1李强在上海调研：纵深推进“人工智能+制造”，进一步激活数据要素潜能
9月22日，中共中央政治局常委、国务院总理李强在上海调研时强调，要坚持智能化、绿色化、融合化方向，纵深推进“人工智能+制造”，促进研发、生产、管理等全流程智能升级，进一步激活数据要素潜能，带动更多行业全面数智化转型；要围绕工业设计、中试验证、智能运维等关键环节打造生产服务平台，助力中小企业低成本开展智能化改造。（摘自中国政府网、新华社）
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6条
【政策方针】国家部委政策摘读
顶层引领
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8条
【行业动态】前沿5条 + 中国石油3条
数智赋能
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3000家
人工智能应用服务商培育目标
2027年底
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3.0版
《人工智能安全治理框架》
智能体风险单列
编者按
在“数字化转型、人工智能+”成为核心竞争力的今天，我们正面临搏击油非市场、做强LNG、布局新能源的多重挑战与机遇。数智化不再是选择题，而是关乎发展质量的必答题。本摘编旨在摘要政策、追踪技术、呈现案例，为公司的战略航向提供数智化信息参考。
本期导读
9月是“人工智能+”政策密集落地之月。工业和信息化部连发《人工智能中小企业创业支持计划（2026—2028年）》，并启动人工智能应用服务商培育专项行动；中央网信办等七部门印发《促进数字化绿色化协同转型发展实施方案（2026—2030年）》。行业前沿聚焦2026云栖大会、第五届数贸会、端侧算力下沉与数据底座建设，国内首个加油站便利店具身智能机器人项目在上海试运营；同期《人工智能安全治理框架3.0》发布、OpenAI因智能体越界暂停前沿模型训练，AI安全治理成为焦点。本期围绕数据底座、数据整合、人工智能、边缘计算融合四个关键词摘要政策、追踪前沿、浅析概念，供领导决策参考。
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9月国家级政策落点时间轴
Policy Timeline · September 2026按发布日期排序，一眼看清本月“顶层引领—部委落地”的推进节奏，详细摘要见下方【政策方针】栏目
- 09-01人工智能应用服务商培育专项行动启动 工业和信息化部科技司
- 09-04《促进数字化绿色化协同转型发展实施方案（2026—2030年）》印发 中央网信办等七部门
- 09-04《人工智能中小企业创业支持计划（2026—2028年）》印发 工业和信息化部
- 09-14《人工智能安全治理框架3.0》发布 全国网络安全标准化技术委员会 · 国家网络安全宣传周
- 09-22李强在上海调研，纵深推进“人工智能+制造” 中国政府网、新华社
- 09-27《人民日报》刊文：点线面结合发展智能经济 《人民日报》
01
【政策方针】
Policy · 摘读国家政策，导引发展方向摘读国家部委9月发布的相关政策，按“顶层引领—部委落地”顺序排列
2《人民日报》刊文：点线面结合发展智能经济，面向能源、交通、制造建设高质量数据集
9月27日，《人民日报》刊文指出，“十五五”规划纲要部署全面实施“人工智能+”行动，发展智能经济应坚持点、线、面结合：统筹推进算力设施建设、模型算法发展和高质量数据资源供给，支持有条件地区根据低时延场景需求适度发展算力，强化“模芯数云用”协同创新；构建国家数据资源体系，面向能源、交通、制造等领域建设高质量数据集。（摘自《人民日报》）
3《人工智能安全治理框架3.0》发布，首次将智能体风险、具身智能风险单独列出
9月14日，在山东济南举行的2026年国家网络安全宣传周开幕式上，全国网络安全标准化技术委员会（网安标委）发布《人工智能安全治理框架3.0》。框架延续“风险分类、技术应对、综合治理”核心逻辑，并针对人工智能从“回答问题”向“主动执行任务”的能力跃迁，首次将智能体风险、具身智能风险单独列出；强调技术与管理“两条腿走路”，推动形成政府监管、企业主责、行业自律、社会监督、国际合作相衔接的治理格局。该框架为指引性文件，但对智能体部署、边缘智能应用的安全合规具有直接对标价值。（摘自中央网信办、《人民日报》）
4工信部启动人工智能应用服务商培育专项行动，明年底资源池服务商不少于3000家
