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数字经济政策
工信部印发《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》
2026年6月3日，工信部印发《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》【工信部通信〔2026〕121号】，对未来三年信息通信行业创新发展作出系统部署，内容要点选编如下。
(1)发展目标
结合人工智能与信息通信发展基础和演进趋势，《实施意见》重点从高价值场景、典型应用、支撑底座等方面提出未来发展目标。
到2028年，人工智能与信息通信初步构建融合互促的创新发展格局，信息通信智能运营和服务能力达到国际先进水平，信息通信网络初步实现高等级自智，形成30个以上高价值典型场景，打造一批典型应用和特色智能体。网络、算力等信息基础设施支撑人工智能能力进一步提升，城域算力1毫秒时延圈覆盖率不低于75%。
到2030年，人工智能与信息通信网络融合关键核心技术取得显著突破，通感算智一体化服务能力大幅提升，形成完备的协同创新和产业生态体系，“人工智能+信息通信”步入技术引领、产业繁荣、安全可靠、智能普惠的发展新阶段。
(2)六个方面重点任务
《实施意见》提出从六个方面推动信息通信行业智能化升级。
一是推动信息通信智能化技术演进发展。聚焦人工智能在5G-A/6G、新一代光网络、“IPv6+”、工业互联网等领域的应用，开展人工智能驱动的新型网络架构研究，加强关键核心技术攻关。
二是加强网络智能体创新发展与应用。支持研发专业性高、落地性强的网络大模型和智能体，突破大小模型协同、多智能体协同、智能体通信等技术，打造自主智能体通信协议，深化网络领域适配与应用。
三是加快网络设备智能化水平提升。探索在各类网络设备中部署智能算力，应用人工智能算法增强网络设备的业务感知、调度、优化和安全防护等能力。
四是推进网络建设运营全场景智能化能力升级。提升模型在网络“规建维优营服”等全场景感知、分析、决策、执行一体化能力，实现从单点智能向跨域协同智能演进。
五是增强网络边缘推理能力。以场景需求为导向，探索在网络边缘设备部署推理算力，为人工智能在交通、低空经济、制造、文娱等场景应用提供通感算智一体边缘计算服务。
六是提升优化智算云服务。推动平台即服务、模型即服务等模式创新发展。提升智算云服务水平，推动智能体云化部署。
(3)支撑AI泛在发展，作出三方面部署
《实施意见》从网络、算力、算网供给等三个方面夯实人工智能发展底座。
一是夯实网络支撑底座。加快建设400Gbps/800Gbps等骨干传输网络，有序推进城域400Gbps及以上高速光传输系统设备应用，构建城域毫秒级低时延入算能力。
二是优化算力设施部署。构建枢纽—区域—边缘三级节点协同的算力设施体系，建立完善国家和区域算力平台，加快构建全国一体化、集约化、市场化的算力服务体系。
三是提升网络智算服务能力。丰富多种网络专线类型，实现业务快速开通和灵活调度。面向智能体等上行带宽和时延需求，提升光纤接入网上行带宽配置，推进支持大上行能力的5G-A网络部署。
(4)赋能千行百业，提出四项重点任务
一是打造网智融合新终端。加强具身智能与信息通信融合创新。大力发展人工智能手机和电脑、智能家居设备、智能穿戴设备等产品。
二是丰富信息消费新场景。鼓励基础电信企业积极利用人工智能赋能传统电信业务，深化智慧个人助理、智慧管家、家庭看护、互动健身、3D观影等等人工智能应用。
三是赋能垂直行业提质升级。围绕垂直行业“智改数转网联”需求，推动网络解决方案+行业大模型综合信息化服务融通发展，推动面向中小企业提供套餐式、模块化“网络+人工智能”服务。
四是推动社会民生智能普惠。面向卫生健康、教育等社会民生领域，开展智能健康监测、老人和儿童看护、智能课堂等应用，提供精准化与普惠化服务。
(5)治理能力建设，提出四项举措
一是提升“以网管网”智能监管能力。推动信息通信行业管理创新，构建全流程、精准化、在线化的监管能力，打造集数据展示、态势研判、风险预警于一体的监管智能决策中枢。
二是强化智能化安全保障。加强人工智能赋能网络和数据安全技术攻关，持续开展人工智能赋能网络和数据安全实效评价。推动智能网络设备和网络智能体功能性能、风险等验证评估。在防范治理垃圾短信和骚扰电话、电信网络诈骗等方面持续加强人工智能技术应用。
