在新时代推动高质量发展的背景下，人工智能正由前沿创新逐步转化为现实动能，成为重构生产方式、提升产业韧性、打造发展新优势的关键力量。从国家层面提出系统推进“人工智能+”行动，到各地争相探索“AI进产业”的路径机制，人工智能与实体经济的融合正迈入由局部试点向系统落地的关键阶段。然而，AI并非天然适配产业逻辑，在技术到场景的转化过程中，面临着模型泛化能力不足、行业认知错位、数据壁垒难以打破、人才结构不匹配等多种阻力。此时，构建制度友好、资源共享、协同治理的支撑体系，成为激发“人工智能+”新质生产力潜能的关键因素。
一、人工智能是新质生产力的重要引擎，融合推进面临系统挑战
AI正在重塑产业要素组合，成为引领智能化跃迁的核心动能
人工智能不再是附着于某类设备或软件的单一技术工具，而是作为具备感知、认知、推理和决策能力的智能系统，深度嵌入制造、金融、医疗、农业、交通等领域的核心流程，实现产业链关键环节的再造与升级。在制造业，通过算法驱动的预测性维护和工艺参数优化，企业实现设备利用率提升与能耗降低；在金融领域，智能风控与客户画像已成为基础运营模式；在能源行业，AI则用于风光储能的动态调度与负荷均衡，推动清洁能源并网运行效率不断提升。人工智能所激发的，不只是技术层面的突破，而是对传统生产逻辑、要素组合方式的系统性重构，形成以智能为核心驱动力的生产力新形态。
技术政策日趋清晰，实际落地依然存在掣肘
尽管各级政府纷纷出台“人工智能+”支持政策，推动AI与产业深度融合，但现实情况表明，真正走进生产线、流程链、管理端的AI系统仍属少数。许多传统企业在AI理解层面存在明显盲区，技术选型与改造路径不清晰，导致项目频现“试点即终点”；与此同时，算法模型在实际部署中遭遇行业语义不匹配、数据标签不充分、工程化部署难度大等问题，尤其在中小企业中更为明显。此外，算力供给结构性失衡、数据资源分布碎片化、复合型人才体系尚未健全等问题，进一步加大了AI的“落地阻力”。这些挑战的共同根源，是缺乏融合友好的制度环境和贯通技术、资源、场景的协同机制。
以制度机制保障融合，是推动高质量发展的关键支点
新质生产力的本质，是以新技术为引擎、通过制度创新释放系统潜能。人工智能作为战略性颠覆技术，能否转化为产业级成果，取决于制度土壤是否肥沃。中央已多次强调要推动“人工智能+”系统行动，并明确算力基础设施优化、行业应用场景打造、安全规范构建、人才供给保障等方向。这些顶层设计为地方政府构建智能友好型生态系统提供了政策支点。未来若能通过制度机制协同释放科研、技术、资本与场景的乘数效应，就能有效打通从“创新萌芽”到“落地见效”的关键链条，释放人工智能在新质生产力培育中的核心红利。
二、多地制度实践逐步展开，推动AI产业融合路径日趋清晰
“东数西算”重塑算力格局，为模型训练和落地部署提供底层支撑
国家“东数西算”工程已初步缓解了东部算力紧张与西部资源富余之间的结构性矛盾，贵州、甘肃、内蒙古等地作为国家算力枢纽节点，正在建设高性价比的AI算力平台，为人工智能大模型的训练提供了强大后端支撑。同时，北京、上海、深圳等一线城市则更侧重于打造行业化、定制化的算力平台，如面向金融的云算力集群、面向制造业的智算工厂池等，推动算力资源逐步从“平台集中”走向“服务终端”，有效降低了AI接入门槛。这种跨区域、分层次的算力基础设施政策设计，正在为“人工智能+”广泛落地提供坚实技术保障。
以应用场景为牵引，多地建立清单机制与揭榜模式促技术落地
从全国范围来看，已有多个城市制定人工智能应用试点场景清单，推动从供给驱动转向需求牵引。北京亦庄、杭州未来科技城、苏州工业园等地通过“场景揭榜”“模型驻场”等方式，鼓励AI企业围绕医疗诊断、工业控制、建筑设计等具体问题提供解决方案。例如，上海张江“算法匹配产业任务”机制，通过企业“出题”、AI公司“答题”的方式精准对接需求与能力；四川绵阳则组织传统企业从生产工艺、设备运维等环节出发，引入定制化算法系统进行产业升级。这种机制强化了“问题导向—场景适配—工程落地”的链条逻辑，使AI真正转化为推动实体经济变革的工具。
