文章核心观点 - 中国人工智能产业已进入技术普及、场景赋能、生态共生的新阶段，未来需通过体系化协同创新、构建赋能平台及完善治理体系来推动“人工智能+”产业生态繁荣发展 [1][4][6] 技术发展趋势与特征 - 技术范式从单点突破转向体系化创新，未来更注重大模型的效率、可用性与可靠性，创新贯穿从数据供给、算力调度到安全验证的全链条 [1] - 关键技术路径包括大小模型协同、多模态融合及模型互联互通 [1] - 大模型呈现专业化趋势，金融、法律、医疗等垂直模型成为竞争新焦点 [2] - 多模态融合深化，能同时处理文字、图像、视频等信息的产品成为应用代表 [2] - 智能体能力跃升，从单任务执行发展到能完成复杂工作流编排 [2] - 企业应用人工智能的门槛持续降低，应用环节覆盖战略决策、研发设计、生产制造、供应链、市场营销、财务管理、人力资源等 [2] - 人工智能应用成效最高的领域是生产制造，其次是供应链和市场营销，成效取决于数据获取的全面性、精准度以及模型和算力支撑 [2] - 企业算力需求呈现分级特征：基础大模型预训练需“千卡级”算力，智能制造等场景需“百卡级”，视觉质量检测等仅需“十卡级”，多数中小企业能在“十卡级”算力下完成任务 [2] 产业应用进展与案例 - 人工智能主要应用领域包括政务、工业制造、医疗健康、交通运输、低空经济、县域治理 [3] - 在工业制造领域，人工智能已在工业检测、流程配套、经营分析、供应链管理等方面发挥作用 [3] - 抚顺新钢铁通过AI操作系统实现全流程数字化管控，解决了数据孤岛、生产决策链条长等问题 [3] - 百度数字人技术进入3.0时代，具备“形神音容”协调统一、思考决策及调动多智能体协同的能力 [4] - 百度“罗永浩数字人直播间”在618期间单场总交易额突破5500万元，吸引1300万用户围观 [4] 产业发展挑战与建议 - 产业协同效能有待提升，技术供给与产业需求存在错配，部分前沿技术难以落地，传统产业缺乏高效可靠解决方案，成果转化“最后一公里”未打通 [4] - 架构贯通水平有待加强，“人工智能+”项目缺乏统一标准与开放接口，导致算力、数据、模型等关键要素无法高效流通 [4] - 治理体系有待完善，伦理风险、数据安全、隐私保护等问题凸显，需构建“促创新、防风险”的治理框架 [4] - 建议构建一体贯通的赋能平台，覆盖云边端融合算力、数据模型与安全能力，推动技术标准统一与能力开放共享，提供即插即用、按需调度的智能化公共服务 [5] - 建议推动深度融合的产业实践，鼓励技术供给方深入行业一线，引导行业企业开放场景，在工业、医疗、交通等领域打造可复制、可推广的标杆项目 [6] - 需共建开放、包容、可信、安全的创新环境，打破技术数据孤岛，加快标准互认，强化人才共育，健全AI伦理规范与安全防护机制 [6]