以开源开放战略构建“人工智能+”产业生态系统|人工智能_新浪财经

转自：成都日报锦观

以开源开放战略构建“人工智能+”产业生态系统

□金培振王思语彭冲

人工智能(AI)正催生并引领新一轮科技革命和产业变革，通过缩小劳动力技能差距，对生产率产生深远影响。高效、经济、易用的AI技术加速赋能千行百业，“人工智能+”产业成为大国经济与科技竞争的主战场。在此背景下，准确把握我国“人工智能+”产业发展的现状与短板，抢抓AI发展的历史性机遇，对于培育智能时代的增长新动能具有重大战略意义。

“人工智能+”已成为当下竞争主战场

当前，人工智能与机器人技术正以前所未有的速度重塑生产逻辑，推动制造业加速步入“智造时代”。这既是技术赋能的必然要求，也是制造业本身发展的大势所趋。

一是AI科技赋能的“人工智能+”产业成为国际竞争主战场。从大国竞争角度看，中、美作为AI发展“第一方阵”展开激烈竞争，实质是抢占高科技产业制高点和价值链高端环节的主导权。美国在顶级AI模型、算力、算法和供应链领域保持领先，OpenAI、谷歌、微软、Meta等科技巨头致力于AI科技与基础模型研发。相较之下，中国在AI论文、专利申请和工业机器人应用领域突飞猛进，其全球占比已经赶超美国和欧盟。作为全球工业门类最齐全、AI应用场景最丰富的国家，中国必须立足现有的产业禀赋优势，以“人工智能+”产业发展助力把握竞争战略主动权。

二是AI科技加速向高效、经济、易用方向迭代演化。快速迭代演化的AI科技是支撑“人工智能+”产业发展的技术基石。从AI科技路线看，呈现“大模型与小模型并进、云端与端侧协同”特征，朝着多模态、具身智能以及AI4S (AI for Science)方向发展，自监督学习、因果推断、强化学习以及跨模态学习等AI技术进展显著，在训练和推理两个关键环节显著降低成本。2025年全球近九成标志性模型来自产业界，“人工智能+”正迈向大规模产业化的临界点。从AI风险治理看， AI科技引致了隐私泄露、深度伪造、信息茧房、性别与种族歧视等伦理风险，凸显制定AI科技治理框架的紧迫性。

三是AI产业化与产业AI化呈现加速演进趋势。“人工智能+”产业发展的核心是AI产业化与产业AI化。其中，AI产业化依托大数据和算力，以AI人才为支撑，形成多元垂类模型驱动的新型产业格局。在AI算力方面，中国则加快提升自主算力，国产AI芯片产能预计到2026年实现三倍增长。在AI人才方面，美国已经形成顶尖人才培养与活跃的创新创业生态。在“AI+制造”领域，中国浪潮AI工厂具备工业化、标准化、规模化的生产能力。在“AI+能源”领域，中核浙能“无感位置服务系统”在核电站、生态保护等场景发挥关键作用。在“AI+通信”领域，上海联通“5G专网SLA质量保障智能体”使瑞金医院、江南造船厂等60余家客户的运营效率提升60%。以上例证表明，依托AI推动生产制造和产业链协同是支撑经济高质量发展的关键战略支点。

中国“人工智能+”产业发展迅速

一是AI产业化居全球前列。2025年上半年，我国AI产业在产业规模、技术体系和企业数量等方面位居全球前列，在智能芯片、基础智能软件、智能网联汽车、无人载具、具身智能等领域呈现一定优势，主要体现为：一是依托先进制造业和成熟互联网产业，构成从“硬件”到“软件”、从上游技术基座到下游应用场景的全链条AI产业体系；二是AI核心产业及联动产业市场规模稳步增长，2024年我国AI产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率；三是AI产业具有坚实技术支撑，涌现各类通用、行业以及端侧大模型。国产AI产品正与办公协同、教育普惠、工业设计、内容创作等场景深度融合，DeepSeek上线不足20天全球日活跃用户就突破3000万，成为用户增速最快的生成式AI应用。2025年人形机器人销量将突破1万台，同比增幅达到125%。

同时，我国AI产业化也存在一些短板。一是涉及AI产业化的基础理论和原创算法研究相对薄弱。二是支撑AI产业的高端器件遇到短期难以突破的技术难题。三是AI产业化面临较高的区域、产业制度协调成本，亟待完善顶层设计和规划。

