工联网消息(IItime) 作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能成为全球主要国家争夺国际竞争优势的新焦点和推动经济发展的新引擎。习近平总书记指出：“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。”当前，我国人工智能技术应用水平总体处于全球第一梯队，在技术突破、产业发展与实体经济赋能等方面取得了显著成就，在战略布局、需求潜力、供给能力等方面具备独特优势，但关键核心技术与基础能力有待提升。建议政府监管部门与行业企业在产业生态建设与人工智能治理等方面加强协同，推动我国人工智能技术持续创新突破并在更多领域加速落地应用，加快形成新质生产力。

全球人工智能总体态势

全球主要国家纷纷加快人工智能战略布局，积极抢占全球科技竞争主导权。美国通过《2020年国家人工智能倡议法案》《国家人工智能研发战略计划》等政策措施，加强人工智能研发和应用，巩固其在全球人工智能领域的领先地位。欧盟成立人工智能办公室，通过《人工智能法案》，加强高水平人工智能治理，提升欧洲在全球人工智能领域的竞争力。我国持续强化人工智能战略布局，从技术创新、产业应用、安全治理等方面推动人工智能健康有序发展，提出到2030年实现全面领先并成为全球人工智能创新中心的发展目标。

目前，我国人工智能技术应用总体水平处于全球第一梯队。国务院发展研究中心发布的《中国发展报告2024》显示，我国人工智能发展处在全球第一方阵。在《哈佛商业评论》2024年发布的“人工智能国家领导力排名”中，我国排名第二，仅次于美国。中国科学技术信息研究所与北京大学联合发布的《全球人工智能创新指数报告》显示，2020年以来，全球人工智能发展保持“美国全面领先、美中两强引领”的总体格局。

我国人工智能发展成就

国内外权威机构研究结果显示，我国人工智能技术应用总体水平处于全球第一梯队。近年来，我国人工智能在技术突破、产业发展、实体经济赋能等方面取得了显著成就。

人工智能技术不断取得新突破

近年来，国内产业界持续加大人工智能芯片、算法框架、大模型等攻关力度，推动我国人工智能前沿技术和关键共性技术不断取得新突破。

基础大模型性能持续优化，国际竞争力显著提升。2024年以前，美国在人工智能研究与大模型开发方面遥遥领先，模型性能显著优于我国。2024年末，我国人工智能实验室自主研发推出多款国产人工智能大模型，进入国际权威榜单前十，在多项性能基准测试中，与美国模型的差距由两位数缩小为个位数。这标志着我国在前沿模型领域实现重大突破，我国人工智能大模型研发水平与美国进入“并跑”阶段，在语音识别、计算机视觉和自然语言处理等方面达到国际先进水平。2025年1月，我国发布的开源推理大模型DeepSeek-R1，在多项基准测试中的表现超过了美国头部闭源模型OpenAI o1，开源模型与闭源模型的技术能力趋近。

人工智能芯片性能大幅提升，国产替代加速。华为自主研发的昇腾910芯片，可高效实现图像识别、视频分析等功能，训练速度与推理速度均大幅提升，可满足智能手机、智能驾驶、智慧城市等领域的芯片需求。我国研发推出世界首款类脑互补视觉芯片“天眸芯”，实现低功耗、小带宽条件下的视觉信息采集，适用于各种极端场景。

人工智能产业快速发展

全球人工智能产业规模快速增长。IDC研究显示，2024年全球人工智能产业规模超过6400亿美元，同比增长22%。2024年，我国人工智能核心产业规模接近6000亿元。据前瞻产业研究院预测，2025年我国人工智能市场规模将超过7000亿元。

产业体系趋于完备。我国已形成完整的人工智能产业体系，覆盖基础层、框架层、模型层和应用层，在智能芯片、智能硬件、智能算力中心、深度学习框架、大模型、高质量数据集、人工智能应用等环节，均培育出一批有竞争力的人工智能企业。截至2025年一季度，我国人工智能企业超过4800家，国家级专精特新“小巨人”企业超过400家。

产业呈现集群化发展态势。国家加快建设人工智能创新应用先导区，以及具身智能机器人、人形机器人等制造业创新中心，推动产业集聚发展。从人工智能企业的地域分布来看，北京、广东、上海、浙江四个省市的人工智能企业在全国占比超过75%；东部十个省市的人工智能企业超过4000家，全国占比超过85%。

