2025 — 2026 · 政策与报告 · 原文逐段读
我们把原文读完，
再把它说成人话
这一版换了做法：每一页先放原文，再放解读。引文来自可点开的政府公报、部委通知官网、白皮书的发布原文——不是二手报道。读完你会发现，政策早就替我们把话说清楚了。
AI 政策这一年 · 原文版
RONGCHENG · 2026
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目录
四幕：中央说了什么，落差在哪，福建怎么落到我们门口
前两幕读国家文件与厂商报告的原文，第三幕专门把这半年福建、厦门、集美的文件重新捋一遍，第四幕落到我们自己。
01
国家怎么说 7 页
国务院 11 号、八部门“人工智能+制造”、模数共振、智能体规范、算力供给——原文讲了什么。
02
落差在哪 10 页
60% 停在试点、80/95/99、真假 FDE、88% 与 30%、制造业三个卡点、福建本地劳动力数据。
03
福建 · 厦门 · 集美 8 页
省 10 条、市 16 条、区行动方案：钱补在哪、场景谁给、在厦门具体能拿到什么。
04
我们怎么读 3 页
三条判断、为什么是现在、接下来出牌的三件事。
N
一句总纲
这一年的政策，从“要不要做 AI”变成了“落不落地”；KPI 也从“上了多少系统”变成了“进了多少业务流程”。
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第一幕 · 01
国务院 · 顶层设计
“智能体普及率超 70%”——这是国务院定的指标
国发〔2025〕11 号是所有政策的源头。它没有讨论技术路线，直接给到了 2027、2030、2035 三个时间点，而且把“智能体”写进了国家级普及率指标。
原文摘录到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%……到2030年……新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极。
70%超
2027 年：新一代智能终端、智能体应用普及率
90%超
2030 年：普及率目标，智能经济成为重要增长极
6大领域
科技、产业、消费、民生、治理、全球合作，要广泛深度融合
怎么读：“智能体”不再是厂商话术，而是写进国发文件的考核项。客户内部做预算时，可以把这句话直接抄进去——它比任何厂商 PPT 都硬。
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第一幕 · 02
国务院 · 产业发展条款
一句“全环节”，否定了单点工具
11 号文“人工智能+产业发展”这一条，是和我们业务最直接相关的原文。
原文摘录推进工业全要素智能化发展。加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用。着力提升全员人工智能素养与技能。
设计 → 中试 → 生产
文件要求在这三个环节落地。这意味着只做一个质检单点，很难说自己在完成“人工智能+”。
服务 → 运营
后半段是售后与经营环节。销售、采购、财务这些“信息化没干完的数据活”，同样被写进范围。
全员 AI 素养与技能
文件同时要求提升全员素养。换句话说：交付不只是装系统，还包含把人教会。
怎么读：“全环节”三个字，等于国家替我们否定了“先做个小工具试试”的路线：要做就做进业务流程，否则验收口径对不上。
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第一幕 · 03
八部门 · 施工图
制造业这套目标，全部是数字
工信部、中央网信办、发改委等八部门 2026 年 1 月 7 日印发。7 大任务、21 项措施，到 2027 年验收。
原文摘录到2027年……推动3—5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景……培育2—3家具有全球影响力的生态主导型企业……选树1000家标杆企业。
怎么读：文件还有一句被很多人漏掉的话：“打造一批‘懂智能、熟行业’的赋能应用服务商”——这是给我们的身份定语。2027 是验收年，不是起跑年。
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第一幕 · 04
政策形态的变化
“主文件 + 双附件”：国家替企业写好了自查表
这一轮政策不是只发号召，同时配了两份附件，从 ministry 要求一路落到企业怎么动手。
