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人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。“十五五”规划纲要对全面实施“人工智能+”行动、“加强人工智能同科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合”等方面作出重要部署，为人工智能与实体经济深度融合明确了方向。电子信息制造业是人工智能发展的关键物质基础和产业化的主阵地，人工智能加速演进，正与芯片、整机、终端和制造工艺创新相互促进，推动电子信息制造业增长动能、产品体系和生产方式发生深刻变化。经过多年接续发展，我国建成了全球最完备的电子信息制造体系，形成了超大规模的智能产品供给和丰富的终端应用场景。伴随大模型、具身智能等技术加速突破，电子信息制造业正迎来以智能化为主线的新一轮增长周期。《电子信息制造业发展“十五五”规划》(以下简称《规划》)把握新一代人工智能加速演进的历史机遇，围绕做强算力硬件、做大智能终端、深化融合应用、优化产业生态作出系统部署，对于把握智能化发展机遇、推动产业提质升级、培育壮大新质生产力具有重要意义。
一、深刻认识人工智能浪潮促进电子信息制造业提质升级的关键逻辑和重大意义
人工智能与电子信息制造业是相互支撑、协同演进的共同体。人工智能算法、算力、数据的跃升建立在集成电路、电子系统、网络系统与电子终端之上；人工智能的突破又催生对电子信息产品能力支撑、功能形态、交互模式、应用空间的新需求新变革，加速电子信息产品的“再定义”。两者在需求牵引与供给创造的循环中加速融合，使电子信息制造业同时迎来市场扩容、产品升级、技术突破和赋能提升的重要机遇，作为国民经济战略性、基础性、先导性产业的作用进一步增强。
（一）人工智能重塑需求版图，带动电子信息产业规模效益跃升
新一代人工智能正在形成投资侧与消费侧双轮驱动的新需求，推动电子信息制造业进入规模与效益同步跃升的新阶段。投资侧，模型能力随算力、数据、参数规模扩大而持续提升的“扩展规律”仍在延续，全球算力投资长期性、规模化特征显著，截至2026年6月底，我国智能算力规模同比增长177%。随着大模型从训练走向规模化应用，推理算力需求占比持续上升，算力建设从集中式训练集群向“云—边—端”全链条延伸，带动服务器、存储、网络设备以及集成电路、光模块、印制电路板、电源、散热等相关领域高速增长。消费侧，人工智能加快向各类终端渗透，2025年我国人工智能手机、人工智能计算机等智能终端出货量超过1亿台，2026年人工智能手机、人工智能计算机销量有望超过非人工智能产品，终端市场由存量换代进入智能化换代的新周期。两侧需求叠加，正在改变产业增长的质态，世界半导体贸易统计组织(WSTS)预测，在人工智能应用普及浪潮驱动下，2026年全球半导体市场规模将达1.51万亿美元、首次突破万亿美元大关，2027年有望达到1.91万亿美元。新需求的持续性与层次性，为电子信息制造业开辟了新的广阔增长空间。
（二）智能与硬件深度融合，催生电子产品新一轮创新热潮
智能与硬件的深度融合，掀起新一轮产品创新热潮。能力支撑方面，端侧智能对算力、存储、传感提出更高要求，神经网络处理器、大容量高速存储、高精度传感器加快成为智能终端的基础配置；端侧轻量化模型与云端大模型合理分工，兼顾响应速度、任务复杂度与数据安全，让不同体积、功耗和成本条件下的设备都能获得适配的智能能力。功能形态方面，终端从被动执行指令的工具走向理解意图、主动服务的智能助手，智能眼镜、智能耳机、智能座舱、具身智能机器人等新形态加速涌现升级，据商务部数据，2026年一季度重点平台智能眼镜销售额增长4.6倍，行业机构(IDC)预计，2026年全球智能眼镜出货量将超过2000万台、同比增长将超五成。交互模式方面，人机交互从触控图形界面走向语音、视觉、手势融合的多模态自然交互，智能可穿戴设备、智能家居设备、服务机器人等各类载体都在成为人工智能触达用户的新界面。应用空间方面，智能终端从个人消费延伸到家庭、行业与公共服务，从信息工具升级为生产力工具，健康监测、辅助学习、无障碍交互等应用让技术进步转化为可感知的生活品质。《人工智能终端智能化分级》系列国家标准的发布，为各类终端的智能化水平划定了统一阶梯，为产业创新提供了清晰的升级路径，我国规模化制造能力正加快转化为智能产品定义能力和市场开拓能力。
（三）电子信息筑牢智能时代基础底座，拓展人工智能的物理边界
电子信息制造业为人工智能发展提供着不可替代的物质基础，人工智能每一次能力跃升，都需要算力、存储、互连、感知等硬件能力的同步支撑。当前制约人工智能算力持续增长的三大技术约束，正牵引硬件创新的主攻方向：处理器算力增速长期快于存储带宽增速形成的“存储墙”，牵引高带宽内存、近存计算加速演进；算力密度提升带来能耗与散热硬约束形成的“功耗墙”，牵引液冷散热、低功耗架构、高效电源加快普及；大规模集群节点间互连带宽对有效算力的制约，牵引高速光互连、先进网络架构持续升级。同时，芯片制程微缩趋近物理极限，性能提升的来源正更多转向架构创新、先进封装与软硬协同，竞争重心向系统级创新转移，创新空间贯通材料、器件、芯片、整机和集群。此外，具身智能的兴起进一步把人工智能从数字世界推向物理世界，机器人的环境感知依托传感器，运动控制依托驱动与控制芯片，能源管理依托电池与电源系统，决策推理依托专用芯片与嵌入式系统，电子信息产品的精度、实时性与可靠性直接影响着具身智能落地的广度和深度。电子信息制造业的每一次进步，都在拓宽人工智能的可能性边界。筑牢智能时代的基础底座，既是电子信息制造业的历史使命，也是其重大发展机遇。
