究

多客科技

作者：微信文章
1引言








        2025年，人工智能技术正以前所未有的速度和广度渗透到经济社会的各个层面。根据国务院最新印发的《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，AI已被定位为推动经济高质量发展的核心驱动力。作为典型的通用目的技术（General-Purpose Technology），AI与应用场景的深度结合是其充分发挥赋能潜力的重要前提，也是推动技术本身快速迭代的必要条件4。实体经济作为国家经济发展的根基，正经历着由AI技术引领的深刻变革。

       当前，AI与实体经济的融合已取得显著成效。在生产端，工业智能体推动制造业从"自动化"向"自主化"跃迁，全球工业智能化市场规模2025年突破3.5万亿元，中国市场份额超过40%。在消费端，AI正在重塑商业模式和服务形态，2024年中国服务零售额增长6.2%，高出商品零售额增速3个百分点，居民服务性消费支出对消费增长贡献率达63%。在产业链层面，AI通过优化资源配置、提升运营效率、创新产品服务，正在重构传统产业的价值创造方式。

      本研究旨在系统分析AI对实体经济的多重影响，从理论框架、领域应用、面临挑战到未来展望，全面评估AI技术在制造业、服务业、金融业等实体经济核心部门的渗透路径和效果。通过对国内外典型案例和政策导向的深入研究，为政府、企业和投资者提供决策参考，推动AI与实体经济的深度融合，培育具有重大引领带动作用的智能经济新形态。
2 AI驱动实体经济变革的理论框架



2.1 AI作为通用目的技术的特性

       人工智能属于典型的通用目的技术（GPT），具有渗透性、互补性和创新加速性三大特征4。渗透性体现在AI能够广泛应用于经济社会各领域，从研发设计到生产制造，从供应链管理到市场营销，AI技术正在全面重构实体经济运行方式。互补性表现为AI与传统技术、人力资本、组织结构等多要素的深度融合，通过互补创新产生协同效应。创新加速性则指AI不仅本身不断创新，还能加速其他领域的技术进步和模式创新。

       与历史上其他通用目的技术（如蒸汽机、电力、计算机）相比，AI技术的独特之处在于其自主学习和自适应能力。基于大数据和先进算法，AI系统能够不断优化自身性能，适应环境变化，甚至在一定程度上替代人类的认知功能。这一特性使得AI对实体经济的影响更为深远和全面，正在推动经济形态从信息经济、数字经济向智能经济演进5、。
2.2 AI影响实体经济的传导机制

      AI技术主要通过三条路径影响实体经济：生产效率提升、商业模式创新和产业生态重构。在生产效率方面，AI通过优化生产流程、提高设备利用率、减少资源浪费等方式直接降低生产成本。例如，在河北唐钢新区生产线，AI应用实现生产流程一图贯通、生产状态一图描述和智能化调控一图指挥，一个月降低成本1898万元。

      在商业模式方面，AI催生了以数据驱动、平台运营和智能服务为特征的新商业模式。在零售领域，AI驱动的动态定价、需求预测和促销优化系统正在改变传统零售业的运营方式。研究表明，零售商 adopting AI-powered pricing have achieved 5–10% gross profit lifts。

      在产业生态方面，AI正在推动形成以智能体和数字平台为核心的新型产业生态系统。工业智能体作为大模型与工业机理、机器学习等技术融合应用的最新产物，正在改变传统工业生产的组织方式。智能体之间的协同互联正形成"系统之系统"，促使产业链从线性链式结构向动态智能网络演进。
2.3 智能经济：实体经济的新形态

      从技术经济范式演进视角看，人类社会正从信息经济、数字经济向智能经济迈进。智能经济是人工智能技术驱动下产生的经济新范式，以大模型为代表的人工智能技术在经济社会中扩散和工程化，不断提升经济系统自主决策、精准执行等能动性，螺旋式推动生产力与生产关系优化和重构。

