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[智能应用]汇智聚力,构建人工智能创新生态 [复制链接]

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随着我国经济社会的不断发展,人工智能应用场景已经扩展到各个角落,并成为引领未来的战略性技术和新兴产业。当前,我国人工智能产业发展进入快车道,各地竞相布局、梯次推进,呈现出“东强西进、南北互动”的多元格局。其中,京津冀、长三角、粤港澳大湾区三大区域正成为全国人工智能高质量发展的主阵地。

  如今,北京、上海、杭州、广州、深圳等城市,在人工智能的创新策源、技术转化与场景落地等方面,均已形成各自优势。比如,北京凭借雄厚的科研资源和人才储备,在人工智能算法与基础研究领域优势明显。上海积极推动人工智能与金融、制造业等优势产业深度融合,打造了一批具有国际影响力的人工智能应用场景。杭州依托数字经济基础,在开源大模型、人形机器人等领域走在前列。广州作为我国重要的制造业基地,在交通、医疗、教育等方面的AI应用上不断形成突破。深圳通过加快构建算力供给普惠、场景应用开放、产业生态健全、创新创业便捷的人工智能发展环境,正迅速崛起为“从算力到场景”的人工智能应用先锋城市。

  然而,我国人工智能产业发展仍面临高水平原创性突破偏少、一些AI大模型仍需完善优化等问题。在这一背景下,进一步依托具有政策集成优势、人才与企业集聚基础、开放协作能力强的区域城市,能够为人工智能与实体经济深度融合提供优质土壤,构建起涵盖基础研究、技术开发、应用推广、制度试验等环节的人工智能一体化发展生态,推动我国人工智能产业向更深层次、更高质量迈进。

  在基础科研方面,要主动“借力”全球高水平科研资源,强化开放合作机制,在人工智能领域的基础研究方面,根据需要和能力有选择性地实行更大力度的自主开放,鼓励高校院所与国际一流实验室、科技公司共建联合实验平台和技术攻关联盟,积极构建产学研协同创新的生态体系,提升原始创新与前沿探索能力。

  在应用技术方面,要充分发挥企业主体作用,打造支持中试验证、技术转化、首台套示范的综合平台,同时充分引导新型科研机构、高校重点实验室等科研资源协同联动,面向企业开放公共技术平台,让企业共享研发设施,以降低企业研发成本和时间周期,推动科研成果快速实现从“实验室走向生产线”。同时,通过支持专精特新“小巨人”企业形成技术突破和产品化能力,打通“从0到1”和“从1到N”的关键环节。

  在金融系统方面,要“合力”整合政府引导基金、市场化母基金和产业资本,探索以科技成果、技术专利作价入股、增信的模式,充分运用大数据等技术完善债券、专项贷款制度,构建多层次、全周期、可持续的投融资生态,推动资本向早期、硬科技、长期项目配置倾斜,防止“一哄而上”“追风口”。通过互补联动,推动形成政产学研用资一体化融合的创新生态,全面提升人工智能领域的自主创新能力与产业系统韧性。

  另外,在人工智能产业发展中,还需要以系统性思维和前瞻性布局,逐渐探索“政策引领—科研协同—产业集聚—场景驱动”的特色发展路径。比如,深圳今年3月发布《加快打造人工智能先锋城市行动计划(2025—2026年)》,明确了“把握人工智能前沿发展态势”“深入实施‘人工智能+’行动”“构筑富有吸引力的人工智能人才集聚地”等目标。在具体实践上,AI已经在深圳的工业生产场景深度渗透,近200个“城市+AI”应用覆盖政务服务、医疗、商业等社会生活场景的方方面面,鹏城云脑等算力基础加速推进,算力券、语料券、模型券的发放降低企业研发成本,一系列开放生态使产业规模与企业数量双增长。

  综上所述,我国人工智能产业发展已步入系统化建设的新阶段,既需要顶层设计的持续推动,也需要地方探索的深耕细作。相关区域城市在发展人工智能产业的经验表明,唯有以全链条协同为基础,以政策机制创新为引擎,以实际应用需求为牵引,才能真正打通人工智能发展的全路径、全生态、全场景。
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只看该作者 沙发  发表于: 06-12
我国人工智能产业发展的现状与未来路径

随着我国经济社会的蓬勃发展,人工智能(AI)已不再是遥不可及的概念,而是成为了引领未来的战略性技术和新兴产业,其应用场景已经渗透到社会的各个角落。当前,我国人工智能产业发展势头强劲,各地纷纷布局,形成了“东强西进、南北互动”的多元化发展格局,其中京津冀、长三角、粤港澳大湾区更是成为了全国人工智能高质量发展的核心区域。

各大城市各展所长

- 北京:凭借其深厚的科研资源和人才储备,在人工智能算法与基础研究领域独占鳌头。
- 上海:则致力于将人工智能与金融、制造业等传统优势产业深度融合,打造了一系列具有国际影响力的AI应用场景。
- 杭州:依托其坚实的数字经济基础,在开源大模型、人形机器人等前沿领域取得了显著进展。
- 广州:作为我国重要的制造业基地,广州在交通、医疗、教育等领域的AI应用上不断取得新突破。
- 深圳:通过构建完善的算力供给、开放的场景应用和健全的产业生态,正迅速崛起为人工智能应用的先锋城市。

