[智能应用]推动人工智能科技创新与产业创新深度融合 [复制链接]

中国互联网络信息中心日前发布的第56次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2024年我国人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率。截至今年4月，我国人工智能专利申请量达157.6万件，占全球申请量的38.58%，居全球首位。

  在庞大的创新基数与应用需求面前，如何将人工智能科技优势转化为产业创新的动能，将产业变革红利转化为人工智能科技创新的支撑，是当前必须回应的现实议题。习近平总书记指出，“要推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道”。人工智能科技创新与产业创新的双向赋能，是抢占科技竞争和未来发展制高点的强效引擎。

  人工智能科技创新与产业创新的融合是新赛道，有机遇，也有挑战。作为“有形之手”的政府能够通过政策支持、资源整合，为融合保驾护航。一方面，政府通过出台、完善专利法，建立高标准惩罚性赔偿制度，保护知识产权、保障专利转化运用。例如，上海创新设立人工智能知识产权保护专业委员会，健全人工智能领域知识产权保护机制。武汉出台推进科技创新中心建设条例，设立知识产权保险保障机制，降低企业维权成本。另一方面，政府通过打破行政壁垒、提供人才服务等方式，助力培养研发团队，助推优势力量集中攻克科技发明、产业升级中的重大难题。如浙江布局建设杭州城西、宁波甬江、温州环大罗山、浙中、绍兴、台州湾六大省级科创走廊，形成了“一廊引领、区域联动”的空间格局，促进创新资源在区域内高浓度聚集、高频次交流。

  强化企业科技创新主体地位是二者融合的关键环节。企业是技术创新决策、研发投入、科研组织、成果转化的真正主体，是原创技术的“策源地”和现代产业链的“链长”。企业能够将市场需求转化为技术突破、将技术革新转化为产业价值。在以人形机器人为代表的具身智能领域，高新技术企业快速响应产业需求，在运动控制、环境感知、AI决策等核心技术方面实现突破，并推动商业化落地。企业中的“领军者”能够激活广大中小企业的“创新细胞”，形成“头部引领、梯次跟进”的“雁阵形”发展格局。合肥人工智能领军企业充分发挥“头雁”作用，依托关键技术引领创新前沿，促进一大批专注于智能语音芯片、医疗AI、工业视觉等细分领域的“雏鹰”“瞪羚”企业茁壮成长，形成“领军企业引领—中小企业群跃”的企业创新生态。

  “产学研用”贯通的重要性毋庸置疑，但提升“产学研用”各方主体积极性、推动科技供给与产业需求匹配是重点也是难点。目标导向与优势互补机制，能够通过明确“产学研用”各方主体在合作中的角色定位与责任分工，实现发展共赢。之江实验室创新采用“共商共建共享共发展”的机制，联合全球合作单位聚焦太空计算这一共同目标，以总体部制为核心，充分激发各方活力，推进有组织科研。“科研机构引领基础研究、产业联盟促进协同创新、科技金融助力创新转化”的协同机制，能够提升科技创新方向与市场应用前景的契合度。上海通过发挥复旦大学、上海交通大学等“大院大所”的科研优势，洞察科技创新趋势；通过组建集成电路、生物医药、人工智能等18个产业技术创新战略联盟，评判行业发展走势；通过构建多元化科技金融体系，评估市场潜在价值——技术、产业、资本密切对接、良性互动，共同助力创新成果转化和升级。

  面对激荡的国际竞争局势与高质量发展的迫切需求，唯有主动拥抱变革，让人工智能科技创新的“源头活水”充分浇灌产业创新的“广阔田野”，方能赢得战略主动、制胜未来。

人工智能科技创新与产业创新的深度融合

中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第56次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2024年我国人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率。截至2025年4月，我国人工智能专利申请量达157.6万件，占全球申请量的38.58%，居全球首位。这些数据表明，中国在人工智能领域取得了显著的成就，但如何将这些科技优势转化为产业创新的动能，仍然是当前必须回应的现实议题。

