2026年4月14日，北京酒仙橋。
半個多世紀前，這裡作為新中國電子工業的搖籃，曾托舉起「兩彈一星」的算力脊樑。
如今，歷史再次賦予這片熱土新的使命。
站在「十五五」開局之年，第二屆酒仙橋論壇在此啟幕，以自主創新賦能產業升級，以國芯ai支撐數字中國，為中國ai探索自主可控的規模化落地之路。
2026年全國兩會，「人工智慧+」成為高頻熱詞。
從文件草案到會場發言，一個共識逐漸清晰：ai已成為驅動產業升級的核心引擎，落地應用是時代的必答題。
然而，當產業熱潮退去，真正制約ai規模化的深層次矛盾開始顯現。業內權威觀點認為：
「人工智慧從技術到產業的跨越，是一場涉及技術體系、商業模式、組織形態與人才結構的系統性變革。」
這一判斷，與中國工程院院士、清華大學教授鄭緯民的核心論斷完全同頻，本質上指向同一個結論——ai產業化不是「技術平移」，而是對產業底層邏輯的重構。
他明確指出，企業不能把ai當成普通it工具，而要將其定位為核心基礎設施，融入業務全流程，這意味著企業的組織架構、決策機制、人才技能都要隨之變革。
長期以來，人們普遍將ai落地難的原因歸結為：缺算力、缺數據、缺演算法。這些顯性技術要素往往被最先關注。
但深入產業一線，我們會發現：
當大家都在談算力、談模型、談場景落地時，現實是，大量企業在擁抱ai時，面臨戰略方向與業務場景脫節的迷茫。
這種迷茫，折射出ai產業化落地的第一道結構性鴻溝。
在南方某製造業重鎮，一小家電企業cio曾興沖沖地列出：今年準備要部署的30多個大模型清單。
然而，當諮詢團隊打開清單時，卻發現裡面很多脫離業務現實的需求。
這暴露了一個普遍的問題：企業急需既懂業務又懂ai技術的複合型人才，以科學規劃ai轉型路徑、釋放技術價值。
對此，長江商學院終身教授孫天澍曾一針見血地指出：ai產業落地最缺的是融合業務與智能、架構下一代業務形態的人才。
在他看來，智能本身已不稀缺，真正稀缺的是場景架構能力。
這也是當下ai產業落地的典型癥結：懂模型的不懂行業，懂行業的不懂模型。
換言之，複合型人才體系建設與對ai應用認知的重塑，已成為ai高質量落地的關鍵支撐。
為了破解產業人才與認知課題，ai落地需要一場全周期、深度適配的產業診斷與系統性的價值賦能。
作為北京電控「芯屏智融」戰略板塊的重要承載者，以「建設數字中國」為使命的北電數智，精準洞察這一產業需求，並以全棧工程化能力切入人工智慧主戰場。
他們的做法是諮詢先行，以系統化的思路來診斷產業發展。
面對佛山製造業「產線吃不飽」的困境，北電數智沒有簡單推介智能製造方案，而是通過諮詢診斷髮現，企業真正的痛點是缺乏海外訂單。
之後，對症下藥，利用大模型構建海外消費者洞察系統，幫助企業精準定位市場，從而解決了問題。
無獨有偶。
在北方某資源型城市，一位企業家想擁抱ai，卻茫然無措。
當地擁有世界頂級的羊絨原料，但本地產的羊絨圍巾只能賣幾百元，而一旦貼上國際大牌的標籤，便能賣出上萬元高價。
北電數智通過諮詢先行，診斷出問題的核心是缺品牌、缺營銷。
儘管當地有文化底蘊和豐富資源，卻未能轉化為產業競爭力。解決方案隨之明確：用文化ip賦能品牌，以ai多語言營銷助力產品出海。
最後，通過一系列組合拳，助力當地羊絨產業向價值鏈上游攀升。
這種先診斷、後賦能、深度貼合業務實際的模式，有效解決了企業ai轉型「從哪下手、如何落地」的核心問題，讓ai真正切入企業的業務線。
當諮詢診斷明確了方向，要深入核心場景、實現規模化應用時，完善的產業基礎設施與共性技術平台，成為推動ai行穩致遠的關鍵保障。
