內容提要：人工智能作為引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的核心驅動力，是賦能新型工業(yè)化、推動產業(yè)結構升級、培育新質生產力的關鍵支撐，更是實現(xiàn)工業(yè)高質量發(fā)展、構建現(xiàn)代化產業(yè)體系的重要抓手。順應人工智能與新型工業(yè)化融合發(fā)展的新趨勢、新要求，破解融合過程中的瓶頸制約，推動二者深度耦合、協(xié)同進階，對筑牢國家工業(yè)競爭優(yōu)勢、實現(xiàn)工業(yè)強國目標具有重要戰(zhàn)略意義。

一、內涵解析：人工智能賦能新型工業(yè)化核心價值

新型工業(yè)化的本質是“科技賦能、綠色低碳、提質增效”的工業(yè)化新形態(tài)，而人工智能以其技術穿透性、場景適配性和創(chuàng)新驅動性，成為重塑工業(yè)發(fā)展邏輯、激活產業(yè)內生動力的核心力量。

從產業(yè)轉型到效率提升，從基礎支撐到創(chuàng)新突破，人工智能為新型工業(yè)化注入了全方位、深層次的發(fā)展動能，其核心價值體現(xiàn)在四大維度。

（一）產業(yè)轉型“核心引擎”

在新一輪產業(yè)變革與國內產業(yè)結構調整的疊加期，人工智能正成為破解工業(yè)發(fā)展痛點、激活產業(yè)轉型活力的“關鍵鑰匙”。對于傳統(tǒng)制造業(yè)而言，人工智能技術的深度應用打破了“規(guī)模擴張式”的傳統(tǒng)增長路徑，推動鋼鐵、機械、化工等傳統(tǒng)產業(yè)向智能化、綠色化、高端化轉型，有效破解產能過剩、效率偏低、能耗偏高的結構性矛盾。

人工智能為戰(zhàn)略性新興產業(yè)和未來產業(yè)的崛起提供了重要支撐，催生了新產業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，重塑工業(yè)發(fā)展格局。人形機器人從“舞臺展示”向“工廠應用”加速轉變，在汽車生產線輔助裝備作業(yè)、智能分揀搬運等場景落地見效；AI智能體、工業(yè)大模型等標志性產品突破，推動工業(yè)從“生產型制造”向“服務型制造”跨越。正如習近平總書記強調，“新質生產力是創(chuàng)新為主導、具備全要素生產率躍升特征的先進生產力形態(tài)”，人工智能正是培育工業(yè)領域新質生產力的核心載體，通過技術賦能讓傳統(tǒng)產業(yè)“老樹發(fā)新芽”，讓新興產業(yè)“小苗成大樹”。

（二）新型工業(yè)化“賦能基座”

新型工業(yè)化的推進離不開數(shù)字化、網絡化、智能化的底層支撐，而人工智能正成為貫穿新型工業(yè)化全鏈條、全場景的“賦能基座”，為工業(yè)發(fā)展筑牢技術根基。這種支撐并非局限于單一環(huán)節(jié)，而是覆蓋生產制造端、研發(fā)設計端、供應鏈管理端、市場服務端、運維保障端的全流程，形成全方位、多層次的賦能體系。

在研發(fā)設計端，AI驅動的工業(yè)設計與仿真技術大幅縮短研發(fā)周期，助力企業(yè)快速響應市場需求；在生產制造端，智能機器人、數(shù)字孿生工廠實現(xiàn)生產過程的可視化、智能化管控；在供應鏈管理端，智能協(xié)同系統(tǒng)實現(xiàn)上下游企業(yè)的精準對接與資源優(yōu)化配置；在運維保障端，設備預測性維護技術提前規(guī)避故障風險，降低運維成本。

人工智能為新型工業(yè)化提供了“數(shù)字骨架”，支撐起工業(yè)高質量發(fā)展的整體架構。

（三）生產效率“倍增器”

人工智能的核心價值之一，在于通過重構工業(yè)生產全流程，實現(xiàn)生產要素的精準配置與高效流轉，成為提升生產效率的“倍增器”。與傳統(tǒng)生產模式依賴人工經驗、流程固化的局限不同，人工智能通過智能調度、智能質檢、數(shù)字孿生等技術，打通生產各環(huán)節(jié)數(shù)據壁壘，實現(xiàn)從訂單接收、研發(fā)設計到生產制造、物流配送的全鏈條優(yōu)化，大幅提升生產效率、降低運營成本、優(yōu)化產品質量。

簡言之，從單一環(huán)節(jié)的效率優(yōu)化到全流程的效能躍升，人工智能正突破傳統(tǒng)生產模式的邊界，構建起“數(shù)據驅動、智能決策、柔性生產”的新型生產體系。

（四）工業(yè)創(chuàng)新“催化劑”