文件配套说明（主流解读原文）这一“主文件+双附件”的政策组合，从宏观战略、中观行业到微观企业层面形成了系统性的指引，构建了目标协同、路径清晰、举措具体的完整政策体系。
宏观
《实施意见》
八部门主文件：目标、7 大任务、21 项措施。给方向，也给验收口径。
答：国家要什么
中观
《重点行业转型指引》
按原材料、装备制造、消费品等行业分类施策。告诉我们“这个行业该从哪下手”。
答：行业怎么转
微观
《制造业企业人工智能应用指南》
智能化评估规划、基础能力提升、数据集构建——全流程实施路径，可以直接当交付物骨架用。
答：企业怎么动手
怎么读：《制造业企业人工智能应用指南》等于国家公开的交付模板。给客户做第一版方案时，照它的章节走，沟通成本最低、也最不容易被质疑。
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第一幕 · 05
工信部 · 国家数据局
“模数共振”：每个省至少 3 个行业，每家央企至少 1 个
2026 年 4 月 28 日两部门联合发文，是本轮政策里责任最具体的一份——量化到了每个地区和每家央企。
原文摘录面向钢铁、石化化工、有色金属、建材、工业母机、汽车、医疗装备、电力装备、船舶……等20个重点行业或领域……到2026年底，基本形成“数据—模型—场景应用”良性互促的循环，推动人工智能高水平赋能新型工业化。
谁必须动
每省级地区至少选 3 个重点行业，每家央企至少选 1 个。不是自愿申报，是派任务。
每交多少
每行业不少于 5 个高质量数据集、不少于 1 个行业模型、不少于 5 个应用案例。
做成什么
“模数共振”空间逐步打造为“智能体工厂”；效果好的区域和企业，在政策、项目上倾斜支持。
怎么读：“行业通识数据集”听着新，落到地上就是：把这个行业的数据字典、口径规则、判断标准梳理成机器能用的东西。这件事，ERP 实施团队做了二十年。
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第一幕 · 06
网信办 · 发改委 · 工信部
智能体定规：能做自主决策，但不能替人做决定
2026 年 5 月 8 日印发，国内第一份智能体国家级规范文件。四方面举措、五大方向 19 个场景。
原文摘录（节选）智能体是具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统，是人工智能产品及服务的重要形态。……促进智能体规范应用与创新发展。
五大方向 19 个场景
科学研究 · 产业发展 · 提振消费 · 民生福祉 · 社会治理。产业发展明确点名：智能体与数控机床、工业机器人、自动化产线融合。
最终知情权与决策权在人
原文要求划清用户自主决策、用户授权决策、智能体自主决策的界限；哪个环节必须留人工闸门，方案里要写清楚。
怎么读：这条对交付方案影响最大：Agent 必须有可审计的决策分界——“哪些它自己干，哪些必须等我点头”。这既是合规要求，也是客户敢签字的前提。
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第一幕 · 07
算力条款
政策给的是算力供给，不是算力终点
算力条款写在“创新筑基”里，是入场券；真正的门槛在数据能不能接进业务。
《“人工智能+制造”专项行动》原文在强化人工智能算力供给方面，推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键技术。
3500P
厦门：2026 年底前公共智算规模突破目标（数字厦门行动计划）
2000亿
工信部白皮书：2026 年国内 AI 芯片市场规模预测
59%
规上工业企业仍处数字化基础级及以下——算力再大也接不上
怎么读：近六成企业还在数字化基础级——它们的瓶颈不是算力，是数据和流程没连通。所以我们的活不在卖算力，在把系统接起来。
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第二幕 · 01
腾讯研究院 · FDE 报告（83 页）
“核心矛盾从能不能做，转向组织怎么用”
腾讯研究院基于腾讯云一线实践，访谈了 CodeBuddy/WorkBuddy、智谱、百度云、火山云、阿里云等团队，中文世界对 FDE 最系统的一份拆解。
原文摘录第一，AI落地的核心矛盾正在从“模型能不能做”转向“组织怎么用”。模型能力以季度为单位跃升，但超过60%的企业AI尝试仍停留在试点阶段。瓶颈不在Demo，在于如何接入系统、嵌入流程、满足合规、产生可衡量的业务结果。
过去的瓶颈
模型能不能做买不到好模型、Demo 做不出来
→
现在的瓶颈
