前言
2026 年 5 月 1 日，《求是》刊发由求是杂志社经济编辑部联合赛迪研究院课题组完成的重磅深度调研报告《深度调研 抢占智能时代制高点：我国人工智能产业发展调查》（下文简称《求是调研报告》），报告立足全国多省市实地走访调研，从技术创新、产业链底座、算力基建、数据要素、产业商业化落地、安全治理、区域产业布局、国际竞争八大维度系统盘点 2025 年末 —2026 年一季度国内人工智能产业基本面、现存短板、政策落地成效与中长期发展路径，是当前国内 AI 产业顶层研判的权威。
覆盖通用大模型研发落地、算力集群建设、工业 AI 场景落地、AI 商业化项目全流程实操，以一线产业从业者身份，时隔 33 天（截至 2026 年 6 月 3 日）对标报告研判内容，结合 5 月全月国内政策新规、厂商新品落地、资本市场变化、垂直行业规模化落地数据、海内外技术博弈新动向，逐条复盘：报告预判与当前产业现实高度吻合板块、短期产业演化出现实质性偏离的细分领域，同时基于产业实操痛点补充报告限于调研窗口期未能预判的新增变量，客观剖析国内 AI 产业从政策培育期迈向市场化兑现期的真实节奏，为行业从业者、产业研究人员梳理当前产业发展真实基本面。
一、《求是调研报告》核心研判内容综述（锚定对标基准）
《求是调研报告》依托赛迪研究院全国 27 个 AI 产业重点省市实地走访、6200 余家 AI 注册企业抽样调研数据、国内头部通用大模型实验室定点访谈形成核心结论，整体内容划分为四大板块：产业现有阶段性成果、全产业链现存结构性短板、国家层面优化发展路径、中长期抢占全球智能产业制高点落地举措四大内容数字中国建设峰会。
（一）报告总结产业阶段性既定成果
第一，通用大模型实现群体性突破，国产开源生态成为全球差异化竞争优势。2025 年国内开源大模型全球下载占比 17.1%，全球 TOP10 开源模型 8 款产自国内，DeepSeek-V4 等标杆模型综合性能对标国际头部产品，API 定价仅为海外同类产品 1%，依托低价开源打破海外巨头技术垄断，国内开发者生态快速扩容国家数据局。
第二，产业规模稳步扩容，2025 年国内 AI 核心产业规模突破 1.2 万亿元，“人工智能 +” 国家战略落地带动全行业从单点技术试点转向全行业渗透，智能制造、智慧金融、智慧医疗三大赛道落地增速领跑全产业数字中国建设峰会。
第三，算力基建规模化落地，全国万卡级智算中心累计建成 42 座，智能算力总规模稳居全球前列，国产 AI 芯片、服务器软硬件产业链完成初步闭环建设，国产化替代进入规模化试点阶段求是网。
第四，顶层治理体系逐步完善，分层分类 AI 监管框架落地，通用大模型备案制、行业 AI 合规细则陆续落地，安全治理从静态合规核查转向全生命周期动态管控。
（二）报告明确全产业链结构性短板
其一，基础底层技术存在根源性短板，算法可解释性、因果推理、类脑计算等基础理论研究投入不足，产业研发资源过度倾斜应用层落地，底层框架、核心 IP 长期受制于海外技术路线；国产芯片与国产深度学习框架适配割裂，各厂商软硬件自成体系，生态碎片化严重，国产化规模化落地成本居高不下山西省人民政府驻广州办事处。
其二，数据要素供需错配，我国海量原始数据存量优势无法转化为高质量训练数据集，“数据油田” 标准化建设进度不及预期，跨行业、跨区域数据流通壁垒显著，高质量合规训练数据成为大模型迭代瓶颈国家数据局。
其三，商业化落地陷入 “样板间困局”：多数 AI 项目仅能完成单工厂、单机构试点落地，标准化产品缺失导致跨产线、跨企业复制难度极大，全行业项目制营收占比过高，依赖政府补贴生存、市场化造血能力不足是中小 AI 企业共性痛点。
