AI与产业融合：2026年哪些传统行业将迎来改造升级？

        根据2026年初国家及地方密集发布的最新政策，人工智能（AI）与传统产业的融合正进入有明确目标和路径的“深水区”。以下几个传统行业在2026年迎来系统性的改造升级：

        制造业：全方位智能化升级的核心战场

        这是当前政策力度最大、目标最明确的领域。工信部等八部门于2026年1月联合印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》是核心指导文件。

        核心目标：该意见提出，到2027年，要推动3至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，并推广500个典型应用场景。

        改造重点：改造将贯穿研发设计、生产制造、营销服务、运营管理全流程。例如：

        研发设计：利用AI进行智能辅助设计和仿真，降低创新成本。

        生产制造：通过机器视觉进行工业质检，并利用预测性维护来预防设备故障。

        运营管理：运用大模型优化供应链、排产调度和库存预警。

        行业案例：政策已针对原材料、装备制造、消费品、电子信息等行业制定了转型指引。例如，纺织服装行业正打造个性化设计与虚拟试衣系统，而有色金属行业已发布“坤安”大模型探索全链条赋能。

        医疗健康：从疾病治疗走向全周期健康管理

        医疗健康是AI民生应用的关键领域，国家卫健委等部门及地方政府已出台具体实施意见。

        核心场景：AI的应用正从单点突破向“防、筛、管、救、治、康”全流程扩展。

        基层与公卫：在基层医疗机构，AI辅助诊断（如肺部结节评级、眼底病变评估）能弥补专业医师缺口。在公共卫生领域，AI用于传染病监测预警和智能流调。

        临床诊疗：在二级以上医院，重点推广医学影像智能诊断、临床专病辅助决策（如肿瘤、儿科）以及智能康复机器人等。

        数据与政策保障：北京市等地区正通过建设国家人工智能应用中试基地（医疗领域），构建高质量专病数据集（如肺结核CT影像数据集），并鼓励医院与AI企业深度合作，加速技术落地。

        零售业：从效率工具转向深度个性化体验

        零售业的AI应用正从后台的库存、物流管理，全面渗透至前端的消费者互动。

        体验升级：2026年的重点是利用生成式AI（GenAI）和智能体技术（Agentic AI）实现超个性化购物。例如，通过AI购物助手，消费者可以用自然语言创建跨品类的购物清单。

        运营变革：AI驱动的精准广告和零售媒体网络，正成为零售商新的高利润增长点。同时，物流自动化竞争加剧，人形机器人（如优必选的Walker S2）在仓库分拣、店内服务的部署将成为重要看点。

        金融业：风险防控与普惠服务的智能深化

金融业的AI改造聚焦于风控、服务和监管的智能化，并已进入区域化落地阶段。

        改造方向：核心是利用AI提升智能风控、智能投顾、智能客服、反欺诈等能力。例如，通过分析多维度数据，更精准地评估中小企业信贷风险，推动普惠金融。

        地方实践：广西于2025年底率先出台了省级《“人工智能+金融”实施方案》，目标是打造面向东盟的“人工智能+金融”创新高地。其重点任务包括建设金融高质量数据集、强化算力支撑和构建安全体系等。

        交通运输：从单车智能迈向协同智慧出行

        作为“人工智能+”行动的重点领域之一，交通运输业的升级体现在交通工具和系统管理两方面。

        智能网联汽车：政策正有序推进搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试、安全评估、产品准入和上路通行试点。

        低空经济与智慧交通：无人机等智能低空装备的发展被明确提及。同时，AI将更深入地应用于交通流量预测、信号灯智能控制、物流路径优化等综合系统管理。

        科学研究：驱动研发范式的根本变革

        AI正在成为加速各行业研发创新的共性工具。

        研发设计：在制造业，AI辅助软件代码编写、药物研发和新材料发现。

        生物医药：政策鼓励将AI应用于干细胞药物等创新药的靶点发现、机制探究及临床试验全过程。AI新药筛选模型能极大缩短研发周期。

        总结

        总的来说，2026年传统产业的AI改造具有政策系统化、应用深度化、场景精准化的特点。国务院“人工智能+”行动的顶层设计正通过各部委的专项文件，在制造、医疗等关键行业形成具体施工图。改造的核心是“双向赋能”：既让AI技术深入产业核心环节，也用真实的产业难题驱动AI技术迭代。