中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所  中国通信企业协会

（本文系2026年9月1日在广州越秀国际会议中心举办的粤港澳大湾区6G产业发展大会暨2026·人工智能+未来产业创新大会上发布的研究成果）

当前，人工智能已不再局限于作为降本增效的数字化工具，而是沿创新链向科学发现、技术研发、实验验证、工程设计、中试放大等前端环节加速延伸，开始深刻重塑新技术、新产品、新产业的生成方式。本文从技术预见、科研范式、成果转化、场景应用、要素配置、产业组织等维度，系统提炼智能技术预见、科学基础大模型、自主实验室、智能概念验证、智能中试、场景飞轮、智能产融决策、智能体互联网、智能监管、智能原生产业十大关键词，剖析人工智能与未来产业深度融合的内在逻辑与演进方向。研究表明，人工智能正从未来产业发展的重要赋能工具，加快跃升为塑造未来产业形态的关键变量，二者深度融合将成为新技术、新产品、新产业、新增长点加速涌现的核心动力。

一、引言

未来产业具有技术路线高度不确定、创新链条漫长、跨学科特征显著、投资周期较长等鲜明特征。生物制造、量子科技、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等是当前重点布局方向，但未来五至十年，新的技术路线与交叉方向必将持续涌现。在此背景下，人工智能与未来产业的融合已超越简单的“技术赋能”范畴，演变为涉及科研范式、成果转化机制、产业组织方式与治理模式的系统性变革。基于此，本文从技术预见、科研范式、成果转化、场景应用、要素配置、产业组织等维度，遴选形成人工智能赋能未来产业十大关键词，以期为把握未来产业演进规律、推动人工智能与未来产业深度融合提供系统性参考。

二、人工智能赋能未来产业十大关键词

（一）智能技术预见：从“跟踪技术热点”走向“主动发现未来”

未来产业发展面临的首要命题，是明确“应当发展什么”。传统技术预见主要依托专家咨询、德尔菲法与文献计量等方法，其价值依然不可替代。然而，伴随论文、专利、科研项目、人才、企业等信息的爆发式增长，诸多真正具有颠覆性的技术，在早期往往仅以弱信号形式潜藏于少量论文、专利与科研团队之中，传统方法难以实现持续、系统的捕捉。

智能技术预见是人工智能与技术预见、产业研判深度融合形成的新型前瞻研判范式。通过汇聚论文、专利、项目、标准、人才、企业等多源数据，综合运用大模型、知识图谱、图计算、时间序列分析等技术开展持续扫描、关联分析与趋势识别，能够辅助发现可能孕育未来产业的新兴技术、交叉方向与早期信号，研判交叉融合趋势，捕捉潜在技术拐点。

这一方向与国家未来产业战略部署高度契合。工业和信息化部等七部委联合发布的《关于推动未来产业创新发展的实施意见》明确提出，要打造未来产业瞭望站，运用人工智能、先进计算等技术精准识别高潜能未来产业；“十五五”规划纲要进一步强调加强未来产业识别与动态调整。由此可见，未来产业布局正从相对静态的产业地图，逐步演进为能够持续感知技术变化、发现潜在机会、动态调整方向的产业导航系统。

（二）科学基础大模型：构筑未来产业前沿技术研发的“智能底座”

当前主流大模型主要处理文字、图像、代码等通用内容，而未来产业面对的核心对象却是蛋白质、基因、材料微结构、复杂物理场、神经信号以及无线传播环境等。这些对象受到物理、化学、生物等规律的共同支配，仅具备通用文本处理能力远远无法满足未来产业发展的深层需求。

科学基础大模型是在海量科学数据、专业知识与机理约束基础上训练形成，能够理解分子、蛋白质、材料、物理场、基因组、无线信道等复杂科学对象，并具备表征、预测、生成与推理能力的专业化人工智能模型。大模型下一阶段的核心演进方向，正是从通用语言模型迈向能够理解科学对象与科学规律的科学基础大模型。

更为关键的是，此类模型正从单一的预测与生成任务，进一步与科学数据库、专业软件、数值模拟工具、科研智能体、自动化实验室等深度连接，构建起从模型推理到工具计算、到仿真验证、到真实实验的科学闭环。未来科研竞争的焦点，不仅在于研发人员规模与实验装备水平，更在于能否形成领先的科学基础大模型。就此而言，科学基础大模型有望成为未来产业发展的智能底座。

（三）自主实验室：推动科学实验从“人工试错”走向“自主探索”

科学基础大模型解决了“如何思考”的问题，下一步则需回应“如何实践”的命题。传统科学实验高度依赖科研人员反复开展“实验—分析—优化”循环，过程离散、串行，且严重依赖个人经验。人工智能与机器人自动化设备、科学仪器的深度融合，正在使这一过程发生根本性变革：实验闭环可拓展为从人工智能原始设计到机器实验，再到数据生成与反馈，最终形成自主优化的完整闭环。

