综合施策加快推动人工智能落地应用

当前，加快人工智能技术的落地应用已成为我国把握新一轮科技革命战略机遇、培育新质生产力的重要举措。人工智能从实验室走向产业化，其重要意义不仅体现在技术突破本身，更在于对经济社会发展的全局赋能。国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）明确将人工智能作为推动各行业数智化转型的关键引擎，为经济高质量发展注入新动力。

从经济发展看，人工智能的落地应用是实现产业转型升级、培育新质生产力的内在要求。人工智能凭借其强大的溢出带动效应，通过对资本、劳动、技术、数据等要素的创新性配置，显著提升全要素生产率，促进生产力实现革命性跃升。在工业制造领域，人工智能已从单点应用向全流程赋能深化，推动研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等各环节的智能化变革。

从社会民生看，人工智能落地应用是满足人民美好生活需要的重要举措。人工智能在医疗、教育、养老等民生领域的深度应用，持续为解决公共服务供给不平衡不充分难题提供支撑。例如，在医疗健康领域，人工智能辅助诊断系统显著提升早期癌症确诊率；在教育领域，个性化学习系统通过智能分析学生特征提供定制化教学。

从国际竞争看，人工智能落地应用关乎国家核心竞争力提升和全球科技话语权争夺。全球主要国家已将人工智能提升至国家战略高度，我国在人工智能领域虽起步较晚，但凭借丰富的数据资源、完备的产业体系、广阔的市场空间和丰富的人才储备，已形成独特发展优势。2024年，人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上增长率。截至2025年上半年，我国大模型备案总量达439款，覆盖30余个行业。DeepSeek等开源模型在全球范围内的成功出圈，展现了中国企业在人工智能领域的创新活力，为世界贡献了“中国智慧”。

从技术演进规律看，人工智能落地应用是技术成熟后的必然要求。人工智能产业发展的生命力在于应用，真实场景中复杂的约束条件和多样化需求将持续驱动人工智能技术演进和性能提升。当前，人工智能正从感知智能向认知智能迈进，从专用智能向通用智能发展，从单一模态向多模态融合升级。加快推动人工智能落地应用能够充分锤炼其可靠性、稳定性和安全性，同时落地应用过程中产生的海量数据又为模型迭代优化提供了宝贵资源，形成“创新—应用—反馈—再创新”的良性循环。

但也应当看到，当前人工智能落地应用还面临技术、适配、成本、人才、制度等多维度的问题和挑战。对此，应当多维措施协同并进、综合施策加快人工智能技术落地应用。

当前人工智能落地应用面临的主要问题和挑战

（一）技术基础上，数据质量、算法可靠性与算力支撑仍存短板
高质量、大规模的数据集是人工智能模型训练的基石，但在许多传统产业和特定领域中，数据往往面临碎片化、标准化程度低、可用性欠佳等问题。同时，数据确权、隐私保护和流通机制不完善也制约了数据的有效利用。算法上，大模型存在的“黑箱”特性使其决策过程缺乏可解释性，输出结果中可能出现与现实不符的“幻觉”，影响了其在严肃应用场景中的可靠性。算力上，对高性能GPU的依赖以及区域算力资源配置不均衡等问题同样对人工智能应用的广泛部署和高效运行形成一定阻力。

（二）行业适配上，通用大模型与领域专业知识融合存在“水土不服”
尽管通用大模型在泛化能力上进步显著，但当其进入制造业、医疗、金融等知识体系复杂、业务流程独特且对准确性要求极高的领域时，往往难以充分理解行业特有的业务逻辑和个性化需求。现有模型对时序数据、高精度物理参数等专业数据的解析准确率可能不足，且缺乏对行业特定知识和规则的深度融入，导致其输出的解决方案与行业实际需求存在偏差，企业因此对大规模应用持谨慎态度。

（三）经济成本上，高投入与高风险叠加制约企业应用意愿
企业要推动人工智能落地应用，通常涉及软硬件采购、模型训练与推理、系统集成与运维、人员培训等一系列环节，需要持续且巨大的资金投入。对于部分企业、特别是中小企业而言，自身资金和人才储备有限，难以承担此类成本。此外，人工智能赋能周期通常较长，其所能带来的效率提升和效益增长在短期内往往难以可靠预期与精确量化，投资回报率存在不确定性，使得企业在决策时通常保持审慎态度。

