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近年來，人工智能作為新一輪科技革命的核心引擎，正以前所未有的速度、廣度與深度滲透進(jìn)人類生產(chǎn)生活的肌理，深刻重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新范式以及社會治理邏輯。當(dāng)前，我國已躋身全球人工智能發(fā)展第一梯隊，正處在從并跑向領(lǐng)跑跨越的關(guān)鍵機遇期。面對日益激烈的國際競爭和高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)生需求，我國人工智能產(chǎn)業(yè)究竟“家底”如何，發(fā)展勢頭怎樣，還有哪些短板弱項？帶著這些疑問，我們進(jìn)行了實地調(diào)研。

一、當(dāng)前我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢

習(xí)近平總書記深刻指出：“人工智能是引領(lǐng)這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有溢出帶動性很強的‘頭雁’效應(yīng)。”人工智能絕非單一技術(shù)的線性迭代，亦非某個產(chǎn)業(yè)的局部升級，而是對經(jīng)濟社會運行底層邏輯的全局性、顛覆性重構(gòu)。衡量其發(fā)展水平和發(fā)展態(tài)勢，必須破除傳統(tǒng)的技術(shù)評估與產(chǎn)業(yè)分析框架，從技術(shù)能力、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、要素支撐、融合應(yīng)用等維度進(jìn)行綜合研判，方能窺見這場深刻變革的全貌與走向。

從技術(shù)能力看，以開源引領(lǐng)的人工智能技術(shù)實現(xiàn)群體突破，在全球開發(fā)者網(wǎng)絡(luò)中鍛造新標(biāo)準(zhǔn)。在一家實驗室調(diào)研時我們看到，研究團(tuán)隊引入人工智能自我批評機制，無需人工干預(yù)，模型經(jīng)過多輪自我博弈后，復(fù)雜編程解題正確率大幅提升。人工智能實現(xiàn)了從“能聽會看”到“能思考、能推理、能規(guī)劃”，再到“掌握如何學(xué)習(xí)”的進(jìn)階。整體上，我國在模型性能、訓(xùn)練效率、多模態(tài)融合等關(guān)鍵指標(biāo)上與國際頂尖水平的差距持續(xù)收窄，部分領(lǐng)域已實現(xiàn)并跑、領(lǐng)跑，形成了一條開源引領(lǐng)、生態(tài)共榮的獨特技術(shù)路線。2025年，我國開源模型全球下載量占比達(dá)17.1%。據(jù)近期統(tǒng)計，全球排名前10的開源模型中，有8款來自中國。DeepSeek—V4大模型性能比肩國際頂尖模型，而應(yīng)用程序編程接口（API）價格低至GPT—5.5大模型的1%以下。其更深層意義在于打破了少數(shù)科技巨頭的技術(shù)壟斷，讓全球數(shù)百萬開發(fā)者可以基于中國開源模型進(jìn)行二次開發(fā)。開源不僅是讓利，也是借力聚力，隨著知識在開放共享中加速流動與溢出，我國人工智能技術(shù)也在開放生態(tài)中持續(xù)鍛造自我進(jìn)化能力。

從產(chǎn)業(yè)規(guī)?？?，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模實現(xiàn)了非線性爆發(fā)，萬億藍(lán)海背后的價值溢出效應(yīng)明顯。2025年，全球人工智能市場規(guī)模已達(dá)7575.8億美元，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破1.2萬億元。這1.2萬億元的含金量，不光在于數(shù)字本身，更在于其背后的增長邏輯。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)遵循要素線性投入、邊際收益遞減的鐵律，而人工智能打破了這一魔咒，技術(shù)突破與應(yīng)用擴散相互強化，形成了“越用越強”的正反饋循環(huán)。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，北京作為創(chuàng)新策源地，2025年人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)4500億元，一批打磨成熟的算法模型，如同“數(shù)字技術(shù)泵”，向河北的工廠、天津的港口、內(nèi)蒙古的牧場源源不斷輸送智力動能；上海以“模塑申城”為抓手，通過“模速空間”構(gòu)建生態(tài)引力場；深圳瞄準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)落地，致力于構(gòu)建高度集聚、精準(zhǔn)服務(wù)實體經(jīng)濟的企業(yè)生態(tài)。歸根結(jié)底，人工智能產(chǎn)業(yè)明顯帶有“投入一元，撬動數(shù)元”的乘數(shù)效應(yīng)，萬億規(guī)模的背后是一條從底層算力到上層應(yīng)用、從核心算法到智能終端的全產(chǎn)業(yè)鏈，它催生的是新服務(wù)、新分工與新市場。