這不再是認知層面的軟問題，而是關乎基礎設施的硬骨頭。在這片深水區，底層基礎設施的系統性瓶頸，往往難以單純靠市場機制自發調節。
實施全棧技術布局，以可信數據為根基、全棧工程化能力為支撐、垂直深耕和區域落地為路徑，打造從底層算力到行業智能的完整ai產品與服務能力體系，是北電數智給出的破局思路。
以算力為例。
當前，國產ai晶元正面臨一個典型的結構性困境。
一方面，從國家戰略安全形度，國產ai晶元必須加快自主創新、實現自立自強。另一方面，產業應用追求穩定、高效、低風險的算力供給。
國產ai晶元雖然硬體性能快速迭代，但在軟體棧適配、工具鏈成熟度等方面仍在持續完善。
這就形成一道產業閉環的壁壘：產業因生態不成熟不敢用，導致國產晶元缺乏真實場景的打磨數據；沒有數據反饋，晶元迭代就缺乏方向，生態更加難以成熟。
工信部前部長苗圩曾明確指出，當前我國人工智慧領域正面臨核心技術路線碎片化、標準化不足的瓶頸。
「不同的技術團隊在演算法框架、算力框架和數據介面上各自為政，導致了基礎層的技術兼容性差和重複投入嚴重。」
這一點，在ai算力底座層面，表現得尤其突出。
有行業觀察人士指出，產業共性技術建設需要長期投入與系統布局，需要持續的適配優化與場景打磨。
加快構建開放協同、安全普惠的共性技術平台，是推動國產算力邁向高質量發展的必由之路。
比算力更需要統籌推進的，是數據要素的安全合規與價值釋放。
ai的核心燃料是數據，尤其是醫療、政務等高價值場景的數據。然而，大量高價值數據，往往沉睡在孤島之中，無法有效轉化為可用的知識或模型能力，「有數難用」「有數怕用」成為普遍困境。
在嚴守安全底線前提下實現數據價值流通，激活數據要素潛能，讓數據真正成為驅動行業模型能力躍升的燃料，這是ai賦能千行百業的重要前提。
上海市科學學研究所副所長陳海鵬將其概括為支撐體系需要持續完善：標準、治理、政策、數據、算力全面協同提升。
數據提供方堅守安全與資產底線，數據使用方嚴守合規要求，推動數據要素安全有序流動與高效轉化，是激活ai產業動能的關鍵一環。
除此之外，技術與場景深度融合，也是產業界持續攻堅的重要方向。
以醫藥行業為例，新葯研發麵臨「雙十難題」（十年時間、十億投入）。
雖然蛋白摺疊、rna分析等專業模型能力突出，但跨模型、跨任務協同仍有很大提升空間。
科學家提出一個跨領域假設，往往需要人工在不同的模型間切換、搬運數據，效率極低。
面對這些ai產業高質量發展的核心課題，行業急需一種新型力量，不只做單點技術供給，更能搭建共性技術平台，為產業創新發展鋪路架橋。
北電數智以共性技術平台建設為抓手，為產業協同創新、安全發展提供堅實支撐。
在算力領域，他們助力國產算力生態成熟壯大。
通過構建異構算力調度平台，主動適配11款國產主流ai晶元。
同時，根據不同場景揚長避短，以數據/場景需求匹配晶元能力，而不是讓晶元去適應所有場景。
這並非簡單的技術調試，而是推動國產晶元進入真實業務場景驗證迭代，加速國產算力生態成熟完善的重要實踐。
針對數據安全流動與價值釋放，北電數智在2024年推出的可信數據空間基礎上，進一步升級為紅湖·可信數據服務，系統性地破解了數據應用「敢不敢」「能不能」「快不快」「值不值」四大核心難題。
首先，解決數據「敢不敢」流通的問題，其核心邏輯是：
不觸碰源數據，而是通過隱私計算、知識工程等技術，將數據轉化為可流通的知識或模型能力，有效化解數據外泄風險。
「數據本身沒有價值，只有轉化為知識圖譜，實現可追溯、可調用，才有價值。」
其次，解決數據「能不能」被ai有效利用的問題。
