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PAI未来产业指数 PAI Future Industries Index
PAI未来产业指数
PAI Future Industries Index
版本：PFII 1.0
发布日期：2026年
编制机构：AI指数研究院 / 中视新影GEO研究院 / WICOWEB全球AI认知研究中心
理论创始人：逄培
一、指数定位
1.1 核心定义
PAI未来产业指数（PAI Future Industries Index，简称PFII）是首个以生成式AI大模型真实输出数据为评价依据，专门衡量前瞻性、战略性新兴产业在全球AI知识网络中认知竞争力的评估体系。它不依赖当前产值、企业数量或就业规模等传统指标——因为这些指标对于尚处萌芽期的未来产业而言往往偏低甚至为零——而是通过标准化方法采集全球主流AI大模型的生成内容，从AI如何“认知”“评价”“推荐”未来产业相关技术、主体与方向的角度，量化评估其AI认知前沿度、技术预见共识度与产业话语权。
1.2 行业特色与必要性
未来产业具有区别于成熟产业的独特属性，决定了它需要一套与传统产业评价完全不同的认知竞争力评估工具。
首先是“超前期性”。未来产业如量子信息、人形机器人、低空经济、6G通信、先进核能、深海深空等，大多处于技术研发或早期产业化阶段，尚未形成规模产值。传统评价体系以“存量”为核心——产值多少、企业几家、就业几何——对于这些“增量尚未显现”的产业几乎没有评估能力。但在AI时代，一个产业的认知权重并不完全取决于其当前的产业规模，而取决于其在AI知识网络中的“思想份额”和“关注热度”。AI是否在回答“未来十年最具颠覆性的技术”时提及某项未来产业，本身就是一种认知评价。
其次是“技术路线多歧性”。未来产业尚未形成稳定的技术范式，同一产业内部可能同时存在多条竞争性技术路线。AI在描述这些技术路线时，倾向于引用哪一种、优先推荐哪一种，在AI时代可能产生“认知层面的技术锁定”效应——被AI优先推荐的路线获得更多投资和人才关注，进而加速其主导地位的确立。
再次是“资本与舆论的高度敏感性”。未来产业的发展高度依赖风险投资、政府战略布局和公众舆论关注。AI在回答“哪些未来产业最值得投资”“哪个国家在量子计算领域领先”时，其推荐和评价正在影响真实的资本流向和政策优先级。
PFII正是为回应这些特殊需求而诞生。它是PAI指数体系中最具“前瞻性”的指数之一，是CIII（产业指数）在未来产业方向的延伸与独立展开。
1.3 与PAI指数体系的关系
PFII是PAI指数在未来产业领域的垂直聚焦。它与CIII在产业话语权和推荐顺位维度共享基础框架，但评估对象从成熟产业转移至前瞻性产业，评估重点从“存量话语权”转向“认知前沿度”。PFII与IAI（投资指数）在未来产业投融资认知维度形成协同，与AII（人工智能产业指数）在AI与未来产业交叉赛道形成互补。PFII共享PAI框架核心方法论，在维度设计上针对未来产业的“超前期性”“技术多歧性”和“资本敏感性”进行了专属创新。
1.4 理论基石
- AI认知竞争理论：产业认知前沿度、技术预见共识度衡量未来产业的“认知先占优势”，推荐优势力衡量其“资本与人才引力”，认知韧性力衡量其“叙事稳定性”
- AI认知主权理论：未来产业是国家AI认知主权的时间延伸——不仅关乎“当下如何被AI认知”，更关乎“未来如何被AI预见”。一个国家的未来产业在全球AI知识网络中是否被视为“引领者”，直接影响其长期科技话语权和战略主动权
- AI品牌资产理论（AIBE）：未来产业中尚无成熟品牌，但关键技术路线、代表性科研机构和标志性企业正在形成早期品牌资产，PFII测量其在AI中的认知萌芽
- 媒体型GEO理论：未来产业的认知建设高度依赖权威信源的前瞻性布局——顶级学术期刊的技术预见、国家战略规划的发布、标杆企业的技术突破报道
二、评估对象与范围
2.1 评估主体
PFII提供三个颗粒度的评估：
| 评估维度 | 评估单元 | 首期样本量 |
| 未来产业 | 前瞻性、战略性新兴产业的整体认知竞争力 | 约20个 |
| 国家/地区 | 各未来产业领域的主要活跃国家和地区 | 12个 |
| 前沿主体 | 未来产业中的标杆企业、研究机构、创新平台 | 约100个 |
2.2 未来产业覆盖领域
