国务院新闻办公室 2026 年 10 月 20 日举行新闻发布会，工业和信息化部表示正在研究起草新一代智能制造的有关政策措施，加快推动人工智能与制造业深度融合。发布会上讲了四方面工作，包括梯度培育不同层级的智能制造主体、创新发展智能装备、加快智能技术攻关和推广应用、深化智能制造国际合作。在技术攻关这一项里，工信部提出围绕具体场景实施模数共振行动，稳妥开展工业智能体研发与应用验证，成熟一个、推广一个。此前八部门印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出，到 2027 年推出 1000 个高水平工业智能体。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，到 2027 年新一代智能终端、智能体等应用普及率超过 70%。
政策语言里最值得记住的是那六个字，成熟一个、推广一个。这句话在讲节奏，也在讲方法。它承认了一件事，智能体不是买来就能用的标准品，要一个个场景验证。反过来说，等着上面给名单的企业，等不到。
政策给的是技术供给和资金供给。工信部 10 月 19 日披露的数据是，人工智能核心产业规模突破 1.2 万亿元，人工智能企业超过 6600 家，智能算力规模 2592 百亿亿次浮点运算，已组织近 30 场面向企业的对接活动，促成 5000 余家企业供需对接，设立 600 亿元国家人工智能产业投资基金。供给这一端很热闹。需求这一端缺的是场景清单和验收标准。
过去十年的信息化项目，失败率高，原因多数不在技术，在需求方说不清要什么。智能体比信息化系统更难验收，因为它的输出不稳定，同一个问题问两次，答案可能不一样。没有验收标准，项目就会停在试用阶段，谁也不敢签字上线。
做错的样子有三种。第一种是成立一个 AI 办公室，向各部门收集场景，收上来五十个，每个都试三个月，年底一个都没上线。第二种是买一个通用平台，让部门自己配，配出来的东西没人维护，半年后闲置。第三种是把智能体用在不该用的地方，例如让它直接对客户承诺交期，出错一次就再也不敢用。
能带走的是一张场景筛选表，四列。第一列，这件事每天重复多少次，写到具体次数。第二列，判断错的代价，用金额或者客户流失衡量。第三列，有没有历史数据可以对照，有的话写清多少条、多长时间。第四列，出错之后谁来兜，写到岗位。
四列的标准要提前定。重复次数低于每天二十次的，不值得做。判断错的代价高到无法承受的，先做辅助不做决策。没有历史数据对照的，先积累数据，不立项。没人兜的，一律不做。四条都过的场景，一次只做三个，做完再排下一批。
这张表的作用是把讨论从 AI 能不能做变成这个场景值不值得做。前者永远没有结论，后者可以算。
表外还有一件事，是责任归属。智能体上线之后，它的输出要有人签字。签字的人不能是 IT，必须是对业务结果负责的人。这个人还要有权在出错时按停。没有这个安排，智能体永远停在辅助位置，产出上不去，因为没人敢让它承担关键动作。
组织上还有一个配套动作，是把岗位里的活重写一遍。一个岗位原来有十项职责，智能体接手三项之后，剩下七项的优先级要重排，考核指标也要改。不改，员工会把省下来的时间用于应付原来的考核，效率提升就停在个人层面，到不了公司层面。麦肯锡 2026 年 8 月的全球 AI 调研提到，八成受访者认为个人效率提升，只有三成七认为对公司利润有正面贡献，这个落差多半就出在这一步。
预算也要跟着换科目。AI 支出属于按用量走的运营支出，跟一次性软件采购不是一类东西，放在资本开支里管，会年年超支。更合适的做法是把它放在费用里，按部门设额度，按月看用量。科目一换，责任人就清楚了。
政策文件里还有一句话值得注意，提到企业组织形态要跟着变。组织形态这四个字，是这件事真正难的地方。技术可以买，组织要自己改。