当前，如何将新一轮科技革命的技术优势转化为现实生产力，已成为各行业高质量发展的共同挑战；随着算法模型快速迭代、算力需求持续增长、应用场景加速拓展，产业链正重构，竞争格局也在发生变化。但同时，数据供给结构性不足、行业场景碎片化、基础设施重复建设以及安全合规要求提高等问题，制约了规模化应用与跨行业协同。 作为覆盖能源、通信、交通、制造、金融等关键领域的国资央企，既拥有丰富的场景和数据资源，也担负着保障国计民生和产业安全的重任。如何在安全可控的前提下实现数据开放和价值释放，成为推进“AI+”行动必须解决的核心问题。 从技术规律来看，产业应用的关键不仅在于模型本身，更在于“算力—数据—场景”的协同闭环：算力决定训练与推理效率，数据决定模型能力边界，场景决定落地路径与商业可持续性。然而，目前部分行业在数据标准、接口互联、治理体系和授权机制诸上仍存不足，导致高质量数据供给不稳定；算力设施布局不均衡，资源利用率有待提升；同时，公共服务和关键行业的数据开放必须兼顾安全合规，权责边界、风险评估和分类分级管理等制度性安排直接影响建设进度和落地效率。 鉴于此，央企推进“AI+”行动需要体系化的资源统筹，避免各自为战。其意义不仅在于提升企业效率和创新能力，还能带动产业链上下游协同升级。 从宏观层面看，央企加快全国一体化算力能力建设和国产智算集群的集约化利用，有助于夯实数字经济基础，构建稳定可靠的算力供给体系，增强关键领域的技术支撑能力。从行业层面看，交通物流、能源电力、绿色低碳、金融服务等领域的数据资源在合规框架下有序开放，将为模型优化、设施建设和规模化应用提供支撑，推动单点试验向系统集成转变，提升安全生产、节能降耗、供应链韧性和服务质量。从治理层面看，以安全合规为前提，边开放边治理的模式将加速数据治理体系和标准体系的完善，形成可复制的制度与技术方案，为更广泛的数据流通积累经验。 针对下一步工作，可从三上重点推进： 一是强化投资牵引，提升基础设施供给能力和使用效率。以“十五五”规划为指引，加快信息通信网络、算力网络和智算集群建设，同时注重资源集约化利用，推动跨地区、跨企业协同调度，减少低效重复投入。央企不仅要“建得起”，更要“用得好”，形成算力、数据、场景和模型迭代的闭环，放大投资效益。 二是深化场景培育，加速从试点到规模化的转化。聚焦具身智能、能源电力等重点领域，探索组建产业共同体，通过联合攻关、验证和推广，打通研发到部署的全链路。加大场景开放力度，既打造综合性重大场景，也推动行业集成式场景和高价值细分场景并行，以可验证、可复制的成果带动行业应用，避免停留在展示层面。 三是优化数据供给，以制度和技术双轮驱动开放开发。以安全合规为底线，在交通物流、智慧能源、绿色低碳、金融服务等重点领域完善数据分类分级、脱敏加工、可信流通和审计追溯机制，推动高质量数据集建设和标准统一。通过明确授权边界、健全责任体系、强化安全评估和风险预案，兼顾效率与安全，为模型训练和行业应用提供可靠支撑。 展望未来，随着算力网络完善、数据治理水平提升和场景开放机制成熟，央企“AI+”行动有望从点状突破迈向体系化推进，并在关键行业形成一批可复制的解决方案。基础设施能力的提升将降低应用门槛，推动传统行业智能化转型；数据开放与合规并进，将促进模型能力与行业知识深度融合，激发产业协同创新。需要注意的是，在快速推进的同时，必须同步加强安全可控、规范治理和人才体系建设，以制度保障技术应用，以应用驱动技术迭代，确保可持续发展。
人工智能发展已进入深水区，平衡数据开放与安全合规成为关键。国资央企的主动探索——既说明了国家战略的前瞻性——也为行业提供了示范。未来，如何在保障数据安全的前提下释放数据价值，将是推动人工智能与实体经济深度融合的核心课题。该进程不仅关乎技术突破，更将影响我国在全球数字经济竞争中的地位。