当今世界，各国都把加快人工智能产业应用作为提升产业发展国际话语权、重组全球要素资源、重塑全球竞争格局、掌握经济发展主动权的重要举措。党的二十届四中全会审议通过的《中共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》作出“抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业”的重要战略部署，这是党中央深刻把握我国科技革命和产业变革先机，推动新质生产力加速发展，加快建设现代化经济体系，构筑国家竞争新优势的战略抉择。
一、深刻理解抢占人工智能产业应用制高点的战略意蕴
当前，人工智能正处于多点突破、与相关产业专有技术深度融合、加速簇群式扩散应用的关键时期。习近平总书记指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”抢占人工智能产业应用制高点具有深刻思想内涵和重要战略意蕴。
牵引我国科技跨越发展和生产力跃升的核心引擎。从科技革命和产业变革的一般规律看，每一轮产业变革，都始于少数技术的革命性突破,这类技术位于产业体系的底层，具有基础性和普适性，被称为通用技术，是推动生产力跳跃式质变的核心引擎。人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性通用技术，是系统性提升全要素生产率，推动新质生产力加快发展的动力源和引擎。抢占人工智能产业应用制高点就是将人工智能与特定产业的应用场景相结合，形成基于人工智能通用技术与特定产业专业知识相结合的产业专有技术，深度赋能产业发展，引发产业范式的革命性质变，推动生产力实现质的飞跃。当前，我国经济正处于新旧动能转换的关键时期，抢占人工智能产业应用制高点就等于抓住了推动新质生产力加快发展的“牛鼻子”。
驱动产业高质量发展的战略支点。从产业高质量发展维度看，抢占人工智能产业应用制高点的本质是通过技术突破、场景赋能和生态重构，将人工智能的“头雁”效应转化为产业升级和建设现代化产业体系的内生动力。生产层面，抢占人工智能产业应用制高点就是推动数据成为关键生产要素，算法、算力成为核心生产能力，通过优化算法、增强算力、释放数据价值，赋予机器自主分析和决策能力，突破传统要素约束，实现产业效率和生产能力的提升。产业创新模式层面，抢占人工智能产业应用制高点，将颠覆产业创新网络以及创新边界，产业内的各类创新主体能够基于“制高点”实现即时链接、瞬时互动，传统的产业边界被打破，“产学研用”协同生态得到前所未有的强化。产业组织层面，各类组织能够依赖“制高点”开展价值共创，进而催生新技术、新业态与新模式，重塑整个产业的创新能力和协同耦合能力。产业安全层面，产业内链长、链主等企业能够基于抢占人工智能产业应用制高点形成的优势，快速获取相关信息；在遭遇外部不确定性事件冲击时，链长、链主企业能够依托人工智能产业应用制高点优势，快速面向整个产业生态系统内的各类主体开展跨界重组和资源配置，以保障产业安全。
赢得产业竞争主动权的关键抓手。从产业竞争力的视角看，国家间产业竞争的根本动力和主要目的是提高产业创新与升级的能力。纵观历次科技革命和产业变革，领先国家无一不是创新的引领者、标准的制定者与产业生态的主导者。当前，人工智能产业应用已成为影响全球产业秩序的“底层架构”，“人工智能+”产业模式已成为驱动传统产业转型升级的 “超级催化剂”，成为培育新兴产业和未来产业的“加速器”，抢占人工智能产业应用制高点已成为国际产业竞争的关键赛道。美国秉承“创新优先”策略，大力推动人工智能基础设施投资, 对内放松管制，对外将中国作为竞争对手，构筑高端设备、技术、产品管制壁垒，加速推动人工智能产业应用制高点建设;欧盟强调“治理优先”策略，通过强化法规并持续加大对人工智能公共投资和智能工厂建设，打造可信赖的人工智能产业应用新高地；日本则通过“创新与治理双轨平衡”策略，加强基础设施投资、扩大国际科研合作，并通过财政补贴和税收优惠等方式鼓励人工智能安全认证的普及，推动人工智能产业应用加快发展。我国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、安全评测等领域构建自主标准体系，打破外部技术依赖和规则锁定，才能在激烈的国际产业博弈中立于不败之地。
