今天下午翻阅了各省的十五五规划建议，我发现AI对中国来说不再是一个单纯的技术产业，而是重构国家竞争力的底层运作系统。各地规划看似雷同，但细究之下，能清晰看到三种不同的突围路径和资源禀赋的差异。
一、 从“互联网+”到“AI+”的战略升维
首先要注意一个关键表述的变化：从十三五、十四五的“互联网+”，升级为十五五的“人工智能+”。这标志着国家战略的根本性转向。
“互联网+”的核心是连接，解决的是信息不对称和流程优化问题。而“人工智能+”的核心是赋能，是让机器具备认知和决策能力，直接介入并重塑生产、分配、交换、消费各个环节。这不再是改良，而是一场革命。
国家层面的布局，抓住了三个点：
1 数据是石油，但要炼成汽油：“健全数据要素基础制度，建设全国一体化数据市场”。目的是把散落在各级政府、企业手中的“原油”（数据），通过确权、定价、交易，变成可驱动AI模型的“标准燃料”（高质量数据集）。没有数据，再好的算法也是无米之炊。
2 算力是电网，必须适度超前：各地都在提“适度超前建设新型基础设施”、“融入全国一体化算力网”。这相当于在AI时代建设“国家级电网”。算力将像电力一样，成为企业和地区发展的基础成本项和竞争力门槛。贵州、内蒙古、宁夏等地强调“绿色算力”、“算电协同”，正是在利用自身的能源优势，争夺未来AI时代的“电力公司”角色。
3 应用是场景，要全方位渗透：全方位赋能千行百业。这一定位极其精准。AI的价值不在实验室，而在落地应用。通过强制性的“+”，倒逼农业、工业、服务业等传统领域进行彻底的数字化转型和流程再造。
这套“数据、算力、应用”的组合拳，构成了国家级的AI基础设施。其目标不是培养一两个独角兽企业，而是要重塑整个国家的经济基底。
二、 三大梯队的差异化突围路径
虽然各地规划都有“人工智能+”、“数据要素”等共性表述，但资源禀赋和战略重心差异巨大，形成了清晰的梯队格局。
第一梯队:京沪粤浙制高点争夺
北京（全球数字经济标杆城市）、上海、广东、浙江，目标已不再是简单的产业发展，而是构建主导性的产业生态和抢占规则制定权。
北京的雄心是“打造引领全球数字经济发展高地”，其底气在于汇聚了顶尖高校、科研院所和总部企业，核心是攻“脑”（基础研究、大模型、核心算法）。
上海的优势在于链接全球金融资本、开放的制度环境与成熟的产业生态，核心是攻“场”：构建高能级的国际数据枢纽、规则对接的跨境流通试验场与“AI+金融”创新策源地，在治理框架与国际化场景中定义未来标准（这个看起来，难度是最艰巨的）。
广东（携手港澳打造“数字湾区”）和浙江的优势在于庞大的应用市场和成熟的产业配套，核心是攻“用”（商业应用、产业集群）。
它们的竞争维度最高，比拼的是开源框架、标准制定、顶尖人才和资本辐射力。它们要做的不是跟随者，而是规则的定义者。
第二梯队：苏闽川鄂产业融合
江苏（“数实融合”强省）、福建（数字中国建设标杆）、四川（培育壮大新兴产业）、湖北（打造全国数智经济发展高地），核心战略是将AI深度嵌入本地优势产业体系。
江苏的“智改数转”（智能化改造、数字化转型）直指其强大的制造业基础，目标是让AI成为车间里的新流水线。
四川、湖北则依托科教资源和中西部市场枢纽地位，聚焦集成电路、北斗、商业航天等特色领域。
它们的路径是“AI+优势产业”，追求的是在几个核心赛道形成不可替代的产业链优势。
第三梯队：黔蒙宁甘资源突围
贵州、内蒙古、宁夏、甘肃等省份，走的是差异化路线。它们缺乏顶尖科技资源，但拥有能源、土地、气候等独特优势。