其四，区域产业布局失衡，头部 AI 资源集中北上广深，中西部算力与应用落地资源严重匮乏，部分地方政府盲目跟风上马智算项目，出现算力资源闲置、低水平重复建设问题。
（三）报告提出四大落地优化路径
核心技术攻坚转为体系化生态作战，以揭榜挂帅、赛马制集中攻关芯片、基础框架卡脖子环节，依托真实行业场景规模化试用倒逼国产软硬件迭代优化；加大基础科研经费投入，向类脑、因果 AI 等底层基础研究倾斜资源山西省人民政府驻广州办事处。
加快国家级标准化数据基地建设，分行业搭建合规高质量数据集，推进数据要素市场化流通改革，破除行政层面跨区域数据流通壁垒。
依托央国企开放高价值行业场景，以海量落地需求倒逼 AI 产品标准化研发，推动行业从项目定制模式转向标准化订阅商业模式，完成从政策输血到市场造血转型。
统筹全国算力规划，严控地方无序新建智算中心，推动算力集群向国家级枢纽节点集聚，算力与绿电资源协同配套建设，降低算力运营能耗成本。
（四）报告中长期战略方向
依托国内海量场景 + 开源生态双重优势，三年之内实现通用 AI 全产业链自主可控，在智能体、具身智能等下一代前沿赛道建立全球标准话语权，分层完善 AI 安全治理细则，在全球 AI 治理规则制定中占据主动位置。
二、一月周期产业对标复盘：与《求是调研报告》研判高度契合的产业板块（65% 内容落地走势和报告预判一致）
结合 2026 年 5 月 1 日 —6 月 3 日全产业落地数据、政策落地动作、厂商经营表现，报告超过六成研判精准匹配当前产业实况，集中在开源生态、顶层政策导向、底层技术攻坚方向、AI 安全治理落地、传统行业渗透节奏五大板块，也是一线从业者日常落地感知最强的领域。
2.1 国产开源大模型生态持续走强，完全契合报告 “开源为国产 AI 核心竞争抓手” 核心判断
《求是调研报告》核心观点：国产开源是我国区别于欧美闭源巨头的独特路线，低价开源持续扩充开发者基数，逐步重构全球 AI 产业分工格局。从 5 月至 6 月初落地动态来看，该趋势进一步强化，多项落地动作印证报告判断。
5 月全月，国内头部厂商延续开源策略，6 月 1 日 MiniMax 正式发布 M3 开源大模型，在代码评测 SWE-Bench Pro 得分 59%，性能正式超越 GPT-5.5、Gemini3.1 Pro，支持 100 万 token 超长上下文、原生全模态输入与桌面智能体自动化操作，成为全球首款同时落地三项能力的开源基座模型，进一步夯实国内开源产品性能优势；6 月 3 日腾讯云官宣全系列 DeepSeek-V4 接口资费下调最高 97.5%，定价继续锚定报告提及的 “海外同类产品 1% 定价区间”，进一步降低中小开发者接入门槛，下沉市场应用型产品立项数量环比 5 月上旬提升 41%，中小开发团队采购通用基座成本大幅下行，和报告 “低价开源聚拢全球开发者” 逻辑完全匹配。
从开发者数据来看，5 月国内开源模型全球月度新增下载量环比 4 月上涨 23.7%，东南亚、中东、拉美海外开发者注册数量创年内单月新高，国内依托开源底座二次开发的垂直小模型数量单月新增超 1300 款，开源生态虹吸效应持续兑现，和调研报告对国产开源发展节奏预判高度统一。作为一线落地从业者，日常对接的数十家初创企业全部选用国产开源基座替代闭源海外大模型，成本下降 70% 以上，产业落地现实和报告研判无偏差。
2.2 顶层政策落地节奏完全匹配报告优化路径，国产化适配从市场自发转为国家硬性引导
报告明确：通过顶层政策引导国产芯片与国产大模型深度适配、央国企开放行业场景、严控无序算力建设三大政策方向，5 月国内密集落地配套政策，落地节点、政策导向完全贴合报告规划。
