鼎和智库 | 国家六部委促消费方案下传统产业的机遇与政策红利捕捉路径——基于人工智能领域的深度解读

2025年11月25日，工业和信息化部等六部门联合印发的《关于增强消费品供需适配性进一步促进消费的实施方案》（工信部联消费〔2025〕252号），作为党的二十届四中全会后首个促消费政策文件，其核心突破在于将人工智能（AI）明确为“打通供需壁垒、重构产业价值”的关键工具。从AI技术落地逻辑与产业变革规律来看，该方案绝非简单的政策激励，而是为传统行业提供了“技术赋能-政策托底-生态协同”的系统性转型框架。传统行业的核心机遇在于借助AI破解“生产刚性、消费割裂、产业链低效”三大痛点，而抓住机遇的关键则是精准对接政策红利，实现“技术落地-模式创新-生态构建”的层层突破。

传统行业的三大核心：从单点优化到全链重构

AI对传统行业的赋能并非“技术叠加”，而是通过“数据要素化+算法模型化”重构“生产-消费-产业链”的底层逻辑，结合方案要求与标杆企业实践，具体机遇体现在三大维度：

1.1 生产端机遇：AI驱动“刚性制造”向“柔性智能”跃迁，破解供需错配

传统行业长期受困于“规模化生产与个性化需求矛盾”、“质量管控依赖人工”、“设备运维被动”等痛点，方案提出的“千厂千面改造”“全链条数字化体系”等要求，本质是引导AI深度渗透生产全流程，形成三大落地场景：

• 柔性定制规模化：AI让“小批量多品类”具备经济可行性

方案明确要求建立“用户需求—智能设计—柔性生产”链路，AI通过“需求参数化转化+动态排程算法”打破传统柔性制造的成本瓶颈。工业富联深圳观澜工厂的实践极具标杆意义：作为离散型制造企业，其通过AI算法打通CNC机械加工、阳极染色等多工艺数据，实现不同品类精密金属件的同线生产，新产品导入速度加快29%，量产爬坡速度提升50%。更典型的是其对外赋能的铝制轮毂厂商案例，通过AI驱动的柔性产线与机器视觉检测，使生产成本降低33%，交付时间缩短38%，印证了AI对“定制化与效率平衡”的突破价值。

• 质量管控精准化：AI替代人工实现“全检+预判”

传统依赖人工的质检模式存在“漏检率高、破坏性检测”等问题，AI视觉识别与深度学习技术实现了质控升级。工业富联观澜工厂将激光焊接过程中的高频光学信号输入AI模型，3秒即可完成焊接强度虚拟检测，替代传统30分钟的破坏性检测，同时将不良率降低56%；其为中信戴卡车轮提供的AI质检系统，通过视觉识别+深度学习，使产品不良率下降20.9%，这与方案“加强重点产品质量安全监管”的要求高度契合。

• 设备运维预判化：AI将“被动维修”转为“主动预防”

传统设备运维依赖人工点检，效率低且易遗漏隐患，AI通过“传感器数据+健康模型”实现预测性维护。工业富联在CNC机台主轴安装振动传感器，利用暖机空转数据训练AI模型，将单台设备精度点检时间从20分钟缩短至15秒，同时大幅降低故障停机风险；其为贵州轮胎打造的LLM设备维护系统，使停机时间减少40%，助力该企业入选世界“灯塔工厂”，完美呼应方案“推广高效响应制造新模式”的导向。

1.2 消费端机遇：AI推动“产品销售”向“服务增值”转型，激活增量需求

方案强调“拓展多场景体验和增值服务”“精准匹配不同人群需求”，AI通过“行为感知-需求预判-服务延伸”，让传统产品从“功能载体”升级为“服务入口”，形成两大增值路径：

• 个性化服务精准化：AI实现“产品适配人”的逆向创新

传统产品设计依赖经验预判，而AI通过用户行为数据学习可实现动态适配。美的“酷省电空调”通过AI分析用户使用时段、温度偏好，自动优化运行模式与睡眠控温曲线，节能率提升20%，这正是方案“精准匹配消费需求”的典型实践；在适老化领域，AI通过语音交互简化操作、健康数据监测推送服务，使传统老年产品从“基础功能供给”转向“情感化关怀”，契合方案“优化适老化产品供给”的要求。