它们全力押注“东数西算”，建设全国性的算力枢纽。口号是“绿色算力”、“算电协同”。这相当于在AI时代主动选择成为“电力公司”或“数据中心房东”。这是一条务实的路径：我可能造不出最先进的AI芯片，但我可以凭借低廉稳定的电力，为全国的AI训练和推理提供最基础的算力服务。这是另一种形式的“卡位”，占据的是AI产业链的能源和基础设施层。
这种梯队格局是市场经济和资源禀赋自然选择的结果，使得国家战略能在不同层次的战场上同时推进，避免了重复建设和恶性竞争。
三、 数据要素改革的深水区
所有规划都提到“数据要素”，但这是最难啃的骨头。数据要素化的核心障碍在于：
确权难：数据的所有权、使用权、收益权如何界定？
定价难：数据价值高度依赖场景，如何形成公允的市场价格？
流通难：如何在不泄露隐私和商业秘密的前提下，促进数据合规流通？
各地都在试点突破。北京做强国际大数据交易所，浙江建设高质量语料库，贵州推动公共数据率先“下场”……其成败关键，在于能否打破政府部门、国有企业之间的“数据孤岛”。真正的富矿是政务、医疗、交通等领域的公共数据。谁能率先完成这些高价值数据的“炼油”工作，谁就能在AI竞赛中抢得先机。
四、 潜在风险
在这轮AI大潮中，也需警惕几个风险：
1 重复建设与产能过剩：几十个省份都在规划智算中心，是否会重蹈光伏、面板产业的覆辙？算力需求是否跟得上算力供给的爆炸式增长？
2 应用场景“伪需求”：为了“AI+”而“AI+”，制造出一批没有实际价值、依赖财政补贴的“样板工程”。
3 区域差距拉大：AI产业具有极强的马太效应，可能加剧沿海与内陆、中心城市与普通城市之间的发展鸿沟。
五、 对各地区国央企的战略启示
“十五五”这场AI大戏，地方政府是搭台的、定调的、给政策的，但最终在台上唱主角、扛大梁、出真金白银进行大规模投入和场景落地的，很大程度上，必须是国央企。十五五规划对它们而言，不是指导性意见，而是必须作答的战略考卷，甚至是生存方式的重新定义。它们的应对，将直接决定这场国家战略的成色。
第一， 国央企的角色正在发生根本性转变，从国家经济的调控手段转向前沿科技的突破和核心市场的压舱石。
过去几十年，国央企的核心使命是保障基础供应、维护经济稳定、在关键领域实现规模效应。但在AI和数字经济时代，这套逻辑受到了挑战。如果国央企在AI浪潮中反应迟缓，仅仅满足于采购国外的成熟方案来锦上添花，那么它们所把持的能源、交通、金融、制造等关键领域，其核心运营效率和未来竞争力将面临空心化风险。数据这一新生产要素，若不能在其掌控的核心业务中有效转化为生产力，就是一种巨大的战略资源浪费。
因此，它们不能再是新技术被动的应用者和采购方，而必须成为主动的架构者和核心的需求方。它们拥有最庞大、最真实、价值最高的产业数据金矿（电网数据、高铁运行数据、金融交易数据、工业现场数据），也背负着最沉重的数字化转型包袱和卡脖子焦虑。现在，国家把数据要素化、AI+的大旗交到了它们手上，这意味着：它们必须用自己最核心的业务场景和真金白银的订单，去哺育和锤炼国产的AI技术和数据产业生态。这是责任，更是机遇，一个重塑自身行业领导地位、定义下一代产业标准的机遇。
第二， 必须从项目制信息化思维，转向平台化、生态化的战略投资。
许多国央企过去的数字化，是烟囱式的：一个业务部门上一个系统，解决一个具体问题。数据不通，重复建设，形成了新的数据孤岛。面对AI，这套打法行不通了。