表：从信息经济到智能经济的演进过程

特征维度	信息经济	数字经济	智能经济
核心生产要素	信息、知识	数据、技术	数据、算法、算力
技术基础	计算机、通信技术	互联网、大数据、云计算	人工智能、区块链、物联网
生产模式	自动化生产	网络化协同	自主化决策
组织形态	科层制企业	平台型组织	智能生态组织
主导产业	软件、IT服务	电子商务、数字媒体	智能硬件、智能服务

       在智能经济形态下，实体经济运行机制发生根本性变化。生产力方面，基于高质量数据集与大模型等构建以智能系统为主导的自感知、自学习、自决策的新型生产方式，极大提升能动性。生产关系方面，智能系统逐步成为参与生产和协同的新型主体，人机协同成为主流组织形式，推动经济运行机制从"人控型"向"协同型、自治型"演化。
3 AI在实体经济主要领域的应用与影响



3.1 制造业：从"制造"到"智造"的转型

       制造业是实体经济的主体，也是AI应用最广泛、影响最深远的领域。AI技术在制造业的应用已从单点工具发展到全流程赋能，正在推动研发、生产、供应链管理等环节的深度变革。
3.1.1 研发设计智能化

       AI正在改变传统研发依赖工程师经验、在有限空间试错的模式。工业智能体可深度分析海量数据，缩短研发周期，还能在海量空间搜索，推动更多研发和设计组合。在浙江杭州，全球首条利用人工智能技术生产第四代半导体氧化镓的生产线，在1900℃的工作温度下，AI技术可以24小时不间断控制各项生产参数，最终生产出更高质量和稳定的氧化镓晶体，良品率从70%提升到90%以上。
3.1.2 生产过程自主化

      在生产制造环节，AI推动制造过程从自动化向自主化升级，在优化生产排程、设备维护控制、跨系统协同等方面作用明显。浪潮云洲通过融合多模态感知、大模型任务规划、精细化运动控制技术，有效提升机器人在复杂工业环境中的自主作业能力。在福建晋江，某智能科技公司自主研发超级柔性智能制鞋生产线，搭载3D鞋型建模仿真系统，可24小时无灯工作，根据测算可减少约50%的用工，节省约30%的接着剂。
3.1.3 供应链管理优化

      AI通过智能推理和预测，自主开展订单处理、库存预警、销量分析，增强供应链弹性。在上海黑湖网络科技有限公司的应用实践中，智能体被嵌入生产制造各个环节，在解决工厂原有生产难题的同时盘活冗余产能。在读单过程中，OCR技术结合多模态与推理模型，可以自动识别订单字段与图样，降低人工录入时间和出错率；拆单排期智能体自动生成工艺流、报价与生产计划，使工厂工艺准备时间缩短60%，订单准交率提升20%。
3.2 服务业：体验升级与效率革命

      服务业是实体经济的重要组成部分，AI正在通过创新服务模式、提升服务效率、拓展服务边界，推动服务业深度变革。
3.2.1 专业服务能力提升

      生成式人工智能和多模态技术的快速发展正深刻改变会计、法律、金融乃至医疗等专业服务业领域。在会计领域，通过财务智能机器人（RPA），可以代替人工处理操作规范化程度高、重复性高、耗费时间长、附加值偏低的工作任务，例如自动化处理合规报税。在法律领域，AI合同工具能够实现5分钟完成审查，效率提升80%。
3.2.2 零售业智能化转型

      零售业是AI应用最活跃的服务领域之一。2025年，97%的零售商计划扩大AI投资，其中需求 forecasting 成为供应链AI的首要任务。AI在零售业的应用主要围绕动态定价、需求预测和促销优化三大杠杆。成功的零售商正在将这些杠杆连接在一个闭环反馈系统中——定价↔预测↔促销——以获取利润、减少浪费和提高转化率。

      AI Agent作为创新AI技术方向，被多数零售企业视为探索第二增长曲线的潜在变量。具体应用场景中，该技术可通过消费数据分析辅助选品与库存优化，依托算法提升营销精准度，承担客服、导购等运营任务以提高效率，同时助力线上线下数据打通优化消费体验。
3.2.3 生活服务体验优化