• 服务链条延伸化：AI打破行业边界构建增值生态

方案鼓励“推动旅游与康养、制造与服务融合”，AI通过数据联动实现跨场景服务延伸。莲花控股的“AI智能调料盒”不仅能识别食材推荐用量，更联动APP推送健康食谱、对接生鲜采购，形成“调料销售—饮食服务—食材供应”的增值链路；工业富联为新能源汽车零部件厂商打造的“5G+工业互联网”平台，在提升生产效率的同时，通过生产数据与售后数据联动，提供故障预判与保养提醒服务，实现“制造+服务”的价值跃升。

1.3 产业链机遇：AI重构“线性分工”为“协同生态”，打破信息壁垒

传统产业链“上游-中游-下游”的线性结构导致信息割裂与“牛鞭效应”，方案提出的“建立消费品数据中台”等要求，依托AI实现全链数据打通与智能协同，带来两大变革：

• 供应链智能调度：AI实现“需求-生产-库存”动态平衡

AI通过整合全链数据，构建需求预测与库存优化模型，缓解传统供应链的“积压与缺货”矛盾。工业富联为新能源汽车零部件厂商搭建的WMS智能仓储系统，结合AI订单预测算法，使综合生产效率提高20%；多点数智通过AI分析“在途库存+进店客流+线上流量”，自动调整商品补货量，单店单品日均节省营销成本75元，这正是方案“推广高效响应制造新模式”的核心落地场景。

• 跨行业生态融合：AI激活传统产业的新赛道潜力

方案鼓励“加快布局新领域新赛道”，AI通过技术协同打破行业边界，使传统产业切入新兴领域。工业富联在自身“灯塔工厂”实践基础上，对外输出AI+制造解决方案，服务覆盖电子、汽车、医疗器械等10个行业，赋能超1400家企业；通威集团借助工业富联的AI工艺优化方案，提升太阳能电池光电转换效率，实现传统制造业向新能源高端领域的突破，印证了AI对产业跨界融合的推动价值。

政策红利捕捉的四大核心路径：从被动承接到底主动赋能

方案及配套政策形成了“财政支持-标准引导-场景开放-技术赋能”的完整支撑体系，传统行业需从“政策解读-能力构建-落地执行”全流程发力，将政策红利转化为转型动力：

2.1 路径一：精准对接财政与税惠政策，降低AI转型资金门槛

方案明确“强化财政金融支持”“用好设备更新和以旧换新政策”，结合研发费用加计扣除等配套政策，传统企业可通过三类申报实现成本减负：

• AI设备更新专项补贴：抓住“两新”政策窗口期

方案提出扩大设备更新支持范围，工业富联观澜工厂的CNC智能车间改造、AGV小车部署等，均通过地方“智能制造设备补贴”获得资金支持，降低初期投入成本。企业可重点申报“AI+制造”专项设备补贴（如智能机床、视觉检测设备），参考韶关液压件厂经验，通过设备一次性扣除优惠降低税负超6000万元。

• 研发费用加计扣除：放大AI研发投入效益

政策允许AI研发费用（算法开发、数据中台建设等）纳入加计扣除范围，高新技术企业可享受15%所得税税率优惠。阳泉阀门公司通过研发费用加计扣除与高新技术企业税收优惠，5年累计获得大额资金支持，聚焦AI精密制造技术创新。企业需规范“项目立项-费用归集-凭证归档”流程，确保享受优惠时资料完备。

• 专项金融工具对接：获取低成本转型资金

方案提出“借助服务消费与养老再贷款”，布局AI适老化、健康化产品的企业可申请专项低息贷款。山西莲芯硒美农业凭借A级纳税信用，通过“信易贷”获得低息资金，推进AI冻干工艺项目，为传统农业企业提供了政策对接范本。

2.2 路径二：参与标准制定与场景试点，抢占行业话语权

方案鼓励“制定智能家居互联互通国家标准”“支持各地开发数字艺术品”，地方政府同步推进“AI商圈、适老化社区”等试点，企业可通过“标准参与+试点承接”实现双重收益：

• 主导或参与AI行业标准：构建合规与竞争壁垒

目前智能家居、AI质检等领域标准仍在完善中，企业可联合行业协会参与制定。参考GB/T38322-2019《信息技术信息设备互连》标准的制定经验，家电企业可参与“AI家电互联互通标准”，确保产品兼容主流平台；服装企业可推动“AI定制尺寸数据标准”制定，确立行业话语权。

• 承接政府AI场景试点：借助政策背书打开市场

各地政府的“AI+消费”试点为企业提供了“产品验证+市场推广”的双重机会。适老化产品企业可参与“适老化社区改造”试点，将AI护理床接入社区服务系统；食品企业可在“智慧文旅”试点中部署“AI营养快餐终端”，通过政策背书降低市场教育成本。工业富联赋能的贵州轮胎、中信戴卡等企业，均通过申报“智能制造试点”获得政策曝光与资金支持。

