促进中国AI产业稳健前行的路径探析

当下，AI技术正重新构建世界科技竞争版图、产业分配格局与经济增长模式，智能经济已成为各强国夺取未来先机的主战场。放眼世界，主要经济体均在基础算法、算力基础、数据管理、商业落地及安全规范方面加紧谋划。斯坦福大学近期公布的《2026年人工智能指数报告》指出，自2022年起全球AI算力年均增速达3.3倍左右，2025年全球企业对AI的投资额翻番。全球AI博弈日益显现出资金投入猛增、算力渴求加剧、落地场景延伸及监管规范提速等特征。这些趋势说明，AI领域的角逐已超越单纯的技术比拼，演变为牵涉国家创新实力、产业组织形态与全球治理话语权的全面较量。

中国极为看重AI产业的培育。早在2017年，我国便将AI提升至国家战略高度，并陆续颁布多项政策举措。2025年4月，中共中央政治局就AI发展与规范进行了第二十次集体学习。习近平总书记在主持时指出，需坚持自主创新与需求牵引，促进我国AI稳健前行。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确了全面落实“人工智能+”的核心诉求与行动重心。如今，智能经济已成为我国经济增长的关键引擎，坚守自主创新、聚焦需求牵引，对驱动智能经济新业态稳健发展至关重要。

深入领悟推进智能经济新业态

稳健发展的核心价值

智能经济新业态为孕育新质生产力注入新动力，聚焦需求牵引是其稳健发展的核心抓手。以破解重大发展诉求为准绳推进AI技术攻坚与场景落地，不仅能推动AI与制造业智造升级、服务业模式革新等领域的深度交融，更能借场景创新反哺技术演进，构建“需求牵引—技术攻坚—产业落地”的良性循环，将AI的技术潜能转为经济跃升的新优势。

智能经济新业态是我国抵御外部不确定性的关键依托，坚守自主创新是护航其稳健发展的根本抉择。发展以人为本、科技向善的智能经济新业态，不但能加速技术迭代与产业交融，催生新增长极，更能借由原创技术突围提升我国在全球价值链中的主导权，有力化解外部变局带来的风险。另外，从安全视角审视，当前全球AI角逐已交织进大国博弈，关键科技呈垄断态势，脱钩断链风险不断加码。坚持走自主创新、安全可控的智能经济新业态之路，能强效抗击外部技术围堵，有效化解“卡脖子”隐患，捍卫国家发展安全。

现阶段我国智能经济新业态

发展的攻坚点

一是提高AI技术落地的体系化程度，深度挖掘智能经济新业态创新成果的潜能。对比部分发达国家，我国的显著长板在于可借力完备产业体系、海量落地场景及超大市场，提速AI从技术突破迈向产业应用。然而，我国AI应用潜能的全面释放，仍受制于基础条件与技术瓶颈的双重束缚。一方面，数据红利未能充分滋养AI应用，算力短板则制约了AI推广。在数据流转上，当前国内数据资源“大而不优”的特征鲜明，数据异构性极大推高了处理与标注门槛，智能模型训练的数据质量受限；数据开放与共享体系欠佳，地域与行业藩篱引发的“数据孤岛”现象进一步削弱了数据要素的乘数效应。在算力保障上，芯片制造端产能受限与进口端“卡脖子”困局致使AI训练与推断算力面临显著缺口。另一方面，新型AI技术的部分特性短板制约了其落地场景的拓宽。当前，以大模型为代表的生成式AI在创意生成、对话交互等领域已有广泛落地。但在产线检测、风险评估等高动态、强可解释及低容错场景下，生成式AI的有效性仍待检验。如何在这些领域实现生成式与预测式AI的优势互补，已成为拓宽前沿AI落地场景的关键发力点之一。