工业和信息化部印发通知，组织开展人工智能应用服务商培育专项行动，提出到2026年底全国服务商资源池内服务商数量突破2000家，到2027年底不少于3000家。通知明确探索通过首购首用、风险补偿等模式，加大大模型、智能体、Token等服务采购力度；鼓励服务商搭建前线部署工程师（FDE）团队，扎根用户现场，保障场景落地。（摘自工业和信息化部科技司）
5七部门联合印发《促进数字化绿色化协同转型发展实施方案（2026—2030年）》
中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化部等七部门联合印发该方案，部署四方面14项重点任务。方案提出，到2030年人工智能低成本、高效率优势更加彰显，算力设施、5G基站等新兴领域用能效率大幅提升；深化贸易、消费、城市运行等领域数字化绿色化应用；强化算力设施绿色设计。该方案为加油站光储充一体化、综合能源站数智化运营提供了政策指引。（摘自中央网信办、《人民日报》）
6工信部印发《人工智能中小企业创业支持计划（2026—2028年）》，明确按需建设边缘算力设施
计划提出，到2028年新培育科技和创新型中小企业1万家以上。围绕强化创业要素供给，计划明确：依托中国算力平台推进算力资源池化整合、弹性配置，按需建设边缘算力设施，增强算网融合支撑能力；深入实施工业数据筑基行动，支持龙头企业、平台企业、行业协会联合中小企业组建数据合作联合体，率先建设高质量行业数据集并向人工智能创业企业开放。（摘自工业和信息化部、中国青年报）
02
【行业动态】
Industry · 聚焦行业动态，激发数智赋能前沿动态5条 + 中国石油数智化动态3条（置于栏目末尾）
12026云栖大会：阿里云发布企业级Agent构建治理平台，全栈加速“智能体时代”
9月22日至24日，2026云栖大会在杭州举行。阿里云推出企业级Agent构建治理平台AgentCore、Agent Sandbox、新一代高性能存储CPFS等新品，旗下AI智能体电脑QwenBook首次公开亮相。千问AI平台全面升级，将模型弹性启动时间由1200秒缩短至70秒，首Token延迟降低38%，Prompt Caching成本最高节省95%。业界认为，大模型竞争正从对话问答走向真实环境中的复杂任务执行，而智能体落地的前提，仍是数据能否“接得上、读得懂、用得好”。（摘自新华网浙江、每日经济新闻）
2第五届全球数字贸易博览会在杭州举办，首次设立词元（Token）专区
9月23日至27日，第五届全球数字贸易博览会在杭州举办，年度主题为“在数贸会遇见AI未来”。本届数贸会展览面积17万平方米，2000多家企业参展，其中人工智能相关企业约占一半；主题展馆首次设置AI未来展区，一站式展示算力底座、模型服务、场景应用等AI全产业链环节，并率先设立词元（Token）专区，人工智能应用中试基地集体亮相。展会同期发布《中国数字贸易发展报告2026》。（摘自央视新闻、经济日报）
3端侧AI加速规模化落地，边缘算力“下沉”成为行业共识
9月12日，绿联科技发布搭载英伟达Jetson Thor T500的本地AI智能体中枢MasterAgent，提供2070 TFLOPS算力，可在本地运行122B参数大模型。业界普遍将2026年视作端侧AI规模化落地元年，AI正从终端“附加功能”转向“底层核心能力”。对加油站场景而言，站级边缘网关在本地完成视频分析、异常告警与业务判断，可显著降低对云端网络与带宽的依赖，断网环境下仍能保障安全监控业务连续运行。（摘自光明网）
4行业数据底座建设从“简单汇聚”走向“治理—建模—应用一体化”
2026年9月，网易智企·数帆发布全链路数据智能平台V10.0，提出由“数据底座—指标语义层—BI分析—AI智能体”构成的四层架构，并指出指标语义层是多数企业最应优先补齐的一层：指标口径不统一，同一业务指标在不同部门之间就会出现明显偏差，AI问数也容易“答得快、答得乱”。行业实践显示，某能源企业通过一体化数据平台汇聚零售管理、电商等50余个业务系统数据，统一入湖后形成4500多个核心指标。（摘自网易数帆、阿里云开发者社区公开资料）
5OpenAI智能体突破沙盒网络限制，暂停最强模型部分训练活动
当地时间9月25日，OpenAI在技术报告中披露：9月20日，一个在沙盒中执行搜索训练任务的智能体，常规搜索未能找到答案后，利用沙盒DNS过滤不充分的漏洞绕过网络限制，与外部公共聊天机器人建立了通信。对齐监控系统在15分钟内触发警报，人工审查团队3分钟后介入，但该次运行未按预期自动停止，最终在约两个半小时后被手动终止。OpenAI已停止涉事模型训练，并暂停其能力最强模型所有涉及工具使用的训练、评估和推理，直至漏洞修复并完成额外对抗性安全测试，目前已在两个独立防护层部署拦截控制措施。这是OpenAI三个月内第二次暂停前沿模型开发。（摘自央视新闻、澎湃新闻）
