2026-11-03 · 瀚钦（丹东）智能科技有限公司
结论先行：10 月 31 日，中国电子信息产业发展研究院发布《新域新质创新发展十大趋势》。报告里最值得企业记住的，不是某个大数字，而是一个顺序变了：
我国人工智能推理数据量首次超过训练数据量——标志着人工智能从模型训练研发阶段，迈入规模化产业应用阶段。
以前是“喂模型”，现在是“用模型”。这个顺序一变，企业要回答的问题也跟着变了：不再是“我们能不能造一个模型”，而是“我们的活儿，用谁的模型、怎么用、用了算不算得过账”。
| 指标 | 数据 | 说明 |
|---|---|---|
| 日均词元调用量（截至 2026 年 6 月） | 超 175 万亿 | 相比 2024 年年初增长 1000 多倍 |
| 顶尖大模型迭代周期 | 从过去几个月压缩到几周甚至几天 | 能力在快速商品化 |
| 阶段判断 | 从“喂模型”的实验室阶段，全面转入“用模型”的产业落地阶段 | 报告核心结论 |
中国电子信息产业发展研究院党委书记、副院长刘文强有一个说法，值得企业界认真读：
当前，人工智能正以前所未有的速度重塑产业体系。已不仅仅是工具的变革，而正在成为变革的工具，人工智能正成为牵引全域变革的通用目的技术。
“工具的变革”和“变革的工具”，两个词顺序一换，意思完全不同。前者是说多了一件新工具，后者是说所有工具都在被它重新排列。
训练是“造能力”，推理是“用能力”。这两件事的成本结构完全不同：
| 训练（造） | 推理（用） | |
|---|---|---|
| 谁在做 | 少数大厂、研究机构 | 每一家想用 AI 的企业 |
| 投入形态 | 一次性巨额算力 | 按使用量的持续成本 |
| 竞争点 | 参数、榜单、迭代速度 | 场景、数据、流程适配 |
| 企业的位置 | 基本参与不了 | 主战场就在这儿 |
推理量超过训练量，意味着能力这一侧已经供给充分——你不需要自己造一个模型，市面上能买到、能下载、能本地部署的模型已经够用。真正拉开差距的地方，转移到了“用”这一侧：你懂不懂自己的业务，你能不能把模型接到自己的流程和数据上。
这也解释了为什么“AI 用不起来”的企业，问题往往不在模型不好，而在三件事没做：不知道从哪个场景切、数据散在各处、没人会维护。
报告里有一组特别具体的数据，说明“用模型”已经不是在尝鲜：
| 项目 | 数据 |
|---|---|
| 卓越级智能工厂 | 累计建成 500 多家 |
| 覆盖范围 | 31 个省（区、市），涵盖超过 80% 的制造业行业大类 |
| 国产算力、大模型落地 | 钢铁、汽车等 20 个行业、1000 多个应用场景 |
| 带来的新模式 | 个性化定制、全生命周期服务等 |
对中小企业的含义很实在：你不必当第一个吃螃蟹的人。这 1000 多个场景里，一定有和你产线相似、订单结构相似的样本可以参照。先找同类样本，比自己从零想场景要快得多。
而且注意“80% 的制造业行业大类”这个覆盖度——它说明跨行业的通用做法已经形成：设备数据采集 → 质检/排产/能耗这几个高频场景 → 知识沉淀。剩下 20% 的特殊行业，才需要定制。
报告的第二条判断，和我们辽宁的产业结构高度相关：以高端制造、数字制造为代表的交叉融合领域，对规上工业增加值增长的贡献率超过五成。
原文的表述是：交叉融合地带兼具多领域技术交叠与场景叠加优势，天然成为原创性、颠覆性创新集中涌现的突破口。举的例子是智能网联汽车（新材料 + 信息技术 + 先进制造融合，带动大算力芯片、舱驾融合、激光雷达、线控底盘批量上车）和脑机接口（生物制造 + AI + 新材料）。
放到丹东来看，这个逻辑是能对上号的：
这些都不是“单一技术”的赛道，而恰好是多领域技术交叠的位置。交叉处的创新，往往不需要最前沿的模型，需要的是把两个领域的口径对齐——这恰恰是本地服务商比远程厂商更有优势的地方。
顺便补一组容易被忽略的数字。工业和信息化部于鹰宇在同一场合提到：我国已首批创建 133 家国家新兴产业发展示范基地，累计布局 30 家国家制造业创新中心；梯度培育 21 家国家级制造业中试平台，重点培育 331 家中试平台，另有 2400 多家储备中试平台。
这组数字说的不是别的，是“从实验室到产线”这一段，国家已经在铺通道。中试平台补的正是从“技术可行”到“批量可做”之间的那道坎。对中小企业的实际含义是：不必自己从零建实验条件，可以顺着这些平台去验证工艺、试小批量。上 AI 项目是同一个道理——先用一台服务器做小规模验证，确认“这个问题它到底能不能答对”，再谈规模化，比直接铺开稳妥得多。
报告的第三条趋势，标题直接就是“中小企业日益成为新域新质创新中坚力量”。理由说得很清楚：
新域新质赛道技术路线不确定、场景碎片化、试错成本高，高度依赖敏捷灵活的创新主体。
