作者：矫萍 陈甬军（广东财经大学教授，广东省习新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员、广东财经大学特聘教授）
2025年中央经济工作会议提出，“深化拓展‘人工智能+△’，完善人工智能治理•”。党的二十届四中全会审议通过的《中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出，•▽◁“抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业★”◇。当前，全球人工智能技术正从实验室探索迈向规模化应用与产业深度融合的关键阶段•。深刻把握抢占人工智能产业应用制高点的战略意义与实现路径，不仅是加快建设现代化产业体系、巩固壮大实体经济根基的必然要求，更是推动新质生产力加快形成=▽…、塑造国家竞争新优势的时代命题。
习指出：•☆“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，人工智能领域的竞争已超越单纯的技术范畴，演变为以标准制定、生态构建与规则塑造为核心的系统性博弈。抢占人工智能产业应用制高点的战略意义主要体现在以下方面。
标准主导权决定产业生态命脉。标准是产业生态主导权的核心载体■○▷。纵观历次科技革命与产业变革=-，领先者无一不是标准的制定者与输出者=□▷。在人工智能时代，算法、算力•◁▽、数据与场景的深度融合，使标准成为影响各行业技术体系与产业秩序的“底层架构●■”▽○。美国在2025年发布的《人工智能行动计划》提出，要通过对外出口“全栈AI技术包”实现对人工智能的全链条掌控；欧盟出台了《人工智能法案》，确立了人工智能伦理与安全标准。对我国而言，唯有主动抢占人工智能产业应用制高点，在基础模型、数据治理○☆、安全评测等领域加快构建自主标准体系○，才能筑牢产业安全的“制度护城河”，打破外部技术依赖与规则锁定。
应用深度关系实体经济转型效能。人工智能与实体经济的深度融合，是构建现代化产业体系的重要支撑▽▷。当前，我国产业体系正处于数字化转型攻坚期…，亟须通过人工智能破解资源配置、流程优化与效能提升的结构性难题。一方面，人工智能可以深度嵌入传统产业链□，推动其实现智能化升级，通过优化要素配置、降低运营成本◆▪▽、拓展价值空间，增强产业体系的完整性、先进性与安全性；另一方面，人工智能也催生了一批新兴产业与未来产业△•，成为经济增长的新引擎●▽。无论是新一代信息技术、新能源、新材料等战略性新兴产业☆，还是人形机器人○▪•、元宇宙、量子科技、生物制造等前沿领域□■，人工智能均能嵌入其技术内核▼，推动实现产业化、规模化与场景化发展。更重要的是，人工智能可搭建跨产业协同平台■☆，打破传统产业●、新兴产业与未来产业之间的界限，推动形成产业链★、创新链△、供应链深度协同的闭环生态。
国际竞争格局凸显战略紧迫性。全球人工智能发展日益呈现出“赢者通吃”的特征，竞争已从市场占有率延伸至技术体系▷■、产业生态与规则话语权的全面博弈。一旦某一技术框架或生态系统通过先发优势形成市场依赖△，便会构筑高迁移壁垒，成为事实上的国际通用规则与行业基础架构，对后发者形成强大的▪☆“技术锁定▼”效应。当前，我国在算法创新、应用场景丰富度与数据资源规模上具备显著优势▲，涌现出智能制造-◁、智慧城市等一批世界级应用典范…。然而，在系统性技术标准制定、开放协同产业生态构建、全球人工智能治理规则参与等方面仍存在短板☆，亟须加快突破，才能在激烈国际竞争中赢得战略主动★△○。
抢占人工智能产业应用制高点是一项系统工程△●，需从技术攻坚、场景赋能★☆、生态构建与治理保障四方面协同发力。
