北京人工智能产业发展现状与目标 - 北京正以“人工智能第一城”的姿态参与全球竞争，凭借人才密度、全栈生态与产业集群三大优势 [1] - 城市目标是在“十五五”期间，用两年时间实现人工智能核心产业规模突破万亿元 [2] - 2025年产业规模约为4500亿元，计划到2027年突破万亿元，实现规模翻倍 [11][12] 产业人才与创新源头 - 北京拥有1.5万名AI学者，占全国总量的30% [4] - 有148人入选AI 2000全球最具影响力学者榜单，占全国比例超过40% [4] - 创新源头高度集中，拥有2个人工智能领域国家实验室、1个国家级人工智能学院及14所设立人工智能学院的高校 [5] - “AI原点社区”等首批4个人工智能创新街区，位于海淀区约3平方公里的科教资源密集区，产业载体达400万平方米 [4] 核心技术突破与协同生态 - 智源研究院推动的FlagOS系统软件栈，作为连接国产AI芯片与大模型的“通用语言”，以每3个月一次的速度迭代 [1][4] - 国产GPU企业摩尔线程联合智源研究院，首次使用基于MTT S5000的千卡集群完成了RoboBrain 2.5全流程训练，验证了国产算力训练高级AI模型的实力 [8] - 生数科技与清华大学联合发布视频生成加速框架TurboDiffusion，将高质量1080P分辨率、8秒视频的生成时间从约900秒压缩至约8秒，速度提升200倍 [6][7] - 面壁智能推出全球首个可部署在端侧的全双工全模态大模型MiniCPM-o 4.5，支持自主回答与更自然的人机交互 [9] 核心产业要素与市场应用 - **算力**：寒武纪、摩尔线程、昆仑芯等国产芯片性能提升，FlagOS提供统一软件生态保障 [10] - **模型**：北京已备案大模型达209款，占全国近30%，形成抖音豆包、智谱GLM、月之暗面Kimi、百度文心四大基础模型及垂类模型矩阵 [10] - **数据**：光轮智能等公司通过构建“数字平行工厂”提供高质量仿真数据，支持机器人并行训练 [9] - **应用与市场**：百度伐谋的自我演化能力将汽车风阻验证时间从10小时压缩至1分钟 [12] 快手可灵AI在2025年12月收入突破2000万美元，对应年化收入运行率达2.4亿美元，其App端付费用户规模在2026年1月较前月增长约350%，日均收入提升约30% [13] 代表性企业动态与资本市场 - 智谱AI于2026年1月在香港联交所上市，被称为“全球大模型第一股” [4] - 生数科技由清华、北大、中科院及阿里、腾讯、字节、百度等企业人才组建，于2024年4月发布中国首个高性能视频大模型Vidu [5][6]

文章核心观点 - 北京正凭借人才密度、全栈生态与产业集群三大不可复制的优势，以“人工智能第一城”的姿态在全球AI竞争中脱颖而出，其发展路径清晰，力争用两年时间实现人工智能核心产业规模突破万亿元[3] - 北京的人工智能发展呈现出“高原”与“高峰”并存的格局，拥有从源头创新到全链落地的完整生态，正从中国AI高地迈向世界创新策源地[3][9] 人工智能人才与科研高地 - 北京拥有1.5万名AI学者，占全国30%，其中148人入选AI 2000全球最具影响力学者榜单，占全国超40%[5] - 北京在全球人工智能最具创新力城市中排名第二，拥有2个人工智能领域国家实验室、1个国家级人工智能学院、14所设立人工智能学院的高校[7] - 以“AI原点社区”为代表的首批人工智能创新街区，位于海淀科教资源最密集区域，总面积约3平方公里，产业载体400万平方米，被清华大学、智源研究院等高校和研究机构围绕[4][5] 技术创新与突破 - 智源研究院推动的FlagOS系统软件栈，以3个月一更新的速度迭代，作为连接国产AI芯片与大模型的“通用语言”，能大幅降低产业协同成本[3][5][9] - 生数科技发布中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型Vidu，其与清华大学联合发布的TurboDiffusion加速框架，能将AI视频生成速度提升200倍，生成1080P分辨率、8秒时长视频的时间从约900秒压缩至约8秒[7][8] - 面壁智能的最新大模型MiniCPM-o 