2026年5月28日，第六届全球产业发展论坛在天津国家会展中心举办。论坛以”产业学学科建设和AI赋能“为主题，围绕产业学理论构建、人工智能赋能产业发展、投资体制改革及教育变革等议题展开深入研讨。我们推出嘉宾系列深度文章，萃取前言观点、拆解产业趋势、分享学术洞见。

王伟  南开大学软件学院副教授、全球产业与科技赋能研究院特聘研究员

在全球产业发展论坛现场，南开大学软件学院副教授、全球产业与科技赋能研究院特聘研究员王伟发表主题演讲《人工智能赋能产业学研究》。聚焦人工智能与产业学交叉融合方向，他结合南开大学跨学科团队近四个月的实践成果，剖析传统产业研究体系的局限，详解 AI 技术如何全链条赋能产业学研究，并展望人机协同时代下新兴学科的发展前景，为产业学的体系化、智能化建设提供了扎实的实践方案与前沿思考。

当前，人工智能加速推动数字经济与实体经济深度融合，全球产业格局正迎来全方位变革。在此背景下，对产业发展规律开展系统化、科学化研究，搭建完善的学科体系，已经成为学界与产业界共同的时代命题。王伟表示，传统的学科框架已难以适配现代复杂产业生态的研究需求，这也是产业学这一新兴交叉学科诞生的核心原因。

长久以来，不同学科在产业研究中各有侧重，却也存在明显短板。产业经济学更多聚焦市场结构与企业绩效，无法有效融合技术、金融、政策等多元要素，难以适配现代化产业集群的研究场景；管理学的研究视角大多局限于单一企业内部，很难延伸至庞大的产业生态层面；而公共政策学侧重宏观规则制定，对于产业内部的商业逻辑、技术驱动逻辑缺乏深度挖掘。产业学的出现，补齐了现有学科体系的短板，它打通教育、科技、就业、劳动力发展等全链条，既能推动科技成果高效转化，也能助力构建包容、均衡、可持续的产业发展模式，而人工智能则成为推动这门新兴学科落地实践、创新升级的核心动力。

依托深厚的学科积淀与跨学科整合能力，南开大学于2025年12月牵头启动全球产业与科技赋能研究院建设，并在2026年1月16日举办的产业学研讨会上正式揭牌成立，同步打造产教融合基地。研究院打破传统学科壁垒，整合经济管理、计算机等优势学科资源，组建跨领域师资团队，并深化与软件学院的协同合作，明确将人工智能技术深度应用于产业学研究作为核心发展方向。自产业学相关研究工作启动以来，短短四个月内，团队结合 AI 技术落地多项实用成果，为产业研究提质增效打下坚实基础。

上市公司财报是产业研究、审计以及投资分析的核心数据来源，但传统人工处理模式存在诸多痛点。全球各大交易所的财报语种繁杂、版式各异，单份财报篇幅动辄数百页，各类财务指标命名标准也并不统一。人工提取数据不仅耗时费力，校验流程繁琐，最终数据的准确性也难以保障。针对这一行业难题，团队自主研发上市公司财报解析与财务指标提取系统。该系统以 PDF 文件解析为入口，采用轻量化标记语言作为统一中间载体，依次完成报表定位、行级指标抽取、术语映射、质量核验与数据入库全流程操作。系统创新性结合规则算法与大语言模型完成指标映射，成功实现全球主流三大财务报表的跨语言解析与指标标准化提取，在真实财报样本中得到充分验证，大幅提升财务数据处理的效率与精准度。

产业分析报告撰写是产业研究的核心工作，传统模式需要依次完成数据查询、资料整理、图表制作、内容撰写四大环节，全程依赖人工操作，效率低下。市面上现有的商业智能工具，大多仅能实现基础的数据查询与反馈，无法产出逻辑完整、解读专业、具备深度分析价值的产业研究报告。为此，团队研发出面向产业研究的自然语言查询与可视化生成系统。该系统搭建产业研究专属知识库，融合自然语言理解、检索重排、智能生成、图表智能推荐等多项 AI 技术，同时融入标准化的产业一、二级分类体系，参考成熟产业报告的行文风格，打造出一体化作业流程。使用者通过自然语言提出研究需求，系统便可自动完成数据调取、逻辑分析、图表生成与报告输出，全方位简化产业报告创作流程。

在产业深度分析环节，企业股权架构与业务布局成为两大核心难点。当下企业股权关系层层嵌套，复杂的控股结构、协议控制、表决权安排等，容易导致研究人员对企业实际归属出现判断偏差；与此同时，现代企业业务布局日趋多元化，单一行业标签早已无法客观反映企业真实经营状况。团队运用 AI 算法对股权关系、控制权架构进行统一建模，依托多层股权穿透、控制路径搜索等技术，精准判定企业实际归属，同时结合多维度数据梳理企业多元化业务结构。只需输入企业名称，系统便可调取基础信息并运行分析算法，清晰输出企业归属信息与完整业务版图，为产业溯源、产业链梳理提供可靠依据。

王伟对整套技术体系进行系统性总结：团队首先搭建可配置的多元财报自动抓取引擎，汇聚全球不同交易所、不同语种的财报文件，建成规范完整的财报数据库，为研究人员提供一手原始数据；依托财报智能解析技术，自动识别三大财务报表，将非结构化文件转化为标准化、结构化的指标数据库；再通过股权穿透算法修正原始数据偏差，建立统一规范的企业归属与产业结构标注体系。在完善的数据底座之上，产业问询系统应运而生，研究者通过自然语言提出各类产业问题，系统即可智能调用数据、整合分析逻辑，自动生成结构化答案与研究内容。

整套技术链条清晰印证，人工智能已经深度融入产业研究全流程，推动产业学研究从过去的资源驱动、经验驱动，全面转向数据驱动与智能驱动，实现研究模式的跨越式升级。

面向未来，王伟对人工智能与产业学的融合发展做出展望。AI 技术将彻底变革产业学的研究范式，推动研究逻辑从传统的理论推演，转向智能化科研模式。以往产业研究多侧重于复盘过往产业现象，而在 AI 赋能之下，产业学将更多聚焦于趋势预判、路径规划，主动引导产业未来发展方向。在实际应用层面，人工智能将在产业链全景分析、产业布局仿真优化、产业安全风险预警、产业政策模拟推演等核心场景，提供强有力的决策支撑，价值空间持续拓宽。

长远来看，人机协同将成为产业学研究的主流形态。作为一门立足时代需求而生的新兴交叉学科，产业学在人工智能的助力下，将不断拓展研究边界、丰富理论体系、夯实实践根基。南开大学团队也将持续深耕 AI 与产业学的融合创新，以技术赋能学术研究，以研究反哺产业发展，为全球产业体系高质量发展贡献高校智慧与技术力量。