在新時代推動高質(zhì)量發(fā)展的背景下，人工智能正由前沿創(chuàng)新逐步轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實動能，成為重構(gòu)生產(chǎn)方式、提升產(chǎn)業(yè)韌性、打造發(fā)展新優(yōu)勢的關(guān)鍵力量。從國家層面提出系統(tǒng)推進(jìn)“人工智能+”行動，到各地爭相探索“AI進(jìn)產(chǎn)業(yè)”的路徑機(jī)制，人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的融合正邁入由局部試點向系統(tǒng)落地的關(guān)鍵階段。然而，AI并非天然適配產(chǎn)業(yè)邏輯，在技術(shù)到場景的轉(zhuǎn)化過程中，面臨著模型泛化能力不足、行業(yè)認(rèn)知錯位、數(shù)據(jù)壁壘難以打破、人才結(jié)構(gòu)不匹配等多種阻力。此時，構(gòu)建制度友好、資源共享、協(xié)同治理的支撐體系，成為激發(fā)“人工智能+”新質(zhì)生產(chǎn)力潛能的關(guān)鍵因素。
一、人工智能是新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎，融合推進(jìn)面臨系統(tǒng)挑戰(zhàn)
AI正在重塑產(chǎn)業(yè)要素組合，成為引領(lǐng)智能化躍遷的核心動能
人工智能不再是附著于某類設(shè)備或軟件的單一技術(shù)工具，而是作為具備感知、認(rèn)知、推理和決策能力的智能系統(tǒng)，深度嵌入制造、金融、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、交通等領(lǐng)域的核心流程，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)的再造與升級。在制造業(yè)，通過算法驅(qū)動的預(yù)測性維護(hù)和工藝參數(shù)優(yōu)化，企業(yè)實現(xiàn)設(shè)備利用率提升與能耗降低；在金融領(lǐng)域，智能風(fēng)控與客戶畫像已成為基礎(chǔ)運營模式；在能源行業(yè)，AI則用于風(fēng)光儲能的動態(tài)調(diào)度與負(fù)荷均衡，推動清潔能源并網(wǎng)運行效率不斷提升。人工智能所激發(fā)的，不只是技術(shù)層面的突破，而是對傳統(tǒng)生產(chǎn)邏輯、要素組合方式的系統(tǒng)性重構(gòu)，形成以智能為核心驅(qū)動力的生產(chǎn)力新形態(tài)。
技術(shù)政策日趨清晰，實際落地依然存在掣肘
盡管各級政府紛紛出臺“人工智能+”支持政策，推動AI與產(chǎn)業(yè)深度融合，但現(xiàn)實情況表明，真正走進(jìn)生產(chǎn)線、流程鏈、管理端的AI系統(tǒng)仍屬少數(shù)。許多傳統(tǒng)企業(yè)在AI理解層面存在明顯盲區(qū)，技術(shù)選型與改造路徑不清晰，導(dǎo)致項目頻現(xiàn)“試點即終點”；與此同時，算法模型在實際部署中遭遇行業(yè)語義不匹配、數(shù)據(jù)標(biāo)簽不充分、工程化部署難度大等問題，尤其在中小企業(yè)中更為明顯。此外，算力供給結(jié)構(gòu)性失衡、數(shù)據(jù)資源分布碎片化、復(fù)合型人才體系尚未健全等問題，進(jìn)一步加大了AI的“落地阻力”。這些挑戰(zhàn)的共同根源，是缺乏融合友好的制度環(huán)境和貫通技術(shù)、資源、場景的協(xié)同機(jī)制。
以制度機(jī)制保障融合，是推動高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵支點