强化技术攻坚与标准引领。习指出：“人工智能领域要占领先机、赢得优势，必须在基础理论、方法、工具等方面取得突破。要持续加强基础研究▷-▽，集中力量攻克高端芯片、基础软件等核心技术▲，构建自主可控、协同运行的人工智能基础软硬件系统◇☆…。”在技术攻坚方面◁-•，须聚焦国产高性能AI芯片☆△、自主深度学习框架、工业大模型等底层技术◇，着力破解◁○“卡脖子”难题，增强产业链供应链的韧性与安全水平；面向行业共性需求，重点研发高精度工业感知器件、复杂环境智能控制算法…•、多模态数据融合分析等支撑技术，提升人工智能赋能实体经济的渗透性与普适性□○▼，筑牢人工智能产业发展的技术根基。在标准引领方面▷▲，鼓励龙头企业牵头制定算力互联、数据共享◇△、模型接口等标准，推动形成跨行业、跨环节的“系统级标准”；针对传统产业升级、新兴产业壮大、未来产业孵化等不同需求，分类制定人工智能应用指南，提供技术选型、场景适配与效益评估的操作指引◇=▷；积极参与国际规则制定，推动中国标准成为可对接、可落地的国际通用语言▷。
深化全域应用与场景赋能=…。首先，以场景驱动为核心，推动人工智能在制造业、农业◇、医疗○、教育、能源▼◁、交通等领域的深度融合。在制造业领域-▽，推广工业大模型优化生产流程；在农业领域，发展智慧育种与农田感知系统○◁•；在医药领域，推动AI辅助药物研发与临床决策▲▪。其次，积极拓展人工智能在防灾减灾、环境监测▷▷、公共安全等社会治理与公共服务中的应用△◁▼，通过○=▪“人工智能+政务”“人工智能+环保=”等提升治理效能，探索穿透式监管与非现场监管模式-◇，营造清朗有序的数字生态。再次，在重点领域建设一批高价值标杆场景，如“灯塔工厂▼▲”、智慧农业示范基地、智能网联汽车测试区等，通过真实场景的压力测试促进技术迭代与模式创新，形成“技术突破—场景验证—产业推广”的良性循环。
构建开放协同的产业生态。在培育市场主体梯队方面，发挥骨干企业的▼☆“头雁◆”效应▲■，通过技术溢出、平台开放、标准引领，带动产业链上下游协同升级，形成“政产学研用金”紧密互动▪▼、大中小企业融通创新▼■、国内国际开放协作的繁荣生态；支持京津冀、长三角、粤港澳大湾区等重要战略区域发挥集聚优势☆=，深入探索◁●△“技术攻坚—场景开放—制度创新—生态培育”协同推进的模式☆，形成可复制、可推广的区域实践样本。在优化要素资源配置方面，加快培育全国一体化的数据市场•，推动公共数据授权运营与社会数据融合利用；建设国家级人工智能开源平台和共性技术供给中心，推动算法、算力、数据等资源开放共享○▼；健全投融资支持体系▷★■，设立人工智能产业创投基金□◆-，利用超长期特别国债等政策工具，为优质项目提供全周期金融支持。
完善治理体系与安全保障。一方面，筑牢国内治理堤坝，在鼓励创新与防范风险间寻求动态平衡。核心任务在于构建一个覆盖全生命周期、贯穿技术研发、产品上市与市场应用的全链条治理框架。细化并落实生成式人工智能服务的分级分类管理制度，针对科研…、金融、医疗=-、舆论等不同风险等级的应用场景，实施精准化、差异化的监管策略●▲=，并配套以严格的安全评估、算法备案与透明性审查机制■□=；强力推动数据隐私保护与算法可解释性，确保数据采集、使用的合法合规，同时探索“数据信托”等新型治理模式，着力破解“算法黑箱”问题☆◆■，提升关键决策过程的透明度■•…。另一方面，深化国际协同共治，在规则对接与生态共建中增强互信。主动在联合国、G20等国际框架下提出中国方案，推动形成具有广泛国际共识的治理原则与标准；支持在共建•●“一带一路”国家探索技术援助、本地化部署与适应性监管的创新模式▲…，通过共建联合实验室、开放科研计划★◁、推动标准互认等方式，与各国携手构建开放○▼、公平■☆、非歧视的人工智能发展生态。