构建柔性治理体系，在创新激励与风险可控之间实现制度平衡
人工智能发展快、影响广、外溢性强，传统的刚性监管模式难以适应其演化节奏。为此，一些地方正在积极探索“伦理沙箱”“算法备案”“合规试点”等柔性治理机制，以激励创新同时保障安全。杭州率先试点AI伦理沙箱，允许尚未成熟的算法产品在限定场景中测试，并实时评估其伦理风险与使用反馈；深圳则推动政府与企业共建AI治理平台，探索涵盖数据流转、算法责任、模型透明等内容的系统性规范。这种“鼓励—试错—调优—规范”的治理逻辑，不仅为企业创新提供了空间，也逐步形成了稳健、开放的制度预期。
三、从政策倡导迈向制度生态，推动“人工智能+”高质量落地
建立跨部门统筹机制，打破政策、项目、资金间的壁垒
“人工智能+”融合路径复杂，涵盖科技、工业、数据、金融、教育等多个部门，当前不少地区仍存在政策碎片化、资源配置重复等问题。未来应推动设立跨部门统筹协调平台，如AI融合推进办公室、场景创新联动机制等，通过一张清单统筹项目资源、一套流程贯通政策落地，实现“科技识别需求—产业界定场景—财政定向支持”的闭环运作模式。例如深圳探索建设“产业+AI”项目库，明确由行业主管牵头提出需求清单，科技部门负责技术对接，财政配套专项资金支持，加快从政策倡导向系统执行的转变。
降低中小企业接入门槛，实现技术资源从集中向普惠转型
当前AI应用资源仍集中于头部企业与科研机构，大量中小企业受限于成本、算力、技术能力等因素，难以独立部署AI系统。要推动“人工智能+”普及化应用，应建设可共享、低门槛、即插即用的基础平台。例如，北京推行“开放智算券”，为初创型企业提供弹性算力支持；成都则构建“AI即服务”平台，提供算法模型、接口工具、标准数据集等模块化产品，企业可按需使用、动态计费。这类普惠机制有助于实现AI技术从示范点向产业带、从大型企业向中小企业的广泛扩散，真正推动智能化红利全民共享。
厚植复合型人才基础，推动“懂AI+懂行业”能力融合
AI在产业中的应用高度依赖“行业+技术”的复合型人才，但目前仍存在人才结构断层问题。为补齐这一短板，应加快复合人才的培育体系建设。一方面，高校应设立交叉学科，如“AI+农业”“AI+制造”“AI+城市治理”等方向，推动人工智能课程与产业实践深度融合；另一方面，企业应建立AI岗位轮训机制，设立“行业AI合伙人”项目，推动算法工程师与一线生产管理人员联合攻关。同时，通过优化科研评价体系、鼓励工程技术人员深耕场景、提高项目容错率等方式，提升技术团队的实践粘性与成果转化能力。
优化项目评价与监管逻辑，从“唯成果”走向“全过程价值”
人工智能项目往往周期长、投入大、风险高，传统以投入产出比为主的项目评估机制，容易对探索型、基础型项目形成误伤。未来应推动建立“技术成熟度+路径创新+过程贡献”相结合的综合评价体系，对未达到预期但过程合理、方向正确的项目予以包容。例如，可引入“失败备案”“阶段调整”等机制，对试点项目容许合理范围内的变更或中止复盘；推动行业专家、科研机构、市场主体共同参与评估，增强监管的开放性与科学性。这将为AI创新提供更宽阔的制度空间，也有利于形成“愿投入、敢探索、可容错”的良性生态。
人工智能的力量，不在于技术本身多炫目，而在于它能否有效嵌入现实产业系统，激发新质生产力的持续潜能。推动“人工智能+”从政策愿景走向产业现实，关键在于能否构建起一个“资源协同、机制保障、场景落地、人才支撑”的系统生态。
让人工智能从实验室走向产线、从样板房走向真实市场，不仅需要突破算法瓶颈、破解数据壁垒，更需要在制度层面不断优化供给、释放空间。未来，谁能在制度上“多给机会”、在实践中“多留余地”，谁就更有可能率先构建起具有全球竞争力的智能化产业体系。
