“AI+制造”主要聚焦于物理世界的“生产效率”革命，核心是优化生产制造流程。人工智能对服务业的变革，不再局限于提升既有服务的效率，而是通过数据洞察和智能决策，从根本上重构服务的供给、交付与商业模式，推动服务业从传统的人力密集型、经验驱动模式，向数据与算法智能驱动的新范式跃迁。
（一）生产性服务业不同行业AI渗透度高低有别
当前“人工智能+”在千行百业广泛落地，生产性服务业领域由于标准化程度高、数据基础好，比较适配大模型技术的能力，AI应用整体推进速度较快，但服务业内部各行业的场景业务与AI技术的匹配度存在较大差异性。如金融业天然具备数据密集特性，全球TOP50银行中有92%已部署大模型，预计智能体在金融行业的部署率已超80%；在以软件开发、检验检测、研发设计为代表的知识密集型服务业，AI赋能服务流程优化展现出巨大变革潜力，根据IDC机构预测，软件和信息服务将成为人工智能投资最多的行业之一，到2028年占比将达到50%左右，全球AI软件市场规模将突破1.5万亿美元。
图：2021-2023年中国人工智能行业渗透度
（二）业务服务领域应用广、决策服务领域潜力大
在营销、客服等业务类服务场景，由于跨行业通用性强，知识库建设快，因此AI技术应用较快。如营销方面，各行业均能基于广告大模型进行素材生成和精准投放；客服方面，利用智能客服机器人快速搭载自有知识库，为用户提供专业的个性化服务。而对于研发、设计等决策类服务场景而言，鉴于问题边界清晰，数据结构化程度相对较高，AI通过强大的自然语言处理能力，凸显深度赋能潜力。如药物研发方面，基于化合物结构、分子作用机制等理论知识，运用AI模型快速筛选或生成具有高活性、低毒性的候选药物分子，大幅缩短早期药物发现周期。
（三）AI应用聚焦优化服务流程和拓展服务边界
生产性服务业企业开展AI应用，主要带来两个核心价值：一是优化服务流程，降本增效，促进存量业务提升，以智能巡检、AI数据标注、AI辅助诊疗、物流路径优化、AI面试评估等业态为代表，如京东物流利用大模型构建数智化供应链技术，实现库存周转天数控制在35天以内，现货率超95%，采购自动化率超过85%。二是拓展服务边界，衍生新业务、促进增量培育，以AI研发、AI预测、数字货币加密、智能内容生成、AI工艺仿真等为代表，如博世利用其工业AI平台，提供“预测性维护即服务”，通过实时监测设备状态、运用AI模型预测故障，从零部件供应商转变为设备健康管理服务商。
二、人工智能赋能生产性服务业的业态创新实践
（一）数字服务AI业态创新
数字服务业为各行各业提供数字化转型的底层工具与解决方案，其本身也处于人工智能技术应用的前沿。围绕“数据采集-软件开发-方案设计-应用集成-服务运营”的服务链深化，形成一批典型新业态。
——AI增强型数据标注平台。如针对自动驾驶所需的街景图像、医疗影像分析所需的病理切片等专业标注任务，平台利用预训练模型进行自动初标注（如框出疑似物体），标注员只需进行修正和确认。平台通过主动学习，持续筛选出对模型提升最有价值的数据交由人工标注，形成人机协同的闭环，大幅提升标注效率与质量。
——自然语言生成应用程序。如低代码/无代码开发平台集成大模型能力，允许业务人员直接输入如“创建一个用于跟踪客户投诉并自动分派给客服经理的系统”这样的自然语言描述。平台理解需求后，可自动生成相应的数据表单、工作流和用户界面原型，极大降低了应用开发的技术门槛。
——智能网联汽车路侧感知融合。如在车路协同系统中，路侧单元部署多种传感器（摄像头、毫米波雷达、激光雷达）。人工智能算法对多源感知数据进行实时融合处理，精确识别交通参与者、跟踪轨迹、判断事件（如交通事故、道路施工），并将结构化信息广播给周边车辆，增强其超视距感知能力。
——关键设备预测性维护。如在风力发电、石油化工、数据中心等领域，为关键机组安装振动、温度、声学等多种传感器。人工智能模型实时分析传感器上传的时序数据，通过与历史正常及故障数据比对，提前预测轴承磨损、叶片裂纹、冷却系统失效等故障的发生概率与时间，实现从定期维护到精准预测性维护的转变。