      AI全面赋能家政服务、健康养老、餐饮住宿文化娱乐等生活服务，为消费者提供更加便捷、高效、智能化的消费体验。智慧超市、智慧商店、智慧商圈等新型消费模式蓬勃发展，打破了传统时空限制，为消费者提供更加便捷、高效、个性化的消费体验。在文化服务方面，知识集、自然语言交互和大模型的应用，加速艺术文化作品的数字化，提升作品创造效率和互动性。
3.3 金融业：风控与服务的智能化升级

       金融业作为实体经济的血脉，正在AI技术驱动下经历深刻变革。大模型推动金融行业迈入全新智能时代，算法从"被动处理任务"转向"主动进化策略"。
3.3.1 智能风控与决策

       基于机器学习、自然语言处理和深度学习的应用，能快速准确地评估贷款申请人的信用风险，提供更加便捷高效的客服服务，提出投资参考。2024年中国金融行业生成式AI投资规模36.26亿元，预计2028年达238.04亿元，增幅556.5%。金融机构核心竞争力正转向"场景-算法-数据"深度协同，以实现核心业务AI原生化改造。
3.3.2 个性化金融服务

      AI通过大数据分析、机器学习算法、用户画像等方式，为消费者提供个性化金融服务，提升消费者的满意度和消费黏性。在银行领域，某国有银行AI PaaS平台让零售信贷审批进入"秒级"时代。在证券领域，银河证券智能场外交易平台优化交易流程，提升服务效率与客户满意度。在保险领域，泰康保险通过"大小模型协同+AI工程"提升核保核赔自动化率。
3.3.3 行业差异化应用

       不同金融机构在大模型应用上各有侧重：国有大行以自主可控为核心，自建智算中心，偏好千亿级模型；股份制银行平衡成本，侧重场景化微调；区域性银行倾向低成本算力租用；保险机构聚焦核保核赔效率提升；证券/基金公司注重低时延交易与智能投研。技术上，"强推理+多模态""多模型配合""内外部协同智能体"成为关键方向，推动金融向AI原生智能重构阶段迈进。
4 AI赋能实体经济的挑战与限制



       尽管AI对实体经济的赋能作用显著，但其在实际应用过程中仍面临多重挑战，这些限制因素在一定程度上延缓了AI技术与实体经济深度融合的进程。
4.1 技术成熟度与适配性问题

       很多大模型算法在通用场景中表现良好，但由于工业门类多、行业壁垒高、数据难获取，工业现场复杂度高，其适应性、实时性、可靠性都存在较大问题。工业现场存在数据孤岛、数据缺失、噪声干扰等问题，现有数据是否足以用于训练工业智能体，使其达到安全可靠的水平，仍有不确定性。

      在零售领域，AI Agent的商业转化仍需突破场景适配、数据整合等现实挑战。外资零售企业在国内布局AI Agent时需要解决多重问题：适配国内市场消费特性、依托混合架构增强业务灵活性、通过生态合作提升方案适配性，同时满足数据安全合规要求。
4.2 数据质量与流通限制

       高质量数据价值难挖掘，非结构化数据处理复杂，数据安全与隐私约束阻碍流通，"数据-模型-业务-数据"飞轮效应未形成。金融行业大模型落地面临数据挑战，高质量数据集建设不足，医疗、交通、金融等行业数据集需要向精细化、专业化、场景化发展。

       数据产业是打通人工智能技术与行业应用的关键枢纽，为智能经济发展提供基础资源。当前，人工智能数据采集和加工产业是重点，包括自动化采集工具和设备供给、数据采集众包服务及解决方案服务等。国家数据局在7个地市建设数据标注基地，形成行业高质量数据集335个，赋能121个国产人工智能大模型研发。
4.3 安全与伦理风险

      智能体会以接口形式或代码自主生成形式执行任务，这也面临更多安全威胁，如API漏洞、代码供应链破坏、提示词注入等都可能导致智能体运行出现偏差6。在金融领域，安全能力待体系化突破，机构多审慎落地；模型应用效果难评估，机构对长期价值存疑。