顶层必须建中枢：企业一把手必须亲自推动，像建设物理世界的西气东输、南水北调工程一样，建设企业级的数据中台和AI能力平台。这不是IT部门的项目，这是关乎企业未来十年的核心基础设施。要下定决心，打通历史上所有遗留系统的数据壁垒，形成全域、实时、标准化的数据一本账。这是释放数据价值、喂养AI模型的前提。
投资逻辑要变：从买产品到投生态：面对国产AI芯片、大模型等尚未完全成熟的技术，国央企要有风险共担、成果共享的战略投资魄力。不能只做甲方，挑剔产品不完美。要敢于成为天使客户和联合创新方，与优秀的本土科技企业建立长期、深度的战略合作。用自己最苛刻、最复杂的场景去打磨对方的产品，共同定义需求，甚至进行联合研发和股权投资。这相当于用自身的产业纵深，为国产技术提供最宝贵的试炼场和迭代反馈环。
场景开放要有魄力和章法：不能把AI应用局限在办公自动化这类边角料场景。要敢于在核心生产系统、高风险金融交易、实时电网调度、高端装备研发等硬骨头场景中，规划出明确的国产替代和AI赋能路线图。当然，这需要极高的风险管控能力，可以采取双轨制（新旧系统并行）、分阶段推进等策略，但战略决心必须明确。
第三， 最大的挑战不是技术，是组织基因的改造。
这可能是比技术和资金更难的挑战。国央企的传统组织架构、考核体系、人才结构，是为规模化和稳定运营设计的，与AI所需的敏捷、试错、跨部门协同、数据驱动的文化存在天然冲突。
须设立特区与战功制：成立独立的数字科技子公司或创新研究院，给予其不同于母体的市场化机制、薪酬体系和决策流程，让其能够吸引和留住顶尖的AI人才。对AI创新项目的考核，不能简单用短期财务回报来衡量，更要看其对核心业务能力的长期赋能、对技术生态的贡献、对国产供应链的扶持等战略战功。
一把手必须成为首席数据官和首席AI官：高层领导不仅要表态支持，更要深入学习理解数据和AI的逻辑，亲自协调资源，破除部门墙。要将数据素养和AI应用能力，作为干部选拔和培养的重要维度。
与地方规划同频共振，但超越地方局限：国央企要深入研究所在区域的“十五五”规划，主动将自身的发展需求融入地方布局（例如，利用贵州的算力、参与北京的创新生态）。
六、对民企的战略启示
对于民企，尤其是广大中小企业而言，十五五的AI浪潮不是一场可看可不看的烟花，而是一次不容错过的生存模式升级窗口，也是一场残酷的效率洗牌。它们没有国央企的资源和试错空间，必须更加务实、敏捷、锋利。
第一， 从被动焦虑转向主动嵌入，在产业链的新坐标里重新定位自己。
许多民企老板看到AI新闻，第一反应是焦虑：“这玩意儿是不是要来替代我？”这种思维是防御性的、被动的。正确的姿势应该是：立刻研究，我的业务所在的产业链，正在被AI如何重塑？价值链的哪一段会被强化，哪一段会被压缩甚至消失？
如果你的环节注定被AI高效替代（例如简单的数据标注、重复的客服问答、基础的代码编写），那么你要做的不是抗拒，而是快速转型。要么向上游走，去做AI工具本身（成为细分领域的AI应用开发商），要么向下游沉，去做AI无法替代的、需要深度线下服务和人际信任的环节。
如果你的环节是AI的营养输入端（例如，你拥有某个垂直行业独特的数据、工艺、Know-How），那么你的核心战略就是数据封装和知识变现。不再只是卖产品或服务，而是要把你积累的行业数据、经验、流程，封装成高质量的数据集、专属的行业小模型、或嵌入AI的智能解决方案，卖给行业里的其他玩家，甚至反哺给上游的AI平台公司。从卖苦力变成卖知识。