二是产业AI化加速推进。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，旨在推动AI与各行业领域广泛深度融合。我国的产业AI化主要体现在：一是AI助力制造业向高端化、数字化和智能化转型。截至2025年2月，全国建成3万余家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂、230余家卓越级智能工厂，覆盖超过80%的制造业行业大类；二是形成覆盖多领域的产业AI化生态群落。AI大模型在制造业、金融、电信、电子商务等垂类领域广泛应用；三是AI赋能居民智能化生活。在线直播消费满足居民个性化需求，电商平台运用AI实现智能选品、购物推荐，依托全栈全谱的医学影像AI研究提高了诊断效率。四是催生大批新模式和新业态。AI专用芯片及硬件产业已达到或接近世界领先水平，通用型AI驱动了具身智能加速爆发，虚拟人、数据标注与数据管理等新兴产业亦呈现迅猛增长态势。

我国产业AI化的短板在于：一是产业链融合不够系统，AI应用在产业整体的渗透率不高，重大应用场景存在碎片化、体系化不足的问题。二是数据与人才供给不足，海量公开数据未能有效储存利用，复合型AI应用人才短缺。三是数据安全与伦理治理滞后，数据标注与虚拟人等新兴产业存在质量与可信度不足，隐私保护和制度保障不健全等风险。四是亟须形成AI产业全链条服务体系，在AI领域的创新孵化、风险投资和企业成长服务等方面，相关生态链的协同效应仍未充分激发。

因地制宜加速释放“人工智能+”的催化效应

根据我国“人工智能+”产业发展的现状和问题，提出以下对策和建议：

一是“人工智能+”产业发展应坚持全国统筹与因地制宜相结合。在“十五五”期间，“人工智能+”产业应布局若干重点区域，形成差异化、特色化发展。建议设立国家“人工智能+”产业发展“创新区”“示范区”，在政策制度、体制机制、资源配置等方面，打造不同类型、模式和特色的发展样本。支持长三角、京津冀、粤港澳大湾区等重大战略区域在“人工智能+”产业领域先行先试。例如，依托长三角一体化战略，引导区域内AI企业跨链协作、优势互补，培育具有全球影响力的创新型“链主”企业集群，推动产业链上下游联动发展。完善跨地区及跨区域的规划衔接、技术标准互认、测试数据共享、基础设施成本分担与利益共享等协调机制。

二是加速释放“人工智能+”对新兴产业与未来产业的催化效应。鼓励支持企业开展“人工智能+”应用试点，利用AI技术提升生产智能化水平、优化产品设计和服务模式。一方面，针对新兴产业特点和需求，深入挖掘AI应用场景，推动AI在新能源、新材料、生物医药、智能终端、数字经济等新兴产业中的应用；另一方面，未来产业具备高技术附加值、强创新驱动力与广阔市场前景，代表新一轮科技革命和产业变革的前沿方向。应针对未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康六大领域，前瞻布局脑机接口、量子信息、生物制造等前沿未来产业领域。

三是充分发挥AI投资基金对“人工智能+”产业发展的支持效能。应重视科技金融体制创新在促进“人工智能+”产业发展中的作用，提升创新孵化器、风险投资机构、高校与初创企业的协同效应。建议由国有投资公司牵头，联合行业龙头设立AI母基金，发挥在整合政府资源与社会资本方面的主渠道作用，重点布局基础设施、前沿方向和关键环节。依托子基金聚焦大模型和端侧AI应用，通过“投早投小投硬科技”、支持并购整合等方式，推动产业培育和科技成果转化。充分发挥母基金与子基金的联动作用，优化AI研发与产业生态，助力打造世界级AI产业集群。

四是以开源开放战略构建“人工智能+”产业发展的生态系统。以开源开放战略构筑AI发展生态系统，有助于打破行业垄断、应对不确定性、激发创新者活力和保障AI安全发展。一是，引导企业和非营利机构投身开源创新，做优做强开源组织、社区与平台，依托国内市场规模和产业体系优势，推动开源成果应用与AI科技深度融合；二是，吸引海外企业与开发者融入中国AI开源生态。支持本土AI企业“出海”，提供模型、算法、应用和算力服务，鼓励外资与顶尖科研机构在华设立研发中心；三是，推动科研院校与企业、社会组织深化产教融合，系统培养各层级AI人才，建设布局合理的卓越人才体系。

五是健全“人工智能+”产业发展的动态调整型制度保障体系。建议尽快开展AI领域相关立法调研，在全球AI科技和产业竞争中，保持与国际标准和规则的对接。具体应从AI发展进程中代表性的难点堵点问题入手，例如，在语料数据确权、知识产权保护、数据中介与数据信托等市场主体培育方面有大量法律法规需求。应当适时修订现有相关法律法规关于AI发展的内容条款，鼓励地方立足实际，以包容审慎的原则推动地方立法先行先试，分领域、分专题推行渐进式立法，为最终形成国家层面的AI法治体系提供经验参考。

（作者：金培振，华东师范大学经济与管理学院副教授；王思语，上海对外经贸大学国际组织学院副教授；彭冲，重庆大学管理科学与房地产学院教授）