习近平总书记指出，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。
从发展态势看，人工智能产业正在形成以多要素协同为特征的基础能力体系。算力基础设施持续迭代升级，数据要素流通机制不断完善，算法模型能力稳步提升，三者之间的耦合关系不断增强，共同构成支撑产业发展的核心底座。在此基础上，人工智能加速向制造、能源、交通、金融及公共服务等领域全面深度渗透，由早期的局部功能嵌入，逐步实现业务流程、系统运行深度融合，推动产业运行方式由环节优化向系统协同模式转变，产业边界不断延展。
从全球竞争格局看，人工智能正由单一技术竞争加速转向体系能力竞争。世界主要国家围绕基础模型研发、算力基础设施布局、数据治理体系构建与产业生态培育等方面持续加大投入力度，推动人工智能由技术突破阶段迈向平台化与生态化发展阶段。在这一过程中，产业竞争重心由单点技术比拼，逐步转向整体创新体系效率与协同能力的综合较量，全球科技创新格局与产业分工体系正在发生深层次调整。
一、人工智能产业发展的战略意义与时代价值
立足新发展阶段，人工智能产业正处于从技术扩散加速迈向体系化成形的关键窗口期。其发展不仅体现为技术能力的持续提升，更表现为对经济运行方式、生产流程模式与产业组织架构的系统性重塑。随着智能技术不断向实体经济深度渗透，人工智能正在从单一场景赋能逐步走向支撑产业体系整体运行的基础性能力，成为推动经济结构优化与发展动能转换的重要变量。
第一，人工智能产业发展是增强国家战略科技力量、提升系统性创新能力的重要支撑。在全球科技竞争不断加剧的背景下，人工智能已从单点技术竞争演变为覆盖基础模型、算力体系与数据要素的系统性竞争。产业发展水平不仅影响技术扩散效率，也直接决定创新资源整合能力与体系运行效率。加快人工智能产业发展，有助于强化基础研究与工程应用之间的贯通机制，推动关键核心技术突破与产业化应用协同推进，增强我国在全球科技体系中的综合竞争能力。
第二，人工智能产业发展是培育新质生产力、推动经济高质量发展的重要引擎。人工智能通过数据要素与算法模型的深度融合，正在重塑传统生产函数，优化资源配置模式，使经济运行方式由要素驱动逐步转向智能驱动。在制造、能源、金融、交通等重点领域，人工智能不断嵌入生产流程与决策体系，推动生产效率提升与价值链重构，并催生智能制造、智能服务与智能运营等新业态，为经济增长提供持续动力与结构性支撑。
第三，人工智能产业发展是推动产业体系重构升级、促进现代化产业体系建设的重要路径。随着智能技术在各类产业中的持续嵌入，传统产业之间的边界不断弱化，产业链上下游之间的协同关系不断增强，推动形成跨行业融合与动态协同的新型产业组织形态。以行业大模型、智能体系统与工业智能平台为代表的新技术形态，正在加速推动产业由线性分工模式向平台化、网络化与生态化结构演进，提升产业体系整体韧性与适应能力。
第四，人工智能产业发展是提升社会治理现代化水平、支撑数字中国建设的重要力量。在城市运行、公共服务、医疗健康与教育等领域，人工智能通过增强数据感知、趋势研判与辅助决策能力，推动治理方式由经验驱动向数据驱动与智能决策转变。同时，随着应用场景不断扩展，数据安全、算法可信与系统治理等问题日益凸显，推动人工智能发展与治理体系建设同步推进，形成更加安全、可靠与可持续的产业发展环境。
二、技术突破驱动人工智能产业演进的内在逻辑
从发展规律看，人工智能产业演进本质上是技术能力持续提升并向经济系统不断扩散的过程。技术进步不仅提升了人工智能的功能边界，也改变了其与产业体系的作用方式，使其由早期的工具性技术逐步演化为影响产业组织与运行逻辑的通用性基础能力。在这一过程中，技术突破通过能力生成方式变革、资源配置方式优化、应用嵌入方式深化与创新扩散方式重构等路径，持续推动产业体系演进。