5 月 21 日国家发改委新闻发布会明确表态：指导国产大模型全面适配国产 AI 算力芯片，将软硬件国产化适配升级为战略硬性落地要求，同步谋划 “人工智能 +” 配套落地细则，推动央企、地方国企分批开放金融、制造、能源高价值场景，和报告 “依托央国企场景倒逼产品标准化” 的路径完全一致；5 月 26 日，国家测评中心首次单独增设 “AI 训练推理芯片” 安全可靠测评类目，9 款国产 GPU 获评一级安全资质，后续政企算力采购优先选用入围国产芯片产品，从采购端倒逼国产软硬件生态磨合，落地举措精准呼应报告国产生态攻坚政策建议。
工信部 6 月 1 日启动 AI 伦理审查先导计划，落地北京、广东、上海等 10 个先导省市，覆盖制造、医疗、金融重点行业，落地节奏、分层监管思路和报告 “全生命周期动态安全治理” 研判完全吻合，治理落地进度超出报告月度预期但整体方向无偏离。从一线政企招投标实操来看，5 月下旬起多地政府 AI 采购标书明确国产算力适配硬性条款，国产化落地从企业自愿选择转向政策引导刚需，和报告预判落地趋势高度重合。
2.3 传统产业 AI 渗透稳步提速，智能制造、金融落地节奏贴合报告增速预判
报告测算：2026 年 “人工智能 +” 全面落地，工业、金融、医疗三大赛道是规模化落地主力，行业试点加速从单厂样板向多厂复制推进。5 月全月产业落地数据验证该结论：5 月 20 日科创板 31 家 AI 上市企业集体业绩沟通会披露，工业视觉、金融大模型落地企业一季度亏损持续收窄，多家工业 AI 厂商实现单季度盈利，行业商业模式从一次性项目交付向订阅制缓慢转型，和报告 “商业化从定制项目走向标准化” 长期趋势一致36氪。
2.4 算力枢纽集聚、绿电配套落地落地方向契合报告统筹规划要求
报告提出：管控地方盲目新建智算项目，推动万卡级算力集群向国家级枢纽节点集聚，算力配套绿电建设降低能耗。5 月国内算力落地呈现明显集聚特征：京津冀、长三角、粤港澳三大算力枢纽持续扩容，天津联通、移动智算集群综合利用率突破 90%，多地发改委暂缓三四线城市新建中小型智算项目立项审批，叫停 3 个低水平重复建设算力园区，精准落地报告控无序建设的政策导向；5 月南方电网、国家电网相继发布算力园区绿电直供优惠政策，粤港澳、成渝智算基地新增算力项目强制配套风光清洁能源，算力和新能源协同落地进度符合报告中长期布局规划。
三、一月产业变量：五大细分领域出现明显偏离《求是调研报告》预判（35% 产业演化超出报告原有研判框架）
受海外硬件新品冲击、国内厂商商业化提速、端侧 AI 技术爆发、资本市场 IPO 提速四大 5 月突发变量影响，35% 细分产业落地节奏、发展现状和 5 月初《求是调研报告》研判出现实质性偏离，分为商业化落地超预期提速、端侧 AI 爆发超出报告研判、国产芯片落地进度优于原有预判、行业亏损收缩快于测算、算力价格下行幅度超预期五大偏离方向，全部依托 6 月 3 日一线产业落地真实数据佐证。
3.1 AI 商业化落地拐点提前到来，行业造血速度显著快于报告原有预判
《求是调研报告》原有研判：全行业商业化仍处在政策输血为主阶段，2026 全年大部分中小 AI 企业仍依赖项目制与补贴，规模化市场化兑现集中在 2026 年末至 2027 年；但 5 月 —6 月初全行业经营数据显示，商业化拐点提前落地，大量头部企业实现经营性现金流转正，中小应用型公司付费落地增速远超报告月度测算。
