国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率将超90%
【编者按】每一次重大技术革命，都会重塑时代格局。从蒸汽机解放人力、电力照亮城乡，再到互联网联通世界，人工智能正开启又一轮生产力的深刻变革。立足“十五五”开局之年，我国将人工智能摆在发展的突出位置，以顶层设计牵引底层突破，以产业实践回应时代命题，在技术自立、产业落地、区域协同与金融支撑的合力之下，走出一条兼具速度、韧性与温度的智能化发展道路。
1955年，约翰·麦卡锡等四位学者在达特茅斯夏季研究项目的筹备提案中首次写下“人工智能”这一名词。次年，达特茅斯会议正式召开，宣告这一学科的正式开端。七十载岁月流转，昔日纸面上的构想，已经成长为重塑时代的重要力量。
产业实践如何回应AI时代命题
结合公开报道、行业文献与产业运行数据，对照2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（以下简称“本届大会”）最新成果，可梳理国内人工智能产业的进阶脉络。本届大会上，习近平总书记发表主旨讲话：“回望历史，蒸汽机的发明开启工业文明，电力的普及点亮现代社会，互联网的诞生连接整个世界。每一次科技革命都深刻重构人类生产生活方式，推动经济社会发展大幅跃升。当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革加速突破，全球人工智能技术创新进入前所未有的活跃期，万物智联、人机协同、跨界融合、共创分享的智能技术，叠加释放巨大能量，既蕴含巨大机遇，也面临治理挑战。人类不得不直面时代之问：当机器开始思考，人类如何与之相处？当算法参与决策，安全如何保障？当技术挑战伦理，治理如何跟上？当鸿沟不断拉大，普惠如何实现？这些问题需要国际社会深入思考、共同作答。”
时代的答案，藏在中国大地无数真实的产业实践当中。作为“十五五”开局之年重点工作方向，深入实施“人工智能+”行动被列入中央政治局会议部署内容。发展智能经济新形 态、完善人工智能治理体系，顶层设计与产业实践双向奔赴，人工智能正从“关键变量” 转化为驱动社会向前的现实生产力。它拉动经济增长，深耕国内千行百业，始终秉持科技向善初心，守望万家灯火，护佑四海安澜。
立足全球发展格局，我国持续落地人工智能国际合作举措，夯实向善发展内核，为产业建设、民生升级、全球治理筑牢人文根基。当前AI技术迭代提速、生态日趋成熟，配套治理体系同步完善。褪去展会的炫技滤镜，人工智能早已走出实验室，深度扎根产业一线、服务社会民生，成为衔接国内产业升级与国际科技协作的重要纽带。在笔者看来，人工智能真正的价值，不在于炫技式的技术演示，而在于下沉真实场景、破解产业痛点，填补技术样机与复杂实景应用之间的落地鸿沟。
一位长期跟踪AI产业的业内专家谈到，产业转型不是技术单向改造行业，而是技术与行业经验互相磨合、深度适配的过程。国内AI产业呈现两大核心转型趋势：智能体的核心作用是重塑社会劳动分工，而非简单替代人力；开源大模型赛道告别粗放参数竞赛，生态竞争已然超越单点模型性能比拼，产业生态完备度、场景适配落地能力，成为企业长效发展的核心壁垒。
产业界褪去追逐概念的浮躁，技术评判标准愈发务实。落地成效、场景适配度、投入产出效益，成为企业研发布局的核心标尺。全球AI赛道竞争日趋激烈，各国博弈早已不局限于模型性能，而是算力底座、产业生态、治理规则与行业话语权的综合比拼。
底层技术如何筑牢产业根基
硬核底层技术突破，是人工智能高质量发展的核心支撑。经过多年深耕，行业逐步褪去概念炒作泡沫，研发重心全面下沉至底层技术攻关。依托数据、算力、算法三大核心要素协同迭代，国内AI产业告别粗放扩张模式，在诸多领域实现从跟跑向并跑、局部领跑的跨越。