早在2024年《網路數據安全管理條例》出台之前，北電數智就提前布局，並在可信數據空間基礎上，推出知識工程與合成數據兩大共性服務。
在醫療行業，他們將三甲醫院醫生的臨床經驗轉化為專科專病模型，形成全科助手。
這種「數據不動、知識動」的創新模式，嚴守數據安全與合規底線，有效激活高價值數據要素，為醫療、政務等關鍵領域ai應用提供可靠保障。
在此基礎上，北電數智還進一步解決了數據處理「快不快」與落地變現「值不值」的問題。
針對「快不快」，北電數智前瞻布局智能體數據工程，突破了任務特異性的瓶頸；針對「值不值」，則獨創了五維模型，讓數據價值看得見、算得清。
如此一來，可信數據底座貫通全棧，用智能體讓數據處理自動化，以五維模型讓數據價值被看見。從數據獲取到價值挖掘與度量，打通完整數據服務閉環。
有了算力和數據，如果只是簡單地把大模型賣給b端或g端，往往難以形成持續的使用價值。
在模型層面，北電數智將算力、數據與行業知識深度融合，打造了多款深入場景的行業大模型。
在醫療行業，與北京清華長庚醫院聯合打造「清智·ai合理用藥大模型」；在工業領域，基於「驕陽·工業大模型」，構建設備智能體，精準定位故障根源。
此外，北電數智以智能體平台為核心，聚焦解決具體業務痛點。
以科研領域為例，他們搭建智能體平台，打破了各個小模型之間的任務特異性壁壘。
科學家提出假設，接單智能體將假設拆解為具體任務，分發給擅長的專家智能體執行，最後由評議智能體進行審核。
這種機機交互模式，大幅提升了新葯研發的效率。
從算力、數據、模型到智能體，北電數智打造了從底層算力到行業智能的完整ai產品和服務能力體系，走出了一條「可信安全、技術賦能、場景深耕」的差異化高質量發展路徑，為ai產業深耕核心場景、實現規模化落地提供了堅實底座支撐。
人才賦能、平台支撐為ai產業發展提供外部保障，企業組織形態的創新升級，則是釋放ai生產力、提升核心競爭力的內在關鍵。
ai落地是高專業壁壘、快速響應的深水區作業。然而，傳統科層制組織在響應速度、專業賦能上卻存在一定局限：
一是決策鏈條長。市場瞬息萬變，客戶需求五花八門，決策權集中在金字塔頂端，前線聽得見炮聲的人沒有決策權，導致響應速度慢。
二是協同壁壘高。ai領域對敏捷協作有極高要求，需要更加靈活高效的組織架構，為人才釋放創造活力。
當傳統生產關係適配不了ai新生產力，構建敏捷扁平、專業導向的新型組織形態，成為企業提升創新能力的必然選擇。
為此，全球科技企業都在經歷一場深刻的組織進化。
openai、deepseek等前沿機構普遍採用了極度扁平、充分放權的模式。
以馬斯克旗下xai為例，其技術團隊年輕到令人咋舌，甚至有20歲實習生，入職8個月被提拔為數據團隊負責人，領導一群名校博士進行前沿探索。
這裡的邏輯很直接：在ai領域，對技術路線的洞察力比資歷更重要。
ai時代的企業，需要一種全新的組織形態。它應該是敏捷的、扁平的、以專業為核心，目標不是管理而是賦能。
面對ai時代對組織形態的新呼喚，北電數智探索出了松樹型組織和專家領導專家的創新模式。
所謂專家領導專家，即打破等級權威，誰對具體問題最了解，誰就擔任項目負責人。
在某個ai製藥項目中，牽頭人是一位深耕生命科學領域的副總監級專家。儘管團隊中不乏總監級演算法、智能體專家，但項目由她主導，因為這個領域她最懂。
這種扁平化的組織模式，讓最懂場景的人主導推進，從而全面提升ai落地效率，加速創新成果轉化為現實生產力。
松樹型組織則通過構建敏捷扁平的協作網路，以輕量化小團隊搭配ai智能體實現高效交付，打破傳統組織的增長邊界。
北電數智服務的北京八中「ai大闖關課程」創新實踐項目即是這一組織形態的生動實踐。