PFII首期覆盖以下未来产业领域，各领域独立评分后加权合成综合得分。权重体现产业当前在全球AI关注度中的相对热度：
| 序号 | 未来产业领域 | 权重 | 涵盖范围 |
| 1 | 低空经济 | 15% | 电动垂直起降飞行器、城市空中交通、无人机物流、低空基础设施、低空智联网 |
| 2 | 人形机器人与具身智能 | 15% | 通用人形机器人、具身智能体、灵巧操作、机器人基础模型、人机协作 |
| 3 | 量子信息 | 12% | 量子计算、量子通信、量子精密测量、后量子密码 |
| 4 | 先进核能 | 12% | 小型模块化反应堆、核聚变、第四代核电、核能制氢 |
| 5 | 6G与未来通信 | 10% | 太赫兹通信、空天地一体化网络、通信感知一体化、语义通信 |
| 6 | 先进材料 | 10% | 超材料、石墨烯与二维材料、智能材料、生物基材料、极端环境材料 |
| 7 | 深海深空与极端环境技术 | 8% | 深海资源开发、深空探测与地外资源利用、极地技术 |
| 8 | 脑科学与脑机接口 | 8% | 脑机接口、神经调控、类脑计算、意识与认知基础研究 |
| 9 | 合成生物学 | 5% | 基因合成与编辑、人工细胞工厂、DNA存储、生物制造 |
| 10 | 未来显示与交互 | 5% | 全息显示、光场技术、触觉互联网、脑波交互 |
2.3 覆盖范围
- 未来产业领域：首期覆盖10大未来产业领域，后续根据技术演进和全球关注度变化动态调整
- 国家/地区样本：首期覆盖中国、美国、德国、日本、韩国、英国、以色列、瑞士、法国、新加坡、印度、俄罗斯12个国家/地区
- 前沿主体样本：首期覆盖全球约100家未来产业标杆企业、研究机构与创新平台
- 模型覆盖：15个全球主流AI大模型
- 语种覆盖：中、英两种核心语言（前沿科技的主导语言），逐步扩展至七语种
- 时间跨度：以2026年为基期，按年度发布
三、评估维度与指标体系
3.1 维度框架
PFII从五个维度综合评估未来产业的认知竞争力。其中“产业认知前沿度”和“技术预见共识度”是专为未来产业设计的专属维度。
| 维度 | 权重 | 核心命题 | 理论来源 | 备注 |
| 产业认知前沿度 | 30% | 该未来产业在AI知识网络中的关注热度和思想份额如何？ | AI认知竞争理论 | 未来产业专属核心维度 |
| 技术预见共识度 | 25% | AI对该未来产业技术路线的预见是否清晰？是否形成共识性判断？ | AI认知主权理论 | 未来产业专属核心维度 |
| 推荐优势力 | 20% | AI在推荐未来投资方向、技术路线和研究机构时是否优先提及该主体？ | CIII推荐顺位维度 | 继承CIII，扩展未来产业推荐场景 |
| 资本与人才认知引力 | 15% | AI如何描述该未来产业的投资热度和人才流向？ | AI品牌资产理论 | 针对未来产业资本敏感性新增 |
| 认知韧性力 | 10% | 该未来产业的认知形象在技术路线更迭和舆论波动中是否稳定？ | CIII扩展维度 | 针对技术路线多歧性增强 |
3.2 各维度指标详解
（一）产业认知前沿度（30%）
这是PFII针对未来产业“超前期性”新增的核心专属维度。未来产业当前产值可能很小甚至为零，但在AI知识网络中的认知份额——“思想份额”——预示着未来的产业份额。产业认知前沿度衡量的是一个未来产业在AI中“被看见”的程度和“被热议”的热度。
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 思想份额 | 跨模型提及率 | 该未来产业在15个主流AI模型的相关问题中的综合提及频次 |
| 时间上升趋势 | 该产业在AI中的提及率是否呈现持续上升趋势——“热度曲线”的斜率 | |
| 前瞻标签绑定 | 未来导向标签绑定强度 | 该产业与“未来产业”“下一代技术”“颠覆性创新”等前瞻性标签的共现频率与排他性 |
| 趋势预测引用率 | AI在回答“未来十年最有前景的产业”时，是否主动提及该产业 | |
| 跨领域渗透度 | 跨领域提及率 | 该产业在非本领域的其他话题（如经济展望、教育改革、城市规划）中被关联提及的频率 |
| 公众关注渗透度 | 该产业在普通公众日常性AI提问（而非专业提问）中的可见度 |
（二）技术预见共识度（25%）