——低空无人机蜂群智能调度。如为城市物流、电力巡检、农业植保等大规模无人机作业场景，提供集中式智能空管系统。系统基于实时空域状况、天气、任务优先级，为每一架无人机规划安全的飞行路径与时间，实现数百架无人机在复杂环境下的有序、高效、无冲突运行。
——工业机器人精度AI补偿。如针对工业机器人在长期运行或不同负载下产生的绝对定位误差，系统利用激光跟踪仪测量机器人末端实际位置，通过人工智能算法学习误差与关节角度、温度等参数的关系，建立动态误差补偿模型。将该模型植入机器人控制器，可实时校正运动指令，显著提升其绝对定位精度，满足精密装配、加工等要求。
（二）科技服务AI业态创新
科技服务业覆盖创新全链路，人工智能的融入加速了研发创新进程，提升技术服务的精度与广度，其应用围绕“研发创新-小试中试-成果转化-产业化”的创新链展开，在多个维度取得突破。
——新材料人工智能逆向设计。如科研人员设定目标性能参数，人工智能算法通过拓扑优化、生成对抗网络等技术，在庞大的材料化学空间中进行搜索与模拟，自动生成符合要求的全新分子结构或微观组织设计方案，极大加速了新材料的发现过程。
——工业复杂缺陷智能视觉检测。如在精密电子、汽车零部件等制造领域，基于深度学习的视觉检测系统能够识别产品表面微米级的划痕、裂纹、污渍或装配瑕疵。系统通过大量缺陷样本学习，具备强大的特征提取与分类能力，实现高精度、高速度、无疲劳的在线全检，保障产品质量一致性。
——数字病理切片辅助诊断。如人工智能系统对数字化后的病理全切片图像进行快速扫描与分析，自动识别并标注出疑似癌变区域、计算肿瘤比例、分析免疫组化染色结果，为病理医生提供定量化的诊断依据和第二意见，提升诊断的效率和标准化水平。
——全球专利技术智能导航。如为研发部门提供的知识产权大数据平台，利用自然语言处理和知识图谱技术，将海量专利文献转化为结构化的技术情报。用户可快速分析特定领域的技术布局、竞争态势、核心团队动向，并识别技术空白点与融合创新机会，指导研发方向。
——科技项目申报材料智能预审。如面向政府科技管理部门或企业内部的研发管理部门，系统可对提交的项目申请书、可行性报告进行自动解析。它能检查格式规范性、核心指标完整性，并基于历史资助项目数据库进行初步的内容相似度与创新性评估，为专家评审提供有价值的参考信息，提升管理效率。
（三）现代物流AI业态创新
现代物流业作为连接全球产业链供应链的关键枢纽，正经历以数据互联和智能决策为核心的深刻变革。人工智能技术围绕“物流运输-装卸作业-仓储管理-配送服务”的全链条，在多个环节落地生根，形成了从多式联运到末端配送的智能物流矩阵。
——多式联运智能协同管理。如通过构建智能信息系统，深度整合港口、铁路、公路、航空等不同运输方式的实时数据与计划信息。人工智能算法基于全局视角，自动计算并推荐成本最优、时效最稳的联运组合方案，实现运输指令在不同承运商间的无缝流转与协同，显著提升全程物流效率并降低综合成本。
——自动化码头动态作业调度。如在自动化集装箱码头，中央“智慧大脑”利用人工智能模型，实时处理船舶配载计划、集装箱位置、设备状态等海量信息。系统能够动态分派岸桥、轨道吊和AGV的作业任务，并实时优化设备行进路径与作业顺序，以应对船舶抵离变化等突发情况，最大化码头通过能力和设备利用率。
——港口外集卡智能预约与导引。如为解决港口闸口拥堵、集卡排队无序的难题，系统为外集卡提供在线预约服务。结合人工智能预测模型，合理分配各时段进港预约额度。集卡司机通过手机APP获得专属的进港时间窗口与实时动态导航路线，实现“无感”快速通行，大幅缩短在港外等待时间。
——高密度智能仓储机器人调度。如在大型智能仓库中，部署多层穿梭车、AGV及机械臂组成的机器人矩阵。人工智能调度系统根据实时出入库订单，动态规划每一台机器人的取货、搬运、上架路径，避免拥堵和空驶，实现仓库三维空间的高效利用与订单的极速分拣响应。
——跨境海外仓库存预测与调拨。如针对跨境电商库存分布广、需求波动大的特点，人工智能模型分析历史销售数据、季节性趋势、营销活动及当地市场动态，对未来各海外仓的库存需求进行精准预测，并自动生成跨区域智能调拨建议，从而优化全球库存布局，降低滞销风险与仓储成本。
