国务院国资委近期发布的首批 40 项央企人工智能战略性高价值场景，标志着我国在推动人工智能与实体经济深度融合的进程中迈出关键一步。这些场景聚焦工业制造、智慧能源、医药医疗等十大重点领域，通过技术创新与产业协同，为传统产业升级和未来产业发展提供了可复制的 “央企范式”。

一、场景布局：从单点突破到全链条重构

此次发布的场景具有显著的战略性特征。在工业制造领域，中国中车研发的中车斫轮?风驰仿真大模型将高速列车空气动力学仿真周期从 “天级” 缩短至 “10 秒级”，效率提升 30 倍以上。这一突破不仅解决了传统仿真依赖超算资源的瓶颈，更推动我国高铁设计从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”。在材料研发领域，中国石化的聚酰亚胺材料智能化设计平台通过 AI 模型定向生成分子结构，气体分离性能预测准确率超 90%，为缓解我国氦气资源短缺提供了技术路径。

值得关注的是，这些场景呈现出全链条渗透的特点。例如，国家能源集团的 “智能煤质快速检测技术” 整合近红外、X 射线荧光、激光三种感知技术，实现煤炭质量检测从 “抽检” 到 “全链条透明化” 的转变。这种多模态融合的技术路径，不仅提升了检测精度，更通过数据贯通实现了从矿山开采到电厂燃烧的全流程优化。

二、技术突破：自主可控与效率革命

央企在 AI 技术攻关中展现出硬核实力。中国铁建构建的智能建造平台，集成八大功能模块，在甬舟铁路等 20 余个工程中实现多工序协同，其核心算力底座和推训平台均实现国产化。这种 “硬件 - 算法 - 应用” 的全栈自主可控，打破了国外技术垄断，为关键基础设施建设提供了安全保障。

效率提升的案例尤为突出。施耐德电气在汽车零部件制造中应用 AI 智能排程系统，将生产计划制定时间从数小时压缩至半小时，设备利用率提高 20% 以上。这种 “分钟级” 的决策优化，正是央企场景库中 “降本增效” 理念的生动体现。在医疗领域，国药集团构建的 “算力底座 + AI 模型 + 实验验证” 体系，已支持数十款 mRNA 疫苗序列优化，研发周期缩短 30%，凸显 AI 在生物医药领域的颠覆性价值。

三、生态构建：从央企示范到全球协同

央企的场景实践正在形成溢出效应。国家电网的 “光明” 大模型和中国石油的 “昆仑” 大模型，不仅服务于自身业务，更通过开放算力平台，为中小企业提供普惠性 AI 服务。这种 “央企搭台、多方唱戏” 的模式，降低了全社会的创新门槛。例如，广州、深圳等地国资开放数百个场景，吸引华为等企业参与，形成 “技术供给 - 场景需求” 的良性循环。

在国际合作方面，央企场景库展现出全球视野。葡萄牙参赛队在机器人运动会中使用中国 “加速进化” 机器人作为硬件载体，仅需调试算法即可参赛，这种 “硬件通用 + 算法定制” 的模式，推动中国技术标准融入全球产业链。世界人形机器人运动联合会的成立，更标志着中国在 AI 国际治理中的话语权提升。

四、未来路径：从盆景试点到雨林生态

国资委明确提出，要推动 “盆景式” 试点向 “雨林式” 规模应用跃迁。这一目标的实现需从三个维度突破：

场景开放：央企将持续释放行业核心场景，如国家能源集团的 “煤炭全产业链检测” 场景，可向煤化工、电力等关联行业延伸，形成跨领域数据共享网络。

技术协同：通过 “AI + 科学” 模式，加速新材料研发、新药发现等基础研究突破。例如，中国石化的材料设计平台若与高校实验室对接，可大幅缩短从理论到量产的周期。

制度创新：建立 “数据要素流通基础设施”，统一多源数据接入规范，同时探索 “AI 应用白名单” 制度，在医疗、自动驾驶等高危领域设立准入标准。

当前，央企已布局 16 个行业 800 余个场景，此次发布的 40 项高价值场景正是从中提炼的 “精华”。随着 “国资央企人工智能战略性高价值场景库” 的持续扩容，我国有望在 AI 与实体经济融合领域形成标准输出能力，为全球产业智能化转型提供 “中国方案”。正如中国企业联合会研究员刘兴国所言，央企的场景实践不仅是技术突破，更是通过 “应用领航” 重塑全球产业竞争格局的战略布局。