創(chuàng)新是新型工業(yè)化的核心驅動力，而人工智能正以“催化劑”的角色，加速工業(yè)領域技術迭代與創(chuàng)新突破，推動研發(fā)模式從“經驗驅動”向“智能驅動”轉變。在基礎研究與核心技術攻關領域，人工智能助力工業(yè)企業(yè)突破技術瓶頸，通過新材料/新工藝智能迭代、智能研發(fā)平臺等工具，縮短技術研發(fā)周期，提升創(chuàng)新成功率，強化產業(yè)鏈供應鏈自主可控能力。

從具體場景來看，AI驅動的工業(yè)設計與仿真技術讓新產品研發(fā)擺脫對物理樣機的依賴，大幅降低研發(fā)成本；工業(yè)大模型定制化開發(fā)為細分行業(yè)提供專屬創(chuàng)新工具，推動技術創(chuàng)新與行業(yè)需求精準對接；工業(yè)互聯(lián)網安全智能防護技術筑牢網絡安全防線，保障產業(yè)鏈供應鏈安全穩(wěn)定。

人工智能不僅是技術工具，更是創(chuàng)新生態(tài)的重構者，它通過激活創(chuàng)新要素、優(yōu)化創(chuàng)新流程，為工業(yè)創(chuàng)新注入持續(xù)動力。

二、發(fā)展趨勢：人工智能與工業(yè)融合的范式革新

隨著人工智能技術的持續(xù)迭代與工業(yè)領域需求的不斷升級，二者融合正從“單點賦能”向“系統(tǒng)融合”跨越，從“試點示范”向“規(guī)�；瘧谩蓖七M，呈現(xiàn)出全鏈條融合、場景化落地、算力化支撐、生態(tài)化協(xié)同、安全化防控的五大發(fā)展趨勢，推動工業(yè)發(fā)展范式發(fā)生深刻革新。

（一）全鏈條深度融合化

人工智能與工業(yè)的融合正突破單一生產環(huán)節(jié)的局限，向研發(fā)、生產、管理、物流、服務、回收全產業(yè)鏈滲透延伸，形成“AI+工業(yè)”的全方位融合形態(tài)。早期人工智能在工業(yè)領域的應用多集中于生產制造環(huán)節(jié)的自動化改造，如智能機器人、智能質檢等單點技術應用；如今，融合已覆蓋工業(yè)全生命周期，從研發(fā)設計階段的AI仿真模擬，到生產過程的智能調度，再到售后服務的預測性維護、產品回收的智能拆解，形成全鏈條賦能體系。

這種全鏈條融合催生了多元化的細分融合模式，“AI+制造”推動離散制造業(yè)實現(xiàn)柔性生產，“AI+能源”助力能源行業(yè)智能調度與節(jié)能降耗，“AI+化工”實現(xiàn)工藝流程的精準管控與安全預警。

未來，隨著技術的持續(xù)成熟，人工智能將與工業(yè)各環(huán)節(jié)深度耦合，推動工業(yè)向服務型、創(chuàng)新型轉型，構建起“全鏈條智能、全要素協(xié)同”的新型工業(yè)體系。

二）場景化規(guī)�；涞�

場景是人工智能與工業(yè)融合的核心載體，當前二者融合正從試點示范向規(guī)�；茝V延伸，覆蓋離散制造業(yè)、流程制造業(yè)等多元領域，形成“通用大模型+行業(yè)小模型”的場景賦能體系，落地效率持續(xù)提升。

此前，人工智能在工業(yè)領域的應用多以試點項目為主，存在場景碎片化、方案定制化程度高、復制性弱等問題；如今，隨著通用大模型技術的突破與行業(yè)數(shù)據的積累，融合場景不斷拓展，規(guī)�；涞啬芰︼@著提升。

在場景賦能模式上，“通用大模型+行業(yè)小模型”成為主流，通用大模型提供基礎能力支撐，行業(yè)小模型結合細分行業(yè)需求進行微調優(yōu)化，既降低了方案開發(fā)成本，又提升了場景適配性。例如，在電子制造行業(yè)，基于通用大模型開發(fā)的行業(yè)小模型，可實現(xiàn)芯片制造全流程的智能管控；在汽車行業(yè)，行業(yè)小模型助力整車研發(fā)與生產的柔性化適配，推動場景化應用規(guī)�；涞亍�

（三）協(xié)同化生態(tài)化發(fā)展

人工智能與工業(yè)融合的深入推進，推動產業(yè)生態(tài)從分散運營向協(xié)同化、生態(tài)化轉型，形成“AI企業(yè)+工業(yè)企業(yè)+科研院所+資本+政府”的多元協(xié)同生態(tài)，平臺型融合載體持續(xù)涌現(xiàn)。此前，人工智能與工業(yè)融合多以企業(yè)單打獨斗為主，產業(yè)鏈各主體缺乏有效協(xié)同，導致技術轉化效率低、資源配置不合理等問題；如今，多元主體協(xié)同發(fā)力，著力構建全方位、多層次融合生態(tài)的發(fā)展共識日益形成。