面临的挑战与应对策略

尽管我国人工智能产业发展取得了显著成就,但仍面临高水平原创性突破不足、AI大模型需进一步优化等问题。为解决这些问题,我们需要:

1. 强化基础研究:主动“借力”全球高水平科研资源,加强开放合作,提升原始创新与前沿探索能力。鼓励高校院所与国际一流实验室、科技公司共建联合实验平台和技术攻关联盟,构建产学研协同创新的生态体系。

2. 推动技术转化:充分发挥企业的主体作用,打造支持中试验证、技术转化、首台套示范的综合平台。同时,引导新型科研机构、高校重点实验室等科研资源协同联动,面向企业开放公共技术平台,降低企业研发成本和时间周期。

3. 优化金融系统:整合政府引导基金、市场化母基金和产业资本,探索以科技成果、技术专利作价入股、增信的模式,构建多层次、全周期、可持续的投融资生态。推动资本向早期、硬科技、长期项目配置倾斜,防止盲目跟风。

4. 探索特色发展路径:以系统性思维和前瞻性布局,逐渐探索“政策引领—科研协同—产业集聚—场景驱动”的特色发展路径。如深圳通过发布行动计划,明确了发展目标,并在实际应用中取得了显著成效。

未来展望

我国人工智能产业发展已步入系统化建设的新阶段,既需要顶层设计的持续推动,也需要地方政府的深耕细作。相关区域城市在发展人工智能产业的经验表明,只有实现全链条协同、政策机制创新与实际应用需求的紧密结合,才能真正打通人工智能发展的全路径、全生态、全场景。

未来,我们应继续加强国际合作与交流,吸引全球优秀人才和先进技术,不断提升我国人工智能产业的国际竞争力。同时,也要注重培养本土人才,加强人工智能教育与培训,为产业发展提供源源不断的人才支撑。此外,还应关注人工智能伦理与安全问题,确保技术发展与社会伦理相协调,推动人工智能产业健康、可持续地发展。
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只看该作者 板凳  发表于: 06-12
汇智聚力,构建人工智能创新生态
我国人工智能产业发展现状
当前,我国人工智能产业发展进入快车道,各地竞相布局、梯次推进,呈现出“东强西进、南北互动”的多元格局,京津冀、长三角、粤港澳大湾区三大区域成为全国人工智能高质量发展的主阵地。北京、上海、杭州、广州、深圳等城市,在人工智能的创新策源、技术转化与场景落地等方面,均已形成各自优势。例如,北京凭借雄厚的科研资源和人才储备,在人工智能算法与基础研究领域优势明显;上海积极推动人工智能与金融、制造业等优势产业深度融合,打造了一批具有国际影响力的人工智能应用场景;杭州依托数字经济基础,在开源大模型、人形机器人等领域走在前列;广州作为我国重要的制造业基地,在交通、医疗、教育等方面的AI应用上不断形成突破;深圳通过加快构建算力供给普惠、场景应用开放、产业生态健全、创新创业便捷的人工智能发展环境,正迅速崛起为“从算力到场景”的人工智能应用先锋城市。

然而,我国人工智能产业发展仍面临高水平原创性突破偏少、一些AI大模型仍需完善优化等问题。

构建人工智能创新生态的措施
依托区域城市
进一步依托具有政策集成优势、人才与企业集聚基础、开放协作能力强的区域城市,能够为人工智能与实体经济深度融合提供优质土壤,构建起涵盖基础研究、技术开发、应用推广、制度试验等环节的人工智能一体化发展生态,推动我国人工智能产业向更深层次、更高质量迈进。

基础科研方面
主动“借力”全球高水平科研资源,强化开放合作机制,在人工智能领域的基础研究方面,根据需要和能力有选择性地实行更大力度的自主开放,鼓励高校院所与国际一流实验室、科技公司共建联合实验平台和技术攻关联盟,积极构建产学研协同创新的生态体系,提升原始创新与前沿探索能力

金融系统方面
“合力”整合政府引导基金、市场化母基金和产业资本,探索以科技成果、技术专利作价入股、增信的模式,充分运用大数据等技术完善债券、专项贷款制度,构建多层次、全周期、可持续的投融资生态,推动资本向早期、硬科技、长期项目配置倾斜,防止“一哄而上”“追风口”。通过互补联动,推动形成政产学研用资一体化融合的创新生态,全面提升人工智能领域的自主创新能力与产业系统韧性。

探索特色发展路径
以系统性思维和前瞻性布局,逐渐探索“政策引领 - 科研协同 - 产业集聚 - 场景驱动”的特色发展路径。比如深圳今年3月发布《加快打造人工智能先锋城市行动计划(2025 - 2026年)》,明确了“把握人工智能前沿发展态势”“深入实施‘人工智能 + ’行动”“构筑富有吸引力的人工智能人才集聚地”等目标1
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