2026年4月24日，深度求索公司正式發(fā)布全新系列模型DeepSeek—V4預(yù)覽版，并同步開源。該模型采用MoE架構(gòu)，原生支持100萬詞元的超長上下文。模型在智能體能力、世界知識和推理性能上均實現(xiàn)國內(nèi)與開源領(lǐng)域領(lǐng)先。 視覺中國供圖

從要素支撐看，我國人工智能核心資源實現(xiàn)戰(zhàn)略性躍遷，制度創(chuàng)新加速釋放要素活性。人工智能競爭的后程，不只看模型跑得有多快，還取決于算力底座筑得有多實、數(shù)據(jù)活水流得有多暢。在這兩大核心資源上，我國已建立起顯著的規(guī)模優(yōu)勢。算力方面，建成萬卡智算集群42個，截至今年一季度，智能算力規(guī)模達(dá)每秒1882百億億次浮點運算，位居全球前列；數(shù)據(jù)方面，全國高質(zhì)量數(shù)據(jù)集超10萬個，總量超890拍字節(jié)，相當(dāng)于中國國家圖書館數(shù)字資源總量的310倍。而且，制度優(yōu)勢也在逐漸顯現(xiàn)。我們在北京數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度先行區(qū)看到，針對企業(yè)手握資源“不愿開放、不敢開放、不會開放”的問題，這里建立的“監(jiān)管沙盒”機制有效打破了僵局，允許企業(yè)在不轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)所有權(quán)的前提下，進(jìn)入受保護(hù)的“試驗場”進(jìn)行融合訓(xùn)練。一位企業(yè)技術(shù)負(fù)責(zé)人說：“以前用自己的小數(shù)據(jù)訓(xùn)練，模型越訓(xùn)越偏；現(xiàn)在沙盒里匯聚了10多個行業(yè)真實數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確率顯著提升，數(shù)據(jù)越用越值錢。”

從融合應(yīng)用看，我國人工智能加速向千行百業(yè)滲透，應(yīng)用廣度與融合深度構(gòu)筑起全球競爭新優(yōu)勢。截至2025年底，我國重點行業(yè)企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率達(dá)68.6%，人工智能融合應(yīng)用正從“點狀開花”向“全鏈智能”跨越。一是滲透領(lǐng)域持續(xù)拓寬，應(yīng)用覆蓋國民經(jīng)濟絕大部分大類行業(yè)，并且在制造、醫(yī)療、交通、金融、能源等領(lǐng)域形成一批標(biāo)桿應(yīng)用。二是賦能能級顯著提升，從輔助環(huán)節(jié)加速向研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、運維管理等核心環(huán)節(jié)縱深推進(jìn)。我們在山東一家重型裝備制造企業(yè)看到，一套工業(yè)大模型系統(tǒng)全面接管從圖紙解析、工藝規(guī)劃到質(zhì)量檢測的全鏈條流程，過去多名資深工程師耗時數(shù)周的新品工藝設(shè)計，如今壓縮至72小時以內(nèi)，良品率提升5個百分點。三是新業(yè)態(tài)新模式加速涌現(xiàn)，智能網(wǎng)聯(lián)汽車、人工智能制藥、具身智能機器人等融合新業(yè)態(tài)蓬勃生長，不斷形成萬億級產(chǎn)業(yè)新賽道。調(diào)研中能夠深切感受到，在這場全球智能競賽中，誰的應(yīng)用場景最豐富、融合程度最緊密、產(chǎn)業(yè)反饋最密集，誰就掌握了定義人工智能“怎么用、用在哪、用多深”的標(biāo)準(zhǔn)體系和應(yīng)用范式，誰就掌握了智能時代的主動權(quán)。

二、我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的問題與挑戰(zhàn)

當(dāng)前，全球人工智能技術(shù)博弈日趨白熱化，我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展正處于應(yīng)用引領(lǐng)、基礎(chǔ)追趕、生態(tài)突圍的關(guān)鍵隘口。面對算力封鎖、人才爭奪等外部壓力的持續(xù)加碼，從高端芯片到基礎(chǔ)算法，從原始創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化，我們依然存在不少“卡脖子”環(huán)節(jié)和卡點堵點。