在政策引導與市場驅動下，11個國家人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū)加速建設，央地共建了具身智能機器人、人形機器人等制造業(yè)創(chuàng)新中心，推動產業(yè)集聚發(fā)展；600億元規(guī)模的國家人工智能基金落地，為融合發(fā)展提供資本支撐；400余家人工智能領域國家級專精特新“小巨人”企業(yè)快速成長，成為生態(tài)構建的核心力量。

同時，行業(yè)協(xié)會、標準組織積極推動融合生態(tài)規(guī)范化發(fā)展，跨領域、跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新加速，資源整合能力顯著提升。這種多元協(xié)同生態(tài)打破了主體間的壁壘，實現(xiàn)技術、人才、資本、數(shù)據等要素的高效流轉，為人工智能與工業(yè)深度融合提供了生態(tài)保障。

（四）算力底座支撐化

算力作為人工智能技術發(fā)展的核心基礎設施，正成為人工智能賦能新型工業(yè)化的“核心引擎”，形成“算力+算法+數(shù)據”三位一體的支撐體系，推動算力網絡向工業(yè)場景深度延伸。人工智能與工業(yè)的深度融合，離不開海量工業(yè)數(shù)據的處理、復雜AI模型的訓練與推理，而這一切都依賴于強大的算力支撐。當前，我國算力規(guī)模居全球前列，邊緣算力、智能算力與通用算力協(xié)同發(fā)展，為工業(yè)領域AI應用提供了堅實保障。

網絡基礎設施的持續(xù)完善為算力底座建設奠定了基礎，截至2025年3月底，我國累計建成開通5G基站439.5萬個，具備千兆網絡服務能力的10G PON端口數(shù)達到2925萬個，5G用戶普及率達到75.9%，千兆寬帶用戶達到2.18億戶。

這些基礎設施將算力資源與工業(yè)場景精準對接，保障AI模型高效訓練與推理部署，讓算力從“后臺支撐”走向“前臺賦能”。例如，在智能制造場景中，邊緣算力實現(xiàn)生產數(shù)據的實時處理與本地決策，提升生產響應速度；智能算力支撐工業(yè)大模型的訓練與迭代，優(yōu)化模型賦能效果。未來，算力底座將進一步向輕量化、普惠化發(fā)展，為中小企業(yè)AI轉型提供低成本算力服務。

（五）安全可控常態(tài)化

隨著人工智能與工業(yè)融合的深度推進，安全問題日益凸顯，工業(yè)數(shù)據安全、AI模型安全、設備聯(lián)網安全成為核心關切，安全可控正成為融合發(fā)展的必備前提，安全防護從被動應對向主動預警、智能防控轉型。

人工智能在提升工業(yè)效率的同時，也帶來了新的安全風險，如工業(yè)數(shù)據泄露、AI模型被篡改、聯(lián)網設備被攻擊等，這些風險直接影響工業(yè)生產安全與產業(yè)鏈供應鏈穩(wěn)定。

為應對安全風險，我國正加快構建人工智能與工業(yè)融合的安全保障體系，《國家人工智能產業(yè)綜合標準化體系建設指南》印發(fā)實施，累計制定40余項行業(yè)關鍵標準和10余項國際標準，為安全發(fā)展提供了初步的標準支撐；隱私計算、區(qū)塊鏈等技術在工業(yè)數(shù)據流通中廣泛應用，力爭構建起安全可信的數(shù)據流通體系。

未來，安全合規(guī)將貫穿人工智能與工業(yè)融合的全流程，形成“技術防護+標準規(guī)范+監(jiān)管執(zhí)法”的全方位安全保障體系。

三、融合阻礙：協(xié)同發(fā)展的核心矛盾

盡管人工智能與新型工業(yè)化融合發(fā)展成效顯著，但在技術適配、要素支撐、主體動力、核心技術、生態(tài)構建等方面仍存在諸多瓶頸制約，這些矛盾相互交織、相互影響，成為阻礙二者深度融合的核心問題，亟待破解。

（一）供需適配性不足

人工智能技術供給與工業(yè)實際需求脫節(jié)，是當前融合發(fā)展面臨的突出矛盾，主要表現(xiàn)為通用型AI方案難以適配行業(yè)差異化、個性化痛點，部分AI技術成熟度與工業(yè)生產的穩(wěn)定性、可靠性要求存在差距，落地轉化難度大。

一方面，多數(shù)AI企業(yè)聚焦通用技術研發(fā)，缺乏對工業(yè)細分行業(yè)工藝流程、業(yè)務需求的深度理解，推出的解決方案多為“標準化產品”，難以滿足不同行業(yè)、不同企業(yè)的個性化需求。例如，化工行業(yè)對AI方案的穩(wěn)定性、抗干擾性要求極高，而現(xiàn)有通用AI模型在復雜工業(yè)環(huán)境下的適配性不足，難以大規(guī)模落地。