新質(zhì)生產(chǎn)力的本質(zhì)，是以新技術(shù)為引擎、通過制度創(chuàng)新釋放系統(tǒng)潛能。人工智能作為戰(zhàn)略性顛覆技術(shù)，能否轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)級成果，取決于制度土壤是否肥沃。中央已多次強(qiáng)調(diào)要推動“人工智能+”系統(tǒng)行動，并明確算力基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化、行業(yè)應(yīng)用場景打造、安全規(guī)范構(gòu)建、人才供給保障等方向。這些頂層設(shè)計為地方政府構(gòu)建智能友好型生態(tài)系統(tǒng)提供了政策支點。未來若能通過制度機(jī)制協(xié)同釋放科研、技術(shù)、資本與場景的乘數(shù)效應(yīng)，就能有效打通從“創(chuàng)新萌芽”到“落地見效”的關(guān)鍵鏈條，釋放人工智能在新質(zhì)生產(chǎn)力培育中的核心紅利。
二、多地制度實踐逐步展開，推動AI產(chǎn)業(yè)融合路徑日趨清晰
“東數(shù)西算”重塑算力格局，為模型訓(xùn)練和落地部署提供底層支撐
國家“東數(shù)西算”工程已初步緩解了東部算力緊張與西部資源富余之間的結(jié)構(gòu)性矛盾，貴州、甘肅、內(nèi)蒙古等地作為國家算力樞紐節(jié)點，正在建設(shè)高性價比的AI算力平臺，為人工智能大模型的訓(xùn)練提供了強(qiáng)大后端支撐。同時，北京、上海、深圳等一線城市則更側(cè)重于打造行業(yè)化、定制化的算力平臺，如面向金融的云算力集群、面向制造業(yè)的智算工廠池等，推動算力資源逐步從“平臺集中”走向“服務(wù)終端”，有效降低了AI接入門檻。這種跨區(qū)域、分層次的算力基礎(chǔ)設(shè)施政策設(shè)計，正在為“人工智能+”廣泛落地提供堅實技術(shù)保障。
以應(yīng)用場景為牽引，多地建立清單機(jī)制與揭榜模式促技術(shù)落地
從全國范圍來看，已有多個城市制定人工智能應(yīng)用試點場景清單，推動從供給驅(qū)動轉(zhuǎn)向需求牽引。北京亦莊、杭州未來科技城、蘇州工業(yè)園等地通過“場景揭榜”“模型駐場”等方式，鼓勵A(yù)I企業(yè)圍繞醫(yī)療診斷、工業(yè)控制、建筑設(shè)計等具體問題提供解決方案。例如，上海張江“算法匹配產(chǎn)業(yè)任務(wù)”機(jī)制，通過企業(yè)“出題”、AI公司“答題”的方式精準(zhǔn)對接需求與能力；四川綿陽則組織傳統(tǒng)企業(yè)從生產(chǎn)工藝、設(shè)備運維等環(huán)節(jié)出發(fā)，引入定制化算法系統(tǒng)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級。這種機(jī)制強(qiáng)化了“問題導(dǎo)向—場景適配—工程落地”的鏈條邏輯，使AI真正轉(zhuǎn)化為推動實體經(jīng)濟(jì)變革的工具。
構(gòu)建柔性治理體系，在創(chuàng)新激勵與風(fēng)險可控之間實現(xiàn)制度平衡
人工智能發(fā)展快、影響廣、外溢性強(qiáng)，傳統(tǒng)的剛性監(jiān)管模式難以適應(yīng)其演化節(jié)奏。為此，一些地方正在積極探索“倫理沙箱”“算法備案”“合規(guī)試點”等柔性治理機(jī)制，以激勵創(chuàng)新同時保障安全。杭州率先試點AI倫理沙箱，允許尚未成熟的算法產(chǎn)品在限定場景中測試，并實時評估其倫理風(fēng)險與使用反饋；深圳則推動政府與企業(yè)共建AI治理平臺，探索涵蓋數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、算法責(zé)任、模型透明等內(nèi)容的系統(tǒng)性規(guī)范。這種“鼓勵—試錯—調(diào)優(yōu)—規(guī)范”的治理邏輯，不僅為企業(yè)創(chuàng)新提供了空間，也逐步形成了穩(wěn)健、開放的制度預(yù)期。
三、從政策倡導(dǎo)邁向制度生態(tài)，推動“人工智能+”高質(zhì)量落地
建立跨部門統(tǒng)籌機(jī)制，打破政策、項目、資金間的壁壘
“人工智能+”融合路徑復(fù)雜，涵蓋科技、工業(yè)、數(shù)據(jù)、金融、教育等多個部門，當(dāng)前不少地區(qū)仍存在政策碎片化、資源配置重復(fù)等問題。未來應(yīng)推動設(shè)立跨部門統(tǒng)籌協(xié)調(diào)平臺，如AI融合推進(jìn)辦公室、場景創(chuàng)新聯(lián)動機(jī)制等，通過一張清單統(tǒng)籌項目資源、一套流程貫通政策落地，實現(xiàn)“科技識別需求—產(chǎn)業(yè)界定場景—財政定向支持”的閉環(huán)運作模式。例如深圳探索建設(shè)“產(chǎn)業(yè)+AI”項目庫，明確由行業(yè)主管牽頭提出需求清單，科技部門負(fù)責(zé)技術(shù)對接，財政配套專項資金支持，加快從政策倡導(dǎo)向系統(tǒng)執(zhí)行的轉(zhuǎn)變。