如果你的环节是AI的价值实现端（例如，你有强大的市场渠道、品牌、线下服务网络），那么你的机会在于场景落地和最后一公里。大模型和算法是大脑，但让大脑的指令在具体场景中完美执行，需要你对客户需求的深刻理解、灵活的现场应变和复杂的资源整合。你将成为AI能力与最终用户之间的关键落地者。
第二， 放弃“大而全”的幻想，聚焦“小而精”的穿透，善用生态杠杆。
民企最忌讳的是跟风炒作概念，盲目投入大模型训练或购买用不上的昂贵算力。必须走见效为王的路线。
1 场景至上，单点极致：忘掉人工智能这个大词。聚焦到你企业最痛的一个点：是库存预测不准？是生产线良率波动？是客服响应太慢？是设计效率低下？就这一个点，去寻找最匹配、最成熟的AI工具或方案，像一根钉子一样扎进去，追求极致的应用效果。用一个点的成功，换来整个组织对AI的信心和认知转变，这比任何战略规划都重要。
2 拥抱开源，借船出海：不要重复造轮子。积极利用阿里、百度、智谱AI等公司开源的模型，以及各地政府推动建设的公共算力平台、高质量数据集。你的核心能力不是从零训练模型，而是基于开源底座，用你独有的行业数据做精调，打造出解决你特定问题的专属武器。这能极大地降低你的技术门槛和试错成本。
3 与链主共舞，成为生态不可或缺的零件：密切关注你所在行业的头部国央企或平台型民企的数字化、AI化战略。它们往往是链主，正在构建自己的生态。主动对接，将自己定位为其生态中专业化、模块化的服务提供商。比如，为智能工厂提供特定的视觉检测算法模块，为智慧金融提供反欺诈的数据服务。把自己变成链主AI躯体上一个高效、专业的器官，远比做一个面面俱到却缺乏深度的小矮人更安全、更有前景。
第三， 推行AI普惠，培养人机协同的新工匠。
民企很难像大厂那样高薪招聘顶尖AI科学家，但完全可以、也必须推动内部的AI普惠化。
老板和高管要带头用：从用AI写会议纪要、做市场分析、优化PPT开始，亲身感受其效率提升。
为一线员工配备AI助理：给销售配智能话术分析和客户洞察工具，给设计师配AI生图工具，给工程师配代码辅助工具。这不是要取代他们，而是武装他们，让每个一线员工都成为人机协同的超个体，大幅提升人均产出。
建立内部的AI创新激励池：鼓励员工发现并应用能提升本职工作的AI工具，对提出好点子、并成功实践的员工给予及时奖励。把全公司变成AI应用的“创新工场”。
对于民企，“十五五”的AI机遇，是一个怎么做才能活下来、并且活得更好的必答题。答案就是：忘掉宏大叙事，深耕细分场景；放弃全栈自研，善用生态杠杆；不要惧怕替代，致力于人机协同。
用好了AI，你就是新时代的小巨人；用不好或者不用，你可能连参与下一场竞争的入场券都拿不到。
结语：一场关乎国运的系统工程
“十五五”的AI布局，是一场倾举国之力进行的系统重构。它不是在原有经济模式上打补丁，而是要更换整个经济的发展引擎。
其成功与否，不取决于最领先的AI公司达到了多高的技术水平，而取决于最传统的工厂、最偏远的农田、最基础的政务服务中心，是否真的被AI重塑了工作模式，提升了运行效率。
这盘棋下得很大，也很有魄力。它考验的不仅是技术突破能力，更是制度创新的勇气、巨大资源的整合能力、以及应对社会结构变革的治理智慧。如果成功，中国将有望实现一次巨大的生产力跃迁；如果失败，则可能沉淀下大量无效投资。
但无论如何，方向已经明确，航道已经开通。接下来的五年，我们将亲眼目睹这场波澜壮阔的试验如何一步步变为现实。这是一场没有退路的航行，目的地，是未来。
