新质生产力培育：商业银行构建“AI+制造”产业金融服务体系的路径

作者：

国务院发展研究中心公共管理与人力资源研究所所长、研究员 李佐军

国家开发银行研究院研究员 田惠敏

发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求，推进新型工业化是建设制造强国的必由之路。人工智能与制造业深度融合，已成为培育新质生产力的主阵地和新型工业化的关键引擎。当前，全球新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能作为引领未来的战略性核心技术，正以前所未有的深度和广度重塑制造业生产范式、产业形态与价值链条。商业银行作为现代化经济体系的血脉和服务实体经济的主力军，亟须突破传统服务模式的路径依赖，构建与“AI+制造”产业高技术、轻资产、快迭代特征相适配的金融服务体系。立足国家政策导向、产业发展实践与金融运行规律，本文提出，商业银行应从组织架构专业化重构、全周期产品矩阵创新、智能数字化风控升级、产业生态网络协同四个维度系统发力，提升“股贷债保”多元联动的综合金融服务能力，构建覆盖技术研发、成果转化、产能扩张全链条的金融支持格局，为人工智能赋能新型工业化、加快建设制造强国提供高质量、可持续的金融支撑。

新质生产力与“AI+制造”的政策机遇

当前，全球人工智能已进入深度应用与规模化落地的关键窗口期，以大模型、智能体、具身智能为代表的新一代人工智能技术持续突破，制造业智能化转型成为主要经济体争夺全球产业链主导权的战略制高点。主要发达国家均将人工智能与先进制造的深度融合作为重振制造业的核心抓手，力图通过技术代际跃升重塑产业竞争格局。在此背景下，2026年1月，工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确提出到2027年实现人工智能与实体经济深度融合，深刻改变制造业生产模式和经济形态，培育形成一批具有全球竞争力的智能工厂和数字化供应链体系。这一纲领性文件的出台，标志着我国“AI+制造”已从概念探索、试点示范阶段，全面迈入规模化落地、系统性推进的新阶段，为商业银行拓展战略服务空间、挖掘业务增长蓝海提供了重要契机。

从政策脉络来看，我国已构建起从顶层设计到具体行动指南的完整政策链条与制度保障体系，为“AI+制造”发展保驾护航。2024年《政府工作报告》首次将“人工智能+”纳入其中，2025年《政府工作报告》进一步明确提出持续推进“人工智能+”行动，推动数字技术与我国制造优势、市场优势深度融合，支持大模型在各领域广泛应用，这标志着人工智能赋能制造业已上升为国家战略层面的优先推进议程。同年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，系统部署智能制造、智慧农业、智慧能源等六大重点行动，为制造业数字化转型提供了明确的技术路线和场景指引。10月，“十五五”规划建议将人工智能列为新质生产力重点发展领域，强调以人工智能技术突破引领现代化产业体系建设。系列政策层层递进、相互支撑，释放出明确而强烈的信号：金融机构必须将服务“AI+制造”作为做好科技金融领域的核心抓手和主攻方向，以高质量金融供给精准赋能现代化产业体系建设。

从产业需求看，“AI+制造”呈现“软硬并重、全链渗透、场景定制”的深度融合特征，催生了多样化、全周期、多层次的金融服务需求。一方面，工业大模型、智能体、具身智能、数字孪生等前沿技术的研发攻关与产业化应用，产生大量高风险、高投入、长周期的研发资金需求，覆盖算法训练、算力租赁、数据采集治理、高端人才引育等软性投入领域；另一方面，传统制造业智能化改造涉及高端数控机床、工业机器人、智能传感设备等硬件更新迭代，以及生产线智能化升级、工业互联网平台搭建、数据治理体系构建等全方位固定资产投资。当前，工业AI渗透率正加速提升，预计将带动数万亿元级别的设备更新投资、技术改造投入和配套流动资金需求。这一巨大的资金缺口，为商业银行提供了涵盖项目贷款、设备融资租赁、供应链金融、股权投资、并购融资、债券承销等全场景、全链条的业务机会，同时也对商业银行构建适配性强的综合金融服务体系提出了迫切要求。

商业银行服务“AI+制造”的痛点分析

尽管政策红利持续释放与市场需求快速扩张形成双重驱动，但商业银行在服务“AI+制造”深度融合进程中，仍面临多重结构性、体制性挑战，金融供给的精准性、适配性与时效性均有待进一步提升，一定程度上制约了金融支持实体经济的质效提升。