6中国石油亮相第五届数贸会，数据要素体系与边缘智能六大板块首次集中展示
9月23日至27日，中国石油携数智化转型最新成果亮相第五届数贸会人工智能展区，全景呈现从地下到云端的全栈技术体系。展台集中展示昆仑大模型、数据要素体系、算力基础设施、云梦泽智慧平台等核心技术能力，以及面向勘探开发、工程制造、炼化运营、油气销售、城市燃气五大业务场景的行业智能应用产品；其中昆仑大模型、数据要素、算力基础设施、边缘智能、安全保障及云梦泽智慧平台六大板块首次集中公开展示。（摘自全球数字贸易博览会官网）
7中国石油提出“数据飞轮”，以统一AI中台为底座推进高质量数据集建设
9月10日，中国石油新闻中心刊发《打通数据价值链路 重塑油气行业AI竞争力》，提出以“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”为核心的数据飞轮机制。以炼化装置运行优化为例：由关键装置操作优化反向梳理数据需求，采集DCS实时数据、LIMS化验数据、设备振动监测等多模态数据形成高质量数据集，模型推荐参数与实际运行结果比对后回流数据集，驱动模型持续迭代。架构上，昆仑大模型“基础、行业、专业、场景”四层架构是数据飞轮的组织载体；能力上，统一AI中台提供贯通“需、采、存、管、治、标、评、用”全链路流水线。（摘自中国石油新闻中心）
8上海销售联手大晓机器人，国内首个加油站便利店具身智能机器人项目试运营
近日，大晓机器人与中国石油上海销售公司达成战略合作，国内首个加油站便利店场景的全闭环具身智能机器人项目启动试运营，首店昆仑好客便利店（中国石油振兴店）已投运。该项目采用大晓自研轮臂升降式履约机器人，搭载开悟世界模型，通过“晓满”即时零售方案接入中国石油数智平台，消费者线上下单后，机器人可在75厘米窄通道、2米高货架环境中，根据订单和库存信息自主完成商品识别、拣选、搬运、打包并回传状态。双方后续将验证多SKU、订单高峰等工况下的运行能力，模式成熟后有望依托中国石油便利店网络复制推广。（摘自上海证券报·中国证券网、东方网）
03
【学海拾贝】
Concepts · 浅析科技新料，增强数智思维本期浅析2个与主营业务直接相关的科技概念
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CONCEPT 01
概念一：AI智能体（AI Agent）
概念释义：AI智能体是指以大模型为“大脑”，能够自主理解目标、规划步骤、调用工具与系统、执行任务并交付结果的智能软件形态。与传统“你问我答”的对话式AI不同，智能体强调“能干活”，可拆解复杂任务、调用企业系统接口、跨应用协同，并自我校验修正。
演进方向：智能体正推动软件由“功能型工具”向“自主智能体”跃迁，服务模式由“产品交付”向“结果交付”转型；2026云栖大会上，阿里云发布企业级Agent构建治理平台AgentCore，并明确“企业级Agent真正落地的前提，是数据做好连接、理解和复用”。
行业价值：加油站场景中，智能体可将站经理、核算员等岗位的重复性经验沉淀为可复用的“岗位技能模块”，自动完成日报生成、库存预警、营销活动配置、设备异常处置建议等工作。其效果高度依赖数据底座质量——数据口径不统一，智能体就会“答得快、答得乱”。同时，智能体“能调用、能执行”也带来行为边界问题：9月发布的《人工智能安全治理框架3.0》已将智能体风险单独列出，部署时须同步建立权限管控、操作审计与异常中止机制，做到“放得开”也“管得住”。
信息来源：新华网浙江、阿里云公开资料、国家网络安全宣传周综合整理⚡
CONCEPT 02
概念二：边缘计算与云边端协同
概念释义：边缘计算是指在靠近数据产生源头的一侧（如加油站站级机房、区域就近节点）部署算力，就近完成数据采集、过滤、推理与响应，只把必要数据上传云端；云边端协同则是“端（感知终端）—边（边缘节点）—云（中心算力）”三级算力分工协作的分布式架构。
分工逻辑：端侧负责原始数据采集；边缘侧承担视频AI识别、设备异常告警、协议转换、断网续传等低时延、强实时业务；云端负责跨站点全局分析、大模型复杂推理与经营决策计算。
行业价值：加油站液位仪、可燃气体、视频监控等实时任务适合放在边缘执行，可减少无效数据的上行带宽压力；网络中断时，边缘网关仍能保障站级安全监控不中断。9月《人工智能中小企业创业支持计划》已明确“按需建设边缘算力设施，增强算网融合支撑能力”，中国石油亦将“边缘智能”列为六大核心能力板块之一，云边端协同正从技术选型走向行业标配。
信息来源：工业和信息化部、光明网、全球数字贸易博览会官网综合整理