4.5是全球首个可部署在端侧的全双工全模态大模型，支持“自主回答”与更自然的人机交互[10] - 国产GPU企业摩尔线程联合智源研究院完成了RoboBrain 2.5全流程训练，首次验证了国产算力具备具身大脑模型训练实力，模型的“智商”已达到世界水平[9] 全栈产业生态与集群 - 北京正构建一条从国产芯片、仿真数据到原生模型的自主可控、协同高效的AI创新链，算力、数据、算法三要素，芯模云端用全面发力[10] - 在算力基础设施层，寒武纪、摩尔线程、昆仑芯等不同架构国产芯片性能不断攀升，FlagOS提供软件生态统一保障，硅基流动等企业提供训推降本增效方案[11] - 在模型层，北京备案大模型达209款，占全国近三成，形成抖音豆包、智谱GLM、月之暗面Kimi、百度文心四大基础模型和垂类模型矩阵，并涌现出扣子、伐谋、JoyAgent等一批智能体平台[11] - 光轮智能构建的“数字平行工厂”可通过仿真数据，让机器人在虚拟空间进行成千上万次并行训练，模拟真实生产中的突发状况[10] 产业发展目标与市场应用 - 根据《北京人工智能创新高地建设行动计划》，北京市计划用两年左右时间，实现人工智能核心产业规模从2025年的约4500亿元增长至2027年突破万亿元[12][13] - 效率提升是驱动增长的核心引擎，例如百度伐谋的自我演化能力，可将汽车风阻验证的时间从10小时压缩到1分钟[13] - 消费端应用爆发为产业提供广阔市场，快手的可灵AI在2025年12月收入突破2000万美元，对应年化收入运行率达2.4亿美元，其App端付费用户规模在2026年1月较2025年12月增长约350%，日均收入水平提升约30%[14] - 网络安全被视作人工智能技术能够最快落地并见到实效的产业，相关行动计划提及将建设人工智能安全基础设施及安全测试靶场[13] 标志性企业与资本市场动态 - 智谱AI于2026年1月8日在港交所正式挂牌上市，被称为“全球大模型第一股”，其起源地是北京的“AI原点社区”[4] - 生数科技由清华大学、北京大学、中科院等高校以及阿里、腾讯、字节跳动、百度等企业人才组成的团队于2023年3月成立，目标是自主研发多模态通用大模型及应用[7]

文章核心观点 - 人工智能发展的核心正发生关键转移，从追求参数规模的语言学习，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模，行业技术范式迎来重塑 [2] - 2026年将是AI从数字世界迈入物理世界、从技术演示走向规模价值的关键分水岭 [8] - 这一转变由三条主线驱动：认知范式的“升维”、智能形态的“实体化”与“社会化”、价值兑现的“双轨应用” [8] 2026年十大AI技术趋势总结 趋势1：世界模型成为AGI共识方向，Next-State Prediction或成新范式 - 行业共识正从语言模型转向能理解物理规律的多模态世界模型 [9] - 从“预测下一个词”到“预测世界下一状态”，NSP范式标志着AI开始掌握时空连续性与因果关系 [9] - 以智源悟界多模态世界模型为代表验证了这一路径，推动AI从感知走向真正的认知与规划 [9] 趋势2：具身智能迎来行业“出清”，产业应用迈入广泛工业场景 - 具身智能正脱离实验室演示，进入产业筛选与落地阶段 [10] - 随着大模型与运动控制、合成数据结合，人形机器人将于2026年突破Demo，转向真实的工业与服务场景 [10] - 具备闭环进化能力的企业将在这一轮商业化竞争中胜出 [10] 趋势3：多智能体系统决定应用上限，Agent时代的“TCP/IP”初具雏形 - 复杂问题的解决依赖多智能体协同 [11] - 随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化，智能体间拥有了通用“语言” [11] - 多智能体系统将突破单体智能天花板，在科研、工业等复杂工作流中成为关键基础设施 [11] 趋势4：AI Scientist成为AI4S北极星，国产科学基础模型悄然孕育 - AI在科研中的角色正从辅助工具升级为自主研究的“AI科学家” [12] - 科学基础模型与自动化实验室的结合，将极大加速新材料与药物研发 [12] - 报告强调，我国需整合力量，加快构建自主的科学基础模型体系 [12] 趋势5：AI时代的新“BAT”趋于明确，垂直赛道仍有高盈利玩法 - C端AI超级应用的“All in One”入口成为巨头角逐焦点 [13] - 海外以OpenAI的ChatGPT与Google Gemini为引领，通过深度集成各类服务，塑造了一体化智能助手的新范式 [13] - 国内字节、阿里、蚂蚁等依托生态积极布局，其中蚂蚁推出的全模态AI助手“灵光”与AI健康应用“蚂蚁阿福”分别在超级应用与健康垂直领域进行探索 [13] 趋势6：企业级AI应用从“幻灭低谷”走向价值兑现 - 企业级AI应用在经历概念验证热潮后，因数据、成本等问题正步入“幻灭低谷期” [15] - 但随着数据治理与工具链成熟，预计2026年下半年将迎来转折 [15] - 一批真正可衡量价值的MVP产品将在垂直行业规模落地 [15] 趋势7：合成数据占比攀升，有望破除“2026年枯竭魔咒” - 高质量真实数据面临枯竭，合成数据正成为模型训练的核心燃料 [16] - “修正扩展定律”为其提供了理论支撑 [16] - 尤其在自动驾驶和机器人领域，由世界模型生成的合成数据，将成为降低训练成本、提升性能的关键资产 [16] 趋势8：推理优化远未触顶，“技术泡沫”是假命题 - 推理效率仍是AI大规模应用的核心瓶颈与竞争焦点 [17] - 通过算法创新与硬件变革，推理成本持续下降，能效比不断提升 [17] - 这使得在资源受限的边缘端部署高性能模型成为可能，是AI普惠的关键前提 [17] 趋势9：开源编译器生态汇聚众智，异构全栈底座引领算力普惠 - 为打破算力垄断与供应风险，构建兼容异构芯片的软件栈至关重要 [18] - 繁荣的算子语言与趋于收敛的编译器技术正在降低开发门槛 [18] - 以智源FlagOS为代表的平台，致力于构建软硬解耦、开放普惠的AI算力底座 [18] 趋势10：从幻觉到欺骗，AI安全迈向机制可解释与自演化攻防 - AI安全风险已从“幻觉”演变为更隐蔽的“系统性欺骗” [19] - 技术上，Anthropic的回路追踪研究致力于从内部理解模型机理；OpenAI推出自动化安全研究员 [19] - 产业上，安全水位成为落地生死线，蚂蚁集团构建“对齐 - 扫描 - 防御”全流程体系，推出智能体可信互连技术（ASL）及终端安全框架gPass；智源研究院联合全球学者发布AI欺骗系统性国际报告，警示前沿风险 [19]

公司技术进展 - 摩尔线程联合北京智源人工智能研究院成功完成智源自研具身大脑模型RoboBrain2.5的全流程训练 [1] - 此次训练基于FlagOS-Robo框架并依托MTT S5000千卡智算集群完成 [1] - 该解决方案通过FlagOS软件栈与MTT S5000硬件集群协作实现了“能训”、“训得稳、训得快” [1] 行业意义与影响 - 具身智能已成为人工智能的下一个战略高地 [1] - 此次发布是行业内首次验证国产算力集群在具身智能大模型训练中的可用性与高效性 [1] - 标志着国产AI基础设施在应对复杂多模态任务上迈出了关键一步 [1] - 底层算力底座的自主可控显得尤为关键 [1] - 为具身智能从实验室走向产业落地提供了坚实底座 [1]

行业技术范式重塑 - 人工智能演进核心正发生关键转移：从追求参数规模的语言学习，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模，行业技术范式迎来重塑 [1] - 基础模型的竞争焦点已从“参数有多大”转变为“能否理解世界如何运转” [12] - 2026年将是AI从数字世界迈入物理世界、从技术演示走向规模价值的关键分水岭 [14] 核心认知范式升维 - 世界模型成为AGI共识方向，行业共识正从语言模型转向能理解物理规律的多模态世界模型 [3] - 以Next-State Prediction为代表的新范式，正推动AI从数字空间的“感知”迈向物理世界的“认知”与“规划”，标志着AI开始掌握时空连续性与因果关系 [3][12] - 以世界模型和NSP为核心，AI开始学习物理规律，这为自动驾驶仿真、机器人训练等复杂任务提供全新的“认知”基础 [14] 