2.3 路径三：构建“生态合作+局部自研”的AI技术能力

传统企业无需“从零研发AI技术”，方案鼓励“产学研用协同创新”，企业可通过三类合作快速补齐技术短板：

• 与科技巨头共建AI能力：复用成熟技术底座

对接华为鸿蒙、百度飞桨等AI开放平台，获取行业大模型与设备互联能力。工业富联的AI质检系统、设备健康模型等，均基于开源AI框架进行二次开发，聚焦场景适配而非通用技术研发；家电企业可接入鸿蒙智联平台，通过加装AI互联模块实现传统产品智能化升级，降低研发成本。

• 并购或参股垂直AI企业：补全核心技术缺口

针对“AI+细分场景”的核心技术需求，通过投资快速获取能力。工业富联为强化AI视觉检测能力，参股专注于工业视觉的初创企业，将其技术集成到质检系统中，实现检测精度提升；食品企业可并购“AI食材新鲜度识别”公司，完善智能包装与溯源体系。

• 产学研协同攻关：解决行业共性AI难题

联合高校共建“AI+行业”实验室，分摊研发成本。工业富联与华南理工大学合作开发阳极染色AI先进控制系统，使单位人时产能提升33%，用水消耗节省59%；纺织企业可参考此模式，与东华大学共建“AI+绿色印染实验室”，研发污染物实时监测技术，契合方案“绿色低碳”要求。

2.4 路径四：推进组织与管理变革，保障AI落地成效

AI转型的核心是“技术落地+组织适配”，方案强调“培育创新生态”，企业需从架构、人才、数据三方面进行调整：

• 成立独立AI事业部：避免传统流程束缚

参考工业富联经验，成立跨职能的AI智能化系统处，整合工程、制造、算法等资源组建专案小组，攻克设备联网、工艺适配等难题。独立架构可赋予AI业务人事与预算自主权，采用“小团队快试错”模式，提升响应效率。

• 构建“技术+业务”复合型人才团队

对外引进AI算法工程师、产品经理，对内培养“业务骨干+AI技能”的复合型人才。工业富联通过“内部技术培训+高校定向培养”，打造了3.16万人的研发团队，其中超60%为熟悉制造场景的技术人员。企业可与职业院校合作开设“AI+制造”定向课程，储备实操型人才。

• 建立数据安全与合规体系：激活数据要素价值

方案要求“加强数据安全保障”，企业需构建“数据采集-脱敏-应用”全流程合规体系。工业富联采用联邦学习技术，在不共享原始数据的前提下实现多厂区数据协同，既保障隐私又提升模型精度；参考《生成式人工智能服务管理暂行办法》，建立用户数据授权与匿名化处理机制，避免合规风险。

AI赋能下传统行业的“老树发新芽”逻辑

六部门促消费方案的核心价值，在于为传统行业提供了“AI技术落地+政策托底”的双重保障。传统行业的机遇并非成为“AI技术研发者”，而是立足“场景理解、供应链基础、用户沉淀”的核心优势，通过AI实现“生产效率提升、服务价值延伸、产业链协同优化”。抓住机遇的关键在于：以政策为杠杆降低转型成本，以生态合作为路径补齐技术短板，以组织变革为支撑保障落地成效。

正如工业富联从“制造企业”转型为“AI+制造解决方案服务商”的实践所示，传统行业的终极转型目标是借助AI从“单一产品提供者”升级为“场景化价值创造者”。在政策红利与技术迭代的双重驱动下，那些“锚定场景、善用政策、开放协同”的传统企业，将实现“老树发新芽”的高质量发展。

参考资料：

[1]工业和信息化部，国家发展改革委，商务部，等。关于增强消费品供需适配性进一步促进消费的实施方案的通知（工信部联消费〔2025〕252号）[Z].2025.

[2]国家市场监督管理总局，中国国家标准化管理委员会.GB/T38322-2019信息技术信息设备互联第三方智能家用电子系统与终端统一接入服务平台接口要求[Z].2019-12-10.

[3]李志，胡赫男。生成式人工智能驱动制造业生产力变革的机制与路径——基于广东省的实证分析[J].工业工程，2025.

[4]中国政府网。到2027年我国将形成3个万亿级消费领域，2025-11-26.

[5]富士康工业互联网股份有限公司。灯塔工厂解决方案,2025-08-04.

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