强化AI技术优势与产业根基深度耦合

张林山

党的二十届四中全会明确提出“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”，将推动科技创新和产业创新深度融合作为构建现代化产业体系的重要抓手，精准把握了科技革命与产业变革的历史机遇。当前，人工智能向现实生产力转化的成效，直接关乎现代化产业体系的建设，更是我国在全球竞争中筑牢优势的关键支撑。

我国人工智能技术向现实生产力转化的实践图景，正展现出鲜明的场景驱动特征。与一些发达国家偏重基础模型研发不同，我国的技术落地深深扎根于全球最完整的工业体系和超大规模市场的沃土中，形成了“技术突破—产业升级—经济跃升”的良性循环。在制造业腹地，工业视觉质检已从“尝鲜”走向“必需”。在青岛港等现代化港口，智能调度系统如同无形“指挥官”，通过人工智能算法统筹岸桥、轨道吊、集卡的高效协同作业，整体装卸效率大幅提升，成为智慧物流的全球标杆。在广袤田野，农业无人机搭载智能感知系统，实现农药、肥料变量施用，节省大量投入成本的同时有效减少环境污染。据中国信息通信研究院测算，2024年我国人工智能核心产业规模超9000亿元，人工智能企业数量超5000家。

放眼全球，人工智能向现实生产力转化的路径呈现出多元模式，而中国模式的独特价值在于成功实现了技术优势与产业根基的深度耦合。美国凭借其在基础算法和通用大模型领域的原始创新优势，持续引领技术前沿突破。欧盟更侧重构建人工智能治理框架，率先推出的《人工智能法案》旨在探索伦理与发展的平衡，为技术应用设定“安全围栏”。日本依托深厚的工业机器人积淀，在精密制造、医疗康复等特种机器人领域精耕细作，走的是“垂直领域深耕型”道路。相较于这些模式，我国的差异化特色在于，依托新型举国体制集中力量攻坚“卡脖子”技术，利用全球最大规模的应用场景池，发挥全链条产业配套优势，将全球领先的算法模型与全球最完整的工业体系进行深度融合，在应用层创新上持续突破，形成独特竞争力。

党的二十届四中全会为加快人工智能向现实生产力转化擘画了清晰的路径。当务之急，就是要筑牢普惠共享的算力基座。需加快构建全国一体化算力网络体系，推动通用、行业大模型所需的高性能智能算力资源便捷可得、成本可控。尤其要强化公共算力平台建设，为中小企业扫清“用不起、用不好”的门槛。还须集中力量突破高端算力芯片、模型算法等基础层技术，夯实自主可控根基，避免受制于人。

深化“人工智能+”行动，拓展融合场景是核心。积极发挥市场和政府“两只手”的作用，政府可在智能制造、生物医药、智慧能源等关键领域规划并开放重大应用场景，建立健全“揭榜挂帅”机制，激发社会创新活力。推动大模型与实体经济深度融合，挖掘商业航天、低空经济等新兴领域潜力，培育壮大新增长点。

更需关注的是复合型人才的培育与创新生态的优化。着力构建“AI技术+产业知识”的跨界人才培养体系，打通高校、科研院所与企业的人才流动渠道。强化企业创新主体地位，激励企业加大投入。

人工智能安全治理也不容忽视。加快制定适配人工智能发展规律的法规、伦理准则及标准体系，在促进创新与防范风险间寻求最优解。积极参与并引领全球人工智能治理规则制定，推动技术真正成为“造福人类的公共产品”，贡献中国智慧与中国方案。

人工智能向现实生产力的高效转化，对于培育新质生产力意义重大。当全球领先的算法遇见最完整的产业链，当澎湃的算力涌向千行百业的应用场景，这场变革已不仅是技术层面的跃迁，更是对高质量发展内涵的深刻诠释。

（作者系国家发展改革委宏观经济研究院研究室主任、研究员）

来源：经济日报