“十五五”規(guī)劃建議將“建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，鞏固壯大實體經(jīng)濟(jì)根基”作為“十五五”時期首要戰(zhàn)略任務(wù)，并提出開展新技術(shù)新產(chǎn)品新場景大規(guī)模應(yīng)用示范行動，全面實施“人工智能+”行動，培育壯大新興和未來產(chǎn)業(yè)。中央經(jīng)濟(jì)工作會議進(jìn)一步提出堅持創(chuàng)新驅(qū)動，加緊培育壯大新動能，并強調(diào)要強化企業(yè)創(chuàng)新主體地位，深化拓展“人工智能+”。
今年是“十五五”開局之年，應(yīng)充分發(fā)揮我國豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢，加快產(chǎn)業(yè)政策和場景側(cè)改革，以場景為驅(qū)動、以人工智能（AI）為引擎、以數(shù)據(jù)為紐帶、以生態(tài)為支撐，構(gòu)建“科技創(chuàng)新-場景應(yīng)用-產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”循環(huán)互促的創(chuàng)新體系，將AI的“技術(shù)勢能”轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)向新向上的“發(fā)展動能”。
亟需將人工智能的技術(shù)勢能轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)發(fā)展動能
“十五五”時期是我國從制造大國邁向制造強國的關(guān)鍵階段，而AI大模型與海量工業(yè)場景的深度融合，成為加速AI發(fā)展和推動產(chǎn)業(yè)智能化、綠色化、融合化發(fā)展，加快推進(jìn)新型工業(yè)化、建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的關(guān)鍵引擎。特別是以DeepSeek、通義千問等為代表的國產(chǎn)大模型實現(xiàn)全球領(lǐng)先并以開源模式加速全場景應(yīng)用，標(biāo)志著中國正從AI技術(shù)原創(chuàng)突破邁向以場景為牽引加快高水平產(chǎn)業(yè)賦能的關(guān)鍵臨界點。
國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《關(guān)于加快場景培育和開放推動新場景大規(guī)模應(yīng)用的實施意見》明確提出，要充分發(fā)揮我國超大規(guī)模市場和豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢，支持建設(shè)一批綜合性重大場景、行業(yè)領(lǐng)域集成式場景、高價值小切口場景，擴(kuò)大生產(chǎn)場景、工作場景、生活場景供給，推動場景資源開放，促進(jìn)場景資源公平高效配置，推動新場景大規(guī)模應(yīng)用，凸顯場景作為新質(zhì)生產(chǎn)力的戰(zhàn)略性資源，對全面實施“人工智能+”行動，加快人工智能高水平賦能新型工業(yè)化、建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的戰(zhàn)略意義。
人工智能+工業(yè)化面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)
第一，工業(yè)場景存在碎片化現(xiàn)象，規(guī)?；瘧?yīng)用待破局。我國工業(yè)場景覆蓋制造業(yè)全鏈條，但AI應(yīng)用場景呈現(xiàn)“少數(shù)重大場景為牽引、大量長尾場景占主導(dǎo)”的特征，AI賦能多停留在質(zhì)檢、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)等“點”的應(yīng)用，缺乏產(chǎn)線級、全流程、跨領(lǐng)域的集成化場景設(shè)計。相關(guān)統(tǒng)計顯示，在制造業(yè)領(lǐng)域，2025年物體搬運物流、智能計劃排產(chǎn)、質(zhì)量控制、現(xiàn)場作業(yè)等場景，AI應(yīng)用規(guī)模預(yù)計分別為12.3億元、29.7億元、23.2億元、22.7億元，但整體仍較為分散。場景碎片化導(dǎo)致技術(shù)價值難以充分釋放，往往存在“投入大、見效慢”的現(xiàn)實瓶頸，智能工廠、智慧供應(yīng)鏈等重大場景仍在探索，缺乏可復(fù)制推廣的場景標(biāo)桿示范，制約規(guī)?；茝V。