组织怎么用起来接系统、嵌流程、过合规、跑出可衡量的结果
怎么读：“超过 60% 停在试点”这句话，比我们任何一句劝客户的话都管用。客户的问题不是技术不行，是没有人负责把它用起来。
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第二幕 · 02
腾讯研究院 · FDE 报告
80 / 95 / 99：最后那 4 个点，才是战场
这条规律解释了为什么 Demo 阶段大家都兴奋，生产阶段就集体沉默。
原文摘录企业级AI落地有一条“80/95/99”规律：覆盖80%用例的Agent可能很快搭出来，达到95%已经很难，达到99%往往需要FDE、专用平台和上万级真实对话数据。
推向 99%
FDE 团队 + 专用平台 + 上万条真实数据
怎么读：前 80% 是平台的活，剩下那 19% 才是客户的真问题，也是最贵、最难、最没人愿意接的一段——这正是我们的价值。
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第二幕 · 03
腾讯研究院 · 判断标准
是不是真 FDE，只看项目结束留下什么
行业里有太多人把驻场换个名字就叫 FDE。原文给了极其实在的判断标准。
原文摘录第三，FDE与传统驻场的本质区别，在于项目结束后是否沉淀为可复用资产。只留给客户一个系统，是外包；带回经验却无法复用，是项目制；把现场经验转化为Skill、模板、测试集或产品能力，才是FDE；沉淀后能显著降低下一次同类交付成本，才是可规模化的FDE。
| 交付完的结局 | 这说明你是 |
|---|
| 只留给客户一个系统 | 外包 |
| 带回经验，但没法复用 | 项目制 |
| 沉淀成 Skill / 模板 / 产品能力 | FDE |
| 沉淀后显著降低下一个同类项目的成本 | 可规模化的 FDE |
怎么用这张表
每个项目结项时对照一次：我们带回的是什么、下一个客户能不能直接用。半年下来，团队属于哪一类，不需要争论。
怎么读：这一条可以直接当内部考核用：每个项目结束时问一句——我们带回了什么、能不能用在下一个客户身上。
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第二幕 · 04
百度智能云 · 金融行业场景智能体白皮书
“高渗透、低重构”：钱花出去了，流程没改
147 页，覆盖 19 个金融场景。它把“投入很多、重构很少”的矛盾写得最清楚——制造业现在的处境一模一样。
原文摘录当前金融行业的大模型应用，正处于典型的技术扩散与价值重构交汇阶段。根据麦肯锡2025年全球AI应用报告，约88%的机构已在不同场景开展生成式AI试点，但真正进入核心业务流程、能够直接影响业务产出的应用比例仍不足30%。
88%
机构已开展生成式 AI 试点（麦肯锡 2025）
1300亿
六大银行 2025 年 AI 相关投入（年报口径）
怎么读：把这组数字换成身边的情况依然成立：系统都上了，真正跑在核心业务流程里的很少。这个落差就是我们的机会。
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第二幕 · 05
百度智能云 · 两个判断
没有 Harness 工程，AI进不了生产系统
这是白皮书里最硬的两句话，也是腾讯、百度、字节三家难得完全一致的地方。
1
没有 Harness 工程，AI 无法进入生产系统
Harness = Agent Runtime + 上下文工程 + 工具编排 + 评测体系 + 治理机制。解决可靠性、一致性、确定性、可验证、可进化五个瓶颈。
2
谁定义 AI 任务，谁就掌握生产力
AI 从“被调用能力”变成“持续运行的执行主体”。竞争焦点从“谁的模型更大”，转向“谁能管理、调度和稳定运行智能体网络”。
原文表述（白皮书判断一）Harness工程是Agent Runtime、Context Engineering、Tool Orchestration、评测体系与治理机制的有机综合体，核心目标是将AI从“概率性能力”转化为“可控、合规、可审计的生产力”。
怎么读：第二句尤其值得转给客户管理者：以后决定生产效率的，不是买了哪个模型，而是谁把“活”定义清楚了。这正是业务部门+咨询该干的活。
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第二幕 · 06
腾讯 · 驾驭工程与液态组织
竞争前沿移到了模型外面
腾讯在 WAIC 2026 发布的十大趋势里，有三条和我们的工作直接相关。