人工智能赋能效应持续深化

近年来，国家人工智能创新应用先导区在工业制造、生态农业、医疗健康、普惠金融、交通运输、城市管理、文旅教育、公共安全、能源采矿等领域的百余个典型应用场景开展了人工智能技术应用试点，典型场景应用成效显著。人工智能技术的产业赋能作用主要体现在两个方面：一是通过提升全要素生产率，助力传统产业转型升级；二是通过孵化催生新产业新模式，推动新兴产业发展壮大。

助力传统产业转型升级。人工智能技术应用到传统产业，通过数据驱动智能决策、流程自动化与系统性优化，大幅提升生产效率、降低生产成本、提高产品质量。在制造业领域，2024年世界经济论坛发布新一批全球“灯塔工厂”标杆案例，其中超过一半来自我国。通过智能设备、可穿戴设备、机器人的广泛应用，“灯塔工厂”的劳动生产率平均提高50%、能耗降低超过20%、废品或浪费降低超过50%。工业和信息化部公开数据显示，截至2025年一季度，我国自主人工智能大模型在重点工业领域规模化部署加快，全国已建成基础级、先进级、卓越级三类智能工厂的数量分别超过3万家、1200家、230家，覆盖了80%以上的制造业行业大类，工厂产品研发周期平均缩短28.4%，生产效率平均提升22.3%。

推动新兴产业发展壮大。人工智能技术在与实体经济融合的过程中，不断孵化催生新产业新模式，加速新兴产业发展壮大，加快培育未来产业，创造新的经济增长点。在自动驾驶领域，基于先进的行业大模型，自动驾驶开放平台的安全性、智能化大幅提升。自动驾驶试点数据显示，交通拥堵与事故率明显降低。在低空经济领域，基于人工智能技术，实现空中出租车、物流无人机等场景的智能调度与路径规划。在生命科学、药物研发等领域，人工智能技术能够缩短研发周期，降低研发成本，推动科研范式变革。

高盛、麦肯锡全球研究院等权威机构报告显示，在人工智能对经济增长的贡献率方面，中国高于全球平均水平。目前，我国人工智能技术在各行业的应用主要集中在产业链前端的研发设计和产业链后端的运营服务等环节，尚未深入到生产制造等核心环节。随着“人工智能+”行动的持续推进，人工智能技术将在更多实体经济领域实现深度应用，在赋能新质生产力方面释放更大潜能。

我国人工智能发展优势与不足

我国人工智能发展优势

我国人工智能发展在战略布局、需求潜力、供给能力等方面具备独特优势。

在战略布局方面，国家持续加强顶层设计，为人工智能的快速发展提供制度保障。从《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》到“人工智能+”行动，国家层面不断加强人工智能发展的顶层设计。地方层面陆续发布专项行动计划，加大人工智能产业扶持力度，加快推动人工智能与本地特色产业深度融合。

在供给能力方面，我国数字基础设施领先且数据资源丰富，为人工智能技术的快速迭代提供了必备条件。“十四五”以来，我国加快建设全球领先的数字基础设施，目前拥有全球规模最大的5G网络和光纤宽带，算力规模位居世界前列，数据资源呈指数级增长，数据存储结构持续优化，数据资源质量不断提升。

在需求潜力方面，国内产业体系完备且转型升级需求迫切，为人工智能技术应用提供了丰富的场景与广阔的市场空间。我国拥有联合国产业分类中的全部工业门类，制造业增加值全球占比远远领先位居第二的美国，传统产业智能化升级、数字化改造需求迫切，为人工智能技术的应用创新提供了丰富的场景，人工智能产业赋能空间巨大。

我国人工智能发展短板

我国在人工智能关键核心技术研发与自主掌控等方面存在短板。

关键核心技术和基础能力不足。我国人工智能研发投入在全球总投入中的占比约为25%，基础研究投入较美国仍有较大差距。原始创新与核心技术积累不足，芯片制造、算法框架、数据构建等关键核心技术仍面临“卡脖子”风险。模型原创、基础理论开发等落后于国际领先水平。国产替代软硬件仍需较长的研发周期，自动驾驶的智能操作系统、高端芯片以及具身智能人形机器人的核心零部件等主要依赖进口，因此面临较大的断供风险。

