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policy · 2026年7月14日

工信部:2025年人工智能核心产业规模破1.2万亿元,规上工业企业普及率超30%MIIT: China's Core AI Industry Topped RMB1.2 Trillion in 2025, Over 30% Adoption Among Large Industrial Firms

想象一下:2026世界人工智能大会(WAIC)开幕前十天,上海某场发布会的现场。台上的副司长兜里揣着两个数字,先甩出的是那个更抓眼球的。

7月7日,工信部科技司副司长甘小斌在发布会上透露,2025年我国人工智能核心产业规模已经突破1.2万亿元,规上工业企业(国家统计口径里指营收达到一定规模的工业企业)的人工智能应用普及率已超过30%。他还提到,今年人形机器人产量有望突破10万台,并把制造业称作AI落地的"主战场"(网易发布会通稿新浪科技)。

万亿规模的故事会一路走远,伦理委员会的故事则会留在国内。这道落差,恰恰是下一次监管意外可能冒出来的地方。
原文 · 一手信源
今年3月,工信部印发《人工智能科技伦理审查办法》...推动伦理治理融入AI产品全生命周期
In March this year, MIIT issued the AI Science and Technology Ethics Review Measures ... advancing the integration of ethics governance into the full lifecycle of AI products.
C114通信网 / 新浪科技 转引工信部新闻发布会 · 来源 ↗
原文 · 一手信源
目前,我国规上工业企业人工智能应用普及率已超30%
Currently, the AI application adoption rate among China's large-scale industrial enterprises has already exceeded 30 percent.
网易/工信部发布会通稿 · 来源 ↗

这套打法并不陌生——大会前的"预热",专为传播设计的成绩单。钢铁、有色金属、电力、通信,甘小斌一一点名了AI已经落地的行业(财新C114通信网)。全国AI企业已有6000家,芯片、手机、AI眼镜纷纷量产出货。这部分内容,几个小时内就会被翻译成英文登上海外媒体的标题。

但紧接着他说的另一件事,传播范围就窄得多了。

甘小斌透露,今年3月,工信部会同国家发改委、教育部、科技部、人民银行、网信办、中国科学院等九部门,联合印发了《人工智能科技伦理审查与服务办法(试行)》,工信部联科〔2026〕75号(CERNET新华网)。他把即将召开的WAIC论坛环节,定位为在全球范围内推动"伦理治理融入AI产品全生命周期"的契机,并同步提及金砖国家人工智能合作中心的行动计划。

细读这份《办法》,监管的轮廓就清晰了。凡是研发活动涉及"人格尊严、公共秩序、生命健康、生态环境、可持续发展"的机构,都要设立常设的人工智能科技伦理委员会。这个委员会得识别风险、制定应急预案,并在某些活动开展前提交申报材料——算法逻辑、数据来源、测试方法、应用场景一样都不能少。常规审查周期为30天,列入重点清单的项目要走专家复审;还设有应急通道,一般72小时办结,走专家复审通道的则是36小时。而且不是审一次就算完事,复核间隔上限被卡在大约12个月(CERNET对《办法》的梳理)。

细品一下这份文件的分量。这不是一份表态性的价值宣示,而是一套带倒计时的申报制度,挂在监管着全国芯片厂商、云服务商和大模型实验室的部委之下。任何一家实验室在冲刺前沿模型发布的路上,前面都多了一道行政关卡——一个委员会、一份申报材料、一个计时器。

海外报道基本看不到这层内容。路透社和彭博社当天就抓住了1.2万亿元和30%这两个数字——毕竟这类统计数据最容易套进"中国AI大爆发"的叙事框架。至于那份伦理审查办法,除了中国的行业媒体和政府官网,几乎无人问津。这种传播落差本身就值得关注,而且分量不轻:凡是能给中国AI产业"贴金"的数字,传播得又快又远;凡是带有约束性质的条款,则被埋进一份没人愿意读第二遍的政策通知里。

把这两件事放在一起看,意义才真正显现。只有规模数据,不过是一条头条;只有审查制度,则只是一份没人留意的行政文件。可当它们出现在同一场发布会、同一次发言里,而且就在全球媒体涌入上海的前十天,传递的信号就完全不同了——工信部是在同时对整个产业说:放手去做大做强,但同时也要交代清楚过程。委员会、30天审查期、12个月复核周期,这些将成为每一家追逐下一代大模型的实验室都绕不开的底层基础设施,不管伦敦或旧金山有没有人真的读过那份文件。

接下来该盯紧的,是下个季度哪个数字会被继续翻译传播。万亿规模的故事会一路走远,伦理委员会的故事则会留在国内。这道落差,恰恰是下一次监管意外可能冒出来的地方。