北京AI产业发展现状与成果 - 2026年1月北京大模型产业迎来“开门红”：智谱AI于1月8日登陆港交所成为“大模型第一股”；月之暗面于1月27日发布并开源Kimi K2.5模型实现技术突破；生数科技、摩尔线程等企业在模型加速、国产算力训练方面取得关键进展 [1] - 中美AI基础模型的差距已从过去的“以年计”缩短至当前的“以月计”，北京贡献了全国领先的研发力量集聚优势 [1] - 北京市AI初创企业智谱在去年12月23日推出GLM-4.7大模型，编程能力增强，已有个人开发者表示其成功“平替”了国外编程模型 [4] 产业发展战略与路径 - 面对算力瓶颈，采取差异化发展战略：发挥中国应用场景广泛的优势，推动模型与应用之间的正向循环，通过应用验证性能、反哺数据、优化模型，形成可持续技术迭代路径 [1][5] - 坚持走开源主导的生态发展路径，对模型进行整体生态打造，建立芯片、算子、算力与模型的协同优化机制，形成自主可控的技术闭环 [8] - 整个发展逻辑遵循“数—算—模—用”一体化推进思路：以高质量数据驱动模型进化，以先进算力支撑模型运行，以专业模型赋能行业应用，最终实现经济社会系统的智能化重构 [10] AI应用落地方向与重点 - AI应用市场分为ToC和ToB两大方向：ToC端依托互联网平台基础，对话式AI、智能体应用等已取得显著成效；ToB端AI作为提高生产力的工具，是赋能社会、支撑新质生产力发展的重要方向 [3] - 相关部门正大力推动AI在多个关键行业深度融合：软件产业出台专项政策鼓励AI编程；在京东方等制造企业全面应用于生产流程优化与智能化管理；“AI+智能网联汽车”、“AI+医疗”、“AI+教育”等融合场景正在加速布局 [3] - 智能体（Agent）正成为AI应用的新范式，集成多模型、多工具、多数据源甚至动态调度算力资源，形成面向任务的自动化执行系统，适用于工程师辅助研发、复杂客户服务等高度专业化场景 [6] - 以人形机器人为代表的具身智能领域，发展重心正从表演展示阶段迈向实用化部署，从早期关注运动能力测试转向更深层次的作业能力探索，去年机器人运动会已出现药品分拣、物料搬运和精细操作等真实场景演练 [6] 应用落地的关键制约与支持 - AI落地的关键制约因素除了算力，还包括数据质量与供给机制，未来必须转向使用真实、高质、细分的行业数据进行精调 [8] - 政府需发挥主导作用，推动建立适应不同应用场景的数据治理体系，解决版权归属问题，设计新型数据交易机制，使企业愿意将数据转化为可流通资产 [8] - 政府的角色是机制创新者与生态促成者，需在数据确权、交易规则、中试支持等方面下“硬功夫”，补足市场无法自发解决的制度短板 [10] 未来产业规划与目标 - 北京产业发展的任务是从初步构建高精尖经济形态迈向全面完成产业结构的中国式现代化转型 [9] - 下一步将在“十五五”末期或“十六五”初期再催生3至4个万亿级新兴产业集群，包括已明确要突破万亿的绿色先进能源与低碳环保、人工智能，以及有望接近或跨越万亿门槛的机器人与智能制造、智能网联新能源汽车等方向 [9] - 届时北京将拥有六个以上万亿级高精尖产业集群，奠定全球科技创新中心的坚实基础 [9] - 2026年北京市经信局的核心任务：一是稳增长，确保经济平稳运行，稳定企业经营与就业形势；二是促创新，在科技创新与产业创新结合上取得实质性突破，推动一批具有重大影响力的新质生产力项目落地实施 [10]