第二，重大工業(yè)場景機會開放程度有待提升。AI企業(yè)多為民營企業(yè)，但重大場景主要掌握在政府部門、大型基建國企、制造業(yè)鏈主企業(yè)手中，這些重大場景開放程度有限，使得AI賦能重大工業(yè)場景的門檻高、難度大。
在湖北人形機器人創(chuàng)新中心展示廳，參觀者從機器人群中走過。新華社記者 肖藝九 攝
第三，工業(yè)數(shù)據(jù)壁壘高筑，流通共享機制待完善。數(shù)據(jù)是AI的核心要素，豐富的數(shù)據(jù)資源能為大模型和具身智能的訓(xùn)練與優(yōu)化提供充足的“燃料”，從而提升其在工業(yè)場景中的泛化能力。同時，當(dāng)前AI預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模以300倍/年的趨勢增長，增大模型和增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)是未來演進(jìn)方向。然而，實際工業(yè)數(shù)據(jù)分散在設(shè)備、系統(tǒng)和產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)，且涉及商業(yè)機密和隱私保護(hù)，跨企業(yè)、跨平臺的數(shù)據(jù)共享阻力巨大，行業(yè)級高質(zhì)量公共數(shù)據(jù)集建設(shè)亟待提速。
第四，微觀經(jīng)營主體活力不足，面臨增收不盈利的現(xiàn)實困境。產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化需要大中小企業(yè)融通創(chuàng)新，但當(dāng)前AI賦能工業(yè)化仍由頭部企業(yè)主導(dǎo)，傳統(tǒng)制造業(yè)中小企業(yè)受制于融資約束，難以負(fù)擔(dān)AI技術(shù)應(yīng)用成本，還面臨技術(shù)門檻高、場景對接難等問題。與此同時，產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同不足，裝備制造商、軟件服務(wù)商與終端用戶之間缺乏深度合作，制約場景閉環(huán)構(gòu)建，最終陷入“增收不增利”的困境。
第五，算力基建投資加速，但有效算力供給不足。工業(yè)場景對實時計算和邊緣算力需求迫切，但受限于網(wǎng)絡(luò)延遲、本地應(yīng)用場景匱乏等因素，我國算力資源分布不均衡，東部地區(qū)算力占比較大，中西部工業(yè)重鎮(zhèn)算力供給缺口顯著。并且，我國當(dāng)前算力基建投資集中于以CPU為主的傳統(tǒng)通用服務(wù)器，而市場急需的智能算力（GPU/TPU/ASIC等）供給不足。目前，算力基建“總量過剩、有效供給不足”的結(jié)構(gòu)性問題制約AI大模型在復(fù)雜場景中的快速應(yīng)用迭代和價值釋放。
以場景驅(qū)動加快AI高水平賦能新型工業(yè)化
首先，實施場景驅(qū)動創(chuàng)新戰(zhàn)略，構(gòu)建“全鏈+特色”場景體系。實施場景驅(qū)動人工智能高水平賦能新型工業(yè)化行動計劃，圍繞研發(fā)設(shè)計、智能生產(chǎn)、供應(yīng)鏈管理等重點核心環(huán)節(jié)，遴選十百千國家級標(biāo)桿場景，形成“全鏈條貫通、多領(lǐng)域聯(lián)動”的場景示范矩陣。結(jié)合區(qū)域產(chǎn)業(yè)稟賦，打造“一鏈一策”的垂直特色場景。建立工業(yè)高價值場景動態(tài)清單，每年更新一定比例的示范項目，淘汰技術(shù)落后、效益低下的場景，推動場景與技術(shù)進(jìn)步互促并進(jìn)。構(gòu)建AI賦能制造業(yè)綜合評價體系，圍繞技術(shù)成熟度、場景開放度、應(yīng)用賦能成效等維度，建立多層次、動態(tài)化的評估框架，為AI高水平賦能提供科學(xué)指引和前瞻引導(dǎo)。