      2025年Wendy's surge-pricing controversy（Ars Technica）等事件表明，AI应用需要注重公平性和透明度。零售业在实施动态定价时，需要建立适当的护栏（如MAP合规性、KVI、取整规则），以保持客户信任。
4.4 人才与组织壁垒

      业-技融合敏捷组织不成熟，复合型人才稀缺成为制约AI在实体经济中应用的重要因素。制造业企业数字化转型需要把智能技术与业务进行深度融合，让数据在企业内部流动起来，打破部门间存在的信息不对称问题。

      技术上，人工智能与工业机理结合是关键。生态上，需要进一步完善协议、安全伦理、法律责任界定及应急接管、人工监督机制等。组织层面，需要构建"战略-支撑-生态-监管"四位一体保障体系：金融机构制定3-5年战略规划；技术服务商提供全栈支撑；产业生态共建协同体系；监管部门强化政策引导与标准建设。
5 未来展望与政策建议



5.1 智能经济发展前景

         随着AI技术的不断成熟和应用的不断深入，智能经济将迎来快速发展期。《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》提出，到2027年，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；到2030年，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；到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。

表：中国智能经济发展阶段性目标

时间节点	应用普及率目标	产业发展目标	经济社会影响
2027年	>70%	核心产业快速增长	初步形成智能经济形态
2030年	>90%	成为重要增长极	智能经济全面发展
2035年	全面普及	形成成熟产业体系	全面步入智能社会

        未来，人工智能技术产业将加速实现迭代升级与场景适配协同发展。人工智能技术创新速度将进一步加快，推动多智能体协作、多模态融合和复杂任务执行。在算法上，大模型基础架构不断优化，大小模型协同性提升，端侧大模型能力持续增强，向通用人工智能演进。在数据上，高质量数据集加速建设，医疗、交通、金融等行业数据集向精细化、专业化、场景化发展。
5.2 政策建议

      基于前述分析和展望，为促进AI与实体经济深度融合，推动智能经济健康发展，提出以下政策建议：

      加强基础设施建设：支持企业构建自主可控、兼容异构的工业AI平台，尽快突破算力适配、模型压缩、调度推理等技术瓶颈，实现工业智能体高效、敏捷部署。优化算力布局，持续提升算力基础设施规模和水平，为智能经济发展筑牢根基。

      完善标准规范体系：加强智能体标准体系和评估机制建设，通过国家或行业标准牵引，推动排产、设备维修等领域的通用模型接口、数据规范、性能指标研制，指导企业拓展应用。建立AI应用效果评估体系，解决模型应用效果难评估、长期价值存疑等问题。

       推动产融结合与人才培养：鼓励金融机构开发适合AI产业发展的金融产品和服务，加大对AI初创企业和传统企业智能化转型的金融支持。大力支持开展人工智能技能培训，培养既懂AI技术又熟悉实体经济的复合型人才。

      构建创新生态系统：依托灯塔工厂、领航工厂等样板，构建工业智能体生态实验厂，围绕典型场景开展模型复用、算法开源、平台对接等生态试验，推动从企业内生应用向行业级协同创新转变。鼓励龙头企业与科技企业合作，共同推动AI技术在实体经济中的创新应用。
6 结论

      AI技术正以前所未有的深度和广度影响实体经济，推动制造业、服务业、金融业等主要经济部门的全要素智能化转型。作为典型的通用目的技术，AI通过与实体经济深度融合，正在重构生产方式和商业模式，培育智能经济新形态，成为推动经济高质量发展的核心驱动力。

       然而，AI与实体经济的融合仍面临技术成熟度、数据质量、安全风险、人才短缺等多重挑战。未来，需要从基础设施建设、标准规范制定、人才培养和生态系统构建等多方面着手，推动AI技术与实体经济的深度融合，充分发挥AI的赋能作用，为实体经济注入新动能。

       随着AI技术的不断发展和应用场景的不断拓展，智能经济将成为我国经济发展的重要增长极。到2035年，我国将全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，实现经济社会的全面智能化转型。这一转型过程不仅将提升我国实体经济的竞争力和创新力，也将为全球经济发展提供新范式和新路径。