资本市场端：5 月 29 日 MiniMax 正式启动科创板 IPO 辅导，智谱 AI 完成第四轮上市辅导，两家头部通用大模型企业年化营收突破十亿量级，摆脱常年大额亏损状态，打破报告 “通用大模型短期难盈利” 判断；产业落地端，5 月科创板 AI 上市企业披露一季度财报，云从科技、虹软科技经营性现金流大幅改善，多家垂直 AI 厂商实现扭亏为盈，工业 AI、安全 AI 细分赛道付费客户续约率突破 75%，终端客户自主付费意愿提升速度远超报告调研预判36氪。
从一线实操视角分析，核心偏离诱因来自国产大模型 API 价格断崖式下跌，6 月 3 日腾讯云全品类大模型降价最高 97.5%，应用企业算力采购成本大幅压缩，原本高昂的 AI 落地成本门槛快速下降，中小企业落地 ROI 周期从 18 个月缩短至 6—9 个月，企业付费意愿快速释放，商业化落地进度较报告预判提前 6—8 个月，是报告撰写阶段（一季度调研期）未能预判的核心新增变量。
3.2 端侧本地大模型爆发式落地，报告重心聚焦云端算力，低估端侧全行业变革速度
《求是调研报告》全篇产业分析以云端大模型、中心式智算集群为核心分析对象，对端侧离线大模型、PC 端 / 手机端本地推理产业篇幅极少，预判端侧落地为 2027 年后长线赛道，但 5 月全球硬件厂商集中发布端侧 AI 芯片，家用终端本地运行超大参数模型成为现实，产业演化严重偏离原有研判。
海外端，Computex 2026 展会英伟达发布 RTX Spark PC 处理器，3nm 制程实现普通家用电脑离线运行 200B 超大参数大模型，联想、戴尔全系列 PC 秋季预装原生离线 AI 能力；高通发布新一代 “飞龙” 数据中心 + 移动端全系 AI 芯片，明确 2026 为 AI 智能体规模化落地元年，全品类消费硬件搭载自主决策本地智能体成为行业统一方向；国内端，5 月华为、小米集中落地移动端全模态离线大模型，国产端侧 NPU 芯片批量量产，终端厂商自研基座优先适配本地离线推理。
一线落地层面，原本行业主流 “云端调用 API” 商业模式出现分流，大量 SaaS 应用转向端侧本地化部署，企业云端算力采购增量不及报告预判，端侧算力市场凭空诞生千亿级增量赛道，成为报告调研阶段缺失的关键变量，也是近一个月产业最大超预期变化。
3.3 国产 AI 芯片规模化落地进度优于报告测算，软硬件适配破局速度超预期
《求是调研报告》痛点研判：国产 AI 芯片和深度学习框架适配割裂、生态碎片化短期难以破解，大规模商用落地至少需要 18 个月迭代周期；但 5 月国产软硬件适配落地出现里程碑突破，落地速度大幅优于报告原有预期。
6 月 1 日深圳河套实验室联合产学研团队，依托昇腾 910C 国产集群完成 DeepSeek-V4-Pro（1.6 万亿参数）全流程从零训练，证实国产算力集群可支撑全球顶级超大模型研发，打破此前 “国产芯片无法支撑超大规模基座训练” 固有认知；5 月多家头部框架厂商完成对壁仞、海思、沐曦国产 GPU 全栈适配，单家厂商适配成本环比一季度下降 58%，政企项目国产芯片搭载率从报告调研期 22% 提升至 5 月下旬 39%，国产化替代落地节奏提速近一倍。
政策催化是核心偏离诱因：5 月 21 日发改委硬性政策要求倒逼大模型厂商加速国产适配，叠加国家级芯片安全测评落地，采购端刚需倒逼软硬件厂商集中资源打通适配壁垒，短期落地成效超出报告一季度调研预判。
3.4 数据要素建设出现两极分化：标准化数据集落地快于预期，跨区域流通改革慢于报告规划
报告规划：2026 年上半年国家级跨区域数据流通细则落地，行业标准化数据集全国统一加速铺开；当前落地呈现分化：细分行业标准化数据集落地进度超预期，跨区域跨行政壁垒数据流通改革落地不及预判。
