2026年，“人工智能+”行动加速向纵深推进：“十五五”规划纲要以专篇部署数智化发展，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》系统明确阶段性目标和重点任务，国务院国资委对国有企业数智化转型作出专项部署。对大型央国企集团而言，需要回答的问题已从“要不要用AI”，深化为几个更为棘手的命题：人工智能究竟能为核心业务创造什么价值？应当从何处破题起步？如何有效防范化解实施风险？
系统回答上述命题，不能停留在一般性的技术趋势研判上，必须形成一套贯穿规划全周期、可落地、可评估、可推广的科学方法。本文提出国有资本投资公司数智化战略“五步法”——政策研判、标杆对标、需求诊断、场景设计、蓝图规划，五个环节层层递进、环环相扣，共同构成数智化战略规划的主体框架。
国有资本投资公司数智化转型
为什么需要专门的方法论
国有资本投资公司做数智化转型所遇的情形比一般单体企业要特殊（有三重特殊性），因而战略规划不宜照搬常规模式。
第一点是关于使命的特殊性。国有资本投资公司肩负着服务国家战略、优化国有资本布局、推动产业转型升级的三重使命，所作的数智化转型应同时满足国资监管对数智化的高要求，也要真正落到产业经营上、创造可衡量的价值，要把“监管穿透”及“产业赋能”都纳入推进的轨道中。
第二点要处理好“多元协同”问题。国有资本投资公司的业务多是跨产业的，所涉行业本身有较大差异，智能水平、数据标准、使用场合都不尽相同，点面都较繁多。怎样将各项事务统筹起来、分清主次、合理安排，是复杂的工作课题。
第三点所涉的约束是特殊的，要答好“统筹兼顾”之问。有关大模型私有化部署的利弊应怎样权衡？模型、数据各自的安全界限何在？能同时胜任业务和AI的人才怎么得到？诸项问题有联系，所以“定方向、做抉择”比起“择技术、建系统”更难、更需要特别重视。
所提的三重特殊性决定了数智化战略要以结构化方式来思考，要把宏观政策、行业较成熟的办法及企业现实很好地结合起来，最后得到一个“有重点、有次序、知进退”的有关行动的蓝图。
“五步法”总体框架：
一条环环相扣的逻辑主线
“五步法”的五个环节构成完整闭环：政策研判回答“方向对不对”，标杆对标回答“标杆在哪里”，需求诊断回答“问题是什么”，场景设计回答“先从哪里干”，蓝图规划回答“全局怎么走”。前一环节的输出即后一环节的输入，任何一环缺位，规划都可能落空。
表1：国有资本投资公司
数智化战略“五步法”总体框架
正略咨询制图
01
第一步：政策研判——
把政策要求转化为行动坐标
要把数智化相关的政策文件作一系统归纳，即把“十五五”规划所载数字中国推进方案当作专篇看待、将国务院“人工智能+”行动意见确立的阶段性目标，也涵盖国务院国资委明确的国企转型方向和赋能举措，还涵盖新一轮国资国企改革对国有资本数字化治理提出的更高标准。在此基础上，以三者（约束、导向、机会）作为分类标准加以结构化处理，由此得到明确的政策坐标——约束类是红线、底线，导向类是主攻方向，机会类是能利用的政策时机或窗口。
对政策所作的研判若已到位，有关规划的主线一开始便要清楚地规定为：“人工智能+”是主线、非附带项目，不能只作一般性设想；国有资本投资公司以数智方式布局时须同时满足“监管穿透”和“产业赋能”两种要求。当政策研判之后还说不准“规划主线为何物”，就等于没有真正吃透政策要点。
02
第二步：标杆对标——
从个案拆解升华为规律把握
对标研究应作为战略规划的主要内容。所考察的企业数量不是重点，关键要看是否能由个例出发找到能推广、可利用的一般性规则，即是否从达到“学做法”到“悟规律”的突破。