自主实验室是人工智能与机器人、自动化实验设备、科学仪器和专业软件等深度融合形成的新型科研平台，通过人工智能自主提出实验方案、控制实验过程、分析实验结果并动态优化下一轮实验，实现实验全过程智能化。伯克利实验室的A-Lab是典型范例，它将计算、文献数据、机器学习、主动学习与机器人实验有机衔接，在连续运行中实现了多种新材料的自动合成与验证。

这一变革的深层意义，并非简单地以机器人替代实验人员，而在于将过去离散、串行、高度依赖人工经验的实验过程，逐步转化为连续、可计算、能够自主搜索潜在最优解的过程。对于生物制造、先进材料、生物医药等实验密集型未来产业而言，这一趋势具有深远影响。

（四）智能概念验证：推动前沿成果从“原理成立”走向“技术可行”

科研成果形成之后，距离真正的产业化仍有漫长距离。许多技术在论文阶段实验室指标优异，但一旦进入产品化环节，便可能面临成本偏高、可靠性不足、工程难以实现、市场需求模糊等多重障碍。概念验证作为连接科研成果与产业化的关键枢纽，对未来产业尤为重要。“十五五”规划纲要明确提出，在布局未来产业过程中要建设一批国家未来产业研究院和概念验证中心。

智能概念验证是利用人工智能、仿真计算、科学基础大模型、数字孪生和专业数据等能力，对前沿技术的技术可行性、工程可实现性、应用价值和产业化路径进行快速验证，推动科研成果加速转化为具有明确性能边界、应用方向和商业潜力的产品雏形。通过融合科学基础大模型、仿真计算、数字孪生、专业数据与实验装备，能够更加前置地研判技术可行性、性能边界、工程实现难度与应用价值。

概念验证的本质可概括为风险的过渡与价值的发现。未来的概念验证中心，有望从依托专家与实验装备的成果转化载体，进一步演进为融合科学数据、专业模型、仿真软件、验证设备与产业专家的智能验证平台。这对未来产业至关重要——未来产业最稀缺的能力，正是快速判断哪项技术值得长期投入。

（五）智能中试：让“小试成功”加快成为“规模可行”

如果说概念验证回答的是“能不能做”，那么中试解决的便是“能不能规模化做”。这一点在生物制造领域尤为典型：实验室小规模实验的成功，并不意味着将其放大至数百升、数千升的大型装置后仍能稳定运行。规模变化之后，传质传热、参数适配、产品一致性均会发生显著变化，中试也因此成为未来产业发展过程中最易陷入商业化“死亡之谷”的环节。

智能中试是利用人工智能、数字孪生、机理模型和实时数据等技术，提升中试验证、工艺放大、产品测试和生产验证效率，推动未来产业科技成果由实验室样品加快走向工程化、规模化的新型成果转化模式。人工智能的核心价值在于，能够将机理模型、历史数据、实时过程数据乃至失败数据有机融合，显著提升工艺放大的预测与优化能力。

未来有望形成一种新范式：由模型先行模拟，在虚拟空间中开展实验，在实体中推进中试，实现在线调优与数据回流，最终构成完整闭环。就此而言，未来的中试平台已不再是放大版的实验室，而日益成为未来产业工程化的重要智能基础设施。

（六）场景飞轮：从“寻找应用场景”走向“场景驱动持续进化”

未来产业的一个显著特征是，许多技术与产品并非在完全成熟后才去寻找应用，而是需要在真实应用场景中持续迭代成熟。实验室中性能优异的机器人，进入工厂、医院、家庭后能否适应各类复杂工况，仍是产业发展的痛点；一种新型生物制造工艺，在真实中试与生产过程中也会持续产生实验室难以获取的新数据。

场景飞轮是指人工智能与未来产业前沿技术在真实应用环境中不断形成“需求定义—技术验证—数据反馈—模型优化—产品迭代—规模应用”的循环，使场景由技术完成之后的应用出口，进一步转变为推动技术、产品和市场共同演进的重要创新载体。人工智能能够对真实场景中产生的数据进行持续分析，识别失败模式、异常数据与长尾问题，进而反向优化模型、调整产品、改进技术。

在这一循环中，场景提出问题，技术解决问题，应用产生数据，数据进一步优化模型与产品。场景已不再仅仅是技术落地的出口，而是逐步内化为未来产业技术研发与产品迭代过程的有机组成部分。可以预见，未来产业竞争将越来越体现为场景定义能力、场景开放能力与场景持续迭代能力的竞争。

（七）智能产融决策：推动未来产业投入从“经验配置”走向“量化评估”

未来产业投资面临一个突出难题：早期项目财务数据不完善、技术门槛高、投资周期长，传统估值方法往往难以适用。智能产融决策是利用人工智能对技术、企业、产业链和资本等多维数据进行综合分析，辅助识别高潜力技术和创新主体，开展未来产业量化评估、投资组合分析和动态风险监测，提高资本配置与未来产业发展规律匹配度的新型产融决策方式。