——智能航运市场分析与租船助手。如租船经纪人及货主可利用基于大模型的智能助手，通过自然语言查询市场运力、分析运价走势、筛选符合特定航线与货载要求的船舶。该工具汇聚全球船舶AIS动态、港口信息、成交案例等数据，提供数据驱动的决策支持，提升租船业务的效率与精准度。
（四）现代金融AI业态创新
金融业是数据与算法驱动业务创新的天然试验场，人工智能已渗透至“需求洞察-信用评价-产品营销-风险管理”的全业务链，推动金融服务向更智能、更精准、更普惠的方向发展。
——小微企业多维信用风险评估。如传统信贷数据不足的小微企业，可通过授权提供其经营流水、纳税信息、物流数据、用电情况等替代数据。人工智能模型融合分析这些多维度信息，构建更加全面、动态的信用画像，帮助金融机构更准确地评估其还款能力与意愿，破解融资难题。
——智能研报摘要与舆情监控。如金融机构的投研部门每日面对海量信息。AI系统可自动抓取并深度阅读上市公司公告、券商研究报告、行业新闻，提取核心观点、财务数据变化、风险提示等关键信息，生成简明扼要的摘要，并监控市场对特定标的的情绪变化，为投资决策提供高效情报支持。
——量化交易策略。如量化团队利用深度强化学习模型，让AI智能体在模拟的市场环境中不断试错学习，自主探索并进化出能够适应不同市场状态的交易策略。这类策略具备一定的自适应与泛化能力，尤其在处理高维度、非线性市场数据时展现出优势。
——车险视频智能定损。如车主发生轻微事故后，通过保险公司APP上传现场短视频。AI模型自动分析视频内容，识别车辆损伤部位（如保险杠剐蹭、大灯碎裂），并初步估算维修部件与工时费用，实现几分钟内完成线上定损与理赔申领，极大简化流程。
——实时交易反欺诈分析。如银行和支付机构构建基于图数据库的实时交易监控系统。每一笔交易都被视为一个节点，系统实时分析交易双方之间的关联网络。当异常交易模式（如短时间内多个账户向同一陌生账户转账）出现时，图计算能迅速揭示潜在的欺诈团伙结构，实现精准拦截。
——合同关键条款智能抽取。如尽职调查、合规审查或日常管理中，法务和风控人员需要审阅大量贷款合同、担保协议等文件。AI模型可自动识别并高亮提取出合同中的核心条款，如金额、利率、期限、违约责任、担保方式等，跨合同比对、快速定位风险点与差异。
（五）现代贸易AI场景创新
现代贸易尤其是跨境电商，对数据洞察、敏捷响应和自动化运营提出极高要求。人工智能技术正深度融入“需求洞察-产品选型-数字营销-履约交付”的贸易全链条，催生了一系列创新业态。
——全球消费趋势智能洞察。如聚合全球电商平台、社交媒体、搜索引擎及新闻资讯的公开数据，利用自然语言处理与情感分析模型，实时识别不同区域市场的热门商品、新兴品类、消费者偏好变化及舆论风向，为企业的市场进入与产品开发提供前瞻性指引。
——报关单证智能识别与审单。如报关行应用计算机视觉与自然语言处理技术，自动识别并结构化提取发票、箱单、原产地证等各类报关单证上的关键信息。系统基于海关规则知识库进行自动逻辑校验与风险提示，将人工从繁复的录入与初审工作中解放出来，提升通关速度与准确性。
——商超零售智能视觉结算。如在大型商超或智慧食堂，顾客将选购的商品放置在智能结算台，高清摄像头配合AI视觉识别模型，可瞬间完成所有商品的识别与计价，生成支付账单。该系统实现了“即放即走”的快速结算体验，并有效防止商品漏扫。
——跨境电商AI选品引擎。如服务于出海卖家的选品平台，整合海关出口数据、平台销售榜单、社交媒体热词及供应链信息。通过机器学习模型交叉分析，挖掘具有高增长潜力、低竞争度的细分产品市场，并推荐匹配的供应商资源，辅助卖家做出科学的选品决策。
——“数字人”跨境直播带货。如利用生成式人工智能技术，创建具有特定形象、音色和语言能力的“数字人”主播，7×24小时在不同时区的直播平台上，用多国语言进行商品讲解、互动问答和促销，极大地降低了跨境直播的人力、场地与时间成本，拓展了营销边界。