另一方面，部分AI技術仍處于實驗室階段，成熟度不足，與工業(yè)生產的連續(xù)性、可靠性要求存在差距。工業(yè)生產對技術的容錯率極低，而部分AI模型的魯棒性、可解釋性不足，在關鍵工業(yè)場景中難以保障生產安全，導致企業(yè)應用意愿偏低。

此外，AI方案的落地需要與企業(yè)現(xiàn)有數(shù)字化系統(tǒng)對接，而不同企業(yè)的數(shù)字化基礎差異較大，部分老舊系統(tǒng)難以兼容新的AI技術，進一步加劇了供需適配難題。

（二）要素支撐能力薄弱

人才、數(shù)據、算力作為人工智能與工業(yè)融合的核心要素，當前供給能力薄弱，成為制約融合發(fā)展的重要瓶頸。

在人才方面，復合型人才短缺問題突出，既懂AI技術又熟悉工業(yè)流程的跨界人才供給不足，難以支撐融合場景的深度開發(fā)與落地。同時，人才培養(yǎng)與市場需求脫節(jié)，高校人工智能專業(yè)課程更新周期長，與數(shù)字技術1.5年的迭代速度形成顯著落差，難以培養(yǎng)出符合產業(yè)需求的實用型人才。

在數(shù)據方面，工業(yè)數(shù)據碎片化、標準化程度低，數(shù)據安全與流通機制不完善，制約AI模型訓練與應用。工業(yè)數(shù)據分散在不同企業(yè)、不同環(huán)節(jié)，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據標準與治理體系，數(shù)據質量參差不齊；同時，數(shù)據確權、流轉、交易的制度體系不健全，企業(yè)擔心數(shù)據泄露，不愿開放共享數(shù)據，導致AI模型訓練缺乏高質量數(shù)據支撐。

在算力方面，資源區(qū)域分布不均，中小企業(yè)算力獲取成本高，難以支撐AI技術應用。東部地區(qū)算力資源集中，而中西部地區(qū)算力設施薄弱；大型企業(yè)可自主搭建算力平臺，中小企業(yè)則受資金、技術限制，難以承擔高昂的算力成本，形成“算力鴻溝”。

（三）企業(yè)轉型動力不足

部分工業(yè)企業(yè)尤其是傳統(tǒng)中小企業(yè)，AI轉型動力不足，既受認知局限影響，又面臨成本與風險壓力，導致融合進程滯后。

在認知層面，部分傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)管理者對人工智能技術的賦能價值認識不足，仍停留在“自動化替代人工”的淺層認知，對AI技術在全鏈條優(yōu)化、創(chuàng)新驅動等方面的深層價值缺乏了解，轉型意愿不強。同時，部分企業(yè)數(shù)字化基礎薄弱，缺乏AI轉型的技術儲備與人才支撐，對轉型路徑感到迷茫，進一步降低了轉型積極性。

在成本與風險層面，AI賦能項目前期投入大、回報周期長，中小企業(yè)融資難、融資貴問題突出，轉型風險偏高。AI轉型需要投入大量資金用于設備更新、系統(tǒng)改造、人才引進、模型開發(fā)等，而多數(shù)中小企業(yè)資金實力有限，短期內難以看到效益，導致企業(yè)不敢投、不愿投。

此外，AI技術迭代速度快，企業(yè)擔心投入后技術快速過時，進一步加劇了轉型顧慮，形成“不敢轉、不會轉、沒錢轉”的困境。

（四）核心技術自主可控性弱

高端AI芯片、核心算法、工業(yè)軟件等領域存在“卡脖子”問題，依賴進口，AI模型的可解釋性、魯棒性不足，在關鍵工業(yè)場景的應用受限，產業(yè)鏈供應鏈安全風險凸顯。

在高端AI芯片領域，我國對外依賴度較高。我國海關數(shù)據顯示，2025年上半年，我國進口芯片數(shù)量為2818.8億顆，進口金額達到了1.38萬億元，同比2024年（1.27萬億）增長了1100億元，中國芯片進口額連續(xù)2年，出現(xiàn)上千億規(guī)模增長。核心芯片依賴進口導致我國AI工業(yè)應用的核心環(huán)節(jié)受制于人的局面并沒有得到根本改變。

在核心算法與工業(yè)軟件領域，我國與發(fā)達國家仍存在差距，部分關鍵算法、工業(yè)設計軟件、仿真軟件依賴進口，難以滿足高端制造領域的需求。

同時，AI模型的可解釋性、魯棒性不足，在航空航天、高端裝備等關鍵工業(yè)場景中，難以保障決策的可靠性與安全性，限制了AI技術的深度應用。核心技術自主可控能力弱，不僅制約了人工智能與工業(yè)融合的質量與效率，還帶來了產業(yè)鏈供應鏈安全風險，影響國家工業(yè)安全。