第一，技术突破推动人工智能由规则驱动转向以数据与模型为核心的能力生成机制重构。随着深度学习与大模型技术的发展，人工智能逐步摆脱对人工规则设计的依赖，通过海量数据训练与参数化建模实现知识表征与能力生成方式的转变，使其具备更强的泛化能力与复杂任务处理能力，从而为产业应用提供更加通用的技术基础。
第二，技术突破推动人工智能产业资源配置方式发生结构性变化，形成算力与数据驱动的新型协同基础。随着计算能力持续提升与数据规模不断扩展，算力资源从支撑性要素逐步转变为关键生产要素，数据从辅助性资源转变为核心驱动变量，算法模型则成为连接两者的关键枢纽，三者之间的协同关系不断强化，共同支撑人工智能技术持续演进。
第三，技术突破推动人工智能从“外部赋能”向“流程嵌入”深化，使其逐步进入产业运行核心环节。人工智能不再局限于独立功能模块或单点任务优化，而是逐步嵌入研发设计、生产制造、运营管理与服务供给等关键环节，通过对业务流程的重构与优化，实现对产业运行机制的深度影响，使其从辅助工具逐步转向系统性生产要素。
第四，技术突破推动人工智能创新扩散机制，由线性传播转向网络化协同演化。随着模型开源化程度提升与开发工具链不断完善，人工智能技术扩散方式逐步从“科研机构—企业—应用端”的单向传递，转向企业、高校、开发者社区与平台之间的多主体协同演进模式，创新活动的参与主体边界不断拓宽，技术迭代速度与产业适配效率显著提升。
三、人工智能产业发展的重点领域与应用场景拓展
人工智能产业发展的价值，最终体现在对经济社会具体场景的深度融入与系统赋能之中。随着新一代人工智能技术持续演进，其应用形态正由单点功能嵌入加速走向系统性重构，由局部效率提升迈向整体流程再造。推动人工智能产业发展，必须坚持以场景牵引技术演进、以应用驱动产业成形，围绕实体经济、现代服务、社会治理及前沿创新等重点领域，持续拓展规模化、体系化应用空间。
第一，面向先进制造领域，加快推动实体经济智能化升级。制造业是人工智能技术融合应用的核心场景。人工智能技术可深度嵌入产品研发设计、生产制造、质量检测、设备运维及供应链管理等关键环节，推动生产方式由经验驱动向数据驱动与智能决策转变。应围绕智能工厂、柔性制造、智能质检与预测性维护等典型场景，强化工业大模型、机器视觉、数字孪生与智能控制等技术集成应用，形成面向行业的系统化解决方案，推动制造业向高端化、智能化与绿色化方向转型。
第二，面向现代服务业领域，加快培育新业态。人工智能正在重塑服务业供给方式与组织形态，推动金融、物流、教育、文旅、商务及法律服务等领域向精准化、个性化与智能化方向演进。特别是生成式人工智能的发展，为知识服务、内容生产、创意设计、智能客服与数字营销提供了全新技术支撑。应推动服务流程数字化重构与智能化升级，促进传统服务模式优化再造，培育智能咨询、智能运营与智能设计等新业态，持续拓展智能经济发展空间。
第三，面向医疗健康领域，构建全生命周期智能健康服务体系。人工智能在医学影像分析、辅助诊断、药物研发、健康管理及养老服务等方面应用持续深化，推动医疗服务模式由以治疗为中心向以预防为导向转变。应促进医学数据、临床知识与人工智能模型深度融合，构建安全可信、可解释、可验证的智能医疗应用体系。同时，加快人工智能向基层医疗、远程医疗和康养服务延伸，提升优质医疗资源的可及性与均衡性，更好满足人民群众高品质健康需求。
第四，面向城市治理与公共服务领域，全面提升治理智能化水平。城市运行具有多主体、多要素与多场景高度耦合的复杂特征，人工智能通过数据感知、风险识别、趋势预测与协同调度能力，可显著提升治理的精细化、科学化水平。应加快建设城市智能中枢体系，推动交通、应急、环保、政务服务等系统数据互联互通与业务协同，构建贯通“感知—分析—决策—执行—反馈”的闭环治理体系。