报告要点原文趋势04 驾驭工程：竞争前沿移到模型外部，比拼的是记忆、工具调用、权限控制、多智能体调度；趋势07 智力即服务：交易对象从售卖 Token 上移到封装完整工作流与可验收结果。
趋势 04 · 驾驭工程
比拼的不再是模型，是记忆、工具调用、权限控制与多智能体调度——也就是模型外面那一层。
趋势 07 · 智力即服务
交易对象从卖 Token，上移到“封装完整工作流 + 可验收结果”，按结果计费。
趋势 09/10 · 液态组织
“硅碳混编”团队成为常态，人上移到目标定义者、质量把关者与系统架构师。
怎么读：“按结果计费”一旦成为惯例，报价逻辑就要重写：不再是人天，而是交付的那件事值多少钱。这对咨询公司是好事，前提是我们得能定义“结果”。
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第二幕 · 07
腾讯 · 制造业智能体白皮书（69 页）
中国制造的三个真实卡点：硬强软弱、系统割裂、经验断层
腾讯研究院 × 腾讯云 × 腾讯 WorkBuddy 联合出品，2026 年 9 月在腾讯厦门峰会发布——与福建、厦门最直接对口的一份。
白皮书原文制造业不缺设备，缺的是把数据与经验变成可运行决策的能力。
卡点 1 · 硬强软弱
220 多种工业品产量全球第一；工业软件收入约 3330 亿，占制造业增加值（34.7 万亿）不到 1%。
卡点 2 · 系统割裂
规上工业企业 89.6% 已开展数字化改造，但近 59% 仍在数字化基础级及以下。
卡点 3 · 经验断层
农民工平均年龄 43.3 岁，50 岁以上占 32%；关键判断不写在手册里，老师傅退休就带走。
怎么读：白皮书给的第一站判断很反常识：智能体未必先进车间，更可能先去接那些“信息化没干完的数据活”。这正是 ERP 与供应链侧一直在处理的活。
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第二幕 · 08
本地数据 · 福建
福建缺的不是人，是会判断的人
白皮书直接用福建的数据举例。这张对照在本地客户面前，比任何宏观数据都有说服力。
原文摘录制造业真正紧缺的，是有经验、能判断的技能人才。福建省为例，《2025年第三季度职业供求状况分析》数据显示，有技能要求的熟练工求人倍率达2.09，而无技能要求的一般劳动力仅为0.90。
无技能要求的一般劳动力
0.90求人倍率：岗位供大于求
VS
有技能要求的熟练工
2.09求人倍率：2 个岗位抢 1 个人
为什么抢不到
关键判断不写在手册里：一张图纸怎么估价、一批呆滞料能不能替代、一次工艺偏差要不要升版——都在老师傅脑子里。
这意味着什么
把这些判断变成可记录、可训练、可复用的东西，本身就是 AI 最值钱的用法，也是客户愿意付钱的理由。
怎么读：2.09 对 0.90：同一个劳动力市场，会判断的人被抢，不会的人没人要。这既是客户的痛点，也是我们讲清楚“为什么现在必须做”的最好开场。
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第二幕 · 09
腾讯 · 七个岗位实测
七个岗位，工时压缩到原来的十分之一
白皮书走进七个真实岗位，每个都有可核对的前后数据。给客户看，比讲概念有用得多。
| 岗位 · 场景 | 原来 | 智能体上岗后 |
|---|
| 产品工程师 · BOM 核对 | 3—5 小时 | 约 0.5 小时 |
| 工艺工程师 · SOP 校验 | 2—3 天 | 约 1 小时 |
| 采购员 · 齐套缺料预警 | 0.5—1 天 | 约 1 小时（提前约 2 天识别缺料） |
| 销售员 · 图纸询价报价 | 6—10 小时 | 约 0.5 小时（当天回价） |
| 服务工程师 · 报修派工 | 2.5—3.5 小时 | 约 40 分钟 |
| 管理层 · 经营复盘 | 2—3 人天 | 约 0.5 小时（结账当天出结论） |
| 财务 · 对账开票 | 2—3 天 | 0.5—1 小时 |
数据来源不是厂商宣传口径，而是白皮书里七个真实岗位的前后工时对比；客户可以用自己车间的记录做同样的一遍复核。
怎么读：这七件事有三个共同特点：都跨系统、都靠人肉核对、都有明确对错。换句话说，AI 的活在这，而不是在搞创新。挑客户场景时照这三条筛，成功率最高。
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第二幕 · 10
腾讯 · 三家标杆与终局判断
终点不是无人，是受控的自主
三条不同切入路径，一个共同结论。
珠海天威飞马
走“一个人就是一个部门”的 OPD 路线，6 个月沉淀 50 多个场景；标书编制 36 小时 → 14 小时。