國際競爭擠壓人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，一些西方國家對華政策已從單一技術(shù)限制升級為系統(tǒng)性生態(tài)封鎖。一是“硬”封鎖持續(xù)加碼。美國對華人工智能芯片銷售管制力度不斷加大，導(dǎo)致國內(nèi)不少創(chuàng)新團(tuán)隊因“算力饑渴”被迫放緩大模型研發(fā)節(jié)奏。二是“軟”生態(tài)構(gòu)筑壁壘。英偉達(dá)公司的圖形處理器（GPU）占據(jù)全球九成以上份額，其統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)（CUDA）生態(tài)經(jīng)過10余年積累，已形成“硬件+軟件+開發(fā)者社區(qū)”的閉環(huán)體系。我們在上海一家國產(chǎn)芯片企業(yè)了解到，盡管其硬件算力指標(biāo)已接近國際主流水平，但客戶最關(guān)心的卻是“能不能兼容CUDA”。癥結(jié)在于芯片替代不是簡單的硬件換裝，而是牽涉開發(fā)框架、算子庫、調(diào)試工具、開發(fā)習(xí)慣等一整套技術(shù)棧的系統(tǒng)遷移。數(shù)百萬開發(fā)者深度綁定CUDA生態(tài)，遷移成本高昂、適配周期漫長，國產(chǎn)替代即便性能達(dá)標(biāo)，規(guī)?；瘧?yīng)用仍面臨障礙。三是規(guī)則話語權(quán)博弈激烈。全球人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、治理規(guī)范、數(shù)據(jù)跨境規(guī)則等多由西方國家主導(dǎo)。2025年初，DeepSeek大模型憑借技術(shù)突破震動全球市場，西方多個國家隨即出臺禁令或啟動嚴(yán)格審查?，F(xiàn)實警示我們，技術(shù)領(lǐng)先未必能得到市場準(zhǔn)入，缺少話語權(quán)，產(chǎn)業(yè)出海就會受制于人。

大模型在專業(yè)場景面臨可靠性危機。大模型在通用對話中表現(xiàn)驚艷，但一旦進(jìn)入工業(yè)檢測、醫(yī)療診斷、金融風(fēng)控等對精度與可靠性要求嚴(yán)苛的領(lǐng)域，能力缺陷便凸顯出來。一家制造企業(yè)向我們反饋，人工智能視覺檢測系統(tǒng)因光線輕微變化便將良品誤判為廢品，廢品反被放行，最終仍需人工重檢。“演示時驚艷，產(chǎn)線上翻車”成為人工智能在許多企業(yè)落地時的真實寫照。癥結(jié)在于大模型在開放域任務(wù)中展現(xiàn)的泛化能力，并不能自然遷移至容錯率趨近于零的專業(yè)場景，從“能說會道”到“能用可靠”，橫亙著一道巨大的工程化鴻溝。“幻覺”問題也不容忽視。通用場景下，這種錯誤或許只是瑕疵，但在醫(yī)療劑量、法律判決、金融風(fēng)控等場景中，每一次“一本正經(jīng)地胡說八道”都可能觸發(fā)不可挽回的風(fēng)險。這暴露了大模型的一項根本性缺陷：它本質(zhì)上仍是模式匹配器而非邏輯推理器。如何從“會說話”走向“講真話”，從“猜答案”走向“懂因果”，是產(chǎn)業(yè)向縱深發(fā)展必須跨越的門檻。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集仍難滿足模型發(fā)展需求。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前普遍存在的問題是數(shù)據(jù)“原油”豐富，但“煉化”能力不足。全球可用私有數(shù)據(jù)規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于公開數(shù)據(jù)規(guī)模，但受制于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、授權(quán)機制不健全、合規(guī)邊界不清晰等制度性障礙，大量高價值數(shù)據(jù)被困于“孤島”。我國雖坐擁海量數(shù)據(jù)資源，但真正能用于大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)卻嚴(yán)重短缺。全球通用的50億規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練集中，中文語料占比僅為1.3%。此外，數(shù)據(jù)流通的梗阻，讓我國數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)勢難以充分轉(zhuǎn)化為核心競爭力。還有版權(quán)與法律風(fēng)險正持續(xù)攀升。一家出海企業(yè)告訴我們，其視頻生成模型被指控未經(jīng)授權(quán)抓取海外平臺視頻用于訓(xùn)練，在境外遭遇集體訴訟。一旦數(shù)據(jù)主權(quán)和版權(quán)壁壘演變?yōu)樾碌馁Q(mào)易武器，就可能切斷國內(nèi)企業(yè)獲取國際高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的合法通道。