成果影响力有待提升。我国的人工智能论文发表数量全球第一，但是高水平论文数量不及美国和英国。近十年来，美国产出的重要机器学习模型数量持续位居全球首位。从2024年全球重要模型产出数量来看，美国40个、我国15个、欧洲3个，我国与美国仍有较大差距。

我国人工智能产业发展建议

习近平总书记在主持二十届中共中央政治局第二十次集体学习时强调：“面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。”“十五五”时期，建议政府监管部门与行业企业加强协同，共同构建“政产学研用”高效协同的产业生态与可持续发展的人工智能治理体系，推动人工智能加速与实体经济深度融合。

打造“政产学研用”高效协同的产业生态

政府部门应发挥引导作用，通过加强政策支持与关键要素供给、联合推进人工智能核心技术研发与行业深度应用、推动人工智能产业集群化发展等方式，构建企业、高校、科研机构与公众协同的创新生态体系，全面推进人工智能技术创新、产业发展和应用赋能。

一是加强政策支持与关键要素供给。支持高校与产业联合培养人工智能人才，加强“卡脖子”领域人才引进，加快交叉领域复合型人才培养，提高人工智能原始创新能力。发挥政府基金引导作用，吸引更多社会资本加入，扩大人工智能基金规模，加大对人工智能技术创新和早期应用的资金支持力度。面向行业加快建立高质量数据集，加强公共数据的开放共享。

二是加快人工智能核心技术联合攻关。统筹建设国家级人工智能实验室及研究机构，鼓励高校、企业、科研机构等积极参与，体系化推进人工智能核心技术与前沿理论研究。加强通用大模型和行业大模型的研发布局。充分发挥标准引领作用，构建开源开放的服务体系，加强国际合作交流。

三是推动人工智能技术在千行百业的规模化应用。加快培育行业龙头企业与专精特新中小企业，鼓励龙头企业整合优化产业链资源，建设面向各行业企业的对接平台，推动行业企业与人工智能企业在技术、数据、场景等方面加快对接，基于行业企业实际需求及业务数据，共同探索人工智能技术在行业企业的应用模式，加快技术创新及在产业链的落地应用。

四是加快人工智能产业集群化发展。推进国家人工智能创新应用先导区及制造业创新中心建设，立足国家区域协同战略以及各地区的特色优势，统筹制定人工智能产业集群发展战略，推动各地区人工智能产业集群的特色化发展。

健全人工智能可持续发展的治理体系

人工智能技术加速升级演进，不断考验传统监管能力，政府监管部门应通过完善人工智能治理体系、建立多方协同的治理机制、提高人工智能治理的技术能力、积极参与并推动国际合作治理等方式，推动我国人工智能健康可持续发展。

一是在现行人工智能治理框架和行动指南的基础上，持续完善我国人工智能治理体系，既要明确治理规则，又要保持政策灵活性，为制度发展预留足够的空间。坚持“以人为本、智能向善”“发展与安全并重”的人工智能发展原则，推动人工智能立法，设立人工智能技术开发与应用的红线，明确相关主体的责任划分、知识产权归属、跨境数据流动等问题。

二是建立多方共治、跨部门协同的治理机制。建立多方参与的沟通机制以及跨部门、跨领域的协同监管机制，由政府主导，跨部门协调解决企业遇到的困难及问题，坚持行业自律与社会监督，企业常态化开展风险监测、及时预警并上报重大风险。统一监管事项清单，推动信息跨部门、跨层级、跨区域同步共享，实施多部门联合检查、协同监管。

三是提高人工智能治理的技术能力。开展风险防范技术研究，推进安全治理技术工具的研发与运用，推动行业企业使用先进技术进行安全风险防控、政府部门运用智能化监管工具实施监管，既能够提高治理效率，又有助于提升治理水平。

四是积极参与并推动国际合作治理。积极参与全球人工智能治理，共同推动落实《全球人工智能治理倡议》，推动制定全球统一的技术标准和伦理规范，通过共享我国人工智能治理实践经验，协助其他国家加强人工智能治理能力建设，兼顾安全与发展、公平与效率，与世界各国共同推动全球人工智能健康可持续发展。