1.技术认知与风险评估能力不足

“AI+制造”的深度融合涉及工业软件、智能装备、算法模型、数据中台等多类新型技术资产，具有技术迭代周期短、行业标准尚未统一、商业化路径存在不确定性等显著特征。传统信贷评审体系以有形资产抵押、稳定现金流预测为核心逻辑，缺乏对技术成熟度、算法先进性、数据资产价值、场景适配能力的专业评估体系与量化工具。银行客户经理普遍缺乏工业垂类大模型、智能体、数字孪生等新技术的专业知识储备，面对企业的技术路线图、核心竞争力布局与商业模式创新难以形成准确判断，导致“看不懂、不敢贷、不愿贷”的现象较为突出。同时，AI技术应用场景的定制化属性极强，同一技术在不同制造细分领域的适配性和价值转化率差异显著，进一步加剧了风险评估的难度与不确定性。

2.抵押担保模式与轻资产特征错配

人工智能与先进制造融合企业普遍呈现“高人力成本、高研发投入、轻固定资产、强迭代属性”的运营特征，核心资产集中表现为知识产权、数据资源、算法模型和核心人才团队等无形资产，而传统银行信贷高度依赖不动产抵押、设备抵押和担保公司增信等模式，二者存在根本性的结构性矛盾。知识产权质押融资虽已取得阶段性政策突破，但仍面临评估难、处置难、变现难的现实困境——专利价值评估缺乏统一标准与权威工具，技术贬值风险难以精准量化，进一步限制了其规模化推广。数据资产作为新型生产要素，其确权、定价、交易、流转机制尚不健全，难以纳入商业银行风控体系作为有效增信手段。这种资产形态与风控逻辑的结构性错配，导致大量处于成长期的优质“AI+制造”企业难以获得与其自身核心价值相匹配的信贷支持，制约了企业发展。

3.全周期服务能力有待提升

“AI+制造”企业从初创期技术攻关、成长期场景落地到成熟期产能扩张、迭代期并购整合，各生命周期的金融需求呈现显著差异且日趋复杂。初创期企业亟须股权投资、信用贷款和研发专项补贴联动支持；成长期企业重点需要项目融资、供应链金融、跨境资金结算及技术并购服务；成熟期企业则需要并购贷款、债券承销、资产证券化、跨境金融等综合金融服务。当前，多数商业银行仍停留在单一信贷产品供给的传统模式，投贷联动、股债结合、保贷协同、投承一体化的复合型产品体系尚未完全建立，难以精准匹配企业全生命周期的多样化金融需求。尤其是针对AI技术从实验室走向产业化的关键节点，缺乏针对性融资安排与服务方案，导致技术产业化过程中的资金衔接存在断点，制约了技术落地效率。

4.产业生态协同程度不高

“AI+制造”产业链条绵长，涵盖算力供给、数据服务、模型开发、系统集成、终端应用等多类市场主体，呈现协同关系复杂、价值分配多样、跨域联动性强的特征。商业银行现有服务多聚焦单一企业主体，缺乏对产业链上下游的系统性、穿透式金融支持，难以形成“以点带链、以链带面”的协同服务效应。同时，产业链核心企业与上下游中小企业之间的信用传导机制不畅，供应链金融的覆盖面、渗透度与数字化水平有限，难以有效惠及链条末端中小企业。此外，跨区域、跨行业的产业协同对商业银行的服务网络布局、跨区域协调机制与生态资源整合能力提出更高要求，现有金融服务模式难以适配产业生态化发展趋势，制约了金融资源在产业生态内的优化配置与高效流转。

“四位一体”构建商业银行“AI+制造”金融服务体系

针对上述结构性挑战，商业银行应突破传统对公业务思维定式，以客户需求为核心，构建“专业化组织、全周期产品、智能化风控、生态化服务”四位一体的金融服务体系，全面提升金融供给与“AI+制造”产业需求的适配效能。

1.建立专业化服务组织体系，提升产业认知能力

设立“AI+制造”专营机构。借鉴北京银行“科技金融事业部—联合实验室—科技支行—AI特色网点”四级架构的成熟实践经验，在制造业集聚区域、科创园区设立人工智能金融服务专营机构或特色支行。配备兼具AI技术背景、制造业经验与金融服务能力的复合型人才团队，建立区别于传统对公业务的独立考核机制，适当提高不良贷款容忍度，弱化规模导向、强化价值导向，充分激发服务主动性与创新性。

构建“行业专家+金融顾问”协同服务模式。引入外部科研院所、产业联盟、头部企业的技术专家组建智库支持体系，组建跨领域“AI+制造”金融服务专班。针对工业大模型、具身智能、智能检测、数字孪生等不同细分领域，制定差异化的行业授信指引、客户准入标准与风险评估框架，解决“看不懂技术、摸不清风险”的核心痛点。

建立动态化产业图谱监测机制。运用知识图谱、大数据技术绘制区域“AI+制造”产业地图，实时跟踪智能工厂、工业大模型、算力中心等重点项目进展与企业经营动态。主动对接政府“智改数转”服务平台，提前介入企业智能化改造规划、技术研发路线设计等环节，实现金融服务前移，提升服务精准度与时效性。