广州视声智能
从供应链切入，把管理者经验蒸馏成每月自动运行的规则；PCB 物料评价 2 天 → 0.5 小时。
烟台富美特
从合规审核、IT 辅助开发切入，专业知识沉淀为可复用 Skill；数据处理 1 周 → 1 天。
白皮书终局判断自适应制造的终点不是无人，而是受控的自主。
怎么读：“受控”两个字很重要：常规响应交给系统，价值判断和边界留给人。这与前面智能体文件的“最终决策权”完全一致——政策、厂商、客户三方的说法已经收敛。
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第三幕 · 01
福建省 · 2025-11 印发
福建 10 条：钱具体补在哪
《福建省推动人工智能产业发展和赋能应用若干措施》，有效期至 2028 年 12 月 31 日；厦门市可参照执行，所需资金由厦门统筹——所以厦门会另有价码。
原文摘录（一）支持行业模型攻关。聚焦行业场景需求，引导开发拥有行业数据集、高水平任务处理能力的人工智能行业垂直模型……遴选优质行业垂直模型，按项目推进实效分阶段给予单个项目最高1000万元补助。
| 支持方向 | 额度 |
|---|
| 行业垂直模型攻关 | 单个项目最高 1000 万元（按推进实效分阶段） |
| 人工智能优质产品 | 每个产品一次性 50 万元奖励 |
| 行业创新平台 | 不超过建设投入 50%，最高 500 万元 |
| 优质企业 | 每家一次性最高 300 万元；省重点技改贴息年化 2%、最长 3 年 |
| 省级人工智能产业园 | 福州/厦门/泉州 每年各不超过 1000 万元专项招商资金 |
客户真正问的是另一件事
额度不是客户的第一关注点，他们更想知道：申报材料怎么写、什么时候能到账、要不要先垫资。把申报路径和资金节奏一起写进方案，比只报一个“能补多少”更容易成交。
怎么读：注意“按项目推进实效分阶段”这句话：钱不是一次性给的，是按效果给。这跟前面“按结果计费”的判断是同一个方向——会写验收口径的团队占便宜。
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第三幕 · 02
福建省 · 场景牵引与家底
省级：主管部门每年必须交场景
这套机制对服务商最重要——场景不再是自己去找的，是部门按规定交出来的。
原文摘录深化“智赋百景”行动，推广复制典型应用场景。教育、住建、交通运输、文旅、医疗等行业主管部门每年各提供10个以上应用场景，以场景牵引人工智能模型和智能体落地开发应用。
硬性要求
教育、住建、交通运输、文旅、医疗等行业主管部门，每年各提供 10 个以上应用场景。
三年目标
福州、厦门、泉州三个省级园区：未来三年各招引落地 30 家企业/团队，各扶持开发 50 个以上智能体或智能终端产品。
21个
入选工信部 2025 年度中小企业 AI 典型场景，全国第 5
4.6亿
AI 领域攻关及产业化项目：新立项 16 个、在建 31 个总投资
怎么读：每年每个主管部门 10 个场景——这就是公开的、持续更新的需求清单。与其等招标，不如提前一年介入这些部门的场景梳理。
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第三幕 · 03
厦门市 · 16 条措施
厦门的价码：比省里高一档
《厦门市进一步推动人工智能产业高质量发展若干措施》厦府办规〔2026〕3 号，2026 年 4 月 1 日起施行，有效期至 2027 年 12 月 31 日。
原文摘录（二）强化协同创新。支持各类创新主体组建“AI创新联合体”，整合产业链、创新链、资金链、人才链资源，攻关垂类大模型、智能体、智能终端、机器人等创新产品。对新建人工智能创新平台给予最高不超过3000万元支持。
| 支持项 | 省级 | 厦门市 |
|---|
| 科技攻关 / 行业模型 | 最高 1000 万元 | 单个项目最高 1000 万元 |
| 创新平台 | 最高 500 万元 | 新建最高 3000 万元 |
| 模型/数据训练基地 | — | “千行万模”孵化平台最高 2000 万元 |
| 场景对接 | 每年每部门 10 个以上 | 发布“AI 厦门机会清单”、建立全域应用场景库 |
实操提醒：不要撞车，要串起来
同一件事，省市的钱通常不重复给；但同一件事的不同环节可以分别享受不同层级的政策：模型攻关报省或市，日常算力 API 消耗报区级，场景本身由行业主管部门提供。算账的时候按环节拆，能拿到的比想象中多。
