汇智聚力，构建人工智能创新生态

　　□袁冉东

　　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。

　　作者：袁冉东，系香港中文大学（深圳）前海国际事务研究院副院长

　　（据《光明日报》）