人工智能产业生态持续优化，技术融合与制度创新并进

当前，人工智能技术正以前所未有的速度与广度融入经济社会各个层面。数据显示，人工智能核心产业规模持续扩大，企业数量快速增长。从引领前沿的大型模型到深入生活的智能终端，再到探索物理交互的具身智能，人工智能的渗透力不断增强，驱动着从生产要素配置到产业组织形态的深刻变革，标志着产业正从局部探索迈向与千行百业深度融合的新阶段。

全球主要经济体均将人工智能视为战略竞争的核心领域，并推出了各有侧重的国家战略与扶持政策。在此国际格局下，中国人工智能产业的发展路径呈现出鲜明的自身特点，逐步形成了多方面的体系化优势。其一，是能够有效协同各方力量，在关键领域组织系统性攻关的体制优势，这有助于在算力基础设施、基础模型等需要长期大规模投入的环节实现集中突破。其二，是依托超大规模市场与完整产业体系形成的场景与迭代优势，这为人工智能技术提供了海量的应用场景和快速验证、优化、推广的土壤。其三，是有效协调市场力量与政策引导的机制优势，既能以实际需求牵引技术创新方向，又能通过规划与资源配置，加速技术从研发到落地的全过程。

同时应当看到，产业的健康发展仍面临一些挑战。例如，在高端人工智能芯片、工业软件等核心底层技术上仍存在对外依赖；数据作为关键生产要素的基础性支撑作用尚未充分发挥；既懂人工智能技术又深谙行业知识的复合型人才存在结构性短缺；大量中小企业在应用转型时面临技术、资金与能力的多重门槛。破解这些制约，需要系统性优化整个产业的应用生态。

筑牢自主可控、安全可靠的技术基座是生态优化的根本。这要求瞄准产业链上的关键薄弱环节，组织持续攻关。同时，需构建层次分明、高效协同的创新体系，由国家战略科技力量聚焦前沿探索与基础研究，领军企业主导行业级平台与共性技术研发，大量创新型中小企业则深耕细分市场与应用创新，从而形成覆盖全链条的自主技术谱系。此外，对类脑智能、具身智能等可能引发范式变革的前沿方向，有必要进行前瞻性的战略投入与基础设施布局，为把握未来产业竞争主动权储备核心能力。

深化以场景为驱动的应用创新是生态繁荣的关键。应围绕制造业、医疗健康、能源交通等重点行业，系统梳理并开放一批典型的“人工智能+”应用场景需求。通过创新性的项目组织机制，鼓励各方参与，打造一批可复制、可推广的标杆解决方案。特别要关注赋能中小企业，通过提供轻量化工具、技术服务与专项支持，切实降低其应用人工智能的技术与成本门槛。对于智能驾驶、AI内容生成等新兴业态，需在鼓励创新的同时，同步探索建立适配的监管框架，营造既包容审慎又规范有序的发展环境。

创新制度供给、优化要素配置是生态可持续发展的保障。重点在于提升数据、人才、资本等关键要素的配置效率。需要加快完善数据产权、流通交易、收益分配等基础制度，推动公共数据在安全保障前提下有序开放共享。健全产教融合与人才培养机制，加速培育市场急需的复合型人才。灵活运用政府引导基金、税收优惠等政策工具，有效引导和撬动更多社会资本投向人工智能基础研究与早期创新。最终，通过充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，激发各类主体整合资源、吸引人才、开展创新的内生动力。

总的来看，推动人工智能与实体经济深度融合，是一项系统工程。其成效不仅取决于单项技术的突破，更有赖于构建一个技术自主、场景丰富、要素畅通、制度完善的良性产业生态。通过技术攻关、应用牵引与制度创新的多轮驱动，不断优化这一生态，将为人工智能产业持续健康发展，真正赋能千行百业数字化、智能化转型奠定坚实的基础。