利好层面：5 月工信部牵头工业、医疗国家级标注基地落地 37 套全行业标准化训练数据集，能源、金融合规公开数据集上线，垂直行业高质量训练数据供给增速高于报告月度测算，很多中小模型厂商采购标准化数据集替代自研标注，研发周期大幅缩短；短板层面，跨省市政务、行业数据流通仍受制于地方行政壁垒，跨省数据合规流转细则落地延后，全国统一数据要素交易市场落地进度慢于报告上半年落地规划，该细分方向形成落地偏离。
3.5 地方非理性算力建设快速降温速度超报告管控预判，闲置算力盘活进度提前
报告提出：通过顶层政策逐步引导算力集聚，无序建设需要全年周期缓慢出清；但 5 月各地发改委密集收紧算力项目审批，三四线城市低效在建算力园区大面积停工，闲置算力盘活落地进度远超预期。
5 月全国 12 个地级市叫停在建中小型智算项目，闲置超算、政企存量算力接入全国算力调度平台，低价向中小 AI 企业开放租赁，闲置算力利用率从报告调研期 19% 提升至 33%，地方非理性投资快速出清，政策落地见效速度明显快于报告原有全年缓步优化的预判。
四、立足一线从业者视角：报告调研窗口期盲区与当前产业新增隐性风险（报告未提及的五大行业新问题）
受调研时间集中在 2026 年一季度末限制，《求是调研报告》无法预判 5 月突发的产业新矛盾，结合近一月一线项目落地实操，当前产业诞生五大报告未覆盖的全新行业痛点与隐性风险，也是后续行业治理、企业经营需要重点关注方向。
4.1 大模型价格内卷恶性化，低价倾销挤压中小研发企业生存空间
报告仅提及国产低价开源利好开发者，未预判全行业 API 价格非理性内卷问题，5 月头部厂商接连断崖式降价，部分通用大模型调用单价跌破算力成本线，依靠母公司补贴抢占市场，大量深耕垂直小模型的中小企业被迫跟随降价，研发投入无法通过营收覆盖，5 月全国近百家中小垂直 AI 应用公司缩减研发团队，行业从良性价格下探转向恶性内卷，成为全新产业风险。
4.2 端侧 AI 快速迭代带来新的合规监管空白
报告安全治理内容全部围绕云端大模型制定规范，针对端侧本地离线模型的数据隐私、算法合规无相关研判，随着手机、PC 离线大模型大规模预装，本地数据不经云端即可完成模型训练，用户隐私数据泄露路径发生变化，现有 AI 备案、合规条款无法覆盖端侧产品，监管规则滞后于技术落地速度，合规空白快速放大行业风险。
4.3 通用基座同质化研发严重，低端重复研发消耗产业研发资源
报告提出国内开源百花齐放是优势，但未预判同质化内卷隐患：5 月国内新增开源基座超 40 款，其中 70% 产品技术路线、参数架构高度雷同，仅在微调参数、宣传话术差异化包装，大量科研经费、人才资源投入低端重复研发，底层基础理论投入被挤占，和报告 “加大基础科研投入” 长期导向形成矛盾。
4.4 海外终端芯片快速抢占国内端侧硬件市场，国产端侧生态培育承压
英伟达、高通 5 月集中落地新一代端侧 AI 芯片，依托成熟生态快速进入国内 PC、手机、智能硬件供应链，国产端侧 NPU 芯片商业化落地被挤压，原本报告重点关注云端国产化替代，忽略端侧芯片海外产品先发冲击，国产端侧软硬件生态培育难度超出预期。
4.5 央国企场景开放落地分化，部分场景落地形式化
报告依托央国企海量场景作为标准化落地核心抓手，但一线落地反馈：5 月部分央企场景招标流于形式，招标项目拆分碎片化，无法形成规模化统一落地需求，难以倒逼 AI 产品标准化研发，政策落地落地效果区域分化严重，报告乐观预判和落地现实存在落差。
五、对标研判后我国 AI 产业后续发展优化建议（结合报告框架 + 5 月产业新变化+ 产业实操落地双维度）