——元宇宙虚拟展厅与贸易洽谈。如外贸企业或平台利用元宇宙技术搭建三维虚拟展厅，将实体产品数字化呈现。全球客户可通过虚拟形象沉浸式参观、近距离查看产品细节、与客服或销售代表实时语音洽谈，打破了传统线下展会对时间和地理的限制，创新了贸易撮合形式。
（六）高端专业服务AI场景创新
法律、会计、设计、人力资源、广告等高端专业服务，正借助人工智能技术降低低端服务投入、并极大提升专业知识工作的效率与价值，实现从经验依赖到数据智能驱动的转型。
——智能财务对账与异常检测。如企业财务系统利用人工智能，自动匹配银行流水、发票和记账凭证，高效完成月度对账工作。同时，模型持续学习正常的财务数据模式，能够自动识别出异常报销、可疑往来款项、不符合规律的波动等，提示审计或风控人员关注，强化内控。
——生成式工业设计创意激发。如设计师输入基本的设计约束，生成式设计算法能够探索人类设计师通常难以想象的设计方案空间，输出成百上千种符合要求且形态各异的轻量化、高性能结构方案，供设计师筛选和深化，极大拓展创意边界。
——法律案例智能检索与类比推理。如律师在处理新案件时，可通过自然语言描述案件核心事实与争议焦点。AI系统从海量裁判文书中精准检索出最具参考价值的既往类似案例，并分析其判决要点、法律适用及与原案的异同，为诉讼策略制定提供扎实的案例支持。
——AI视频面试行为分析。如在远程招聘初筛环节，系统分析候选人视频面试时的语言内容、语速、表情变化、肢体语言等多模态信息。结合岗位能力模型，评估其在沟通表达、抗压能力、情绪稳定性等方面的潜质，为HR提供基于数据的候选人综合素质洞察，辅助筛选。
——程序化广告创意动态生成与优化。如数字营销平台根据不同的目标受众画像，实时调用AIGC模型生成与之匹配的广告文案、 banner图或短视频片段。在投放过程中，系统持续分析各版本创意的点击率、转化率数据，自动淘汰效果差的版本，迭代生成并测试新创意，实现营销内容的生产与优化闭环。
三、当前人工智能赋能生产性服务业的主要挑战
（一）需求端：大企业深度应用难，中小企业投AI观望多
一是大企业高价值核心业务AI应用创新进展缓慢。人工智能应用呈现“外围热、核心冷”的特征，集中在智能客服、内部管理等环节。涉及核心竞争力与价值创造的关键场景，如客户需求深度预测、供应链动态全局优化等，仍处于探索或试点阶段，规模化深度落地案例少。二是中小企业AI应用投入存观望心态。AI落地往往涉及业务流程重构，存在技术适配性难度高、初期投入大、回报周期不确定等问题。许多中小企业存在“不敢投、不愿投”的普遍心态，在长期回报与短期风险间权衡后，更倾向于选择风险低、见效快的“浅层”应用。
（二）供给端：“数据-算法-算力”供给水平不优
一是行业高质量数据集治理成本高。生产性服务业数据供给源高度分散，企业多依赖自有数据开发；受商业机密、权属不清、标准缺失制约，跨企业的数据共享意愿低，壁垒突出。中小企业数据治理能力薄弱，标准化、清洗与标注能力不足。二是算法模型选型与算力资源适配存在难度。企业多利用通用大模型处理单一任务，面对行业特有的非标复杂场景时性能不足，定制开发垂直模型又面临技术门槛高、周期长、成本大问题。算力存在结构性矛盾，智能算力需求增长快但供给不均、成本高，降低算力成本是企业普遍诉求。三是“硬件产品+软件服务”的协同创新生态不强。AI落地常需软硬件一体化方案，如智能巡检需视觉传感器机器人，无人仓需AGV和智能货架。中小企业存在“重软件、轻硬件”倾向，容易导致硬件与软件算法、服务场景适配不足，陷入“投入不足→效能低下→价值不显→更不愿投入”的负面循环当中。
（三）服务端：高水平服务供给不足
一是高水平AI服务商供给稀缺。AI应用需深度理解行业，各行业缺乏专注于算法研发、高质量数据治理、行业大模型训练等高附加值环节的服务商。在工业品缺陷视觉检测、货运智能调度等高专业化场景，AI服务商能力适配性不足，定制开发周期和成本高。二是人工智能复合型人才群体短缺。AI应用具有需求牵引的特点，企业对算法工程师、数据科学家、解决方案架构师等岗位需求激增，但企业内部专职AI技术团队规模普遍偏小。受一线城市和头部公司虹吸效应影响，多地面临AI人才“培养难、引进难、留住难”困境。
