实现“人工智能+”的迭代升级

在人工智能技术快速发展和“人工智能+”战略的推动下,我国人工智能产业已进入高速发展期,政策支持与技术突破双轮驱动,2025年在“人工智能+”行动推动下,市场规模已突破万亿元。从行业分布和应用‌来看,目前人工智能已落地的行业领域包括医疗、金融、电商、交通、工业制造、教育等。人工智能产业分布在信息传输、软件和信息技术服务业、科学研究和技术服务业,覆盖芯片、算法、应用等全链条。从技术突破和应用场景‌来看,人工智能大语言模型取得了突破性进展,呈现出强大的通用智能特征,人工智能技术正在迅速向工业、农业、建筑、医疗、教育等行业和领域渗透,通过扩大场景应用,发挥着重构生产方式、推动产业升级的作用‌。

上海2026年《政府工作报告》进一步提出深入实施“人工智能+”行动,计划新增50家以上先进智能工厂,重点推进具身智能场景落地,在自动驾驶、工业机器人等领域建设20个示范场景,对示范项目给予最高500万元补贴。

但目前“人工智能+”战略推动下形成的智能经济新形态发展也存在一些问题,特别是处于国内领先位置的上海,发展到当前阶段问题更为突出:一是算力制约问题。高端算力市场存在短缺,中低端算供给过过剩。二是产业融合深度不够的问题。人工智能科技创新与产业创新融合深度需要加深,智能经济新形态的应用场景需要扩大。三是数据产业生态有待健全‌的问题。数据流通规则和供需对接机制尚未完全建立,影响了人工智能技术的应用效果‌,制约了“人工智能+”战略的进一步推动。四是高端人才供不应求的问题。人工智能领域在基础层、技术层、应用层都存在人才缺口,算法工程师、大模型工程师、机器学习工程师、高性能计算工程师、芯片架构师等以及基础研究型人才和应用复合型人才都成短缺状态。以下提出五点建议:

一、加大对智能经济新形态各领域科技创新耐心资本支持

坚定上海引领人工智能发展的定位 ,一是在“人工智能+”战略中,积极推动在人工智能的基础理论、方法、工具等方面取得突破,在从“原理到原型”阶段加大投入,推动原始创新和多元融合应用,在基础算法、开发工具、高端通用芯片等领域实现突破,在智能经济发展中占领先机、赢得优势。二是持续加强基础研究,集中力量攻克高端芯片、基础软件等核心技术,构建自主可控、协同运行的智能经济发展的基础软硬件系统。三是以人工智能引领科研范式变革,打通科研创新、科技成果转化和产业创新的循环链条。四是用足国家对人工智能产业的支持政策,国家级算力集群建设将提速增质,国产自主可控AI芯片、异构计算架构、分布式训练框架等核心环节将迎来重要政策红利‌。同时国家也设立了600亿元规模的国家人工智能基金,加快推进各地人工智能科技创新、产业发展和赋能应用。

二、推动智能产业化和产业智能双向发力

锚定上海优势产业和未来产业的方向,一是加快产业智能化发展的步伐。在“人工智能+”战略中改造传统产业发展模式,实现人工智能与实体经济的更深层次融合,人工智能与制造业的深度融合,加快传统产业数字化、智能化转型的步伐。二是积极推动智能产业化。在“人工智能+”未来智能产业新形态方面,量子信息、生物技术、新能源、太空探索与开发、新材料等领域都很有前景。要超前布局人工智能新产业,通过人工智能技术创新及其产业化应用,构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备等一批新产品、新业态、新模式。

三、推动科技创新与产业创新深度融合

发挥上海高校优势和科创基础潜力,一是构建企业主导的产学研用协同创新体系。进一步增加高质量科技供给,打造安全自主可控的产业链供应链,针对人工智能重点领域的制约,加快科技研发和先进技术应用促进创新链和产业链精准对接,聚焦新兴数字产业、人工智能产业,锚定传统产业高端化、智能化、绿色化、融合化发展方向。二是实现科技供给和产业需求的精准对接。持续畅通科技研发和成果转化通道,及时把科技创新成果应用到具体产业和产业链上,建立健全科技成果转化需求平台、供给平台、中介平台,为企业提供全链条、全生命周期的科技服务。三是构建产学研融通创新平台,通过产教融合平台、大学科技园区、校企合作办学等多种形式,构建教育链、产业链、创新链“三链融通”的创新共同体。

四、培育智能技术和智能终端的多元化场景应用

利用浦东新区、杨浦区、青浦区等人工智能利用基础好的优势,一是加快人工智能技术从技术演进到多场景深度应用,推动人工智能技术与经济社会各领域的深度融合,形成以人工智能为创新要素的经济发展新形态。二是以智能交通、智慧城市、智能安防、智慧医疗、智慧 教育、智慧金融、智能制造、智能家居等为代表的典型应用,加快智能技术和智能终端在多元化场景应用。三是推进数据要素市场化配置。智能技术和智能终端的多元化场景应用需要高质量数据和数据要素市场化配置来支撑。

五、建设智能经济新形态的产业生态

加强上海市区两级政府对产业发展的窗口指导,一是完善智能经济新形态发展的市区两级政策支持。综合运用知识产权、财政税收、政府采购、设施开放等政策,做好科技金融文章。二是加快培育绿色智能的算力产业生态,健全“人工智能+”的产业应用生态,提升算力整体能效、碳效和算效水平,夯实智能经济新形态发展的生态基础。三是完善智能经济发展的治理生态。构建技术监测、风险预警、应急响应体系,确保智能经济的安全、可靠、可控。

(作者为南京大学长江产业发展研究院特约研究员)

(编辑：朗杰拉增）