一支年輕精幹的團隊，看準數字人答疑場景，依託公司內部全面應用的智能體數字員工，僅用一個半月就快速落地。
松樹型組織，讓聽得見炮聲的年輕人擁有了開炮權，也讓180人的物理編製，實現近千人的組織效能。
ai行業智力密集，競爭異常激烈，北電數智憑什麼能聚攏頂尖大腦，又憑什麼撬動千億生態？答案在於：
個人價值、企業價值與國家價值的高度統一。
首席科學家竇德景，耶魯博士、全球前2%影響力科學家、國家級領軍人才，因「解決國產晶元落地問題」的意義而來。
cto謝東，前ibm全球副總裁、大中華區首席技術官，因認同企業理念與團隊氛圍加入。
這種價值目標的統一，有效提升了內部的協同效率，也重塑了外部合作關係。
獨行快，眾行遠。北電數智匯聚1000+生態夥伴，將共性平台衍生出的商業機會開放給生態夥伴，共建開放協同、互利共贏的ai產業生態，共同推動ai技術賦能千行百業、服務國計民生。
這一機制既壯大了產業生態，也為地方帶來實際的產業集聚效應。
當人才賦能、平台支撐、組織創新三位一體協同發力，專業能力與發展效率全面提升，迅速轉化為推動ai產業高質量發展的強勁動力。
這種動能不僅有效破解ai落地的關鍵課題，也贏得資本市場的認可與支持。
2026年，北電數智完成a輪融資，由北京中發高精尖臻選創業投資基金等國資及產業資本共同參與。
資本不再追逐風口上的概念，而是押注於技術、工程落地與商業深度融合的確定性。
數據記錄了這種生長的力量：
2025年，北電數智營收激增，新申請發明專利102項，新承接4項國家重點項目，ai底座落地佛山、馬鞍山等全國各地。
未來，還將推進全國20餘個城市ai底座建設與行業場景融合。
a輪融資的落槌，是遠見資本對中國特色ai落地路徑的堅定投票，也宣告：成立不到三年的北電數智，已從行業新銳躍升為國內人工智慧產業領域的標杆企業。
北京懷柔北溝村，村民向「村支書數字人」詢問林下養殖政策，享受便捷高效的數字便民服務。
千里之外的醫院裡，基層診室正在調用三甲醫院專家的經驗和知識圖譜，讓優質醫療資源更廣範圍普惠群眾。
這些貼近民生、服務基層的ai應用場景，生動展現了人工智慧賦能社會治理、增進民生福祉的堅實成效。
「人工智慧+」作為國策，其落地訴求是剛性的。從國產算力生態完善，到高價值數據的安全流通，生產場景的投入與賦能，這些關乎國計民生的數字新基建，需要長期投入、系統布局、久久為功。
在這些關鍵領域，必須有責任主體勇擔使命、深耕篤行。
這也正是ai新國企存在的邏輯原點——順應產業發展大勢、扛起國家戰略使命，以自主創新與產業賦能，服務數字經濟高質量發展大局。
半個多世紀前，老一輩電控人在酒仙橋，用算盤和第一代計算機，撐起了兩彈一星的算力脊樑。
如今進入ai時代，北電數智要做的，是以底層算力底座、可信數據體系、全棧工程能力與垂直場景深度融合，承擔數字時代基礎設施建設的角色。
這不是簡單的業務切換，而是一場跨越六十年的產業傳承與接力。
在國家戰略與產業痛點的交匯處，總要有實體去承擔起基礎設施建設的重任。北電數智作為ai新國企，堅守可信安全、技術賦能、場景深耕的高質量發展之路，以系統工程與責任擔當，推動ai轉化為可規模化落地的生產力，全力響應新時代數字中國建設命題。
在波瀾壯闊的產業重構中，這種腳踏實地、深耕細作、服務大局的基礎設施建設，是中國ai實現自主可控、高質量發展、打贏產業關鍵戰的堅實根基。
主編：畢亞軍 責編：周怡
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