降低中小企業(yè)接入門檻，實現(xiàn)技術(shù)資源從集中向普惠轉(zhuǎn)型
當(dāng)前AI應(yīng)用資源仍集中于頭部企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)，大量中小企業(yè)受限于成本、算力、技術(shù)能力等因素，難以獨立部署AI系統(tǒng)。要推動“人工智能+”普及化應(yīng)用，應(yīng)建設(shè)可共享、低門檻、即插即用的基礎(chǔ)平臺。例如，北京推行“開放智算券”，為初創(chuàng)型企業(yè)提供彈性算力支持；成都則構(gòu)建“AI即服務(wù)”平臺，提供算法模型、接口工具、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集等模塊化產(chǎn)品，企業(yè)可按需使用、動態(tài)計費。這類普惠機(jī)制有助于實現(xiàn)AI技術(shù)從示范點向產(chǎn)業(yè)帶、從大型企業(yè)向中小企業(yè)的廣泛擴(kuò)散，真正推動智能化紅利全民共享。
厚植復(fù)合型人才基礎(chǔ)，推動“懂AI+懂行業(yè)”能力融合
AI在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用高度依賴“行業(yè)+技術(shù)”的復(fù)合型人才，但目前仍存在人才結(jié)構(gòu)斷層問題。為補(bǔ)齊這一短板，應(yīng)加快復(fù)合人才的培育體系建設(shè)。一方面，高校應(yīng)設(shè)立交叉學(xué)科，如“AI+農(nóng)業(yè)”“AI+制造”“AI+城市治理”等方向，推動人工智能課程與產(chǎn)業(yè)實踐深度融合；另一方面，企業(yè)應(yīng)建立AI崗位輪訓(xùn)機(jī)制，設(shè)立“行業(yè)AI合伙人”項目，推動算法工程師與一線生產(chǎn)管理人員聯(lián)合攻關(guān)。同時，通過優(yōu)化科研評價體系、鼓勵工程技術(shù)人員深耕場景、提高項目容錯率等方式，提升技術(shù)團(tuán)隊的實踐粘性與成果轉(zhuǎn)化能力。
優(yōu)化項目評價與監(jiān)管邏輯，從“唯成果”走向“全過程價值”
人工智能項目往往周期長、投入大、風(fēng)險高，傳統(tǒng)以投入產(chǎn)出比為主的項目評估機(jī)制，容易對探索型、基礎(chǔ)型項目形成誤傷。未來應(yīng)推動建立“技術(shù)成熟度+路徑創(chuàng)新+過程貢獻(xiàn)”相結(jié)合的綜合評價體系，對未達(dá)到預(yù)期但過程合理、方向正確的項目予以包容。例如，可引入“失敗備案”“階段調(diào)整”等機(jī)制，對試點項目容許合理范圍內(nèi)的變更或中止復(fù)盤；推動行業(yè)專家、科研機(jī)構(gòu)、市場主體共同參與評估，增強(qiáng)監(jiān)管的開放性與科學(xué)性。這將為AI創(chuàng)新提供更寬闊的制度空間，也有利于形成“愿投入、敢探索、可容錯”的良性生態(tài)。
人工智能的力量，不在于技術(shù)本身多炫目，而在于它能否有效嵌入現(xiàn)實產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)，激發(fā)新質(zhì)生產(chǎn)力的持續(xù)潛能。推動“人工智能+”從政策愿景走向產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實，關(guān)鍵在于能否構(gòu)建起一個“資源協(xié)同、機(jī)制保障、場景落地、人才支撐”的系統(tǒng)生態(tài)。
讓人工智能從實驗室走向產(chǎn)線、從樣板房走向真實市場，不僅需要突破算法瓶頸、破解數(shù)據(jù)壁壘，更需要在制度層面不斷優(yōu)化供給、釋放空間。未來，誰能在制度上“多給機(jī)會”、在實踐中“多留余地”，誰就更有可能率先構(gòu)建起具有全球競爭力的智能化產(chǎn)業(yè)體系。