人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用商業(yè)閉環(huán)尚未打通。人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用正站在從政策驅(qū)動到市場驅(qū)動的十字路口，可持續(xù)商業(yè)模式尚在探索。一是產(chǎn)業(yè)鏈“齒輪錯位”。算力層昂貴且與模型適配不足，模型層通用但行業(yè)定制化能力薄弱，應(yīng)用層多為單點工具型產(chǎn)品且互不通信，算力、模型、應(yīng)用三個環(huán)節(jié)之間缺乏有效的嚙合機制。二是企業(yè)盈利模式模糊。國內(nèi)用戶付費習(xí)慣尚未形成，大量應(yīng)用公司只能依靠項目制一單一單維系，或依賴政府補貼“輸血”。從“政策輸血”到“市場造血”的轉(zhuǎn)換，是產(chǎn)業(yè)能否走出培育期的關(guān)鍵。三是產(chǎn)品規(guī)?；瘡?fù)制艱難。一位工業(yè)人工智能創(chuàng)始人坦言：“三個工廠試點成功，但客戶說換條產(chǎn)線，方案就廢了。沒法標(biāo)準(zhǔn)化，就沒法規(guī)模化；沒法規(guī)?；陀肋h(yuǎn)在燒錢。”“樣板間”與“商品房”之間，差的不是單項技術(shù)，而是可配置、可復(fù)制、可運維的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品體系，前提又是產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)形成標(biāo)準(zhǔn)化的對接接口。

三、加快我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展要打一場體系化協(xié)同戰(zhàn)

人工智能是一種極為特殊的通用目的技術(shù)，與歷史上任何一次科技革命的前沿技術(shù)都截然不同。其一，它具有極強的路徑依賴與生態(tài)鎖定效應(yīng)。底層芯片定義算力形態(tài)，中間框架決定開發(fā)范式，上層應(yīng)用深度依賴前兩者的接口標(biāo)準(zhǔn)——這一高度耦合的技術(shù)架構(gòu)，使得先發(fā)者一旦在某層取得主導(dǎo)，便能上下滲透，將整個產(chǎn)業(yè)鏈鎖死于自己的生態(tài)體系。其二，競爭已演變?yōu)榄h(huán)環(huán)相扣的體系化博弈。傳統(tǒng)科技競爭聚焦單一技術(shù)，攻克即可突圍；而人工智能的競爭是覆蓋芯片、框架、數(shù)據(jù)、應(yīng)用、規(guī)則的全維度競賽，任何一維度的短板都可能成為整個體系的“阿喀琉斯之踵”。其三，擴散周期被極限壓縮。電氣革命用了一百年才完成對社會的全面滲透，信息技術(shù)用了半個世紀(jì)才重塑商業(yè)形態(tài)；而人工智能正以瞬間涌現(xiàn)、瞬間滲透、瞬間改造的速度改寫行業(yè)底層邏輯，先發(fā)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為鎖定優(yōu)勢的速度大大加快，留給追趕者的反應(yīng)時間急劇收窄。在人工智能這場決定未來的全球競賽中，我們面對的不是某個技術(shù)點的“卡脖子”，而是從底層硬件到上層生態(tài)、從技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)到治理規(guī)則的全棧式競爭。破解困局、爭取主動，單點突圍無濟于事，必須打一場“全要素+全生態(tài)”的體系化協(xié)同戰(zhàn)。既要讓算力、數(shù)據(jù)、算法、場景等各類要素充分涌流，又要激發(fā)企業(yè)、高校、科研機構(gòu)、開發(fā)者社區(qū)等多元主體的創(chuàng)新活力，更要以國家戰(zhàn)略為統(tǒng)領(lǐng)，將各方力量擰成一股繩，形成整體合力。