2.创新全生命周期金融产品矩阵，满足多元化融资需求

初创期：强化股权联动和信用贷款支持。针对人工智能算法研发、工业软件攻关等轻资产项目，推广“知识产权质押+信用贷款+政府风险补偿”组合模式。借鉴建设银行“投资流”评价体系，将企业研发团队实力、核心专利质量、场景订单储备、技术迭代能力等纳入授信评估维度，弱化对有形资产的依赖。加强与政府引导基金、创投机构的深度合作，通过“贷款+外部直投+投后赋能”模式，既分享企业成长收益，又通过创投机构专业判断降低信贷风险。

成长期：开发场景化项目融资产品。针对智能工厂建设、生产线智能化改造、工业互联网平台搭建等固定资产投入，创新“AI智造贷”专项产品。参考北京市“AI智造贷”实践经验，对企业应用大模型调优、部署智能装备、产线数字化升级等给予中长期贷款支持，将贷款期限延长至5—8年，精准匹配设备折旧和投资回报周期。探索“算力券”“模型券”质押融资、算力租赁分期付等创新模式，精准对接企业算力、算法投入需求。

成熟期：提供一体化综合金融服务。针对进入规模化生产阶段的智能制造企业，整合供应链金融、跨境金融、并购贷款、债券承销、资产证券化等多样服务，打造一体化金融解决方案。开发“订单融资+应收账款质押+供应链反向保理”产品，基于核心企业智能化改造订单为上下游配套企业提供精准融资支持。助力优质企业发行科创票据、绿色债券、碳中和债券等，提供债券承销、财务顾问、市值管理等投行业务，全方位满足企业多样化、高端化金融需求。

全周期：建立“股贷债保”多元联动机制。整合银行集团内理财、租赁、保险、基金、信托等金融资源，构建全牌照、一体化服务矩阵。如中国银行于2025年1月发布《支持人工智能产业链发展行动方案》，计划未来五年为人工智能全产业链提供不低于1万亿元专项综合金融支持，其中股债联动资金不低于3000亿元，通过信贷与资本市场协同发力，形成全方位金融支持合力，为行业提供可借鉴的实践范式。

3.打造"AI+制造"数字化风控能力，破解风险识别难题

构建技术资产评估模型。联合第三方专业机构、科研院所，建立涵盖工业软件、算法模型、数据资产、知识产权的多样化价值评估体系。运用大模型技术对企业代码质量、专利引用频次与转化效率、数据集规模与质量、算法适配能力等技术指标进行量化分析，动态评估技术资产的变现能力、抵押价值与贬值风险，为信贷决策提供科学、精准的量化依据。

建立智能化风控监测平台。运用物联网、大数据、边缘计算技术，对企业智能化改造项目的实施进度、设备运行状态、能耗数据、产能利用率等核心指标进行实时采集与动态监控。通过合规接入企业ERP、MES、WMS等生产管理系统，实现贷后管理的数字化、穿透式管控，及时识别技术迭代风险、产能利用率异常与经营风险隐患，提升风险预警与处置的时效性、精准性。

创新风险分担机制。积极参与政府主导的“智改数转”风险补偿资金池建设，建立政府、银行、担保机构、企业多方共担的风险分散机制，合理分摊信贷风险。探索“贷款+保险+担保”协同模式，由保险公司提供贷款保证保险、知识产权侵权责任险，担保机构提供增信支持，多维度分散银行信贷风险，增强金融支持“AI+制造”的可持续性。

4.构建产业生态协同服务网络，提升综合价值创造

打造“AI+制造”产业金融生态圈。联合算力中心、工业软件企业、智能装备制造商、工业互联网平台、科研院所、产业联盟等组建金融服务联盟，构建“场景共建、资源共享、金融共投”的协同发展机制。通过“场景开放+金融支持+生态赋能”模式，为联盟成员提供从算力采购融资、软件许可分期支付、设备融资租赁到技术研发贷款、供应链金融的一站式服务，实现生态各方价值共赢。

建立数据要素金融服务能力。顺应制造业数据资产化发展趋势，在合规前提下探索数据资产质押融资、数据信托、数据资产证券化等创新业务。依托专业团队为企业提供工业数据空间咨询、数据治理、数据资产评估、数据安全合规等增值服务，助力企业激活数据要素价值，同时培育银行新的业务增长点与核心竞争力。

深化“政银企”协同机制。主动对接工业和信息化部门“人工智能+制造”重点项目库，建立绿色审批通道，简化审批流程、提升服务效率。积极参与地方政府“算力券”“训力券”“智改数转券”等政策实施，提供配套融资服务与政策落地支撑。联合产业园区、科创孵化器开展“AI+制造”银企对接活动，批量服务智能工厂培育企业、专精特新企业，持续扩大金融服务覆盖面与触达率。