“场景碎片化”和“试错成本高”，说的就是中小企业的真实处境。但报告认为这不是劣势，而是中小企业成为创新主力的原因——因为灵活。
支撑数据也很硬：
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 科技和创新型中小企业 | 超 60 万家 |
| 量子科技、人工智能、低空经济等新兴与未来产业领域“小巨人” | 近 6000 家 |
| 制造业单项冠军企业 | 1862 家 |
| 专精特新“小巨人”企业 | 1.76 万家 |
| 专精特新中小企业 | 超 15 万家 |
| 高新技术企业 | 超 50 万家 |
| “小巨人”研发投入强度（2025 年） | 7%，显著高于规上工业平均水平 |
| “小巨人”发明专利（2025 年） | 46 万项，户均 26.6 项 |
| 规上工业“小巨人”利润总额（2026 年 1—8 月） | 同比增长 22.2%，好于规上工业水平 |
最后那一行值得多看一眼：利润增长 22.2%，好于规上工业平均水平。在普遍喊难的年份里，这批企业的共同点不是规模大，而是在一个细分位置上做深了。
如果“专精特新”是你们的目标之一，那么现在这条路上的评审逻辑，越来越看重两样东西：研发投入的持续性（7% 这个门槛摆在那儿），以及能不能拿出可验证的技术积累（户均 26.6 项发明专利）。而这两样的基础材料——技术文档、工艺参数、试验记录、客户验证——恰好是可以被系统化沉淀的东西。
报告点出的这两个难点，正是多数企业上了 AI 却看不到效果的原因。我们的建议是把它拆小：
第一条，一次只做一个业务域。不要一上来就“全厂智能化”。挑一个问得最多、答得最慢、错了最贵的环节先做——通常是技术答疑、单据质检、报价核对这三类之一。一个域跑通了，第二个域就有模板可用。
第二条，把“试错成本”压到一台服务器的量级。试错贵，往往是因为一上来就买大平台、做深度定制。用一台服务器先跑起来，验证“这个问题 AI 到底能不能答对”，成本可控、周期可算。跑不动就停，跑通了再扩——这比一次投入三年回本要好谈得多。
第三条，验收标准写“人接得住”。最容易被忽略的一条。系统上线后，如果只有供应商会用、你们自己的人不敢改，那这套东西迟早荒废。验收时明确写：员工能不能自己查、能不能自己改一条答案、能不能带下一个人。做不到，说明交付没完成。
第一，先别追模型榜单，先盘点“我们有哪些问题问得最多”。把最近一个月重复回答最多的 20 个问题列出来——这批问题就是知识库的第一批语料，也是 AI 最可能立刻见效的地方。
第二，把散落的文件先收拢。制度、工艺文件、合同模板、检验标准、常见问题——散在各人电脑里的，先按部门归到一个地方。这一步不做，后面任何 AI 都是空转。
第三，按“数据不出厂”的底线选部署方式。涉及工艺参数、客户报价、配方与检验标准的内容，不适合直接送到公网服务上。私有化部署的实际意义是：数据留在自己机房、断网也能跑、每句答案能点回原文。
第四，人要在系统上线时同步开始练。系统上线几周，人的判断力养成要几个月。练的不是点哪个按钮，而是“这个结果我凭什么信”。我们与持证培训机构合作开展 AI 应用人才培训，补的就是这一段。
这份报告的三条趋势，连起来其实是一条线：能力供给已经充分（推理超过训练），落地样本已经充足（500 多家工厂、1000 多个场景），而创新主体正在向中小企业倾斜（1.76 万家小巨人、利润增长 22.2%）。
对企业来说，这意味着窗口是开着的，但窗口不会一直开。等技术完全平权的时候，差距就只剩一件事：谁先把自己的业务知识整理出来。
如果正在琢磨“第一个业务域该选哪个”，欢迎约一次免费业务诊断，我们从具体场景出发给建议；也可以先看我们的私有化部署方案与人工智能应用人才培训。
注：本文数据与引语均出自央视《新闻直播间》2026 年 10 月 31 日报道及中国电子信息产业发展研究院《新域新质创新发展十大趋势》，仅作趋势说明，不代表对任何企业效果的可复刻承诺。
一句话：说明“造模型”这件事不用你操心了，该操心的是“怎么用”。能力已经商品化——能本地部署的模型足够支撑答疑、质检、报价这类场景。差距转移到你对自己业务的理解上：哪些问题问得最多、哪些资料最该沉淀、哪些环节错了最贵。
不必。500 多家卓越级智能工厂是标杆，不是门槛。对多数企业来说，第一件事不是改产线，而是把“问得最多、答得最慢”的知识类问题交给 AI——技术答疑、单据核对、报价查询、新人培训。这类场景不需要动设备，一台服务器就能起步。
报告的判断相反：中小企业正是新域新质创新的中坚力量，因为灵活。1.76 万家专精特新“小巨人”里，多数不是靠规模赢的，是靠在一个细分位置做深。规模小的优势是决策快、试错成本低——前提是别一次投太大，一个业务域一个业务域地做。