这是PFII针对未来产业“技术路线多歧性”新增的核心专属维度。未来产业尚未形成稳定的技术范式，技术路线的竞争不仅是实验室里的较量，也发生在AI的认知评价中——被AI优先引用和推荐的技术路线，正在获得“认知层面的合法性”。技术预见共识度衡量的是AI对该产业技术路线的认知清晰度和共识程度。
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 技术路线清晰度 | 技术路线描述清晰度 | AI对该产业主流技术路线的描述是否清晰、具体，而非模糊、泛化 |
| 技术路线区分度 | AI是否能够准确区分该产业内部不同技术路线的差异和各自优势 | |
| 共识程度 | 技术路线认知收敛度 | 不同AI模型对该产业技术路线的描述和推荐是否趋于一致——共识越高，技术路线的认知越成熟 |
| 主导路线识别度 | AI是否明确识别出该产业当前的主导技术路线或技术范式 | |
| 路线推荐偏好 | 技术路线推荐排他性 | AI在推荐技术路线时，是否表现出明显的偏好或排他性——这是“认知层面技术锁定”的早期信号 |
| 路线推荐稳定性 | AI对该产业技术路线的推荐偏好在不同时间段的稳定性 | |
| 技术突破叙事 | 里程碑事件引用率 | AI是否引用该产业近期重大的技术突破、关键实验成果或标志性产品发布 |
| 技术就绪度认知 | AI对该产业核心技术就绪度（TRL）的描述和判断准确性 |
（三）推荐优势力（20%）
继承CIII推荐顺位维度，针对未来产业扩展推荐场景。
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 推荐顺位 | 首推置顶率 | 在“推荐未来最具前景的产业”“值得关注的颠覆性技术”等问题中，该产业被首位提及的比例 |
| 推荐列表集中度 | 该产业在AI推荐列表中出现的频次占比 | |
| 研究机构推荐 | 研究机构推荐首推率 | 在“推荐该领域顶尖研究机构”等问题中，相关主体的推荐顺位 |
| 技术人才推荐首推率 | 在“推荐该领域顶尖科学家/技术团队”等问题中的推荐顺位 | |
| 国家竞争推荐 | 领先国家推荐率 | 在“该产业最领先的国家”等问题中，各国被推荐的占比 |
（四）资本与人才认知引力（15%）
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 投资热度认知 | 投资热度标签绑定 | AI是否将该产业描述为“投资热点”“资本涌入”“融资活跃” |
| 代表性融资事件引用 | AI是否引用该产业的重大融资事件作为行业景气信号 | |
| 人才流向认知 | 人才流入标签绑定 | AI是否将该产业描述为“人才集聚”“科研热点”“创业热土” |
| 教育与培训关注度 | AI是否提及该产业相关的学科建设、人才培养和专业设置 |
（五）认知韧性力（10%）
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 技术路线更迭韧性 | 技术路线更迭冲击幅度 | 当某技术路线被证伪或出现重大转向时，该产业的整体AI认知是否大幅波动 |
| 叙事连续性 | 技术路线更迭后，该产业的整体叙事是否保持连贯 | |
| 舆论波动韧性 | 负面事件恢复周期 | 该产业遭遇安全事故、伦理争议后，AI描述正面率恢复至基线的时间 |
| 信源抗污染能力 | 是否存在针对该产业的不实炒作或虚假信息注入及其被权威信源覆盖的效率 |
四、数据采集与计算方法
4.1 标准化问题集设计
针对未来产业10大领域，分别设计标准化问题集，涵盖认知类、预见类、推荐类、资本类、技术类五大类型。每个领域设计约20个标准问题，总计约200个问题。
| 类型 | 示例问题（中文） | 示例问题（英文） |
| 认知类 | “未来十年最具颠覆性的产业有哪些？” | “What are the most disruptive industries in the next decade?” |
| 预见类 | “量子计算目前处于什么发展阶段？主流技术路线是什么？” | “What is the current development stage of quantum computing? What are the main technical approaches?” |
