以应用为牵引加速人工智能落地
杨秦霞
2026年04月30日 01:44
李 博
经济日报习近平总书记在2025年中央经济工作会议上明确指出，深化拓展“人工智能+”，完善人工智能治理。“十五五”规划纲要强调，全方位推进数智技术赋能，抢占人工智能产业应用制高点。这些重要部署，深刻揭示了我国发展人工智能的战略主攻方向和现实着力点。作为通用目的技术，人工智能发展牵动经济社会发展全局，其生命力在于应用，核心价值在于赋能。强化应用牵引，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，是发展新质生产力的内在要求，也是打造智能经济新形态的必由之路。
当前，全球人工智能竞争的重心正在发生深刻变化。早期竞争更多集中于算法突破、参数规模、芯片性能等基础能力层面，而今竞争日益向产业应用转化效率、场景渗透深度和系统协同能力延伸。对我国而言，优势不只是技术创新持续突破，更在于超大规模市场、完备产业体系、丰富应用场景和海量数据资源的叠加支撑。若不能把这些优势有效转化为高水平应用能力和高质量行业解决方案，就难以真正掌握发展主动权。由此来看，抢占人工智能产业应用制高点，不是一般意义上的产业布局问题，而是关乎我国在未来国际分工中地位的战略抉择。
从国内发展看，强化应用牵引，是培育壮大新质生产力、推动高质量发展的现实要求。人工智能具有广泛渗透、深度协同和持续赋能的显著特征，能够重塑研发范式、生产方式和治理模式。在研发端，人工智能正在加速新药发现、材料创制和产品设计等，显著缩短创新周期；在生产端，人工智能可推动预测性维护、工艺优化、柔性制造和质量控制，促进制造体系由规模扩张转向精准智造；在服务端，人工智能加快推动金融、物流、医疗、教育等领域供给方式变革，更好匹配人民群众多样化、个性化需求。强化应用牵引，正是要把人工智能的技术潜能加快转化为现实生产力，提升全要素生产率，塑造新的增长点和竞争力。
进一步看，强化应用牵引，推动人工智能与产业转型深度结合，不仅能够重塑价值创造方式，还可以引导资源精准配置。我国正在加快打造智能经济新形态，这里的“新”，一个重要体现是经济活动开始围绕具体应用场景中的智能需求展开，产业竞争更多聚焦提升人工智能供给效率，价值实现依托人工智能的持续调用、服务化输出和收益分账来完成。在这一过程中，应用牵引贯穿始终，资源配置更加强调以需求识别为前提、以能力调用为纽带、以实际效果为尺度，资金、算力、数据、人才等关键要素围绕高价值场景加快集聚，向最能解决现实痛点、最能形成稳定收益的环节流动。这种以人工智能为支撑、以应用为牵引的新型组织方式不仅有利于催生新的商业模式、拓展新的增长空间，也将带动就业结构、产业结构和收入分配方式创新优化，为高质量发展注入更持久、更深层的动力。
明确了“为何强化应用牵引”的战略逻辑，更要回答“如何强化应用牵引”的实践命题。人工智能的竞争，说到底是技术能力和应用能力的综合竞争。推动人工智能更好赋能经济社会发展，关键在于把应用这个牵引做实、把融合这个文章做深、把生态这个底盘做厚。
一是拓展高价值场景。场景是人工智能走向成熟的试验场，也是技术转化为产业能力的承载体。没有真实场景牵引，技术突破就难以形成稳定需求；没有规模化应用落地，创新成果就难以积淀为竞争优势。要围绕制造、交通、能源、医疗、教育、政务等重点领域，持续深化拓展“人工智能+”，推动人工智能从演示验证走向流程嵌入、从单点提效走向系统增效。资源配置也要由重参数规模、重项目铺设，转向重场景价值、重交付能力、重实际收益，更加注重形成一批行业级模型、行业级智能体和行业级解决方案。特别是要更好发挥龙头企业、链主企业、平台企业的牵引作用，带动上下游中小企业协同创新、联合攻关，加快把场景优势转化为产业优势、竞争优势。
二是推动深度融合应用。人工智能赋能产业，不是贴标签式的表层嵌入，而是要真正进入业务流程、组织体系和价值链条，成为重塑生产方式和管理模式的重要力量。要聚焦生产、服务、管理等关键环节，推动人工智能与工业互联网、数字孪生、智能装备等深度耦合，切实解决质量控制、设备运维、供应协同、风险识别、决策支持等现实问题。统筹算力、数据、能源、网络等要素的协同配置，推动新型基础设施建设更加注重系统能力、协同调度、使用效率提升。只有把人工智能嵌入核心业务流程、接入底层支撑体系，才能真正实现从可用到好用、从局部突破到整体跃升。
三是健全协同创新生态。人工智能应用落地，往往不是单个企业、单项技术所能独立完成的，而是需要场景开放、技术供给、数据支撑、金融服务、人才保障、制度规范等多方面的协同。要坚持系统观念，推动政府、企业、高校、科研机构、金融机构和行业组织协同发力，贯通创新链、产业链、资金链、人才链。政府要强化规划引导、政策供给和标准建设，营造稳定、可预期的发展环境；企业要突出创新主体地位，既发挥龙头企业牵引作用，也注重开发适合中小企业的轻量化、低成本解决方案；高校和科研机构要更好面向产业需求开展有组织科研，推动更多成果从实验室走向生产线；金融机构要围绕人工智能研发投入大、周期长、风险高等特点，做好科技金融文章。还要顺应人工智能广泛嵌入生产经营全过程的新趋势，积极完善数据治理、安全治理、责任追溯等制度安排，培养既懂技术又懂行业、既会应用又能治理的复合型人才，形成开放有序、相互赋能、可持续演进的发展生态。
作者：李 博（北京大学经济学院长聘副教授）
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