紧扣“十五五”规划部署，我国前瞻布局具身智能、量子科技、脑机接口等前沿赛道，纵深推进“人工智能+”行动。这套布局兼顾当下转型与长远攻坚，补齐技术短板的同时赋能传统产业数字化改造，持续扩容智能产业体量、提升发展质效。产业一线已形成共识：AI赋能实体经济，绝非简单叠加智能功能，而是全方位重塑生产流程、决策逻辑与产业体系，推动生产模式由人力主导向数据智能驱动迭代升级。
数据是人工智能的核心生产资料，依据国家数据局《全国数据资源调查报告（2025年）》，国内数据要素建设已从规范化管理，迈进价值挖掘与产业化落地的关键阶段。2025年，我国用于人工智能训练和推理的数据总量为199.48EB（艾字节），同比增长42.86%，推理数据量首次超越训练数据量，直观印证产业重心已从模型迭代竞速，转向各行业规模化场景落地。
产业落地进程中，数据短板依旧突出。国内原始数据储备体量庞大，但经过精细清洗、标准化标注、合规确权的高质量行业专用数据缺口显著。公共数据开放、数据资产确权体系尚在完善，数据孤岛、数据质量参差等问题，持续制约AI项目标准化落地与规模化复制。不少企业宁愿重复采集原始素材，也较难获取合规可用的行业数据集，数据层面的短板，直接抬高中小团队的落地成本。数据瓶颈无法依靠模型迭代自行破解，通过制度完善与行业协同共建，才是产业破局的核心路径。
算力是智能产业的核心底座，我国一体化算力网络布局已初具规模。截至2026年6月，全国智能算力规模突破2185EFLOPS，形成东中西部梯次协同布局，算力中心整体上 架率达71.4%。八大国家算力枢纽建成70余条算力通道，持续释放跨区域资源调度、互补共享的产业效能。
2026世界人工智能大会上，入选本届大会“镇馆之宝”的全国产十万卡AI超集群曙光8000（登峰）正式亮相，并接入国家超算互联网，可支撑大模型训练、新材料研发、气象仿真等二十余项科研与产业场景。中科曙光相关负责人表示，单芯片性能比拼的时代已然落幕，国产算力突破的核心不在于单点硬件参数，而在于海量硬件协同的工程集成能力，以及整套超算系统的运行稳定性、资源调度效率。
与此同时，中国移动等企业加快布局边缘算力，依托算网一体化调度体系，缓解全国算力供需错配、区域发展不均衡的现实问题。当前国内算力产业仍存短板，网络互通壁垒、核心供应链瓶颈、高能耗与高使用成本等问题，持续挤压中小科创企业的研发与生存空间。
国内算法研发路径已完成关键转型，彻底摒弃海外单纯堆砌参数的粗放模式，聚焦行业专用模型、自主智能体、具身智能的场景化落地。相较于海外纯数据驱动思路，国内算法研发更贴合本土产业痛点，优先保障场景适配度与落地实效。
消费端智能硬件迭代，是算法赋能民生最直观的体现。追觅科技依托双目视觉、端侧大模型识别技术，适配国内复杂居家场景优化调试，贴合本土用户使用习惯，彰显民营科创企业高效灵活的创新活力。复杂场景下的识别偏差、运行卡顿等问题，也客观呈现出智能硬件从实验室样机走向民用市场的打磨过程。
传统人工静态标注的增长空间趋近饱和。可自主交互、持续迭代的智能体算法，成为下一代AI技术升级的核心方向。受算力条件制约，国内企业通过算法优化、模型轻量化、场景定制化补齐短板，稳步缩小与海外顶尖模型的性能差距。
从产业落地视角来看，大模型属于概率生成系统，容错空间相对宽松。工业生产、商业运营对精准度、稳定性要求严苛，技术理论与产业实景之间的工程壁垒，是多数AI产品演示效果亮眼、规模化落地受阻的核心原因。
底层技术持续迭代，带动具身智能产业快速升温，国内人形、四足机器人市场占有率稳居全球前列，VLA模型成功打通感知、决策、执行全技术链路。2026年11月将正式实施的通信行业标准《人工智能关键基础技术具身智能数据集质量要求及评估方法》（YD/T 6771—2026），通过八项核心评价指标规范行业发展，引导产业摒弃数据体量竞赛，聚焦数据集质量与场景落地实效。