怎么读：注意“AI 创新联合体”这个词——它需要有人牵头组队。能做组局人的那个角色，通常就是最接近客户、也最能整合上下游的咨询/实施方。
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第三幕 · 04
厦门市 · 2026 年度计划
厦门今年要做的事，58 项都是数字
《2026 年数字厦门工作要点暨数智全面赋能行动计划》，2026 年 5 月 28 日发布：6 大方面、26 项重点举措、58 项具体任务。
原文摘录《行动计划》明确提出，厦门将从算力、数据、产业、场景4个维度全面推进人工智能创新发展……力争到2026年人工智能核心产业规模突破650亿元，备案算法超100个、备案大模型超10个，争创国家人工智能产业创新应用先导区。
3500P
年底前公共智算规模突破；开展城域“毫秒用算”专项行动
100+/10+
备案算法超 100 个、备案大模型超 10 个
10家以上
2026 年新增智能工厂（AI+制造、5G+工业互联网）
1300个
年底前累计上架数据产品；引育数据企业超 600 家
30场以上
供需对接活动；省级以上 AI 典型应用场景超 10 个
怎么读：“新增智能工厂超 10 家”“30 场以上供需对接”是可参与的确定性事件。这是今年厦门本地最实在的入口。
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第三幕 · 05
厦门市 · 第二条赛道
具身智能三年方案：到 2028 年 100 家企业、300 亿规模
厦府办〔2026〕18 号，2026 年 8 月 1 日起施行。表面是机器人，实际吃的是厦门的电子信息与精密制造底子。
原文摘录力争到2028年，将本市建设成为特色鲜明、优势突出、生态完善的具身智能产业发展高地。在关键核心技术上取得重要突破，新增培育省级专精特新企业10家以上，具身智能机器人产业集群相关企业超过100家，关联产业规模达到300亿元以上。
300亿以上
2028 年关联产业规模目标；相关企业超 100 家
10家以上
新增省级专精特新；培育 3 家亿元以上龙头
空间怎么摆
以福建省（厦门）人工智能产业园为核心，联动软件园、临空经济片区、集成电路产业园、厦门科学城、同翔高新城，各区错位布局。
对我们的提醒
硬件侧的具身智能迟早要接进产线与仓库。数据接口、生产指令、追溯记录这一层，还是要 ERP/MES 侧的人来做。
怎么读：园区名单直接等于招商地图。要看未来三年厦门的产业落点，看这份方案的载体布局就够了。
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第三幕 · 06
集美区 · 区级政策
落到家门口：集美把省、市的政策又叠了一层
区级文件最细，也是最容易拿到手的。集美的工具箱：算力配套、API 补贴、实验室载体、孵化器空间。
原文摘录我区高度重视人工智能产业发展，率先出台《集美区发展人工智能行动方案》并印发《集美区产业高质量发展若干措施（暂行）（2025版）》。在算力方面，对企业获得市级算力补贴基础上给予10%的区级配套奖励，形成政策叠加效应；在模型服务方面，对调用符合条件的大模型服务商API的，按当年度实际使用金额给予补贴。
+10%
企业在享受市级算力补贴的基础上，再给区级配套奖励
按实补
调用符合条件的大模型服务商 API，按当年度实际使用金额补贴
1万㎡
AI 专业孵化器（两区共建），已吸纳 AI 企业 38 家
怎么读：“API 按实际使用金额补贴”这句话很关键：它把 AI 的使用成本从资本性支出变成了可以报销的日常消耗，企业试错的门槛被降下来了。
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第三幕 · 07
集美区 · 场景与载体
集美把场景当资源卖：投资到哪，场景就谋划到哪
2026“投集美 赢未来”推介会披露的区级口径，加上两个实验室、三个具身智能平台。
原文摘录“在集美，政府投资、片区开发、民生服务中产生的真实需求，正转为触手可及的市场机遇。”集美已编制区级应用场景目录，涵盖80个细分方向，建立“投资在哪里、场景就谋划到哪里”的生成逻辑。
公开的需求清单
已编制区级应用场景目录，涵盖 80 个细分方向；政府投资项目“刚性纳入、刚性给单”。
两个 AI 实验室
浦公山实验室（RISC-V 开源架构智算硬件）+ 凤凰花实验室（“产业+AI”实战，2026-01-17 揭牌，首批政务智能体 4 项、行业需求 7 项，汇聚伙伴 87 家）。
三个具身智能平台
双龙潭基地、家庭机器人中心、工业示范平台同步推出，打通“实验—验证—落地”。