关键动作之一：要科学地设计标杆组合。所选标杆应与有关企业的管控方式及产业构成一致。以一家涉足高端化工、生物医药、生态环保三类业务的国有资本投资公司为例，标杆组合宜将集团管控、化工、医药、环保四者都纳入考虑：对集团管控可参考招商局或华润这类综合性央企，对化工可参考万华、巨化，对医药可参考恒瑞或辉瑞，对环保可参考首创、东江的实践，使各业务板块都有标准可依、整体上能借他例获得启发。
关键动作之二：应作较完整的标杆分析。对所涉方法及量化结果都要讲清楚，避免浅尝辄止。如集团管控方面，招商局集团已将“商道”AI+物流大模型以及“壹招”AI+金融大模型用于227种实际场景，华润集团按集团整体思路完成大模型私有部署并把从L1到L4看作四级AI认证标准；化工领域中，万华化学运用预测大模型控制1600多台设备、2万多监测点，预测性维护的准确率因之从60%上升为90%左右，巨化集团以“无手动、无备用、无间隙”方案使核心装置自动化程度达99%以上；医药行业里，恒瑞医药用自建的AI来做药物研发（含靶点、分子乃至智能体），辉瑞借生成式AI技术及虚拟临床试验一年省下几十亿美元研发费用；环保角度上，首创环保的智慧运营已整合千余条视频、AI预警精度超88%，东江环保形成危废管理全流程的智能闭环。
关键动作之三：要提炼共性规律。这是对标研究的点睛所在。按所列个案分析可以归纳出四条共性规律：大模型私有化部署是集团类新型基础设施的典型走向，垂直智能体是应用成功的主要形式，AI有关降本增效的说法已由定性转为财务上可计算的事实，全员AI状态构成组织能力的基础。由此四条规律又成为对蓝图做设计时的刚性限制——蓝图各部分都应说明“依何规律、学谁的案例”，不能以空想或非现实思路替代实际分析。
03
第三步：需求诊断——推动
“问题清单”向“场景清单”转化
需求诊断所要解决的是某种一般性的落差。不应把“问题”当作“场景”或“优先级”。
关键动作之一：应做结构化整理的转化。把已获得的全部调研内容加以结构化处理，使原初诉求——对应到可行的AI场景——“设备故障停机损失大”是有关预测性维护的实例，“研发数据找不到、复用难”是科研数据治理或智能分析的实例，“监测点位多、人工巡检重”是预警及远程诊断的实例。所谓转化，就是从感性意见出发，得到能设计、能安排的工作命题。
关键动作之二：要按三维标准做评估、做排序、做取舍。转化以基础为前提，取舍才是重点。针对所遇场景分别分析其“价值密度、数据现实、实施难易”三个层面，依此划分：若需求紧迫又数据完备、短期可获成果，就该放在前面处理；若价值大而目前资料不足，宜先补缺、后发力；若构想本身不错却暂时不划算，最好延后实施。评估的价值即体现在各部分的优先级上，得到一份“有所取、有所舍、分缓急”的行动提示——这是他们较清楚地认识规划意义、体会其作用的典型时刻。
04
第四步：场景设计——
为各板块量身定制“先手棋”
从评估角度出发来确定各板块的首批场景组合。此时所用的判断标准要统一，所列四条标准是：以主要生产过程为着眼点、有实际资料作依据、所提方案容易验证、有关技术可推广到类似装置或项目，对价值、可行、时间、扩展四项都应予以满足。
所设计的各类场景都应结合已有同类案例做回溯分析：化工类预测性维护要根据万华化学或巨化集团已知的成功方式来定，医药类智能研发可借恒瑞、辉瑞平台之经验加以运用，环保类智能预警宜按首创环保的视频法去落实——由此使首批试点既快出成果、又不失去扩大推广的现实基础。首批场景是“由点及面、先试后推”的关键所在，其本身成败将直接影响全集团对数据与智能结合改革的态度、对前景的把握。
