在新時代推動高質量發展的背景下，人工智能正由前沿創新逐步轉化為現實動能，成為重構生產方式、提升產業韌性、打造發展新優勢的關鍵力量。從國家層面提出系統推進“人工智能+”行動，到各地爭相探索“AI進產業”的路徑機制，人工智能與實體經濟的融合正邁入由局部試點向系統落地的關鍵階段。然而，AI并非天然適配產業邏輯，在技術到場景的轉化過程中，面臨著模型泛化能力不足、行業認知錯位、數據壁壘難以打破、人才結構不匹配等多種阻力。此時，構建制度友好、資源共享、協同治理的支撐體系，成為激發“人工智能+”新質生產力潛能的關鍵因素。

一、人工智能是新質生產力的重要引擎，融合推進面臨系統挑戰

AI正在重塑產業要素組合，成為引領智能化躍遷的核心動能

人工智能不再是附著于某類設備或軟件的單一技術工具，而是作為具備感知、認知、推理和決策能力的智能系統，深度嵌入制造、金融、醫療、農業、交通等領域的核心流程，實現產業鏈關鍵環節的再造與升級。在制造業，通過算法驅動的預測性維護和工藝參數優化，企業實現設備利用率提升與能耗降低；在金融領域，智能風控與客戶畫像已成為基礎運營模式；在能源行業，AI則用于風光儲能的動態調度與負荷均衡，推動清潔能源并網運行效率不斷提升。人工智能所激發的，不只是技術層面的突破，而是對傳統生產邏輯、要素組合方式的系統性重構，形成以智能為核心驅動力的生產力新形態。

技術政策日趨清晰，實際落地依然存在掣肘

盡管各級政府紛紛出臺“人工智能+”支持政策，推動AI與產業深度融合，但現實情況表明，真正走進生產線、流程鏈、管理端的AI系統仍屬少數。許多傳統企業在AI理解層面存在明顯盲區，技術選型與改造路徑不清晰，導致項目頻現“試點即終點”；與此同時，算法模型在實際部署中遭遇行業語義不匹配、數據標簽不充分、工程化部署難度大等問題，尤其在中小企業中更為明顯。此外，算力供給結構性失衡、數據資源分布碎片化、復合型人才體系尚未健全等問題，進一步加大了AI的“落地阻力”。這些挑戰的共同根源，是缺乏融合友好的制度環境和貫通技術、資源、場景的協同機制。

以制度機制保障融合，是推動高質量發展的關鍵支點

新質生產力的本質，是以新技術為引擎、通過制度創新釋放系統潛能。人工智能作為戰略性顛覆技術，能否轉化為產業級成果，取決于制度土壤是否肥沃。中央已多次強調要推動“人工智能+”系統行動，并明確算力基礎設施優化、行業應用場景打造、安全規范構建、人才供給保障等方向。這些頂層設計為地方政府構建智能友好型生態系統提供了政策支點。未來若能通過制度機制協同釋放科研、技術、資本與場景的乘數效應，就能有效打通從“創新萌芽”到“落地見效”的關鍵鏈條，釋放人工智能在新質生產力培育中的核心紅利。

二、多地制度實踐逐步展開，推動AI產業融合路徑日趨清晰

“東數西算”重塑算力格局，為模型訓練和落地部署提供底層支撐

國家“東數西算”工程已初步緩解了東部算力緊張與西部資源富余之間的結構性矛盾，貴州、甘肅、內蒙古等地作為國家算力樞紐節點，正在建設高性價比的AI算力平臺，為人工智能大模型的訓練提供了強大后端支撐。同時，北京、上海、深圳等一線城市則更側重于打造行業化、定制化的算力平臺，如面向金融的云算力集群、面向制造業的智算工廠池等，推動算力資源逐步從“平臺集中”走向“服務終端”，有效降低了AI接入門檻。這種跨區域、分層次的算力基礎設施政策設計，正在為“人工智能+”廣泛落地提供堅實技術保障。

以應用場景為牽引，多地建立清單機制與揭榜模式促技術落地

從全國范圍來看，已有多個城市制定人工智能應用試點場景清單，推動從供給驅動轉向需求牽引。北京亦莊、杭州未來科技城、蘇州工業園等地通過“場景揭榜”“模型駐場”等方式，鼓勵AI企業圍繞醫療診斷、工業控制、建筑設計等具體問題提供解決方案。例如，上海張江“算法匹配產業任務”機制，通過企業“出題”、AI公司“答題”的方式精準對接需求與能力；四川綿陽則組織傳統企業從生產工藝、設備運維等環節出發，引入定制化算法系統進行產業升級。這種機制強化了“問題導向—場景適配—工程落地”的鏈條邏輯，使AI真正轉化為推動實體經濟變革的工具。