怎么读：“刚性纳入、刚性给单”这八个字，是区里给新技术落地的强制通道。对已经在本地的企业来说，等于拿到了一张稳定的入场券。
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第三幕 · 08
三级叠加
三级政策怎么叠：补助不是重复领，是拼起来算
同一件事会发生省市区的口径差异——理解清楚，才知道报价该怎么谈。
省级
福建省 10 条
模型攻关最高 1000 万、产品 50 万/个、平台最高 500 万、企业最高 300 万；有效期至 2028-12-31。
底层的资金池
市级
厦门 16 条
攻关最高 1000 万、平台最高 3000 万、“千行万模”最高 2000 万；明示“厦门市可参照执行（省级），资金由市统筹”。
强度更高的一档
区级
集美行动方案 + 产业措施
在市级算力补贴之上再加 10% 配套；API 按实际使用金额补贴；园区 218 亿 / 片区 1615 亿给场景。
决定实际到手成本
怎么读：给厦门客户算账时，把三级政策都过一遍：很多时候客户不是没钱，是不知道这笔钱能报。帮他把申报路径算清楚，本身就是咨询服务的一部分。
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第四幕 · 01
三条判断
读完这一年，我们留下三条判断
每条都能追溯到前面的原文，不是感觉。
1
政策已经从“要不要做”，变成“做没做进业务流程”
证据：国发 11 号把智能体普及率写进国家目标；“人工智能+制造”用 1000 个工业智能体、500 个场景做验收口径。
2
缺口在交付，不在模型
证据：腾讯 FDE 的“60% 停在试点”、80/95/99 规律；百度“88% 试点 vs 不到 30% 进核心流程”。
3
福建和厦门的钱，明确补在“模型+场景”两头上
证据：福建模型攻关最高 1000 万、每部门每年 10 个场景；厦门平台最高 3000 万；集美算力再加 10%、API 按实补贴。
怎么读：一句话概括：技术已经平权，差距只剩“谁把它用起来”——而这恰恰是 ERP/SAP 咨询团队做了二十年的事。
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第四幕 · 02
为什么是现在
三件事同时到位，窗口就在这一年
不是“AI 又火了”，是三件事在同一时间合上了。
腾讯研究院 FDE 报告 · 核心结论第七条第七，未来属于更懂业务、更懂组织、更懂指挥AI的人。低端实施会被持续压缩，场景定义、客户信任、组织推动和行业知识沉淀会继续升值。
① 成本下来了
做定制 AI 应用不再只有大厂才负担得起：原型开发与系统适配成本被大幅压低，过去“不划算”的场景重新有了经济性。
② 政策给钱也给场景
省市区的补助直接压在模型攻关与场景开发上；主管部门每年必须交场景，管道是公开持续的。
③ 客户已经试点过了
超过 60% 停在试点——说明多数企业已经试过一轮，正卡在“怎么用起来”。他们缺的不是概念，是方法。
| 谁在这个位置 | 具备什么 |
|---|
| 大厂平台 | 模型与算力，但需要有人进现场 |
| 本地集成商 | 关系与实施人力，但缺行业沉淀方法 |
| 我们（50+ 人 ERP/SAP 团队） | 懂业务流程、懂数据口径、长期在客户现场——这正是 FDE 描述的能力组合 |
怎么读：这条结论可以直接贴在团队会议室：被压缩的是低端实施，升值的是场景定义与行业沉淀——也就是我们正在做的事。
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第四幕 · 03
出牌
接下来只做三件事
都不宏大，但都踩在政策补助和真实痛点上。
STEP 01
把试点接进流程
客户卡在“60% 停在试点”的那一段：选一个真实跑了但没有 人负责的高频环节，做到 99%，把对照组数据做出来。
对应：腾讯 FDE 报告 80/95/99
STEP 02
每次交付留下资产
项目结束不是交系统，是交 Skill、模板、测试集、连接器。下一次同类项目的成本要明显更低。
对应：真假 FDE 的判断标准
STEP 03
把本地政策算进方案
福建 / 厦门 / 集美三级政策一起看：哪些能申报、什么时候申报、场景从哪个部门拿。写进商务方案。
对应：省 10 条 · 市 16 条 · 区行动方案
这一年的政策读下来，最实在的一句话是：技术已经平权，真正的差距，是敢不敢把责任接过来——接过来之后，会发现门槛其实比想象中低。
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