表2：三大产业板块
首批AI应用场景组合示例
正略咨询制图
05
第五步：蓝图规划——构建总
体框架、实施路径与机制保障
前面所提各项成果要归结成一张蓝图。较完整的框架应以“愿景-目标-举措-保障”四者并存为范式，核心目标分别指降本、促增长、助决策、控风险，各企业具体情况有别，但逻辑上不能缺少“愿景引导、目标支撑、举措可行、保障到位”的完整结构。
应采取怎样的实施路径？要以稳为主、用进的方法促稳，将思路按“两步走”来展开：
近期按“小切口入手、分场景试用、依成效推广”处理问题，对重点场景做试点，使所涉办法能复制、有衡量标准。
中远期把点上试点纳入整体设计、让示范成果走向普遍运用。
有关战线的布局。以“人工智能+”为基本思路所设计的行动方案，通常是按三条战线来组织的：
管理决策战线要利用统一数据资源把大模型引入智能辅助决策，对经营风险、投资可能、财务状况做较完整的分析，在党建、安全、环保及纪检监察上尝试用AI来归纳多源信息、识别非常态行为，把监督从被动应对转到主动预测轨道上来。
生产研发战线应就主要产业所涉的流程开展工艺改进、设备预知维护、研发及监测类智能应用。
客户服务或产业协作方面要让AI参与采购比价、库存控制、订单安排乃至服务本身，考虑产业链上下游数据服务的可能性。
应有机制保障。与场景设计同样重要的事情是机制建设。蓝图要清楚地规定：集团总部就AI场景的挑选、试验及安全利用做制度安排，把有关标准、资源都纳入对子企业场景的支持范围；医药类高度监管领域以AI为模型分析对象，把数据隐私、合规性当作审核要点，使AI的研发应用“能说明、能查证、能追责”。对数智化的规划来说，所提的“用AI做什么”只是开始，而“如何使AI有保障、有秩序地产生价值”才是重点。
运用“五步法”
必须把握的四个关键
第一，所谓数智化规划是战略性的思考，不能只看作技术对策。对于企业来说，所缺的不完全是技术性选择，而应特别注意战略方向及有关取舍的判断。政策设定、标杆案例的用处正是帮助确定取舍，使各项决定有章可依、有制度或逻辑上的支撑。
第二，场景是做规划时的最小基本单元。要使所定规划得到落实，就要让场景划分较细、优先次序较清楚。“条件成熟、需求迫切”同“概念太早、眼下不能行”相比，有数据、有投入、有组织去承接的现实距离，对这类情况作合理判断就是规划要完成的任务与责任所在。
第三，数据及合规是规划所依据的基本点、不可逾越的底线。若无统一数据标准或可靠的数据集，有关AI的先进场景只是虚设之物；若不把合规提上议事日程，强监管行业用AI做事易陷于违规。对数据本身做扎实处理是“人工智能+”工程的前提，按此思路排定先后即为一种明智的规划判断。
第四，机制应当优先于方案。要让“场景验证-效果检验-复制推广”形成闭环并进入制度设计，对场景本身、对试点、对使用做标准化的长期规定，以利于企业AI把能力发展延续到规划结束之后、保持更新状态，由此完成由“规划驱动”到“机制驱动”的转变。
“五步法”所提的内核是有关宏观与微观、外在及内在、判断和行动的一条逻辑主线：要靠政策研判来定方向，要以标杆比照找出位置，要对需求做彻底分析，要按场景分出先后次序，要依蓝图完成系统设计。若按此思路稳步落实，国有资本投资公司就能把“人工智能+”的时代命题，转化为培育新质生产力、推动高质量发展的实际成效，让数智化建设在“十五五”期间走得稳、走得远。
作者：林子懿
编辑：Qin
责编：Little J
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