1. 政府的角色与政策支持

政府在推动人工智能科技创新与产业创新的融合中扮演着重要角色。通过政策支持和资源整合，政府可以为这一融合保驾护航。具体措施包括：

- 完善专利法：建立高标准惩罚性赔偿制度，保护知识产权，保障专利转化运用。例如，上海创新设立人工智能知识产权保护专业委员会，健全人工智能领域知识产权保护机制。
- 降低企业维权成本：武汉出台推进科技创新中心建设条例，设立知识产权保险保障机制，降低企业维权成本。
- 打破行政壁垒：提供人才服务，助力培养研发团队，助推优势力量集中攻克科技发明、产业升级中的重大难题。浙江布局建设六大省级科创走廊，形成“一廊引领、区域联动”的空间格局，促进创新资源在区域内高浓度聚集、高频次交流。

2. 企业科技创新主体地位

企业是技术创新决策、研发投入、科研组织、成果转化的真正主体。在人工智能领域，企业能够将市场需求转化为技术突破、将技术革新转化为产业价值。具体表现包括：

- 快速响应产业需求：在以人形机器人为代表的具身智能领域，高新技术企业快速响应产业需求，在运动控制、环境感知、AI决策等核心技术方面实现突破，并推动商业化落地。
- 形成“雁阵形”发展格局：企业中的“领军者”能够激活广大中小企业的“创新细胞”，形成“头部引领、梯次跟进”的“雁阵形”发展格局。合肥人工智能领军企业充分发挥“头雁”作用，促进一大批专注于智能语音芯片、医疗AI、工业视觉等细分领域的“雏鹰”“瞪羚”企业茁壮成长。

3. “产学研用”贯通的重要性

“产学研用”贯通的重要性毋庸置疑，但提升各方主体积极性、推动科技供给与产业需求匹配是重点也是难点。目标导向与优势互补机制，能够通过明确各方主体在合作中的角色定位与责任分工，实现发展共赢。具体措施包括：

- 之江实验室的创新机制：之江实验室创新采用“共商共建共享共发展”的机制，联合全球合作单位聚焦太空计算这一共同目标，以总体部制为核心，充分激发各方活力，推进有组织科研。
- 协同机制：科研机构引领基础研究、产业联盟促进协同创新、科技金融助力创新转化的协同机制，能够提升科技创新方向与市场应用前景的契合度。上海通过发挥复旦大学、上海交通大学等“大院大所”的科研优势，洞察科技创新趋势；通过组建集成电路、生物医药、人工智能等18个产业技术创新战略联盟，评判行业发展走势；通过构建多元化科技金融体系，评估市场潜在价值——技术、产业、资本密切对接、良性互动，共同助力创新成果转化和升级。

4. 面向未来的战略主动

面对激荡的国际竞争局势与高质量发展的迫切需求，唯有主动拥抱变革，让人工智能科技创新的“源头活水”充分浇灌产业创新的“广阔田野”，方能赢得战略主动、制胜未来。这需要政府、企业、科研机构等多方共同努力，形成合力，推动人工智能科技创新与产业创新的深度融合。

通过以上措施和机制，中国有望在人工智能领域继续保持领先地位，并在全球科技竞争中占据有利位置。

人工智能科技创新与产业创新深度融合的战略意义与实践路径
推动人工智能科技创新与产业创新的深度融合，是抢占科技竞争和未来发展制高点的强效引擎，也是实现高质量发展、构建现代化产业体系的关键举措。习近平总书记多次强调，要推动二者深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道124。这一融合进程既面临着我国人工智能产业规模突破7000亿元、专利申请量占全球38.58%的巨大优势1，也需应对核心技术攻关、资源整合、生态构建等挑战。

人工智能科技创新与产业创新融合的双向赋能机制
技术赋能产业：为产业创新注入核心动能
人工智能科技创新通过重构生产要素配置效率、革新生产组织方式、催生新兴业态与商业模式，为产业创新持续注入动能。具体体现在：

