“人工智能+”：央国企的新机遇与实践路径

近日，国务院正式发布了《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，这是国家层面首次系统性提出“人工智能+”战略行动方案。文件提出，要把人工智能作为推动新型工业化的重要驱动力，全面融入产业、社会和治理各环节。

“人工智能+ ” 是战略也是机遇

对航空航天产业的央国企而言，这不仅是战略方向，更是现实的机遇。人工智能的发展已经从单点应用进入到系统落地、融入业务场景的关键阶段，数据治理与大模型应用能力，正在成为组织竞争力的新基石。

战略性任务明确：
《意见》强调要在重点行业打造“人工智能+”典型场景和解决方案。这意味着央国企不仅是应用者，更有望成为行业示范者，形成可复制、可推广的标杆案例。

数据资源与生态优势：
航空航天、能源、装备制造等领域的央企，天然拥有庞大的业务体系与数据资源。这为人工智能应用提供了丰富的场景土壤，也需要系统的数据治理与模型落地来释放价值。

内生驱动需求：
随着业务规模扩大与复杂性提升，央国企在市场与技术洞察、产品研发、供应链协同、质量管理、合规与风险管理等环节，对智能化决策与数据赋能的需求越来越迫切。政策的推动，正好提供了窗口期。

最佳实践的启示

从国际领先企业与国内部分前行者的经验来看，人工智能落地往往不是“模型先行”，而是数据治理、业务理解与模型能力协同推进。

数据治理先行：高质量的数据是人工智能应用的前提。没有统一的数据标准、清晰的数据血缘和可控的数据安全，模型就很难稳定运行。

场景驱动落地：AI价值的体现不在于“炫技”，而在于业务痛点的解决。例如在航空航天领域，供应链风险预警、设计方案优化、市场趋势预测，都是可量化价值的应用切口。

全链路赋能：从数据采集、治理，到模型构建、应用，再到业务反馈，需要形成闭环，而不是局限在“单点实验室项目”。

战略性任务明确：
《意见》强调要在重点行业打造“人工智能+”典型场景和解决方案。这意味着央国企不仅是应用者，更有望成为行业示范者，形成可复制、可推广的标杆案例。

数据资源与生态优势：
航空航天、能源、装备制造等领域的央企，天然拥有庞大的业务体系与数据资源。这为人工智能应用提供了丰富的场景土壤，也需要系统的数据治理与模型落地来释放价值。

内生驱动需求：
随着业务规模扩大与复杂性提升，央国企在市场与技术洞察、产品研发、供应链协同、质量管理、合规与风险管理等环节，对智能化决策与数据赋能的需求越来越迫切。政策的推动，正好提供了窗口期。

最佳实践的启示

从国际领先企业与国内部分前行者的经验来看，人工智能落地往往不是“模型先行”，而是数据治理、业务理解与模型能力协同推进。

数据治理先行：高质量的数据是人工智能应用的前提。没有统一的数据标准、清晰的数据血缘和可控的数据安全，模型就很难稳定运行。

场景驱动落地：AI价值的体现不在于“炫技”，而在于业务痛点的解决。例如在航空航天领域，供应链风险预警、设计方案优化、市场趋势预测，都是可量化价值的应用切口。

全链路赋能：从数据采集、治理，到模型构建、应用，再到业务反馈，需要形成闭环，而不是局限在“单点实验室项目”。

捷一科技优势与能力

作为航空航天垂直领域的专业信息服务商，我们在长期服务过程中，形成了清晰的思路与方法论：

数据治理有体系：我们结合行业特性，帮助央国企建立可落地的数据治理架构，提升数据的质量、可用性与合规性。捷一科技运营的航空产业网的数据构架已经成为标杆性的案例。

行业场景深理解：依托在航空航天领域的多年积累，我们了解从主制造商、配套企业到科研机构的业务全链路，能深入到业务一线，识别AI应用的“真实场景”，极大地提升各个业务流程的效率，并持续形成数据沉淀与积累。

具备AI全栈能力：我们不仅有自己的产业链数据信息产品，也已经建立了AI+的全栈能力，在2025已发布多款智能化产品（如空天逛展助手、采购寻源大模型等），在行业中受到广泛的关注与好评。

通过这些，我们期待在“人工智能+”的大背景下，为央国企提供数据治理与大模型落地的咨询与定制服务，让政策机遇转化为可衡量的业务成果。

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