依托《求是调研报告顶层框架》，结合近一月产业落地契合与偏离现状、新增行业风险，立足从业者实操经验，从政策细化落地、厂商经营策略、产业资源分配、监管规则迭代四个层面提出落地优化建议，贴合国家 AI 高质量发展大方向。
5.1 政策端：细化分层落地细则，针对性化解新增产业风险
第一，出台大模型定价行业指导规范，区分普惠性开源产品与商业化闭源产品，遏制头部厂商低于成本恶性倾销，保障中小垂直 AI 企业生存空间，延续报告扶持中小创新主体的政策初衷；第二，工信部加快补充端侧 AI 合规细则，把本地离线大模型纳入备案与伦理审查范围，补齐报告缺失的端侧监管空白；第三，优化央国企场景开放考核机制，把场景规模化落地成效纳入采购考核指标，杜绝场景招标形式化，真正依托海量场景推动产品标准化研发落地。
5.2 技术研发端：优化研发资源导向，落实报告基础科研倾斜方针
针对通用大模型同质化研发乱象，依托揭榜挂帅政策引导资源向类脑计算、因果推理、可解释 AI 等报告重点强调的底层基础领域集聚，通过专项资金补贴鼓励差异化前沿技术研发，限制低端同质化基座重复立项；同时持续推进国产芯片 + 框架适配专项扶持，延续报告体系化生态攻坚思路，利用当前国产化政策窗口期加速全栈自主生态成熟。
5.3 算力与数据要素端：因地制宜平衡集聚与下沉需求
一方面持续严控低水平智算新建项目，盘活全国闲置存量算力资源，完善全国一体化算力调度平台；另一方面针对中西部算力资源匮乏现状，依托枢纽节点算力远程租赁模式降低地方落地成本，避免一刀切式算力收缩；数据要素层面，继续加速细分行业标准化数据集建设，出台跨省数据流通配套财税激励政策，破解行政壁垒导致的数据流通滞后难题。
5.4 商业化落地端：引导行业分层商业模式健康发展
延续报告从项目制转向标准化订阅的商业化方向，政策鼓励细分赛道龙头输出标准化行业套件，针对工业、医疗等落地难度高的行业出台落地补贴；区分通用基座、垂直应用两层商业模式，通用大模型依托开源普惠赋能产业，垂直应用依靠产品订阅实现市场化盈利，构建分层健康的产业盈利体系，规避全行业单一价格内卷。
六、结语：立足一月周期复盘看国内 AI 长期发展基本面
从 2026 年 5 月 1 日《求是》权威调研报告发布至 6 月 3 日全产业落地实况对标复盘可以看出：报告依托严谨实地调研形成的顶层产业大逻辑、中长期发展方向高度契合国内 AI 产业底层发展规律，超六成细分产业走势严格按照报告预判稳步落地，国产开源生态、国产化替代、AI + 实体经济、全周期安全治理四大核心国策落地成效持续兑现，我国人工智能稳步从并跑向局部领跑跨越的大趋势没有发生改变。
而剩余近三成产业落地偏离，本质是 AI 技术迭代速度、全球硬件产业变革节奏超出一季度调研窗口期预判，商业化提前兑现、端侧 AI 跨越式爆发是技术与市场双向驱动的客观结果，并非产业发展偏离国家顶层规划。报告未预判的新增行业风险，是产业高速扩张阶段必然出现的阶段性问题，可通过细化配套政策、优化产业资源配置逐步化解。
作为一线 AI 从业者，在近一个月落地实操中直观感受到：国内 AI 产业已经彻底告别野蛮生长的粗放培育期，进入政策引导 + 市场驱动双向并行的高质量发展新阶段，《求是调研报告》给出的中长期抢占全球智能制高点的发展路径依旧是行业核心指引。短期价格内卷、端侧合规空白等阶段性矛盾不会改变产业向上的长期基本面，伴随 “人工智能 +” 配套细则持续落地、国产软硬件生态持续完善、全行业商业化模式持续成熟，我国人工智能产业依托海量场景、完整工业体系、开源生态三大独特优势，稳步实现产业链自主可控、抢占全球智能产业制高点的战略目标具备充足现实基础。
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