国常会部署深化拓展「人工智能+」：从政策信号到企业落地路径

案例背景

2026年10月17日，国务院常务会议听取关于深化拓展「人工智能+」行动进展的汇报并作出新一轮部署，明确要在更广范围、更深层次推动人工智能与实体经济融合，重点围绕制造业、农业、医疗、教育、交通等经济社会重点领域，形成一批可复制、可推广的典型应用场景。财新网《财经早知道》栏目在10月19日的报道中梳理了本次会议的主要提法：一是强调算力、算法、数据等基础供给的协同配套；二是要求打通「最后一公里」，着力解决中小企业「不会用、用不起、不敢用」的现实困境；三是提出以应用牵引技术创新，形成需求与供给相互促进的正循环。

对于企业界而言，这并不是第一份关于人工智能的政策文件，但其重要意义在于政策重心的迁移：如果说前一阶段政策主要解决的是「有没有模型、有没有算力」，那么本轮部署要解决的是「有没有场景、有没有效益」。从宏观叙事转向微观落地，意味着企业面临的不再是是否要投入人工智能的战略犹豫，而是如何在有限预算下做出可验证、可衡量、可复制的落地选择。这一转变，正是本案例要讨论的管理命题。

核心分析

一、技术采纳生命周期：政策在帮助企业跨越鸿沟

摩尔提出的技术采纳生命周期理论，将用户划分为创新者、早期采用者、早期大众、晚期大众与落后者，并指出在早期采用者与早期大众之间存在一条难以逾越的鸿沟。人工智能在企业中的应用，长期停留在前两个阶段：头部科技企业与数字化程度较高的大型集团完成了概念验证，但绝大多数中小企业仍处在观望状态。原因在于鸿沟两侧的诉求截然不同——早期采用者愿意为技术可能性付费，早期大众只为完整可靠的产品和明确的回报付费。国常会部署中「可复制、可推广的典型应用场景」这一表述，实质上是借助公共力量降低跨越鸿沟的成本。典型场景的示范作用，本质上是把不确定性的探索成本从企业个体转移到行业共享层面；标准化解决方案的沉淀，则把完整产品的门槛从定制化项目降为可采购的服务。管理学启示在于：政策红利不是补贴式的财务让利，而是信息外部性的内部化。企业管理者应当把政策视为一种降低试错成本的外部资源，优先进入已被验证为典型场景的领域，而不是在缺乏产业共识的方向上单打独斗。

二、制度驱动的需求侧拉动：公共部门作为先导用户

创新经济学中的需求侧创新政策理论强调，公共部门可以通过前瞻性采购与标准制定，为新技术创造初始市场。本轮「人工智能+」部署延续了这一逻辑：政府自身在政务服务、城市治理、交通调度、基层医疗等领域开放场景，成为人工智能产品的先导用户。对供给方企业而言，先导用户市场具有三重独特价值——提供规模化的验证环境、提供合规与信誉背书、提供相对稳定的初始现金流，这三点恰好覆盖了新技术商业化早期最稀缺的三项资源。但企业也必须清醒认识到先导用户市场的局限。公共部门的采购逻辑强调合规、安全与普惠，对价格可控性与交付稳定性的要求往往高于对性能极致的要求，长期依赖政府订单可能导致技术能力向下兼容。因此更稳健的策略是公共市场练兵、商业市场获利的双轨路径：用政府场景打磨产品的可靠性与合规性，再向工业、消费等商业市场输出能力，避免在单一客户结构中形成路径依赖。这一思路与业务组合管理理论对结构平衡的要求是一致的。

三、从技术可行性到投入产出可测性：落地路径的四个台阶

企业落地人工智能最常见的失败，不是技术失败，而是价值计量失败。德鲁克关于无法衡量就无法管理的判断，在人工智能项目中尤为尖锐。结合本次政策强调的实效导向，可以把企业落地路径拆解为四个台阶。其一是场景颗粒度：要把用人工智能提质增效这样含糊的愿景，收敛为某条产线的某类缺陷检测把漏检率从某一水平降到另一水平这样可验证的命题，场景越细越容易形成数据闭环。其二是数据可得性：人工智能项目的隐性成本主要集中在数据采集、清洗与标注，许多项目在算法上投入过多、在数据治理上投入过少，最终无法上线。其三是成本可承受性：随着推理成本快速下降，单位调用的经济性已不再是主要障碍，真正的成本来自流程重构与人员适配。其四是效益可归因：必须建立对照组与业务基线，把人工智能带来的改善与同期其他管理改善区分开，否则难以争取持续投入。这四个台阶共同指向一个判断：企业人工智能落地的瓶颈正从供给侧转向需求侧的吸收能力，即企业是否具备把新技术转化为可衡量业务结果的管理能力。

管理启示

本案例给管理者三点启示。第一，把政策当信号而非护身符。「人工智能+」的政策导向明确了国家长期投入的方向，但政策不会替企业承担选错场景的代价，企业仍需以投入产出的语言验证每一项投资。第二，场景选择的优先级高于技术选型。在基础模型能力趋于同质化的当下，竞争差异更多来自对业务流程的理解深度与数据闭环的构建速度，而非模型参数的大小。第三，建立可衡量的人工智能治理机制，包括设定明确的业务基线、建立对照组、定期复盘模型效果衰减，并把人工智能项目纳入既有的投资管理制度，而不是作为特事特办的创新项目游离于管控之外。对教学而言，这一案例提醒我们：技术采纳从来不是纯技术问题，而是组织学习、资源配置与制度环境共同作用的结果。

其他思考

1. 借助政策推动的典型场景示范，企业如何在跟随已被验证的路径与构建差异化能力之间取得平衡？
2. 当公共部门成为先导用户时，企业应如何设计双轨市场策略，避免形成单一客户依赖与技术能力退化？
3. 在人工智能项目中，如何设计一套能够区分人工智能贡献与其他管理改善的归因方法，使投入产出可衡量、可审计？

关键词：人工智能+、技术采纳生命周期、场景驱动创新、数字化转型、需求侧创新政策
来源：财新网·财经早知道（2026-10-19） | 整理：经管大课堂