近年來，河北作為全國算力產(chǎn)業(yè)布局的重要節(jié)點，以政策為引領(lǐng)、基建為基礎(chǔ)、融合發(fā)展為目標(biāo)、區(qū)域協(xié)同為路徑，加速構(gòu)建全國領(lǐng)先的算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)，推動算力產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展?！?025綜合算力指數(shù)》顯示，河北綜合算力指數(shù)保持全國第一。圖為2025年9月7日拍攝的河北省張家口市懷來縣秦淮大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園。 人民圖片 陳曉東/攝

強化核心技術(shù)攻堅，筑牢自主可控發(fā)展根基。核心技術(shù)攻堅必須將目標(biāo)從單項指標(biāo)的追趕，升級為以建生態(tài)為牽引的體系化作戰(zhàn)。一是向基礎(chǔ)原理扎根。源頭創(chuàng)新若只在應(yīng)用層、工程層發(fā)力，永遠(yuǎn)只能在別人的理論框架里修修補補。必須將更多資源投向算法可解釋性、因果推理、類腦計算等基礎(chǔ)研究“無人區(qū)”，掌握定義技術(shù)路線的底層邏輯，才能從根本上擺脫路徑依賴。二是靶向攻堅與規(guī)?；⒅?。聚焦人工智能芯片、開發(fā)框架、基礎(chǔ)軟件等產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)，實施“揭榜掛帥”、“賽馬制”攻關(guān)機制，集中力量突破關(guān)鍵堵點。更重要的是，技術(shù)突破必須與市場應(yīng)用形成閉環(huán)，只有將國產(chǎn)軟硬件大規(guī)模投入真實訓(xùn)練場景，在規(guī)?；囧e中持續(xù)迭代優(yōu)化，才能用市場反饋反哺技術(shù)成熟度，逐步形成能夠與先發(fā)者競爭的生態(tài)吸引力。

優(yōu)化數(shù)據(jù)要素供給，打通高質(zhì)量供給堵點。我國數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢明顯，但要解決好“可煉化”與“可流通”兩大瓶頸。一是建設(shè)高質(zhì)量“數(shù)據(jù)油田”。依托國家級數(shù)據(jù)標(biāo)注基地，優(yōu)先在工業(yè)、醫(yī)療、金融等條件成熟的領(lǐng)域建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集體系，同時加大數(shù)據(jù)合成與智能增強技術(shù)的研發(fā)投入。只有將原始數(shù)據(jù)加工為可直接用于模型訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)要素才能真正進(jìn)入生產(chǎn)函數(shù)。二是以制度創(chuàng)新打通流通梗阻。圍繞產(chǎn)權(quán)界定、收益分配、安全合規(guī)加快基礎(chǔ)制度供給，推廣“數(shù)據(jù)沙箱”、“監(jiān)管沙盒”等創(chuàng)新模式，在確保所有權(quán)不變、安全可控的前提下，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合訓(xùn)練，讓數(shù)據(jù)在流動中真正實現(xiàn)價值倍增。

加快規(guī)模應(yīng)用推廣，構(gòu)建可持續(xù)商業(yè)閉環(huán)。應(yīng)用場景是檢驗人工智能成色的最終戰(zhàn)場。當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的核心難題，不是沒有好的試點，而是好的試點無法批量復(fù)制。要深入實施“人工智能+”行動。一是深度嵌入核心業(yè)務(wù)，推動人工智能從輔助場景進(jìn)入研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)調(diào)度、風(fēng)險管控等高價值環(huán)節(jié)，以實質(zhì)性降本增效撬動企業(yè)付費意愿。二是構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同嚙合機制。推動算力商、模型商、行業(yè)用戶深度耦合，形成算力按需供給、模型按需適配、場景快速落地的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，以標(biāo)準(zhǔn)化接口打破“各管一攤”的局面。三是堅定推進(jìn)產(chǎn)品化轉(zhuǎn)型。從定制化項目制向可配置、可復(fù)制、可運維的標(biāo)準(zhǔn)化解決方案跨越，以規(guī)模化攤薄研發(fā)與算力成本，驅(qū)動產(chǎn)業(yè)從燒錢循環(huán)進(jìn)入盈利循環(huán)。