二是提升AI科技创新的自主化程度，夯实前沿技术领域的安全底座。AI发展安全，重点体现在关键技术自主可控与落地应用安全可靠等方面。一方面，我国AI研究起步稍迟，核心技术沉淀偏弱，基础理论支撑匮乏，AI技术原始自主创新空间依然巨大。研发层面，以“大模型—原生框架—加速芯片”为核心的AI技术栈尚未构建完整的自主支撑闭环，AI开源生态的对外依赖度仍偏高；部分工业智能仿真软件研发、尖端工业机器人制造与国际一流水准仍有较大落差。理论层面，“重应用，轻理论”的偏向依旧存在，对AI本质与理论创新等维度的钻研相对匮乏。另一方面，AI技术落地的安全性、可靠性与可控性水平亟待提高，智能技术落地的监管体系有待完善。伴随AI应用加速普及，技术误用与滥用滋生的信息安全与深度伪造等伦理及法律风险不可小觑。此外，AI具备自主学习与快速迭代属性，其落地过程的不确定性致使智能技术演进方向难把控，进一步加大了监管干预的难度。

三是深化AI产业创新的协同化程度，破解行业间智造发展失衡难题。生产属性与技术禀赋差别导致了行业间AI应用能力的非均衡，宏观上表现为产业创新智能化发展的不充分。对传统行业而言，生产流程偏繁杂，数据采集量庞大，智能设备重置与数据存储维护成本高昂，AI基建与智能模型训练数据的有效供给相对不足。对AI新兴产业而言，“技术强产业弱”的格局仍待破局，新产业对传统产业智能化转型的驱动效能需加强。一方面，部分AI细分领域的落地成果尚欠成熟，商业化成本偏高，依托规模效应拉动关联产业转型的效果偏弱。另一方面，智能化产业生态尚欠完备，AI核心产业与关联产业间的配套衔接仍待构建，创新链与产业链融合尚需进一步打通。

驱动我国智能经济新业态

稳健发展的策略

整合创新资源与创新合力。充分发挥新型举国体制优势，化解智能技术创新资源散乱错配困局，为AI关键技术攻坚与成果转化提供坚实后盾。资源配置方面，应充分激活科技金融、财税、政府采购等政策工具效能，更好发挥有效市场与有为政府作用，夯实AI创新主体资金保障；统筹推进算力基建集约布局与一体建设，探索算力并网调度，优化核心节点资源供给；建立健全高效数据流通与交易体系，加快科学数据中心建设，为数据存储、挖掘与开放共享夯实基础。力量组织方面，既要强化国内AI企业、高校院所、金融机构与政府部门间的协同协作，构筑完备的国内智能创新生态；也要积极投身国际合作，洞悉全球AI前沿趋势与演进动态，借由参与国际AI大科学计划，提升我国调配全球AI创新资源的实力，持续增强我国在AI规则与技术标准制定等领域的话语权。

深化科技体制改革与安全监管。在AI核心技术自主掌控方面，应在基础研究与核心技术两端齐发力，为构建自主可控、协同运转的AI系统提供制度依托。要完善AI关键核心技术攻坚体系，优化科技成果转移转化机制，达成AI关键领域从自主研发到成果转化的项目、基地、资金、人才一体化配置，全力促成AI产业链与创新链深度对接。要构建契合AI基础研究的体制机制，重点扶持AI基础理论、原生模型构建等方向研究，借基础理论突破驱动技术革新。在AI技术应用安全方面，要完善AI监管体制机制，牢牢把控AI发展与治理主动权。构筑“技术监测—风险预警—应急响应”的AI应用监管体系，完善算法备案、分类分级与安全评估等具体监管机制，强化AI应用发展的实时追踪能力，全力填补智能应用监管技术盲区，提升AI信息生成的可控性与安全性，有效防范AI技术误用、滥用诱发的伦理及法律风险。

加速推进智能技术与产业创新深度融合。一方面，要提速AI技术在制造业等重点行业的推广落地，引导相关企业结合典型生产场景，积极推动软硬件智能化升级；依托传统行业龙头与链主企业，塑造AI发展行业典范，驱动智能化转型的行业辐射带动效应。另一方面，应扶持AI新业态做大做强，培育具竞争力与影响力的AI产业集群，并深化与传统产业的生态联结。依托场景匹配与协同创新，加速产业模式与企业形态的根本性重塑。构建企业主导的产学研用协同创新网络，开辟智能经济战略性新兴产业与未来产业发展新赛道。