第五，面向科学研究与文化创新领域，持续拓展发展空间。在科学研究方面，人工智能可用于复杂系统建模、实验设计优化、材料筛选与知识发现，推动科研范式由经验驱动向数据与模型协同驱动转变。在文化创意领域，生成式人工智能正在深刻改变内容生产方式，广泛应用于文本、图像、音视频及沉浸式内容创作，拓展文化表达形态与传播边界。应推动人工智能与基础科学、人文艺术深度融合，激发科技创新与文化创新的协同效应。
四、人工智能产业加快成形的路径与关键举措
人工智能产业加快成形，是技术突破、产业融合、生态构建与制度保障协同演进的系统性过程。从发展规律看，人工智能产业并非单一技术扩散的结果，而是由算力、数据、算法、模型、平台、场景、人才与治理体系共同支撑的复杂生态系统。推动人工智能产业由技术突破走向规模化成形，必须坚持系统观念与应用导向，促进创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，加快把技术优势转化为现实产业优势与发展动能。
第一，构建智能基础设施体系，筑牢产业发展底座。算力、数据与平台是人工智能产业发展的关键基础支撑。应加快构建高效协同的智能算力体系，推动通用算力、智能算力与边缘算力一体化布局，提升算力资源调度能力与普惠服务水平。强化高质量数据资源体系建设，推动行业数据规范采集、治理与高效流通，构建安全可信、标准统一的数据要素供给体系。同时，加快建设人工智能开发平台、模型服务平台与行业应用平台，降低技术使用门槛，提升中小企业智能化水平。
第二，强化核心技术攻关能力，提升自主创新水平。人工智能产业高质量发展，关键在于构建自主可控的技术体系。应围绕基础理论、核心算法、基础模型、智能芯片、开发框架与安全技术等关键领域持续攻关，推动形成开放协同的技术创新生态。重点提升大模型在可靠性、可解释性、可控性与行业适配性方面的能力，推动人工智能技术由规模扩张向能力提升转变。同时，加强算法模型与芯片架构、计算系统及存储体系的协同优化，提升人工智能系统工程化与产业化水平。
第三，健全场景牵引机制，加快推动成果转化应用。人工智能产业成形的关键在于形成稳定、丰富并持续迭代的应用场景体系。应围绕先进制造、医疗健康、交通物流、能源电力、城市治理与现代农业等重点领域，持续开放高价值应用场景，推动人工智能在真实环境中迭代优化与规模化应用。建立“企业出题、科研攻关、市场验证”的协同机制，完善从研发、中试、孵化到推广应用的全链条转化体系，促进技术供给与产业需求精准匹配。
第四，培育开放协同产业生态，构建融通发展格局。人工智能产业具有显著的生态化特征，需要多主体协同共建。应发挥龙头企业在技术集成、平台建设与生态组织方面的引领作用，支持其牵头建设行业级人工智能平台与产业创新联合体，带动上下游协同发展。同时，鼓励专精特新企业围绕细分领域开展技术与产品创新，形成“大企业搭平台、中小企业做专精、科研机构强支撑、应用主体促迭代”的产业格局。加快推进开源体系建设，培育高水平模型社区与开发者生态，持续提升产业创新活力与扩散能力。
第五，完善标准规范与治理体系，提升产业发展保障能力。随着人工智能产业加快发展，标准体系与治理机制同步完善尤为重要。应围绕数据质量、模型性能、算法安全、系统可靠性与隐私保护等关键环节，构建覆盖全生命周期的标准体系。加强人工智能安全治理能力建设，提升对模型偏差、数据风险与内容生成安全问题的防控水平，推动人工智能向可信、可靠、可控方向发展。同时，积极参与全球人工智能规则与标准制定，提升我国在全球智能产业治理体系中的话语权。
（作者为天津大学讲席教授、网络安全学院党委书记）
