8月31日，据工业和信息化部消息，《关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的通知》（以下简称《通知》）已于近日印发。《通知》明确，到2026年底，全国服务商资源池内服务商数量突破2000家；到2027年底，全国服务商资源池内服务商数量不少于3000家。
对于专项行动实施效果好的地区，工信部表示，将在有关政策、项目中予以倾斜支持，加大成果应用推广力度；同时将适时建立人工智能应用服务商资源池线上平台，做好信息共享运用。
此次专项行动的出台，说明国内“培育人工智能应用服务商”已进入落地落实阶段。未来，随着服务商资源池的建立、服务能力的提升，应用路径的打通及产业生态的壮大，将有力支撑“人工智能+”行动深入实施，让AI技术真正惠及大众，走入人们的生产生活中。
旺盛的应用需求为人工智能应用服务商提供了广阔发展空间
去年8月，国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，要“培育人工智能应用服务商”“打造人工智能应用服务链”。落实上述意见要求，工信部近日印发通知，开展人工智能应用服务商培育专项行动。
何为人工智能应用服务商？据工信部介绍，这是指围绕用户单位智能化需求，提供人工智能解决方案咨询规划、交付实施、运营管理、安全治理等服务的企业或机构。
此次专项行动聚焦的服务类型，具体包括什么？工信部从“服务内容”的角度界定了服务商的内涵。以交付实施服务为例，工信部提及，包括但不限于人工智能相关平台工具使用、应用定制化开发、系统集成等服务。运营管理服务则包括但不限于人工智能相关终端设备维护、系统监控检修、软件维护更新、产品迭代优化等服务。
根据《通知》设定的主要目标，到2026年底，全国服务商资源池内服务商数量突破2000家，形成结构合理、分工有序、协同创新的多层次梯队，复杂场景交付能力显著增强。到2027年底，全国服务商资源池内服务商数量不少于3000家，支撑形成全要素协同、全链条贯通、全场景覆盖的人工智能应用服务生态。其中，下辖国家人工智能产业创新应用先导区的省份，到2027年底本地区服务商资源池内企业数量应不少于100家。
要达成这样的行动目标，目前还有多远的距离？国家工业信息安全发展研究中心人工智能所所长李卫对南都记者表示，从产业基础看，截至2026年6月，我国人工智能企业数量已超6600家、全球占比达15%，形成了覆盖基础底座、模型框架、行业应用的完整产业体系，算力等基础底座与模型框架层已相对成熟，应用服务层正处于蓬勃发展、规模占比最大的阶段。但与旺盛的应用需求相比，能够承接行业场景、推动人工智能应用转化落地的专业化服务商数量仍显不足。
对于《通知》设置的初步目标，李卫认为，2000家是“扩量提质、梯次培育、创新引领、应用导向”原则下的牵引性目标，与“形成结构合理、分工有序、协同创新的多层次梯队”“复杂场景交付能力显著增强”并列提出，体现的是数量与质量并重，而非单纯的数字冲刺。
从实践探索看，李卫提到，浙江、江苏、湖北等地已先行开展了服务商培育、资源池建设等探索，积累了有益经验。该目标是在对全国各地服务商开展抽样摸底、对重点行业应用需求进行调研的基础上，综合考虑产业基础、地方实践和市场需求确定的——既确保服务商队伍“量”的合理增长、“质”的有效提升，又充分结合各地实际，避免脱离实际、超前过度。
工信部将适时建立AI应用服务商资源池线上平台
根据工信部介绍，当前，我国已涌现一批人工智能应用服务商，但仍面临资源底数不明、交付水平不均、商业闭环不通、服务生态不壮等痛点问题。如何破局？《通知》系统布局了四项重点任务，推动建立服务商资源池，提升服务能力水平，打通应用路径，壮大服务商生态，支撑“人工智能+”行动深入实施。
具体而言，任务一是建立服务商资源池。《通知》要求，各地排查服务商情况，建立服务商档案。工信部将汇总各地区服务商资源池信息，依据相关标准形成全国服务商资源池，并适时进行发布。同时工信部提到，将适时建立人工智能应用服务商资源池线上平台，做好信息共享运用。
任务二则重在提升服务供给水平。专项行动明确多项具体举措，包括组织服务商牵头组建模数共振、算电协同等类型的“人工智能应用服务团”，联合上下游单位打造一体化解决方案；及时向服务商推送各类人工智能软硬件产品安全风险信息和风险事件；引导服务商将网络安全、数据安全、伦理治理、业务合规等管理要求内嵌到研发、部署、应用全流程，变被动应对为主动防控等等。