（四）人才支撑上，精通技术与洞悉行业知识的复合型人才短缺
推动人工智能落地，不仅需要掌握算法、模型的专业技术人才，更需要既懂人工智能又深刻理解特定行业业务痛点、工艺流程和管理模式的跨界人才。但从当前实际看，教育和培育此类复合型人才的基本体系尚不完善，导致人才供给与产业需求之间存在结构性矛盾。此外，高端人工智能人才往往向头部企业和一线城市集聚，广大中小企业和三四线城市面临“引才难、留才难”的普遍困境。

（五）制度环境上，标准不统一、伦理规范滞后及安全治理不健全等问题亟待解决
人工智能技术迭代速度快，应用场景不断拓展，但相应的技术接口、安全、评估等标准体系建设相对滞后，导致不同系统间互联互通困难，增加了集成成本。在伦理与安全方面，关于算法公平性、透明度、责任归属、数据安全与隐私保护、跨境数据流动等方面的法律法规和治理框架尚不成熟，企业应用人工智能时缺乏清晰的合规指引和风险管控依据，这在一定程度上抑制了创新应用的步伐。

宜综合施策加快推动人工智能落地应用

（一）构建协同攻关机制，筑牢人工智能基础底座
着力破解数据、算法、算力瓶颈，系统性提升人工智能基础支撑能力。在数据方面，推动建立行业级高质量数据集共建共享机制，鼓励基于区块链等创新技术探索数据确权与流通路径，在保障安全前提下扩大高质量多模态语料供给。针对算法可靠性与可解释性，通过“揭榜挂帅”等方式组织产学研联合攻关，重点突破深度学习框架的自主可控与推理优化，并推广可信人工智能技术框架与评测标准。算力支撑上，持续优化国家算力网络布局，结合“东数西算”等战略工程推动智算中心的建设集约化与服务普惠化，鼓励模型轻量化技术与边缘计算适配，降低部署门槛。

（二）实施分类分级引导，推动人工智能与各行业深度融合
通过场景牵引与标准建设，促进通用技术与垂直领域深度耦合。重点推行“行业大数据模型”计划，支持制造、医疗、农业等重要领域构建专用知识库与验证平台，推动行业规则与算法模型融合。推动建立人工智能与传统产业协同创新的“数字结对”机制，通过试点示范形成可复制的解决方案，实现应用建设成果共建共享。加快制定行业人工智能应用分级分类指南及成熟度评价标准，引导技术供给方与需求方精准对接。

（三）创新支持工具体系，激发人工智能落地应用活力
通过多元化政策工具降低企业应用门槛，提升投资回报预期。优化“算力券”“数据券”等创新补贴方式，对中小企业上云用模给予定向支持。鼓励发展人工智能领域科技金融产品，探索知识产权证券化等融资模式，拓宽企业技改资金渠道。推广“政府首购”机制，优先采购国产人工智能产品与服务，为人工智能落地应用提供初始需求，畅通投资消费循环的第一步。建立人工智能项目效益评估指南，帮助企业对人工智能应用效果进行量化追踪与动态优化。

（四）完善多元培养体系，强化人工智能人才供给梯队建设
构建产教融合、内外结合的人才供给网络，支持高校与企业共建现代产业学院，开设跨学科微专业，强化项目制培养。实施“人工智能+职业技能提升”计划，面向传统行业工程师开展规模化转岗培训。优化高端人才引进政策，对复合型技术骨干给予专项支持。此外，应推动建立人工智能职业资格认证体系，完善技术人才评价与激励通道。

（五）健全敏捷治理框架，保障人工智能在可信环境内落地应用
构建规范与激励并重的治理生态，加快出台人工智能专项立法，明确算法问责机制与侵权责任划分，加快建立运用“监管沙盒”等创新监管模式。推动国家标准与行业标准协同发展，重点完善安全测试、伦理审查等规范体系。推广人工智能治理评估，引导企业建立合规内控机制。积极参与人工智能国际规则制定，推动标准互认与治理互信。