二、我国人工智能产业应用制高点建设中面临的主要问题和挑战
近年来，我国人工智能产业应用基础持续巩固，芯片、算力等核心领域取得突破，行业高质量数据集加速积累，大模型技术持续引领开源生态。但是，当前我国在人工智能产业应用制高点建设中，依然面临技术自主可控短板、数据要素价值释放梗阻、产业融合纵深不足、高端人才结构性短缺、治理体系适配滞后、国际竞争博弈加剧等问题与挑战。这些问题既有单点的瓶颈问题，也有相互交织复杂的系统问题。
技术供给存在底层短板、技术工程化能力存在不足。一是前沿技术原创性突破不足，在可能引发范式革命的类脑计算等基础理论领域，我国原创性成果较少，实验室中的人工智能前沿技术转化为“产业级产品”的工程化能力薄弱。二是底层硬件和软件生态“卡脖子”，高端芯片、先进制程半导体设备、电子设计自动化软件等高度依赖进口，国产替代产品在算力效率、稳定性、软件生态兼容性上差距明显。三是模型可靠性与可解释性问题突出，在工业控制、金融风控等领域高风险场景中，决策逻辑不可追溯、结果不可控，无法满足监管和安全要求，制约了人工智能从辅助工具向核心决策系统的升级。
数据质量与流通效率不高、“数据孤岛”等问题严重。一是在工业、金融等制高点领域的专业数据集建设滞后，数据标注成本高昂且标准不统一，模型训练数据质量较差、泛化能力较弱。二是数据采集环节存在“重数量、轻质量”问题，工业场景中的时序数据、多模态数据存在噪声大、关联性弱等问题，难以支撑精准的预测性维护、工艺优化等应用。三是数据流通缺乏统一规则，市场化机制尚待完善，政府、行业、企业间数据壁垒森严，“数据孤岛”现象严重。
人才供给结构性失衡、梯队断层等问题突出。一是高端人才结构性短缺，顶尖领军人才与复合型人才缺口较大，在类脑计算、人工智能芯片等制高点技术领域，具有全球影响力的战略科学家和领军人才数量不足，难以引领原创性技术突破。二是人才培养体系与产业需求脱节，高校的人工智能专业课程偏重理论，与产业界的工程化需求、行业场景需求结合不紧密。三是人工智能高端人才竞争日趋激烈，国际人工智能巨头把高层次人才引进，特别是顶尖人才和团队的抢夺作为发展的重点，不断提高薪酬待遇，进一步加剧了我国人才流失的风险。
人工智能与全产业链、全场景赋能的融合深度不足。一是很多应用停留在“浅水区”，多数人工智能应用集中在视觉质检、智能客服等简单场景。二是大中小企业“智能鸿沟”加剧，缺乏轻量化、低成本的解决方案。三是行业技术与人工智能技术融合不足，两者之间人才“知识鸿沟”弥合不够是人工智能产业应用制高点建设的重大障碍。
规则、标准与治理体系适配滞后。一是制度规则与标准体系不完善，针对生成式人工智能、工业智能体等制高点应用的法律法规存在空白，算法问责、数据产权、人工智能生成内容的版权归属等关键问题不明确。二是人工智能技术标准、安全标准、伦理标准的制定滞后于技术发展，跨行业、跨领域的标准不统一。三是存在算法偏见、模型安全漏洞、自动化决策的“黑箱”风险等问题。同时，人工智能对就业结构的冲击、数据隐私的侵犯等伦理问题，尚未形成完善的风险防控体系。
外部环境不确定性上升。一是技术封锁与供应链限制升级，美国等国家对我国实施的封锁与限制，影响了我国人工智能产业应用制高点建设进程。二是我国在国际组织中人工智能治理的参与度与话语权有待提升。三是地缘政治因素导致人工智能领域国际合作受阻。
三、抢占人工智能产业应用制高点的实践路径
抢占人工智能产业应用制高点是一项系统工程，需立足我国人工智能应用大国、超大规模市场优势，以“人工智能+”行动为牵引，科学研究制定抢占人工智能产业应用制高点的关键策略，从技术攻坚、场景赋能、制度创新、开放合作等多个维度协同发力，推动我国人工智能产业从“应用高地”向“制高点”不断攀升。