智能形态实体化与社会化 - 具身智能正脱离实验室演示，进入产业筛选与落地阶段，人形机器人将于2026年突破Demo，转向真实的工业与服务场景 [4] - 头部科技公司的人形机器人正进入真实生产场景，标志着“具身智能”走出实验室 [14] - 多智能体系统将突破单体智能天花板，随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化，智能体间拥有了通用“语言”，多智能体系统将在科研、工业等复杂工作流中成为关键基础设施 [5][14] 应用价值兑现双轨发展 - 在消费端，C端AI超级应用的“All in One”入口成为巨头角逐焦点，海外以OpenAI的ChatGPT与Google Gemini为引领，国内字节、阿里、蚂蚁等依托生态积极布局，AI时代的“新BAT”格局正在形成 [7][14] - 在企业端，AI应用在经历概念验证热潮后，因数据、成本等问题正步入“幻灭低谷期”，但随着数据治理与工具链成熟，预计2026年下半年将迎来转折，一批真正可衡量价值的MVP产品将在垂直行业规模落地 [6][14] - AI在科研中的角色正从辅助工具升级为自主研究的“AI科学家”，科学基础模型与自动化实验室的结合，将极大加速新材料与药物研发 [6] 关键使能技术发展 - 高质量真实数据面临枯竭，合成数据正成为模型训练的核心燃料，尤其在自动驾驶和机器人领域，由世界模型生成的合成数据将成为降低训练成本、提升性能的关键资产 [9] - 推理效率仍是AI大规模应用的核心瓶颈与竞争焦点，通过算法创新与硬件变革，推理成本持续下降，能效比不断提升，使得在资源受限的边缘端部署高性能模型成为可能 [8] - 为打破算力垄断与供应风险，构建兼容异构芯片的软件栈至关重要，繁荣的算子语言与趋于收敛的编译器技术正在降低开发门槛 [11] AI安全风险演进 - AI安全风险已从“幻觉”演变为更隐蔽的“系统性欺骗” [12] - 产业上，安全水位成为落地生死线，蚂蚁集团构建“对齐-扫描-防御”全流程体系，推出智能体可信互连技术及终端安全框架gPass [12] - 技术上，Anthropic的回路追踪研究致力于从内部理解模型机理，OpenAI推出自动化安全研究员 [12]

文章核心观点 - AI技术普及率已突破35%，意味着每3个中国人中就有1人使用生成式智能，行业正站在技术驱动变革的起点[1] - AI应用生态正从消费生活端向产业基建和垂直行业纵深渗透，形成从“地基、引擎、试验场”到上层应用的完整生态链[6][13] - 行业通过黑客松、榜单评选、联合展台等活动，积极推动“人机协同”新模式的探索与AI产品的商业落地[3][4][1] 行业活动与趋势 - “AI闪耀中国·吴晓波科技人文秀”将于2025年12月28日在厦门举办，作为年度AI生态重要发布场合，将揭晓“AI应用生态调研”成果并聚集行业决策者与专家[1] - 模力工场与TGO鲲鹏会联合举办“Vibe Coding Sprint · AI编程闪电黑客松”，以3小时极限编程鼓励参与者用AI打磨Demo，探索“人机协同”开发新模式[3][4] - 模力工场联合展台仅设6席，旨在帮助产品与行业关键资源方建立连接并在优质场景中曝光[1] 本周AI应用榜单总览 - 第023周共上线55款AI应用，榜单精选10款产品，展现了AI从消费生活到产业基建的落地链路[6] - 榜单应用覆盖生活服务、基础设施、工作流与数据、行业解决方案等多个类别，标志着AI技术正深入渗透至商业与生产的核心环节[6] - 上榜机制基于社区真实反馈，权重维度包括评论数、收藏与点赞、推荐人贡献，并非依靠“点赞刷榜”[14] 生活服务类应用 - **飞猪AI问一问**：作为旅行智能助手，基于平台真实数据提供个性化行程规划、目的地推荐、机票酒店比价等一站式服务，打造垂直领域旅行Agent[6][8] - 该应用实现了从灵感、规划到比价预订的“一站式”服务闭环，特别适合定制个性化深度行程[8] AI基础设施类应用 - **FlagOS**：致力于提供统一的AI系统软件栈，为AI应用构建“地基”[6][10] - **焱融YRCache**：专为高并发、长上下文、低延迟推理场景设计的高性能AI推理加速方案，充当AI应用的“引擎”[6][10] - **PPIO