（五）融合生態(tài)不完善

人工智能與工業(yè)融合的生態(tài)體系尚不完善，標準體系不健全、產學研用協(xié)同機制不暢，導致創(chuàng)新成果難以快速落地，融合發(fā)展缺乏系統(tǒng)性支撐。

在標準體系方面，AI賦能工業(yè)的技術標準、數(shù)據接口標準、評估體系缺乏統(tǒng)一規(guī)范，不同企業(yè)、不同地區(qū)的技術方案難以兼容，數(shù)據共享與協(xié)同合作受阻。例如，工業(yè)數(shù)據的采集、存儲、標注缺乏統(tǒng)一標準，導致不同企業(yè)的數(shù)據難以互通，AI模型難以跨企業(yè)、跨行業(yè)復用。

在產學研用協(xié)同機制方面，高校、科研院所與企業(yè)之間存在壁壘，技術轉化鏈條斷裂。高校、科研院所聚焦基礎研究與前沿技術研發(fā)，與企業(yè)的實際需求脫節(jié)，導致大量科研成果停留在實驗室階段，難以轉化為實際生產力；企業(yè)缺乏與科研院所的有效對接渠道，難以獲取前沿技術支撐，創(chuàng)新能力不足。

此外，行業(yè)協(xié)會、中介機構的橋梁紐帶作用發(fā)揮不充分，缺乏專業(yè)的技術服務、咨詢評估機構，為企業(yè)提供全流程支撐，進一步制約了融合生態(tài)的完善。

四、政策短板：現(xiàn)有政策體系的核心局限

人工智能與新型工業(yè)化融合發(fā)展離不開政策的引導與支撐，當前我國已出臺一系列政策推動二者融合，但現(xiàn)有政策體系仍存在協(xié)同機制不健全、要素保障滯后、標準監(jiān)管缺失、區(qū)域行業(yè)失衡、試點推廣不足等短板，難以充分滿足融合發(fā)展的需求。

（一）融合協(xié)同機制不健全

跨部門、跨區(qū)域協(xié)同推進機制不完善，政策碎片化問題突出，難以形成推動融合發(fā)展的工作合力；產學研用協(xié)同創(chuàng)新的激勵機制不足，企業(yè)創(chuàng)新主體地位未充分凸顯

人工智能與工業(yè)融合涉及工信、科技、發(fā)改、教育、金融等多個部門，當前各部門政策缺乏有效統(tǒng)籌，存在政策重疊、銜接不暢等問題，難以形成系統(tǒng)性解決方案。例如，科技部門聚焦技術研發(fā)，工信部門聚焦產業(yè)應用，金融部門聚焦資金支持，但各部門政策缺乏協(xié)同聯(lián)動，導致技術研發(fā)、產業(yè)應用、資金保障難以無縫銜接。

跨區(qū)域協(xié)同機制也不完善，東部地區(qū)與中西部地區(qū)、工業(yè)大省與中小城市之間缺乏有效的資源共享與合作機制，導致資源配置不合理，區(qū)域融合發(fā)展不均衡。同時，產學研用協(xié)同創(chuàng)新的激勵機制不足，對企業(yè)參與基礎研究、科研院所轉化科研成果的激勵力度不夠，企業(yè)創(chuàng)新主體地位未充分凸顯，導致創(chuàng)新資源配置效率低，技術轉化效果不佳。

（二）要素保障政策仍滯后

針對復合型人才的培養(yǎng)、引進與激勵政策不足，人才梯隊建設滯后；支持中小企業(yè)AI轉型的金融政策、算力普惠政策不夠精準，要素供給的普惠性不足。

在人才政策方面，現(xiàn)有政策多聚焦高端科研人才，對技能型、復合型人才的培養(yǎng)與激勵力度不夠，職業(yè)教育與產業(yè)需求脫節(jié)，人才梯隊建設不完善。例如，高職院校人工智能專業(yè)課程更新周期長，缺乏與企業(yè)的深度合作，難以培養(yǎng)出符合產業(yè)需求的技能型人才；對復合型人才的引進政策、薪酬激勵政策不夠完善，難以吸引和留住優(yōu)秀人才。

在金融與算力政策方面，現(xiàn)有政策對中小企業(yè)的支持不夠精準，普惠性不足。金融政策多以貸款、補貼為主，缺乏針對AI轉型項目的差異化金融產品，中小企業(yè)融資難、融資貴問題仍未有效解決；算力普惠政策覆蓋面窄，缺乏對中西部地區(qū)、中小企業(yè)的針對性支持，算力資源分布不均、中小企業(yè)算力獲取成本高的問題難以緩解。