构筑自主可控的技术框架体系，夯实人工智能产业应用制高点建设根基。当前，人工智能呈现技术路线多元并存、创新模式百花齐放、竞争格局尚未固化的特征，全球范围内尚未形成一种绝对主导的技术体系。我国要充分利用这一“窗口期”，构筑自主可控的技术框架体系，推动形成具备市场依赖、“技术锁定”效应的“制高点”。一是聚焦底层核心技术突破，强化新架构、新算法等关键技术路线创新探索。加快推动“从0到1”重大科学发现与“从1到N”技术迭代突破，形成从基础研究、原型验证到场景应用的协同攻关体系。二是强化算力与关键技术供给，大力推动智能芯片软硬协同发展，强化高端芯片、高速互联、智算云操作系统等关键技术研发应用。三是创新模型训练和推理方法，开发适应产业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型，发展云、边、端模型体系，持续提升泛化能力。同时，加快建设大模型评测基准体系，打造权威榜单，定期发布测评结果，牵引技术迭代升级。
打造场景赋能制高点，拓展人工智能产业应用新空间。一是推动重点产业智能化转型。比如，在制造业领域，推广工业大模型优化生产流程，加快建设智能工厂，推动生产方式从大规模制造向个性化定制转变；在农业领域，发展智慧育种、农田感知与精准灌溉系统，提升农业生产效率与可持续性等。二是打造标杆场景。聚焦国家重大战略需求，建设一批人工智能创新应用先导区，在智慧能源示范基地等领域开展深度试点，形成可复制、可推广的应用经验。三是通过真实场景的压力测试促进技术迭代和模式创新，带动产业链跃升。
以制度和标准制高点建设为牵引，推动产业经济范式与技术范式协同转换。一是梳理现有制度瓶颈、明确制度创新原则和路径，为人工智能产业应用制高点建设提供明确的方向、边界，创建有利于“人机交互”的制度体系。二是打造制度创新的标志性工程，激发经营主体信心和活力。如以自动驾驶为标志性领域，加快推进《中华人民共和国道路交通安全法》和《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》等法规修订工作，为自动驾驶打开合法合规的商用空间。三是加快标准体系建设。推动跨行业、跨领域协同，分级分类制定安全、治理、伦理等基础标准，研制软硬协同的通用、赋能应用标准与计量技术规范。
提高数据质量和流通效率，建设“模数共振”制高点。聚焦产业大数据、算法模型等底层能力建设，推动数据基座技术规模化应用，缓解高质量数据稀缺压力，实现“以模引数、用数赋模、模数共振”。一是适应不同类型数据特点，探索建立多样化的数据开发利用机制，完善数据确权、定价、交易机制，建立跨领域的数据流通平台，破除人工智能产业应用制高点建设中的“数据孤岛”。二是梳理适配模型需求的数据资源清单，制定发布高质量数据集建设指南，推动将基础数据转化为高质量行业数据集。三是挖掘我国数据资源规模庞大的潜力，促进相关主体将数据开发与模型建设深度融合，建立“数据协同、模型训练、应用开发、安全保障”一体化机制。
加强人工智能产业应用制高点人才引育。破除一切制约人才引进和成长的思想障碍和制度藩篱，全力培养、引进、聚集人工智能产业应用制高点建设的一流人才。一是加强人才需求预测，支持高校院所布局、调整、优化相关学科专业，建立涵盖人工智能产业应用多层次需求的人才培养体系，特别是大力培养既懂人工智能又懂产业应用的复合型人才。二是加强高技能人才培养，依托国家相关人才工程和项目，超常规培养人工智能领域领军人才、创新团队。 三是建立灵活的机制，促进产学研之间的人才双向流动和知识溢出。四是优化外籍人才来华工作与居留政策，积极引进全球人工智能高端人才。
推动建设开放合作的人工智能产业应用制高点。要坚持自主可控与开放包容相结合，推动构建开放合作共赢的人工智能产业应用制高点。一是积极参与国际规则制定，促进人工智能产业应用技术与标准“出海”，推动中国人工智能产业应用标准成为国际通用标准。二是加强与各国在基础研究、试验开发、伦理安全等领域的合作，提升我国人工智能产业应用在全球的话语权和主动权。三是构建开放创新生态，建设具有自主产权的人工智能算法开源社区，吸引全球开发者参与我国算法的优化和创新，提升我国在全球人工智能领域的影响力。