構建柔性治理體系，在創新激勵與風險可控之間實現制度平衡

人工智能發展快、影響廣、外溢性強，傳統的剛性監管模式難以適應其演化節奏。為此，一些地方正在積極探索“倫理沙箱”“算法備案”“合規試點”等柔性治理機制，以激勵創新同時保障安全。杭州率先試點AI倫理沙箱，允許尚未成熟的算法產品在限定場景中測試，并實時評估其倫理風險與使用反饋；深圳則推動政府與企業共建AI治理平臺，探索涵蓋數據流轉、算法責任、模型透明等內容的系統性規范。這種“鼓勵—試錯—調優—規范”的治理邏輯，不僅為企業創新提供了空間，也逐步形成了穩健、開放的制度預期。

三、從政策倡導邁向制度生態，推動“人工智能+”高質量落地

建立跨部門統籌機制，打破政策、項目、資金間的壁壘

“人工智能+”融合路徑復雜，涵蓋科技、工業、數據、金融、教育等多個部門，當前不少地區仍存在政策碎片化、資源配置重復等問題。未來應推動設立跨部門統籌協調平臺，如AI融合推進辦公室、場景創新聯動機制等，通過一張清單統籌項目資源、一套流程貫通政策落地，實現“科技識別需求—產業界定場景—財政定向支持”的閉環運作模式。例如深圳探索建設“產業+AI”項目庫，明確由行業主管牽頭提出需求清單，科技部門負責技術對接，財政配套專項資金支持，加快從政策倡導向系統執行的轉變。

降低中小企業接入門檻，實現技術資源從集中向普惠轉型

當前AI應用資源仍集中于頭部企業與科研機構，大量中小企業受限于成本、算力、技術能力等因素，難以獨立部署AI系統。要推動“人工智能+”普及化應用，應建設可共享、低門檻、即插即用的基礎平臺。例如，北京推行“開放智算券”，為初創型企業提供彈性算力支持；成都則構建“AI即服務”平臺，提供算法模型、接口工具、標準數據集等模塊化產品，企業可按需使用、動態計費。這類普惠機制有助于實現AI技術從示范點向產業帶、從大型企業向中小企業的廣泛擴散，真正推動智能化紅利全民共享。

厚植復合型人才基礎，推動“懂AI+懂行業”能力融合

AI在產業中的應用高度依賴“行業+技術”的復合型人才，但目前仍存在人才結構斷層問題。為補齊這一短板，應加快復合人才的培育體系建設。一方面，高校應設立交叉學科，如“AI+農業”“AI+制造”“AI+城市治理”等方向，推動人工智能課程與產業實踐深度融合；另一方面，企業應建立AI崗位輪訓機制，設立“行業AI合伙人”項目，推動算法工程師與一線生產管理人員聯合攻關。同時，通過優化科研評價體系、鼓勵工程技術人員深耕場景、提高項目容錯率等方式，提升技術團隊的實踐粘性與成果轉化能力。

優化項目評價與監管邏輯，從“唯成果”走向“全過程價值”   

人工智能項目往往周期長、投入大、風險高，傳統以投入產出比為主的項目評估機制，容易對探索型、基礎型項目形成誤傷。未來應推動建立“技術成熟度+路徑創新+過程貢獻”相結合的綜合評價體系，對未達到預期但過程合理、方向正確的項目予以包容。例如，可引入“失敗備案”“階段調整”等機制，對試點項目容許合理范圍內的變更或中止復盤；推動行業專家、科研機構、市場主體共同參與評估，增強監管的開放性與科學性。這將為AI創新提供更寬闊的制度空間，也有利于形成“愿投入、敢探索、可容錯”的良性生態。

人工智能的力量，不在于技術本身多炫目，而在于它能否有效嵌入現實產業系統，激發新質生產力的持續潛能。推動“人工智能+”從政策愿景走向產業現實，關鍵在于能否構建起一個“資源協同、機制保障、場景落地、人才支撐”的系統生態。

讓人工智能從實驗室走向產線、從樣板房走向真實市場，不僅需要突破算法瓶頸、破解數據壁壘，更需要在制度層面不斷優化供給、釋放空間。未來，誰能在制度上“多給機會”、在實踐中“多留余地”，誰就更有可能率先構建起具有全球競爭力的智能化產業體系。