要素保障政策的滯后，制約了融合發(fā)展的要素供給，影響了融合進程。

（三）標準與監(jiān)管體系缺失

AI賦能工業(yè)的技術標準、安全標準、倫理規(guī)范尚未完善，市場準入與監(jiān)管機制不清晰；數(shù)據確權、流轉、交易的制度體系不健全，制約數(shù)據要素市場化配置。

在標準體系方面，盡管我國已制定部分AI產業(yè)標準，但針對工業(yè)領域AI應用的細分標準、安全標準、倫理規(guī)范仍不完善，不同行業(yè)、不同場景的標準缺乏統(tǒng)一規(guī)范，導致市場秩序混亂，企業(yè)應用面臨風險。

例如，AI模型在工業(yè)場景中的安全性、可靠性標準缺失，難以保障生產安全；數(shù)據倫理規(guī)范不完善，數(shù)據濫用、泄露等問題時有發(fā)生。

在監(jiān)管與制度體系方面，市場準入與監(jiān)管機制不清晰，對AI工業(yè)應用的監(jiān)管缺乏針對性措施，難以平衡創(chuàng)新發(fā)展與安全可控的關系；數(shù)據確權、流轉、交易的制度體系不健全，數(shù)據要素的產權歸屬、收益分配、安全保障等問題缺乏明確規(guī)定，制約了數(shù)據要素市場化配置，影響了AI模型的訓練與應用。

標準與監(jiān)管體系的缺失，為融合發(fā)展帶來了不確定性，制約了產業(yè)健康發(fā)展。

（四）區(qū)域與行業(yè)發(fā)展失衡

東部地區(qū)與中西部地區(qū)在AI技術、算力資源、人才儲備等方面差距拉大，區(qū)域融合發(fā)展不均衡；傳統(tǒng)產業(yè)與新興產業(yè)的AI賦能政策支持不均衡，部分細分領域政策覆蓋空白。

在區(qū)域發(fā)展方面，現(xiàn)有政策多向東部地區(qū)、工業(yè)大省傾斜，東部地區(qū)憑借資金、人才、技術優(yōu)勢，融合發(fā)展速度快、成效顯著；而中西部地區(qū)資金不足、人才匱乏、算力設施薄弱，融合發(fā)展滯后，區(qū)域差距持續(xù)拉大。

在行業(yè)發(fā)展方面，政策多聚焦新興產業(yè)與高端制造業(yè)，對傳統(tǒng)產業(yè)AI轉型的支持力度不足，部分傳統(tǒng)產業(yè)如紡織、建材等細分領域政策覆蓋空白。傳統(tǒng)產業(yè)占我國工業(yè)比重較高，是AI賦能的重要場景，但現(xiàn)有政策缺乏針對性的支持措施，導致傳統(tǒng)產業(yè)AI轉型動力不足、進程緩慢；同時，對中小企業(yè)的差異化政策支持不足，難以滿足不同規(guī)模企業(yè)的發(fā)展需求。

（五）試點示范推廣仍不足

優(yōu)秀試點案例的總結與推廣機制不完善，示范效應難以輻射帶動全行業(yè)；針對不同規(guī)模、不同類型企業(yè)的差異化扶持政策不足，政策落地精準度有待提升。

當前，我國已培育了一批人工智能與工業(yè)融合的試點示范項目，但缺乏完善的案例總結與推廣機制，試點經驗難以標準化、規(guī)�；瘡椭疲痉缎窒抻诰植康貐^(qū)、部分企業(yè)，難以輻射帶動全行業(yè)。例如，部分卓越級智能工廠的成功經驗，未能有效推廣到同行業(yè)其他企業(yè)，導致資源浪費，融合發(fā)展速度放緩。

同時，現(xiàn)有政策多為通用性政策，缺乏針對不同規(guī)模、不同類型企業(yè)的差異化扶持措施。大型企業(yè)資金實力雄厚、技術儲備充足，能夠快速推進AI轉型；而中小企業(yè)資金不足、人才匱乏，需要輕量化、低成本的解決方案與精準支持，但現(xiàn)有政策難以滿足這些需求，導致政策落地效果不佳。

此外，政策執(zhí)行過程中的跟蹤評估機制不完善，難以及時發(fā)現(xiàn)問題、優(yōu)化政策，影響了政策的針對性與有效性。

五、政策建議：推動人工智能與新型工業(yè)化深度融合的路徑

推動人工智能與新型工業(yè)化深度融合，需聚焦融合阻礙與政策短板，以技術攻關為核心、要素供給為支撐、生態(tài)構建為保障、場景應用為牽引、制度創(chuàng)新為動力，構建全方位、多層次的推進體系，推動二者深度耦合、協(xié)同發(fā)展，為工業(yè)高質量發(fā)展注入持續(xù)動力。