| 推荐类 | “推荐几家值得关注的人形机器人公司” | “Recommend some humanoid robotics companies worth watching” |
| 资本类 | “低空经济是好的投资赛道吗？” | “Is the low-altitude economy a good investment track?” |
| 技术类 | “可控核聚变距离商用还有多远？” | “How far is controlled nuclear fusion from commercial use?” |
4.2 数据采集
- 方法：通过标准化API接口向15个全球主流AI大模型发送查询，每个问题每个模型查询3次（间隔不少于24小时），取均值
- 频次：年度正式采集两轮，季度动态追踪覆盖核心指标。产业认知前沿度维度实行“重大技术突破即时监测”——当未来产业出现里程碑式技术突破时，在30天内进行专项采集
- 语种：中、英两种核心语言同步采集
4.3 计算方法
各基础指标原始值通过Min-Max标准化映射至0–100区间。
子维度得分 = 该子维度下各基础指标得分的算术平均。
维度得分 = 该维度下各子维度得分的加权算术平均。
综合得分计算公式：
其中WK为第K个未来产业领域的权重，SK为该领域的综合得分。
五、等级体系
| 等级 | 分数区间 | 未来产业等级名称 | 核心特征 |
| AAA+ | 90-100 | 全球AI认知热度最高未来产业 | 思想份额绝对领先；技术路线共识清晰；全球资本与人才高度关注 |
| AAA | 85-89 | 全球AI认知高热度未来产业 | 多维度表现卓越；在核心技术赛道具有全球认知优势 |
| AA | 80-84 | 全球AI认知崛起未来产业 | 认知热度持续上升；技术路线正在收敛形成共识 |
| A | 70-79 | 全球AI关注未来产业 | 具备基础认知热度；系统性认知资产建设进行中 |
| BBB | 60-69 | 全球AI初识未来产业 | AI可见度正在积累；技术路线尚在探索中 |
| BB | 50-59 | 全球AI尚未充分认知的未来产业 | AI可见度偏低；技术路线不清晰；权威信源积累亟待加强 |
六、发布与应用
6.1 发布周期
PFII采用“年度大考+季度动态追踪+重大技术突破即时监测”三层时序体系。年度综合报告于每年第一季度发布，季度动态追踪覆盖核心指标波动，重大技术突破事件后30天内进行专项采集。
6.2 发布内容
- PFII未来产业总榜：10大未来产业领域综合得分及排名
- PFII国家/地区分榜：各未来产业领域12个国家/地区得分及排名
- PFII前沿主体榜：约100家未来产业标杆主体得分及排名
- 维度专项榜：产业认知前沿度Top10、技术预见共识度Top10、资本与人才认知引力Top10
- 年度深度报告：全球未来产业认知竞争力格局分析、技术路线认知趋势研判、典型案例解读
6.3 核心应用场景
- 国家科技与产业政策制定者：诊断本国未来产业在全球AI认知中的前沿度和话语权，为科技战略规划提供AI维度的前瞻情报
- 投资机构：了解AI对未来产业的认知热度、技术共识和投资信号，辅助长期战略性投资布局
- 前沿企业与研究机构：了解自身在未来产业AI认知中的位置，优化技术路线传播和权威信源建设
- 学术与智库：研究未来产业认知竞争力的动态演化规律
七、独立性声明
指数编制机构独立于任何被评估主体及AI模型提供商。不接受定向资助以影响特定主体排名。编制资金来源于机构自有经费与公开发行收入。每年公开发布独立性声明与资金来源报告。
“未来产业的竞争，首先是认知的竞争。在AI时代，一个产业能否被AI视为‘未来’，能否在AI中被清晰预见，能否被AI优先推荐——这些正在成为影响真实世界资本流向、人才迁徙和技术路线演化的关键变量。PFII的使命，就是测量这种‘认知先占’——因为在AI时代，被AI预见的未来，更容易成为现实中的未来。”
——逄培，逄培指数创始人、AI认知指数（AICI）评价体系总设计师
附录
附录A：评估未来产业领域、国家/地区与前沿主体完整名单
附录B：各未来产业领域标准化问题集（示例）
附录C：未来产业权威信源库（节选）
附录D：德尔菲法专家权重确定流程
附录E：数据来源与免责声明