三是加强标准体系建设。建立完善“人工智能+信息通信”标准体系，鼓励企事业单位深度参与国际标准组织的标准化活动。
Token经营动态
郑纬民院士提出Token服务四大核心指标及Token服务分级
2026年5月15日，中国工程院郑纬民院士在呼和浩特“算力网与算电协同统筹发展创新突破”专题研讨会发表演讲，提出AI基础设施的瓶颈，已不再是“有没有模型”，而是“能否提供足够便宜、稳定、高等级Token产能”，并提出衡量Token服务等级的四大核心指标：TTFT、TPS、吞吐量、SLO，并基于该指标，提出低阶Token和高阶Token的服务分级理念，这一认知颠覆传统算力市场按数量定价逻辑，为算力网价值兑现指出方向。
郑纬民院士指出在智能体大规模落地背景下，评价一个AI系统不能只看模型能力，更要看其在可接受成本下持续稳定交付高质量Token的能力，Token的价值取决于Token服务等级，而非单纯的Token数量。
郑纬民院士提出衡量Token服务等级的四大核心指标：
(1)TTFT（Time to First Token）：首字延迟，决定用户体验。
(2)TPS（Tokens Per Second）：生成速度，决定输出效率。
(3)吞吐量(Throughput)：系统同时支撑的用户数与请求量。
(4)SLO（Service Level Objective）：包含延迟、稳定性、成功率等综合承诺。
基于这些指标，Token被天然分层：
(1)低阶Token：适用于离线文档总结等非实时任务，允许高延迟，成本低甚至免费。
(2)高阶Token：适用于客服语音助手、金融医疗等实时高并发场景，要求低延迟、高稳定性，成本高。
AI就绪度评估
普华永道(pwc)提出企业AI就绪度及六个维度共28项评估指标
2026年6月17日，普华永道(pwc)发布研究报告《人工智能就绪度评估：企业AI转型的前置诊断与准备指南》，提出一套企业发展人工智能的就绪度评估方法。报告指出AI就绪度(AI Readiness)是企业为启动或持续推进AI应用项目、实现AI与业务深度融合所提前具备的条件或能力的程度；AI就绪度评估指企业为了测评AI就绪度，对企业AI转型“前置基础条件和能力”的动态诊断。
报告提出用于AI就绪度评估的战略、治理、人才、数据、技术、文化六个评估维度共28项评估指标，旨在协助企业避免陷入“有技术没场景”“有试点缺规模”“有投入缺产出”、“多应用高风险”或“有战略无文化”等误区，内容要点选编如下。
(1)战略维度指业务战略、科技战略对AI的诉求，以及AI战略自身的准备情况。
战略维度是所有维度的总锚点，决定AI转型的方向和结果，共包含5项评估指标：战略一致性、应用场景识别、投资优先级判定、投入成本度量、产出价值度量。
(2)治理维度指与AI转型相关的组织、人才、合规、风控、安全、认责、业务连续性管理、动态进化机制准备情况。
治理维度是AI从“点状试点”到“规模化落地”的核心保障，共包含7项评估指标：组织建设、合规管理、风险管理、安全防范、认责管理、业务连续性、动态进化、。
(3)人才维度指与AI发展相关的AI人才规划、人才胜任能力具备程度、人才技能的重塑和提升情况。
人才维度是AI转型的核心执行者，共包含3项评估指标：人才规划、人才胜任能力、人才技能重塑和提升。
(4)数据维度指数据(含知识)的规模、质量、合规性，以及数据加工能力准备情况。
数据维度是AI训练和推理的“能量源泉”，共包含4项评估指标：数据基础、数据质量、数据合规、数据处理。
(5)技术维度指IT架构、算力资源、模型工程、服务集成、技术供应商对AI转型支持的准备情况。
技术维度是AI转型的基础设施，共包含5项评估指标：架构管理、算力管理、模型管理、AI集成服务、供应商与选型管理。
(6)文化维度指管理层对AI的态度和投入，伦理道德控制、员工对AI的接受程度和AI创新容错机制的准备情况。
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内 容：数字化规划研究中心（数字化规划）王东升
编 辑：陈曦
校 对：王丹瑛
审 核：井文宝
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