二、把握《规划》开拓智能化新增长空间的重点部署
《规划》立足新一代人工智能机遇，坚持系统观念与问题导向，围绕做强底座、做大终端、做深融合、做优生态部署重点任务，构建了目标清晰、路径明确的行动体系。
（一）做强算力硬件底座，支撑智能经济发展壮大
《规划》以提升算力硬件供给能力为主线，部署重点任务。一是推动先进计算系统“整体跃升”。加快人工智能服务器、超节点、先进存储、高速网络设备创新迭代，支撑全国一体化算力网建设，促进智能算力、通用算力、超级算力、边缘算力协同升级，使先进算力供给结构与人工智能大模型“训练集中化、推理泛在化”的演进趋势相匹配。二是加速关键配套环节“协同升级”。围绕高性能人工智能芯片提升算力，围绕先进封装、高带宽内存提升数据运行效率，围绕液冷散热、高效供配电提升人工智能系统能效水平，围绕高速光互连、光电共封装、先进网络设备提升集群互联能力，打造整机、元器件与系统协同发展的综合优势，夯实算力持续增长的技术基础。
（二）做大智能终端集群，激活消费升级浪潮
终端是产业规模的基本盘，更是智能技术触达亿万用户的入口。 “十五五”规划纲要明确“发展智能终端产品和服务”，《规划》以此为遵循，部署重点任务。一是推进传统优势品类“智能重塑”。加快人工智能手机、人工智能计算机升级迭代，重点发展端侧大模型、端云协同架构、多模态自然交互等关键技术，把大模型能力装进终端，以智能体验跃升激活庞大存量市场的换代需求。二是加强新形态终端“入口开辟”。培育智能眼镜、虚拟现实等可穿戴终端和全屋智能、汽车电子、智能机器人等新增长点，抢占人工智能多模态交互时代的新入口。三是推动标准政策“放大需求”。用好人工智能终端智能化分级系列标准，支撑消费品以旧换新政策实施，旨在让高水平智能产品在市场上易于识别、便于选择。
（三）做优软硬协同生态，厚植智能创新发展土壤
生态体系是智能产业竞争的关键力量。《规划》以软硬协同为主线，部署重点任务。一是加强软硬件适配协同。推动芯片、操作系统、开发框架与模型的接口开放统一和适配优化，完善软硬件适配工具，提高硬件能力利用效率和应用开发便利性，支撑应用创新在统一的技术底座上高效展开。二是推进标准发挥基础支撑作用。健全人工智能芯片、智能终端等标准体系，提高产品兼容性和系统互操作能力，为智能产品的规模化发展提供统一的度量衡。三是发挥开源开放体系的创新聚合作用。支持国产操作系统、第五代精简指令集(RISC-V)创新发展等平台汇聚开发者与应用创新，促进高质量行业数据与开源工具积累复用，降低中小企业智能化创新门槛、扩大开源开放技术路线影响力。
三、推动电子信息制造业智能化发展潜能持续释放
新一代人工智能加速演进，为电子信息制造业带来了新的需求、新的产品形态和新的发展方式，也对基础硬件供给、系统协同提出了更高要求。我国完备的电子信息制造体系具备坚实产能基础和系统集成能力，超大规模市场提供技术迭代的应用场景，活跃的创新生态提供持续演进的动力源泉，我国有条件在人工智能与电子信息制造业的融合发展方面走在全球前列。
下一步，应以《规划》为指引，坚持场景牵引、标准引领、要素保障协同发力。坚持需求牵引与创新驱动相结合、做强基础技术底座与做大终端相并举，把人工智能的技术势能加快转化为产业发展的增长动能。一是以场景牵引促进供需对接。加大典型应用场景开放力度，让新型算力硬件、智能终端、智能装备在真实场景中验证迭代，发挥链主企业和用户企业的带动作用，让好技术加快找到好市场。二是以标准引领构建协同生态。持续完善人工智能与电子信息制造业融合发展相关标准体系，推进智能体协作、计算高速互联、软硬件适配等标准研制，积极参与国际标准协作，以统一标准降低协同成本、以标准话语权巩固先发优势。三是以要素保障护航升级周期。强化与创新周期相匹配的长期资本供给，加快培养人工智能与电子制造复合型人才，为新增长空间的持续开拓提供坚实支撑。
作者简介
梁林俊，中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所智能科技与ICT产业研究部主任工程师，高级工程师，博士。长期从事电子信息制造业运行态势分析、ICT产业链供应链重大问题研究、智能终端技术产业研究支撑工作。
王扬，中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所智能科技与ICT产业研究部主任，高级工程师，博士。主要从事人工智能、具身智能、ICT产业发展等方向的政府支撑、技术产业研究、标准研究、人工智能工程化落地及产业生态建设工作，发表论文20余篇。
校 审 | 谨 言、珊 珊
编 辑 | 凌 霄
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