（一）強化核心技術攻關，筑牢自主創(chuàng)新根基

聚焦高端AI芯片、核心算法、工業(yè)軟件等“卡脖子”領域，加大研發(fā)投入，構建“基礎研究+技術攻關+成果產業(yè)化”創(chuàng)新生態(tài)，提升核心技術自主可控能力。

一是加大基礎研究與前沿技術研發(fā)投入，支持高校、科研院所與企業(yè)協(xié)同攻關，突破高端AI芯片、核心算法、工業(yè)設計軟件等關鍵技術，補齊技術短板。設立國家重大科技專項，聚焦人形機器人、工業(yè)大模型、數(shù)字孿生等前沿領域，集中優(yōu)勢資源突破核心技術，搶占產業(yè)制高點。

二是培育開源社區(qū)與創(chuàng)新平臺，推動技術開源共享，降低企業(yè)研發(fā)成本。支持開源鴻蒙、開源歐拉等開源生態(tài)發(fā)展，鼓勵企業(yè)、科研院所參與開源項目，構建互利互惠、共建共享的開源生態(tài)；加快建設國家人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū)、制造業(yè)創(chuàng)新中心，打造技術研發(fā)、成果轉化、產業(yè)集聚的核心載體，推動創(chuàng)新成果快速落地。

三是強化企業(yè)創(chuàng)新主體地位，鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，支持企業(yè)牽頭組建創(chuàng)新聯(lián)合體，整合產學研用資源，開展協(xié)同創(chuàng)新，提升技術轉化效率。落實研發(fā)費用加計扣除等稅收優(yōu)惠政策，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新積極性。

（二）完善要素供給體系，夯實融合發(fā)展底座

加強復合型人才培養(yǎng)與引進，推進工業(yè)數(shù)據標準化與安全流通，構建普惠性算力服務體系，完善要素供給，為融合發(fā)展提供堅實支撐。

在人才方面，構建“高校培養(yǎng)+企業(yè)實訓+社會引進”的多元人才培養(yǎng)體系，優(yōu)化人才激勵機制。調整高校人工智能專業(yè)課程設置，加強與企業(yè)的深度合作，建立實訓基地，培養(yǎng)符合產業(yè)需求的復合型、技能型人才；加大對復合型人才的引進力度，出臺針對性的人才引進政策、薪酬激勵政策，吸引全球優(yōu)秀人才；完善人才評價體系，注重實踐能力與創(chuàng)新成果，激發(fā)人才創(chuàng)新活力。

在數(shù)據方面，推進工業(yè)數(shù)據標準化、規(guī)范化建設，完善數(shù)據安全與流通機制，培育數(shù)據要素市場。制定統(tǒng)一的工業(yè)數(shù)據采集、存儲、標注、流轉標準，提升數(shù)據質量；建立健全數(shù)據確權、流轉、交易制度，明確數(shù)據產權歸屬與收益分配，依托區(qū)塊鏈、隱私計算技術構建安全可信的數(shù)據流通體系，激發(fā)數(shù)據要素活力。

在算力方面，構建“通用算力+智能算力+邊緣算力”協(xié)同發(fā)展的算力網絡，推動算力資源普惠化。加大對中西部地區(qū)算力設施建設的支持力度，縮小區(qū)域算力差距；建立普惠性算力服務平臺，推出低成本算力服務套餐，降低中小企業(yè)算力獲取成本。

（三）培育市場主體，構建協(xié)同融合生態(tài)

支持龍頭企業(yè)牽頭組建創(chuàng)新聯(lián)合體，帶動中小企業(yè)協(xié)同轉型，優(yōu)化金融支持政策，完善融合標準體系與監(jiān)管機制，激發(fā)市場活力，構建協(xié)同高效的融合生態(tài)。

一是培育多層次市場主體，形成“龍頭引領、中小企業(yè)協(xié)同”的發(fā)展格局。支持龍頭企業(yè)發(fā)揮產業(yè)鏈“鏈主”作用，牽頭組建創(chuàng)新聯(lián)合體，帶動上下游中小企業(yè)協(xié)同轉型，提供技術、資金、人才支持；培育人工智能領域專精特新“小巨人”企業(yè)，聚焦細分領域深耕細作，打造一批專業(yè)化、差異化的優(yōu)質企業(yè)。

二是優(yōu)化金融支持政策，緩解企業(yè)融資壓力。設立人工智能與工業(yè)融合專項基金，為企業(yè)AI轉型項目提供資金支持；鼓勵金融機構創(chuàng)新金融產品，推出針對性的信貸、保險、股權投資產品，滿足企業(yè)不同階段的融資需求；完善中小企業(yè)融資擔保體系，降低融資門檻與成本，解決中小企業(yè)融資難、融資貴問題。