尽管技术层面仍存待解难题，但国内机器人产业链完整性持续提升，产业出海规模稳步扩张。海关总署统计数据显示，2026年上半年，我国各类机器人累计出口达1294.7万台，产品远销全球160多个国家和地区，其中绝大多数为家用智能清洁机器人；工业机器人产品覆盖全球141个国家和地区。2025年，我国首次实现工业机器人净出口，标志着国产高端智能装备国际竞争力较大提升。
各地如何走出差异化智能发展路径
国内AI产业未过度扎堆一线城市，各地立足自身产业基础与区位优势，走出差异化发展道路，形成多点布局、协同互补的良好格局，规避同质化竞争与资源内耗。脱离产业根基的盲目立项，极易陷入重复建设的发展困局。
依托成渝算力枢纽优势，四川构建“本土培育、全域赋能、对外输出”的发展模式。成都行者AI联合燧原科技，打造国产化算力、自主大模型、垂直场景应用一体化方案。其美育AI平台覆盖全国三十余省（市、自治区），同时依托AI技术活化自贡灯会、成都博物馆等文旅资源，助力传统文化数字化传承。成渝算力底座成型后，既赋能本地产业智能化升级，也对外输出算力资源与行业方案，为中西部AI发展提供可复制样本。
安徽依托雄厚制造业根基深耕具身智能赛道，借助科大讯飞、科大国创、埃夫特等龙头企业，串联全产业链研发、制造与应用。本届大会上，科大讯飞智能眼镜的实景交互能力广受好评。中科类脑搭建算电协同平台，优化资源调度效率，实现降本增效与绿色低碳发展。
在一线城市扎堆布局通用大模型的行业趋势下，安徽深耕实体赛道，推动智能技术与装备制造、家电、汽车等支柱产业深度融合，让智能技术扎根生产线、赋能实体经济。
长三角依托本届大会核心平台，以上海为枢纽，联动江浙沪产学研资源，聚焦基础大模型、算力集群、机器人整机协同攻关，集聚大量解决方案服务商，是国内AI成果展示、技术交流、产业对接的核心载体。
北京深耕基础科研与底层大模型原始创新，粤港澳大湾区聚焦硬件研发与智能制造落地。各区域错位布局、扬长避短，共同织密全国人工智能创新发展网络。
本届大会集中展现国内AI产业落地活力，大会接待观众超40万人次，汇聚全球177个重点采购团组，达成意向采购金额约203.6亿元、同比增长25%，印证国内AI产业正从技术展示全面迈向规模化商业落地。
2026年全国两会期间，国家发展和改革委员会主任郑栅洁在十四届全国人大四次会议经济主题记者会上表示，我国将持续深化“人工智能+”行动，“十五五”末人工智能相关产业规模将增长到10万亿元以上。
科创金融怎样托举硬核技术迭代
人工智能赛道研发投入大、周期长、风险高，重抵押、短周期的传统信贷模式，难以适配轻资产科创企业的成长节奏。国内持续深化科技金融改革，围绕科创企业全生命周期，搭建分层化、专业化金融支撑体系。
针对科创企业抵押物不足的痛点，金融机构推出知识产权质押、算力贷、研发贷等特色产品，依托投贷联动打通融资堵点。政府引导基金、社保基金等长期资本倾斜硬核科技领域，拉长考核周期，培育适配科创发展的耐心资本。科创板、北交所、科创债券拓宽直接融资渠道，精准赋能算力芯片、基础大模型等短板领域。
行业资本热度高涨但分配失衡，资源过度集中于头部企业与热门赛道，垂直细分领域、上游核心零部件企业及中小科创主体融资承压，亟需长期资本深耕细分赛道、培育优质创新主体。
产业创新提速的同时，金融风险防控同步落地。国家金融监督管理总局搭建AI全流程风控体系，落实分级监管，坚守人工复核底线，防范算法歧视、风控失灵等问题，兼顾智能化转型的效率与安全。
行业实践印证，算法可优化流程、提升效率，却无法替代人工专业判断。所有机器输出结果，均需人工审核校验后方可落地。
当前国内人工智能产业已集聚产业、区域、资本多重动能，筑牢坚实发展根基。技术迭代始终服务民生福祉，产业成长紧扣社会发展需求。繁花盛放的产业图景背后，风险与挑战相伴相生。技术风险、伦理边界、全球发展公平性这些命题，还需要放到更广阔的全球视野中细细审视，我们将在下篇继续探寻。（待续）