四、推进人工智能赋能生产性服务业高质量发展的建议
（一）构建多层次企业梯队的主体培育行动
一是大力支持生产性服务企业智能化转型。开展“AI+服务”数智化转型行动，对生产性服务业企业采购软硬件、开展技术改造投入给予支持。支持龙头企业建设行业AI赋能中心，为上下游中小企业提供技术咨询、人才培养、测试验证等公共服务。鼓励制造业龙头企业将内部成熟的研发设计、供应链管理、检验检测等服务业务剥离，成立独立法人实体，输出“AI+服务”解决方案经验。二是重点培育“数智原生”服务企业群体。重点扶持大模型研发、AI智能体、AIGC等“数智原生”企业发展，建立覆盖“初创-成长-领军”的全周期培育体系，配套“技术验证-场景开放-市场对接”成长陪伴计划，对入选企业，在算力使用、数据获取、投融资等方面提供支持。
（二）强化技术要素供给的赋能转型计划
一是建设面向人工智能训练的产业数据开源平台。在公共数据平台设立“AI训练专区”，通过数据脱敏与隐私计算技术，推动政府及链主企业数据开放。加快高价值公共数据脱敏上架，对贡献高质量数据集的企业给予算力券或资金补贴。二是实施行业垂直大模型与智能体的联合攻关计划。支持创新平台联合龙头企业共建实验室，采取“揭榜挂帅”机制开发专业化垂直模型。对研发单位按投入给予扶持，对完成国家级备案模型给予奖励。应用“模型服务券”，补贴企业调用或采购大模型费用。三是构建普惠、高效、绿色的算力供给与调度体系。优化“算力券”政策，按使用规模及场景重要性分档设定补贴比例。合理布局智算中心及边缘节点，对企业采购AI一体机、智算服务器等设备给予补助。建设区域算力调度平台，以成本价向中小企业提供算力服务。四是开展人工智能服务商的招引与培育。编制服务商招引图谱，明确语料服务、智能体开发等重点领域，开展场景招商、产业链招商。支持本地传统服务商转型，形成推荐名录。
（三）激发市场需求活力的场景开放机制
一是建立常态化的高价值场景发现、凝练与开放机制。在政务服务平台开设“AI场景创新”专栏，常态化征集企业痛点与AI需求。由发改部门牵头联合行业主管部门聚焦生产性服务业重点领域，举办“场景挖掘闭门研讨会”，持续凝练高潜力场景。动态更新“两张清单”：发布《AI场景需求清单》，明确场景描述、目标、技术要求；同步发布《AI解决方案供给清单》，梳理服务商能力与案例。二是加强场景供需对接与优秀案例的示范推广。建立“月度小对接、季度大路演”常态化机制，定期举办专题对接会、发布会、路演。对达成合作项目建立跟踪服务机制。项目完成后委托第三方评估成效。将优秀案例纳入省市级AI最佳实践库，通过白皮书、案例集、现场会推广。三是强化对AI应用创新项目的多元化政策支持。实施“AI应用创新专项支持计划”，对企业硬件购置、算法研发、数据治理等投入给予分档分类支持。完善“揭榜挂帅”，定期发布重点场景攻关清单，对成功揭榜主体按项目投入给予补助并优先推荐申报上级科技专项。探索设立“AI应用创新风险补偿资金池”，与银行创新“AI场景贷”，对纳入官方场景清单且通过评审的项目融资提供增信或贴息支持。
（四）优化产业发展环境的生态共建工程
一是大力培养“行业+人工智能”复合型人才。由市人社局牵头，联合各行业组织，深入分析各领域人才缺口、明确岗位能力要求，将符合条件的算法工程师、解决方案架构师等纳入地方高层次人才目录，配套科研经费、安家补贴、子女教育等支持。深化产教融合，支持高校、职校与龙头企业联合开发实训项目。二是建立“人工智能应用创新政企协同交流平台”。组织“走进标杆企业”活动，每季度聚焦一个产业，组织企业赴示范企业实地学习。围绕数据治理、模型选型、成本控制等共性问题，定期举办“AI+行业”工作坊、政策解读会和技术沙龙。三是探索开展“人工智能特派员”创新服务模式。遴选组建“生产性服务业AI特派员”专家队伍，建立“企业提需求、平台派任务、特派员接单”机制，以政府购买服务或发放“创新服务券”形式，面向中小企业提供人工智能技术咨询、需求诊断、方案规划辅导。鼓励特派员为企业量身定制“一企一策”AI解决方案建议书。对服务成效显著的特派员给予表彰，案例入库推广。
