推動人工智能產業化和產業智能化協同發力

【財經論語】

當前，人工智能發展正由技術突破走向產業塑造，我國人工智能產業已具備較好的技術供給能力，但規模化應用仍面臨“最后一公裡”問題。

2026年《政府工作報告》提出“打造智能經濟新形態”，表明人工智能發展正在由技術突破、產品迭代和場景擴展，進一步走向產業塑造和體系重構。當前，發展人工智能，既要推進技術、產品、平台和終端產業化，也要推動人工智能更深進入制造業等實體經濟，帶動產業智能化。這就必然要求貫通技術供給與應用需求，推動人工智能產業化和產業智能化相互牽引、協同發力，使人工智能由技術優勢持續轉化為產業優勢和發展優勢。

人工智能產業化和產業智能化，是壯大智能產業體系、塑造智能經濟發展格局的兩個關鍵維度。前者重在將技術、產品、平台和終端轉化為產業供給能力，后者重在推動人工智能進入研發設計、生產制造、供應鏈協同、品牌營銷等真實場景，並將其轉化為現實生產力。

單靠人工智能產業本身，難以把智能經濟真正做強。如果缺少廣闊的應用場景，人工智能產業化就容易停留在技術自轉、產品內卷和熱度驅動層面，難以沉澱為長期產業能力。單靠產業智能化，同樣難以走深走實。產業智能化不是簡單上設備、接系統、做改造，而是需要穩定的技術供給、產品供給和服務供給持續支撐，從而形成可復制、可推廣的系統性升級能力。

協同發力，不是將供給端和應用端作簡單並列，而是在真實產業過程中形成雙向塑造、循環強化的運行機制。技術供給越貼近產業需求，人工智能產業化就越有生命力，場景反饋越能形成連續迭代，產業智能化就越能走深走實。

這種協同發力，首先體現為技術供給與場景需求的雙向牽引。人工智能產業化不能閉門造技術，而是需要技術有效進入產業發展真實場景，才能在發現問題、驗証價值中加快迭代﹔場景也隻有建立在更高質量的算法、數據、工具鏈和終端供給之上，方能持續提升應用水平、優化甚至重塑產業流程。技術與場景融合得越深，產業化與智能化之間的支撐就越有力。其次，二者協同還體現為項目轉化與產業擴散的相互促進。技術進入場景之后，才能實現由技術驗証走向產品打磨，由單點試用走向服務穩定，由零星應用走向行業解決方案。一旦項目具備持續轉化能力，就會沉澱出產品能力、服務能力和市場能力，反過來推動人工智能產業本身的規模化發展。此外，二者協同更深層體現在主體成長與產業生態的相互塑造。供給端與應用端的雙向貫通，不僅會帶動技術服務主體、解決方案主體和場景轉化主體成長，也會推動傳統企業完成能力升級、組織重構和經營方式更新。

推動兩端協同發力，要讓高質量供給真正面向高價值場景。人工智能產業化要圍繞產業智能化的真實需求提升供給能力。高端芯片、基礎軟件、工業算法、多模態模型、高質量數據集，乃至智能終端和開源生態，最終都要落到能否進入產業現場、解決實際問題、支撐規模應用上來。高價值場景也要在項目推進中牽引高質量供給。產業智能化要在真實場景中不斷提出新問題、形成新需求、檢驗新技術。要培育多元主體形成穩定轉化鏈條，既壯大人工智能企業，也要培育解決方案服務商、場景轉化主體和平台協同主體，同時推動傳統企業提升智能化承接能力，使技術出得去、場景接得住。

推動人工智能產業化和產業智能化協同發力，要以堅實的技術供給筑牢產業底座，以豐富的應用場景牽引技術迭代、項目轉化和主體成長，加快形成以智促產、以產育智的發展格局。兩端貫通得越充分，智能產業發展的內生動力就越強，人工智能就越能持續轉化為高質量發展的新動能。

（作者：高艷 歐鈺娟，分別系中國計量大學教授、河北省委黨校〔河北行政學院〕研究員）