## 摘要
9月4日，深圳市工业和信息化局正式公开《深圳市推动人工智能与应用发展行动计划（2026—2028年）》。文件由深圳市工业和信息化局、深圳市发展改革委、深圳市科技创新局联合印发，经市政府同意实施。到2028年，深圳提出新一代智能终端、智能体等应用普及率超过90%，人工智能核心产业规模超过3000亿元，人工智能企业数量超过3000家。行动计划共部署23项重点任务，覆盖科研、制造、软件、金融、消费、交通、教育、医疗、政务和城市治理，并将工业智能体、工业软件智能化、MaaS、端侧智能体、世界模型、物理智能、具身智能数据平台、算电协同等写进具体实施路径。
## 一、深圳AI政策进入三年行动计划阶段
文件成文于8月28日，9月4日由深圳市工业和信息化局正式公开。
深圳此前已经连续推出人工智能先锋城市、算力、语料、具身机器人、AI终端等专项政策，这一次的三年行动计划更像一张总图。
文件围绕科研范式、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作六大领域，部署23项“人工智能+”任务，产业、场景、算力、模型、数据、人才、基金和出海被放入同一政策框架。
二、2028年的目标很高：3000亿、3000家、90%
行动计划提出，到2028年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超过90%，人工智能核心产业规模超过3000亿元，人工智能企业数量超过3000家。
文件还要求各行业主管部门落实“管行业管人工智能应用”责任，并打造一个以上具有前沿引领示范作用的人工智能应用。
这意味着未来三年深圳各行业都会持续开放AI场景，城市级、行业级和企业级AI项目供给都会明显增加。
三、工业智能体被写得非常工程化
“人工智能+先进制造”部分提出，推动AI赋能制造业全链条、全环节，加快国家人工智能应用中试基地等高能级载体建设。
更值得关注的是，深圳明确支持工业智能体研发，并将参数寻优、代理仿真、知识重用列为设计环节的重要应用。
参数寻优对应产品设计、工艺优化和性能搜索。
代理仿真可以利用机器学习、降阶模型和物理AI降低CAE求解成本。
知识重用则对应企业历史设计、工程规则、工艺经验和故障案例的结构化利用。
在生产侧，行动计划还提出推进人工智能系统、装备和机器人在工厂协同部署，提升产线感知、分析、决策和执行能力。
四、工业软件被单独点名
“人工智能+软件服务”提出以AI赋能基础软件、工业软件以及软件开发生产体系。
基础软件侧包括人工智能操作系统、智能数据库和智能中间件。
工业软件侧明确提出运用人工智能研发设计类软件、深化生产控制类智能软件应用。
同时，深圳计划培育垂直领域低代码与智能体开发平台，支持搭建MaaS平台，研发通用、工业、端侧智能体，形成多场景产品矩阵。
这意味着AI+CAD、AI+CAE、AI+MES、工业Agent、智能编程工具都有了清晰的城市产业政策接口。
五、世界模型、物理智能、群体智能进入城市政策
行动计划提出围绕认知推理、长期记忆、智能体、具身智能开展技术创新，并探索原生多模态、世界模型、物理智能、群体智能等多条技术路线。
这些过去更多出现在科研论文和前沿技术路线中的概念，现在开始进入城市产业政策。
未来深圳的科技项目、产业基金、创新平台和应用场景，很可能进一步围绕这些方向展开布局。
六、具身智能数据平台被明确提出
深圳提出打造具身智能数据资源与流通平台，形成面向典型场景的高质量训练数据集和评测基准供给能力。
机器人训练需要RGB、深度、力觉、触觉、关节状态、动作轨迹、任务结果等大量多模态数据，还需要仿真场景和数字资产。
公共数据平台可以减少企业重复投入，也会带动机器人遥操作、动作采集、仿真、合成数据、数据标注和评测等新市场。
七、算力开始向“量超智协同”和“算电协同”升级
行动计划提出建好用好鹏城云脑Ⅲ等战略项目，构建“量超智”协同计算范式，统筹算力跨平台、跨层级、跨区域使用，并探索算力“上天入海”。
更值得产业界关注的是算电协同。
深圳提出推进算力设施绿电直连，探索海风并网型、风光储并网型算电协同，并谋划布局一批算电协同项目。
随着模型推理和智能体规模化应用，算力成本越来越受电力成本和能源效率约束。AI基础设施产业链正在从“芯片—服务器—数据中心”扩展到“能源—算力—网络—模型”协同。
八、场景开放会成为深圳推动AI产业的重要工具
行动计划提出依托数字深圳联合创新中心、粤港澳大湾区应用场景创新中心等平台，推动“一地创新、多地复用”。
深圳还将建立重大场景联合攻关机制，建设综合性重大场景和行业集成式场景。
对于AI创业公司来说，这类场景政策非常重要。技术团队最难获得的往往不是模型，而是第一批真实客户、真实数据和可验证的业务闭环。
如果深圳能够把场景进一步标准化，企业就有机会从单点示范扩展到大湾区甚至全国。
九、AI出海也被纳入三年行动
文件提出推动国产基础软硬件、标准规范等“中国AI体系”整体出海，并依托人工智能与机器人出海服务中心、深圳出海e站通等平台提供支撑。
一个比较特别的方向是“Token出海”。
行动计划提出依托前海深化来数加工试点，持续扩大Token出海业务。对于涉及跨境数据合规的AI服务而言，这种模式可能形成新的技术与商业路径。
十、企业可以重点盯住的机会
第一是工业智能体，包括参数寻优、代理仿真、知识重用、设备运维、产线控制和供应链智能化。
第二是AI+工业软件，包括CAD、CAE、MES、PLM、工业数据库和生产控制软件。
第三是智能体开发平台和MaaS。
第四是具身智能数据、遥操作、仿真和评测。
第五是算电协同，包括智算中心、绿电、储能、液冷和能源管理。
第六是行业高质量数据集。
第七是AI出海，包括机器人、智能终端、工业软件和行业解决方案。
十一、落地风险不能忽略
3000亿元产业规模和90%以上应用普及率都是很高的目标，未来项目数量会快速增加，但如果AI系统没有业务价值，很容易出现“上线以后没人用”。
工业AI的实施难度尤其高。工业智能体需要接入CAD、CAE、MES、PLM、ERP、设备和历史数据库，技术整合成本远高于普通办公Agent。
医疗、金融、工业和政务数据又具有很高敏感度，数据授权、模型边界、日志审计、安全隔离都必须提前设计。
企业还需要控制单一模型、云平台和Agent框架带来的锁定风险，并认真评估大规模推理后的长期算力成本。
深圳这份三年行动计划的价值，在于它把工业智能体、工业软件、世界模型、物理智能、具身智能数据、MaaS和算电协同放到了一张城市AI路线图里。
接下来，企业最值得做的是把自身产品与23项重点任务逐条对应，提前寻找场景、中试、数据、平台和资金入口。
参考来源
- 深圳市工业和信息化局、深圳市发展和改革委员会、深圳市科技创新局：《关于印发〈深圳市推动人工智能与应用发展行动计划（2026—2028年）〉的通知》，信息提供日期：2026年9月4日，成文日期：2026年8月28日。
https://gxj.sz.gov.cn/xxgk/xxgkml/qt/tzgg/content/post_12965466.html