人工智能的引入，能够将论文、专利、科研项目与人才、企业、融资、产业链、场景等多维数据有机连接，构建更为丰富的关联图谱。既往投资企业更多关注财务报表，而未来投资未来产业早期项目，还需综合研判技术成熟度、科研团队、工程验证、应用场景以及整个技术路径的演进趋势。人工智能可显著增强资本在“投、管、退”全流程中的专业判断能力。

需要强调的是，未来产业亟须建立健全投入增长机制，不仅需要长期资本、耐心资本，更需要深谙技术、能够识别技术核心价值的专业资本。智能产融决策正是提升资本专业判断力、推动产融深度结合的重要路径。

（八）智能体互联网：从“单体工具调用”走向“跨主体智能协同”

未来产业具有高度的跨学科、跨机构、长链条创新特征。一项新技术从科学发现走向产业化，可能需要计算模拟、材料设计、实验验证、中试放大到应用验证等多个环节，这些环节过去分散于不同的科研机构、高校、企业与平台之中。进入智能体时代后，科研智能体、仿真智能体、实验智能体、中试智能体、制造智能体等将大量涌现，如何实现这些异构智能体之间的高效协同，成为亟待破解的关键命题。

智能体互联网是以智能体为连接协作主体，通过身份标识、注册发现、交互协议、任务协商、安全授权和可信履约等机制，推动分布在不同平台、系统、组织和行业中的异构智能体互联互通、协同执行和服务流通的新型网络形态。其核心在于解决智能体之间跨平台、跨机构的身份验证、能力发现、任务协商与可信调用问题。

通过构建智能体互联网，有望打破过去主要依靠人找资源、人组织资源的传统模式，逐步迈向以任务牵引、智能体协同、创新资源按需分配的产业发展新模式，为未来产业长链条创新提供高效的协同基础设施。

（九）智能监管：从“静态规则约束”走向“动态感知与规则适配”

未来产业技术迭代快、业态新颖、风险边界模糊。对于脑机接口、生物医药、具身智能等领域，监管滞后可能催生新的安全、伦理与责任边界问题；而监管过度则可能抑制创新活力。如何在鼓励创新与守住底线之间取得精妙平衡，是未来产业治理面临的核心挑战。

智能监管是运用人工智能、数据分析和数字孪生等技术，对未来产业新技术、新产品、新业态的运行状态和潜在风险进行持续感知、识别、分析和评估，并根据风险变化动态优化监管方式的新型治理模式。一方面，通过监管沙盒、伦理审查、容错纠错机制的引入，可为创新提供良好的实验空间；另一方面，利用人工智能开展实时监测、穿透分析与动态识别，可对各类新风险实现快速识别与响应。

这种“以智治新”的监管模式，能够在鼓励创新的同时守住安全底线，推动监管从静态规则约束走向动态感知与规则适配，为未来产业健康发展提供坚实的治理保障。

（十）智能原生产业：从“AI+未来产业”走向“AI×未来产业”

上述十大关键词分别从不同环节揭示了人工智能对未来产业的深刻影响，其最终指向则是一种全新的产业形态——智能原生产业。智能原生产业是从技术原理、研发模式、产品形态、生产方式和商业模式上，以人工智能为重要基础能力，在人工智能与生物、材料、能源、量子、信息、健康、空间等前沿技术交叉融合过程中形成的新产业、新赛道和新业态。

未来产业将面临更多新技术路线、新产品、新业态的持续叠加与组合，它们从科学发现、技术研发、产品设计到生产方式，本身即建立在人工智能基础之上——一旦抽去人工智能，这种新的产业形态便难以成立。这正是从“AI+未来产业”迈向“AI×未来产业”的核心要义：人工智能不再是外加的赋能工具，而是产业形态内生的基础能力。

在智能原生产业的演进过程中，人工智能创新的起点从生产制造进一步向科学发现与前沿研发延伸，作用对象从文字、图像、代码向蛋白质、材料等科学对象拓展，通过科学基础大模型、自主实验室、智能概念验证、智能中试、场景飞轮、智能体互联网的逐步互联，形成全新的创新体系。在这一过程中，人工智能推动未来产业加速发展，未来产业中的复杂科学问题与工程问题亦可反向推动人工智能模型、算法、数据与网络的持续演进，形成双向促进的良性循环。

三、结语

人工智能正从未来产业发展的重要赋能工具，加快跃升为塑造未来产业形态的关键变量。从智能技术预见把握发展方向，到科学基础大模型构筑研发底座；从自主实验室变革科研范式，到智能概念验证与智能中试打通成果转化链路；从场景飞轮驱动持续进化，到智能产融决策优化要素配置；从智能体互联网重构产业组织，到智能监管适配治理需求——十大关键趋势最终汇聚为智能原生产业的新形态。这十大关键词共同勾勒出人工智能与未来产业深度融合的全景图景。

人工智能与未来产业的深度融合，将成为未来新技术、新产品、新产业、新增长点加速涌现的核心动力。系统把握这十大关键趋势，对于前瞻布局未来产业、培育发展新质生产力、推动经济社会高质量发展具有重要的战略意义。