三是完善融合標準體系與監(jiān)管機制，規(guī)范市場秩序。加快制定AI工業(yè)應用的技術標準、安全標準、倫理規(guī)范，統(tǒng)一數(shù)據接口與評估體系，推動不同企業(yè)、不同行業(yè)的技術兼容與協(xié)同合作；建立健全市場準入與監(jiān)管機制，平衡創(chuàng)新發(fā)展與安全可控，防范技術應用風險；加強行業(yè)協(xié)會建設，發(fā)揮橋梁紐帶作用，提供技術服務、咨詢評估、行業(yè)自律等服務。

（四）聚焦場景賦能，推動規(guī)模化落地

開展場景創(chuàng)新行動，打造標桿示范場景，建立試點案例推廣機制，推出中小企業(yè)輕量化解決方案，推動人工智能與工業(yè)融合規(guī)�；�、普惠化落地。

一是開展場景創(chuàng)新行動，圍繞重點行業(yè)痛點打造標桿示范場景。聚焦電子制造、汽車、能源、化工等重點行業(yè)，梳理一批技術需求迫切、應用效果顯著的場景，支持企業(yè)打造標桿示范項目，形成可復制、可推廣的經驗模式。例如，在智能制造領域，推廣數(shù)字孿生工廠、智能調度等場景；在能源領域，推廣智能電網、設備預測性維護等場景。

二是建立試點案例推廣機制，加速成熟技術與方案的規(guī)�；瘧谩？偨Y卓越級智能工廠、國家人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū)的成功經驗，編制案例集，通過線上線下平臺推廣；組織開展賦能“深度行”活動，推動供需企業(yè)精準對接，引導行業(yè)智能化轉型。

三是針對中小企業(yè)推出輕量化、低成本AI解決方案，提升普惠賦能水平。鼓勵AI企業(yè)開發(fā)適配中小企業(yè)需求的輕量化、模塊化AI產品，降低應用門檻；建立中小企業(yè)AI轉型服務平臺，提供技術咨詢、方案設計、運維支持等全流程服務，助力中小企業(yè)快速實現(xiàn)AI轉型。

（五）深化制度創(chuàng)新，優(yōu)化發(fā)展環(huán)境

健全跨部門協(xié)同推進機制，完善AI倫理與安全監(jiān)管體系，加強國際合作與交流，通過制度創(chuàng)新釋放發(fā)展活力，優(yōu)化融合發(fā)展環(huán)境。

一是健全跨部門、跨區(qū)域協(xié)同推進機制，形成工作合力。建立由工信、科技、發(fā)改、教育、金融等部門組成的協(xié)同工作機制，統(tǒng)籌推進政策制定、項目實施、資源配置等工作，避免政策碎片化；加強東部地區(qū)與中西部地區(qū)、工業(yè)大省與中小城市之間的合作，建立資源共享、產業(yè)聯(lián)動機制，縮小區(qū)域發(fā)展差距。

二是完善AI倫理與安全監(jiān)管體系，防范技術應用風險。制定AI工業(yè)應用的倫理規(guī)范，明確技術應用的邊界與責任，防范數(shù)據濫用、算法歧視等問題；加強安全監(jiān)管能力建設，運用人工智能、大數(shù)據等技術構建智能監(jiān)管平臺，實現(xiàn)對AI工業(yè)應用的全流程監(jiān)管；建立風險預警與應急處置機制，及時應對技術應用帶來的安全風險，保障工業(yè)生產安全與產業(yè)鏈供應鏈穩(wěn)定。

三是加強國際合作與交流，融入全球創(chuàng)新網絡。積極參與人工智能國際標準制定，提升國際話語權；加強與全球領先企業(yè)、科研院所的合作，引進先進技術與經驗，推動我國人工智能與工業(yè)融合發(fā)展水平提升；鼓勵國內企業(yè)“走出去”，參與全球產業(yè)分工與合作，拓展國際市場。

人工智能賦能新型工業(yè)化是順應新一輪科技革命和產業(yè)變革的必然選擇，是培育新質生產力、構建現(xiàn)代化產業(yè)體系的核心路徑，更是實現(xiàn)工業(yè)強國目標的關鍵舉措。當前，二者融合發(fā)展既面臨難得機遇，也存在諸多挑戰(zhàn)。

唯有聚焦核心矛盾、補齊政策短板，以技術創(chuàng)新為引領、要素供給為支撐、生態(tài)構建為保障、制度創(chuàng)新為動力，推動人工智能與新型工業(yè)化深度融合、協(xié)同進階，才能激活工業(yè)發(fā)展新動能，筑牢國家工業(yè)競爭優(yōu)勢，為實現(xiàn)高質量發(fā)展與工業(yè)強國目標奠定堅實基礎。

歸根結底，人工智能與工業(yè)的融合不是簡單的技術疊加，而是生產方式、發(fā)展模式的全方位變革，需要全社會協(xié)同發(fā)力，共筑產業(yè)發(fā)展新生態(tài)。

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