数据要素与算力资源协同：人工智能大模型性能依赖高质量训练数据，需加快完善数据确权、流通、交易规则，推进政务数据开发利用与公共数据运营体系构建，探索隐私计算技术方案以实现“原始数据不出域、模型算法可迭代”2。
夯实数字经济底座：统筹推进算力基础设施建设，融入全国一体化算力网络，降低企业用算成本，并探索数据产品的市场化机制，释放数据要素对人工智能的“燃料作用”2。
技术突破引领产业升级：在具身智能等前沿领域，高新技术企业快速响应需求，在运动控制、环境感知、AI决策等核心技术实现突破并推动商业化落地1。
产业反哺技术：为科技创新提供应用场景与反馈
产业创新通过市场需求反馈与实践挑战，为人工智能科技创新指明方向并提供“磨刀石”：

需求导向驱动核心技术攻关：针对产业痛点破解“卡脖子”技术供给与需求错配问题，例如产业界对低成本、模块化解决方案的迫切需求，倒逼基础研究与应用技术的协同突破2。
规模化应用激发飞轮效应：产业场景中的海量多模态数据积累为AI模型持续优化提供燃料，通过实施“人工智能+机器人+”行动，在制造业、医疗等领域开放典型场景，形成可复制推广的解决方案2。海南可结合自贸港建设，优化智慧海关、跨境数据流通等场景，以场景驱动创新2。
推动深度融合的关键实施路径
政府引导：构建政策保障与资源整合体系
政府通过政策支持与资源整合为融合保驾护航，具体包括：

强化知识产权保护：完善专利法，建立高标准惩罚性赔偿制度，例如上海设立人工智能知识产权保护专业委员会，武汉出台知识产权保险保障机制以降低企业维权成本1。
促进创新资源集聚：打破行政壁垒，提供人才服务，如浙江布局六大省级科创走廊，形成“一廊引领、区域联动”的空间格局，促进创新资源高浓度聚集与高频次交流1。
发挥新型举国体制优势：以长周期支持推动关键核心技术自主创新，通过政策引导资源整合、学科交叉支撑技术突破、政产学研协同加速转化，形成创新合力4。
企业主导：强化科技创新主体地位
企业是技术创新决策、研发投入、成果转化的核心主体，需发挥“头雁”引领与“雁阵”协同作用：

领军企业引领产业链升级：作为原创技术策源地和产业链链长，领军企业可激活中小企业创新细胞，形成头部引领、梯次跟进的格局。例如合肥人工智能领军企业依托关键技术，带动智能语音芯片、医疗AI等细分领域中小企业成长1。
构建产学研用协同体系：企业将市场需求转化为技术突破，推动“技术突破—场景验证—规模应用”的数智创新生态，例如通过产业技术创新战略联盟促进技术、产业、资本的良性互动12。
产学研用贯通：优化协同创新机制
提升各方主体积极性，推动科技供给与产业需求精准匹配：

明确角色定位与责任分工：建立“科研机构引领基础研究、产业联盟促进协同创新、科技金融助力转化”的机制，提升创新方向与市场前景的契合度1。
区域创新生态示范：以上海为例，依托复旦大学、上海交通大学等科研优势洞察技术趋势，通过18个产业技术创新战略联盟评判行业走势，构建多元化科技金融体系评估市场价值，实现技术、产业、资本的密切对接1。
面临的挑战与未来展望
人工智能科技创新与产业创新的融合是新赛道，机遇与挑战并存。当前需破解基础研究与产业需求错配、数据要素流通机制不完善、中小企业创新能力不足等问题。未来，需持续深化双向赋能机制，以企业为主体、政策为保障、产学研用协同为支撑，让人工智能科技创新的“源头活水”充分浇灌产业创新的“广阔田野”，方能在国际竞争中赢得战略主动1