信捷策路加快释放“人工智能+”的创新动能

　　【财经论语】信捷策路

　　当前，人工智能已成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎，对技术演进、产业变革、国际格局产生深远影响。

　　从技术演进看，人工智能的发展不仅是技术突破，更是人类认识和改造世界能力的飞跃。它拓展了人类认知边界，让我们对自然、社会和自身有了更深刻的理解，引发人类社会从工具辅助到自主决策，从效率工具到智能要素的革命性突破，推动人类从工业文明向智能文明加速演进。从产业变革看，人工智能加速了生产力质变和跃迁。人工智能与实体经济深度融合，正突破传统生产边界，催生大量新产业新业态新模式，如智能机器人、无人驾驶、智能家居等。人工智能赋能传统产业转型升级，让“中国制造”迈向“中国智造”，使制造业在效率、质量、能力等方面实现质的飞跃。人工智能创造出大量新的增长点和就业岗位，为经济增长注入不竭动能。从国际竞争看，人工智能是赢得大国博弈的首要抓手。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量信捷策路，谁能在人工智能领域抢占先机、赢得主动，谁就能在国际舞台上掌握更多话语权。大力发展人工智能，是实现高水平科技自立自强、建设科技强国的重要举措，是提升国家核心竞争力、在全球科技竞争中脱颖而出的战略抉择。

　　人工智能技术突破从科学家驱动转为产业应用推动。近年来，以ChatGPT、DeepSeek等为代表的预训练大模型急速突破，推动人工智能从感知向认知、从分析判断向生成、从专用向通用转变。相较于其他技术，这个过程更需人工智能与产业精准对接融合。大企业，尤其是高质量数据富集、有大量应用场景的企业，必将成为人工智能技术创新的关键力量，引领我国将产业体系完备优势、丰富场景优势向国家智能优势转化。近年来，人工智能呈现出技术创新迭代与应用探索验证的双向赋能特征。一方面，人工智能与其他行业技术融合创新，推动千行百业创新发展；另一方面，通过更多领域新增的丰富场景和海量数据实现人工智能技术迭代更新突破，推动人工智能技术和应用呈现螺旋式上升态势。目前，人工智能尽管尚未在生产力提升方面取得显著性、颠覆性突破，但已展现出巨大应用价值，加速向多场景多领域渗透。全球范围看，现阶段人工智能应用主要集中于娱乐、游戏、写作等领域，显著促进新型消费，但仍需进一步在生产力提升角度发力。尤其是工业领域场景较为复杂，生产制造中间核心环节差异性大、工业知识门槛高，大模型应用潜力挖掘仍然有待提升。

　　下一步，建议以加快人工智能向现实生产力转换为目标信捷策路，以人工智能应用引领生产力提升、生产力提升反哺人工智能科技创新的双向赋能为主线，促进人工智能技术创新群体性突破，加强人工智能与其他行业技术融合创新，推动人工智能更高水平赋能新型工业化。

　　推动人工智能技术创新发展，一是保持现有路线下齐头并进，加大核心技术攻关力度，开展人工智能软硬件适配验证，加强大模型服务商培育，不断提升国产人工智能产品的成熟度和易用性。二是打造“数据-模型-应用”迭代的飞轮效应，面向工业应用主战场加强行业大模型研发，引导相关主体加快推进高质量数据集建设，强化行业高质量数据供给和应用场景开发。三是加强算力资源统筹建设。优化算力资源建设布局，开展全国各地区通算、智算、超算等多种算力资源建设布局。提速算力互联互通，前瞻布局算力互联网。构建全国统一的算力服务大市场，建成国家、区域、行业多层级算力服务市场平台。

　　巩固提升我国制造业优势，亟须发挥我国制造业场景需求丰富与市场优势，带动制造体系深度变革，培育融合创新高端技术产品。围绕具身智能装备、智能工业软件、智能自动化系统等重点领域，鼓励工业传统技术服务商开展融合技术产品创新。鼓励大中小企业差异化探索人工智能应用，缓解成本优势丧失与高端突破乏力双重困境。推动高端装备、钢铁石化等行业龙头企业开展前沿高端场景探索，如数据驱动+基于孪生的研发模式、高度自主柔性化制造、网络化分布式制造等，构建具有引领性的未来制造模式。鼓励中小企业开展细分领域、点状创新的低成本场景探索，如产品外观质量检测、设备预测性维护、工艺智能优化、能耗排放管理等，并在实践基础上总结可复制推广的模式经验。

　　促进人工智能与信息通信业融合发展，应当加强多条路线研究布局。面向移动通信技术多元化业务发展需求和颠覆性技术路线，加强多条技术路线研究储备。支持人工智能通用芯片厂商参与我国移动通信产业生态建设，提升产业能力。巩固提升我国优势产业竞争力，加强移动通信与人工智能融合等领域项目布局，组织产业界加强集成基站技术及产品协同攻关，强化我国系统整机优势。补齐产业基础短板弱项，立足我国整机优势，加强与集成电路等关联产业的紧密联动、需求对接，利用系统集成优势弥补芯片工艺等短板，提升产业链供应链韧性和安全水平。

　　加快推进“人工智能+制造”发展。现阶段人工智能对制造业的融合赋能潜力尚未充分释放信捷策路，应面向重点行业和典型场景加快人工智能应用探索，面向生产制造等“核心”环节推进深度应用，突破人工智能与工业技术融合的基础性原理和关键工程化问题，布局智能叠加的智能制造终端产品、装备、系统。加快人工智能技术突破从科学家驱动转为产业应用推动，充分发挥龙头企业的创新主体作用，使其成为人工智能技术创新的关键力量。

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