提升安全治理能力，筑牢產(chǎn)業(yè)發(fā)展安全底線。人工智能的黑箱特性、自主演化能力與泛化能力，使風(fēng)險源從外部攻擊延伸至模型自身的“基因缺陷”。安全治理須從靜態(tài)的合規(guī)檢查，升級為全生命周期的動態(tài)防護(hù)。一是建立分層分類的敏捷治理架構(gòu)。對通用基礎(chǔ)模型強調(diào)透明度和可追溯性，對垂直應(yīng)用場景根據(jù)風(fēng)險等級實施差異化監(jiān)管，如對醫(yī)療、金融等高風(fēng)險領(lǐng)域?qū)嵤﹪?yán)格認(rèn)證與魯棒性評測，對其他低風(fēng)險場景采取輕量監(jiān)管，實現(xiàn)安全與發(fā)展的精準(zhǔn)平衡。二是強化技術(shù)內(nèi)生安全屏障。加大算法可解釋性、隱私計算、對抗訓(xùn)練等安全技術(shù)的研發(fā)投入，建立常態(tài)化模型安全體檢機制，用“技術(shù)防火墻”前置風(fēng)險，讓安全能力成為模型自身的“出廠設(shè)置”而非事后補丁。三是主動引領(lǐng)全球規(guī)則構(gòu)建。推動我國在數(shù)據(jù)分級、算法備案、安全評測等領(lǐng)域的實踐經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為國際治理方案，在多邊框架中搶占規(guī)則塑造的主動權(quán)，避免被反向鎖定。

強化多元協(xié)同保障，構(gòu)建全要素全生態(tài)支撐體系。體系化破局需要與之適配的制度供給與要素支撐。資金層面，要培育真正適配創(chuàng)新的耐心資本。發(fā)揮國家基金引領(lǐng)作用，聯(lián)動地方形成梯次布局的耐心資本矩陣，保障底層攻關(guān)與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的長周期投入。同步推廣“算力券”等普惠工具，為中小企業(yè)參與創(chuàng)新降低門檻。人才層面，要著力鍛造既懂算法邏輯又懂行業(yè)痛點的“兩棲人才”。這類復(fù)合型人才無法在校園課堂上批量生產(chǎn)，必須通過龍頭企業(yè)聯(lián)合高校院所共建產(chǎn)教融合平臺，在真實產(chǎn)業(yè)場景中長期“浸泡”出來。加快構(gòu)建具有規(guī)模效應(yīng)的復(fù)合型人才培養(yǎng)體系，形成從頂尖科學(xué)家到規(guī)?；瘧?yīng)用人才的梯次供給。開放合作層面，要堅持根植中國、網(wǎng)聯(lián)世界。依托“一帶一路”等機制，支持企業(yè)以開源協(xié)作、聯(lián)合研發(fā)等方式深度嵌入全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，在合規(guī)前提下突破非商業(yè)壁壘，在開放博弈中提升競爭力，方能在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中掌握戰(zhàn)略主動。

調(diào)研手記：

站在人類文明演進(jìn)的大歷史坐標(biāo)下審視，人工智能的深遠(yuǎn)意義或許遠(yuǎn)超我們當(dāng)下的認(rèn)知邊界。它不僅是技術(shù)的迭代、產(chǎn)業(yè)的升級，更是一場人類認(rèn)知方式、社會組織形態(tài)的系統(tǒng)性重塑。當(dāng)機器開始學(xué)會學(xué)習(xí)、學(xué)會推理、學(xué)會創(chuàng)造，我們面對的不僅是一場技術(shù)競賽，更是一次對人類自身位置的再認(rèn)識。調(diào)研一路走來，從“東數(shù)西算”編織的算力動脈，到“監(jiān)管沙盒”激活的數(shù)據(jù)活水，從開源大模型在全球開發(fā)者中掀起的生態(tài)浪潮，到人形機器人在產(chǎn)線上與人類并肩作業(yè)，所見所聞讓我們深切感受到一種蓬勃向上的力量。這意味著，在這一輪技術(shù)創(chuàng)新浪潮中，我們不再是遲到者、追趕者、補課者，而是同場競技者，甚至在某些領(lǐng)域是引領(lǐng)者。當(dāng)全球人工智能發(fā)展與治理尚在混沌中博弈，我們的路徑選擇正在開辟一個新的可能——以開放替代封閉、以協(xié)同替代壟斷、以賦能替代控制的智能文明新范式。多年之后，當(dāng)人們回望這場人工智能變革的起跑時刻，或許會這樣評價：在新時代的歷史關(guān)口，中國沒有猶豫，沒有缺席，而是大步迎了上去。