任务三聚焦推动规模化应用。《通知》明确，引导服务商围绕高频、刚需、可复用的业务，封装构建模块化、标准化解决方案产品包，形成一批“小快轻准”的人工智能产品服务。分行业开展针对性供需对接活动，对服务商进行宣介推广。组织开放一批真实场景，积极引入服务商开展落地实践。
《通知》还提到，要探索通过首购首用、风险补偿等模式，加大大模型、智能体、Token等服务采购力度，提升行业用模用智质效。落地这一举措的重要考量是什么？
据了解，首购首用、风险补偿是为降低创新产品首次被采购或首次投入使用时的风险而设立的保障机制。首购首用，是指由政府、国企等率先采购首次投放市场且符合战略方向的创新成果，为其提供真实场景下的首笔订单与首次使用验证；风险补偿，是指由多方分担创新成果应用的相关风险，增强供需双方应用信心。
“任何新技术、新产品，迈出‘从0到1’的市场第一步最为艰难。”李卫说，该模式可发挥政府、国企首批用户的示范带动作用，为服务商打通解决方案从试点到规模的关键一步，降低行业用模用智门槛。
在其看来，现阶段，采购方对新场景的应用探索存有顾虑、担心尝试失败，服务商对场景规模化落地缺少稳定预期，风险顾虑在一定程度上抑制了场景应用创新。因此既需要首批订单来验证落地，也需要合理分担创新应用风险，从而解决采购方“不敢买、不敢用”创新产品的顾虑，让供需双方都能轻装上阵、加快转化。
南京邮电大学教授、浙江大学双聘教授王春晖则注意到，该条将大模型、智能体、Token三类并列纳入服务采购对象，构建了“能力、应用、计量”三位一体的采购图谱。他认为，这是提升行业用模用智质效的牵引性制度安排。
在王春晖看来，大模型是基础能力供给，智能体是针对特定场景、特定业务具备自主学习、自主决策、自主执行能力的人工智能应用系统，Token 是用模用智的计量与计价载体。三者并列，表明行业采购正从“买软件、买设备”转向“买智能、买服务”，从一次性交付转向持续计量、按量结算，是“模型即服务”“智能体即服务”的落地形态。
我国人工智能政策体系进入“服务生态构建”新阶段
《通知》提出的第四项任务是，加强服务商支撑保障。其中明确，用好“算力券”等政策工具，降低算力成本。优化智能编程工具，提高软件供给能力。同时提及，鼓励服务商搭建前线部署工程师（FDE）团队，扎根用户现场，保障场景落地。
王春晖认为，这一举措旨在解决场景落地的共性堵点。他说，当前大模型与智能体项目普遍存在“上线即停”“交付即走”现象，共性原因在于需求理解偏差、数据适配不足、业务系统集成困难、组织流程不配套、安全运维缺位。技术方案落地难，症结往往不在算法，而在落地环节由谁承接、如何持续服务。
王春晖提到，前线部署工程师（Forward Deployed Engineer，FDE）不是普通实施人员，而是以“懂业务、通模型、知安全、能交付”为能力标准的复合型人才，这四项能力相互支撑、缺一不可。
值得一提的是，《通知》也明确，鼓励高校、职业院校与龙头服务商共建实训基地批量培养具备这四项能力的复合型应用人才。
《通知》还对此次专项行动的各项工作安排作出部署，其中要求各地区在2026年12月1日前将本地区服务商资源池报送工信部，并定期更新服务商资源池内容，工信部将建立常态化跟踪评估机制。
下一步，工信部将加强统筹指导，及时研究、解决专项行动推进中的重大问题与关键事项，对于专项行动实施效果好的地区，在有关政策、项目中予以倾斜支持，加大成果应用推广力度。同时鼓励各地区工业和信息化主管部门加强政策支持，给予服务商相应配套资源。
如何看待《通知》的出台？王春晖认为，专项行动具有三个突出特点：政策链条完整，从资源池、服务团、产品包到采购、人才、要素，覆盖服务商成长全周期；治理取向明确，把安全、伦理、合规作为服务能力的内在构成；市场机制导向，以采购、风险补偿等市场化工具替代单纯补贴，推动形成可自我循环的服务生态。
“整体看，专项行动标志着我国人工智能政策体系在算力筑基、技术攻关、应用赋能之后，进入‘服务生态构建’的新阶段。”王春晖说。
图片来源：工业和信息化部科技司
采写：南都N视频记者李玲 发自北京股票配资市场资讯排名
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