其次，開發(fā)開放超級場景，推動技術(shù)-場景精準(zhǔn)適配。加強政策引導(dǎo)，鼓勵科技領(lǐng)軍企業(yè)、制造業(yè)鏈長企業(yè)、國資央企等開發(fā)開放大規(guī)模產(chǎn)業(yè)場景，支持各地政府開發(fā)開放城市場景，建設(shè)千億級超級場景，推動建設(shè)AI+先進(jìn)制造終端應(yīng)用基地，降低民營AI企業(yè)參與門檻。建立工業(yè)AI或具身AI機會清單，由工業(yè)企業(yè)發(fā)布技術(shù)難題，中小企業(yè)參與AI+示范應(yīng)用場景模型開發(fā)，形成一批行業(yè)級解決方案，政府按成果轉(zhuǎn)化效益給予補貼支持。專項支持邊緣計算、小樣本學(xué)習(xí)、自適應(yīng)算法、工業(yè)智能體等工業(yè)級AI研發(fā)，降低算力依賴，提升場景適配性。圍繞重點產(chǎn)業(yè)鏈打造示范應(yīng)用場景，發(fā)布AI軟硬件創(chuàng)新產(chǎn)品目錄，并將首臺套、首版次、首批次AI大模型和具身智能機器人場景化驗證應(yīng)用納入“兩重兩新”和超長期特別國債等專項政策支持。
第三，打破數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)要素流通生態(tài)。制定并實施工業(yè)數(shù)據(jù)共享管理辦法，建立科學(xué)的數(shù)據(jù)分級管理體系，重點推動設(shè)計參數(shù)、工藝知識等非涉密數(shù)據(jù)定向開放與共享。以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和數(shù)據(jù)要素型央企為基礎(chǔ)，統(tǒng)籌建設(shè)國家級工業(yè)數(shù)據(jù)集團(tuán)，打造工業(yè)數(shù)據(jù)樞紐平臺，支持跨業(yè)、跨域數(shù)據(jù)融合應(yīng)用，并通過稅收減免等激勵措施，吸引工業(yè)企業(yè)接入，構(gòu)建良性互動、共建共益的數(shù)據(jù)共享生態(tài)系統(tǒng)。加快推進(jìn)制造業(yè)數(shù)據(jù)空間、數(shù)據(jù)信托、數(shù)據(jù)銀行等創(chuàng)新機制試點工作，積極探索基于AI、區(qū)塊鏈等技術(shù)的數(shù)據(jù)確權(quán)與收益分配模式，充分激活數(shù)據(jù)要素市場價值，促進(jìn)工業(yè)數(shù)據(jù)要素優(yōu)化配置與高效利用。
第四，強化中小企業(yè)賦能，打造“鏈主+生態(tài)”協(xié)同體系。一是給與國家人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金、國家創(chuàng)投基金等政策性戰(zhàn)略投資基金更多制度靈活性和決策自由度，重點支持專精特新和科技先鋒企業(yè)參與場景開發(fā)，提供首臺套首批次首版次成果的場景應(yīng)用風(fēng)險補償。二是以場景示范工程、場景保險補貼等激發(fā)與引導(dǎo)鏈主企業(yè)向中小企業(yè)開放場景，支持其低成本快速部署、全產(chǎn)線應(yīng)用AI大模型。三是優(yōu)化營商環(huán)境，以法治手段切實解決大企業(yè)、政府部門拖欠AI中小企業(yè)賬款問題，助力中小企業(yè)形成場景應(yīng)用-資金回流-場景迭代-企業(yè)規(guī)?；鲩L的“飛輪”。四是實施“百千萬工業(yè)AI工程師計劃”，聯(lián)合高校、企業(yè)共建實訓(xùn)基地，推行“企業(yè)導(dǎo)師+高校教授”雙導(dǎo)師制，定向培養(yǎng)既懂工業(yè)場景又精通AI技術(shù)的復(fù)合型人才，為生態(tài)提供創(chuàng)新動力。
第五，夯實新型基礎(chǔ)設(shè)施，開源共建提升算力-網(wǎng)絡(luò)支撐能力。一是建立全國一體化異構(gòu)算力交易平臺，創(chuàng)新采用“算力證券化”模式實現(xiàn)跨區(qū)域資源高效調(diào)配，同時積極推行“算力銀行”模式，為企業(yè)提供閑置算力存儲增值服務(wù)，提升資源利用效率。二是支持領(lǐng)軍企業(yè)依托開源社區(qū)開發(fā)工業(yè)級AIaaS或MaaS平臺，通過開源開放模式集成低代碼開發(fā)、微服務(wù)架構(gòu)、異構(gòu)模型調(diào)用等核心功能，切實降低中小企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型門檻。三是構(gòu)建完善的工業(yè)AI安全防護(hù)體系，建立健全漏洞庫與威脅情報開源共享機制，加快研制自主可控的工業(yè)防火墻與加密芯片，筑牢產(chǎn)業(yè)安全防線。
?。ㄗ髡撸阂髅飨当本├砉ご髮W(xué)公共管理系主任、工業(yè)和信息化部“十五五”規(guī)劃專家組成員；武沛琦系中山大學(xué)管理學(xué)院博士研究生）