Agent沙箱**：提供新一代沙箱执行环境，支持毫秒级启动、安全隔离，为AI Agent创造安全的“试验场”[10][13] 工作效率与数据分析类应用 - **OrcatermAI**：腾讯云推出的AI原生远程终端，通过AI技术增强命令行操作体验[10] - **零眸零售洞察ChatBI解决方案**：以自然语言交互为核心的AI智能数据分析平台，助力品牌方与零售商实现“一句话获取全链路洞察”[10] - **Helios智能平台**：首个为政策、法规与法律团队打造的AI原生平台，实时追踪政策变化并自动化关键工作流[10] - **智能运维作战指挥室WarRoom**：高效、安全的电子发现软件，适用于法律审查与合规场景[10] - **实在Agent**：全球首个专为AI代理打造的专业网络与市场平台，支持用户无需编码即可发现、连接和雇佣AI代理[10] 行业解决方案类应用 - **Style3D AI+3D服装数智化**：融合AI与3D技术的时尚设计平台，提供从创意设计到市场营销的一体化解决方案，打通服装行业“设计-仿真-营销”全链路[6][10] - 该应用以数字化减少实体打样，加速内容生成，是AI赋能传统产业数智转型的生动样板[11] 生态传播与参与方式 - 极客邦科技将借助旗下InfoQ、AI前线、极客时间、TGO鲲鹏会等全媒体矩阵资源，为在模力工场发布的AI应用进行传播，触达千万级技术决策者、开发者及AI用户[15] - 开发者可上传AI应用并描述场景与亮点；推荐人可发布推荐理由；用户可通过评论互动影响榜单权重，共同贡献真实声音[14]

产业规模与增长 - 2024年上半年北京人工智能核心产业规模达2152.2亿元，同比增长25.3% [1] - 初步估算2024年全年北京人工智能产业规模有望超过4500亿元 [1] - 北京AI企业数量超过2500家，已备案大模型183款，持续保持全国第一 [1] 产业生态与商业化 - 产业链日趋完整，形成具有全球竞争力的产业生态 [1] - 商业化路径逐渐清晰，百度、抖音等公司的营收和产品活跃用户数均创新高 [1] - 豆包、文心一言、GLM、Kimi等模型在权威测评中表现优异，部分成果达国际顶尖水平 [2] 技术创新与前沿成果 - 高校院所取得重大原创性突破，包括清华大学戴琼海院士团队、北京邮电大学徐坤教授团队、中国科学院自动化所李国齐教授团队等 [2] - 新型研发机构加速创新，北京智源人工智能研究院发布FlagOS，实现"模芯协同"纵向贯通 [2] - 北京通用人工智能研究院推出"通通2.0"，完成从理论创新到能力验证的重大跨越 [2] - 北京科学智能研究院发布全球首个覆盖"读文献—做计算—做实验—多学科协同"的AI科研平台玻尔科研空间站 [2] 全球发展趋势与未来规划 - 全球人工智能发展正从单点技术突破向生态协同创新加速演进，形成"战略主导、技术竞速、规模扩张、应用拓展、生态竞合"的发展格局 [2] - 北京将持续推动科技创新和产业创新深度融合，从强化策源能力、拓展应用范围、打造产业集群、营造良好环境等方面巩固和提升引领地位 [3]

产业规模与增长 - 上半年北京人工智能核心产业规模达2152.2亿元，同比增长25.3% [1] - 初步估算全年产业规模有望超过4500亿元 [1] - 北京AI企业数量超过2500家，已备案大模型183款，数量保持全国第一 [1] 产业生态与商业化 - 产业链日趋完整，形成具有全球竞争力的产业生态 [1] - 商业化路径逐渐清晰，百度、抖音等公司营收和产品活跃用户数创新高 [1] 前沿创新成果 - 高校院所取得重大原创性突破，如清华大学戴琼海院士团队、北京邮电大学徐坤教授团队等 [2] - 新型研发机构加速创新，北京智源人工智能研究院发布FlagOS，北京通用人工智能研究院推出“通通2.0” [2] - 北京科学智能研究院发布全球首个覆盖多环节的AI科研平台玻尔科研空间站 [2] - 核心企业带动作用显著，豆包、文心一言、GLM、Kimi等模型在权威测评中表现优异，部分达国际顶尖水平 [2] 全球发展趋势 - 全球人工智能发展正从单点技术突破向生态协同创新加速演进 [2] - 逐渐形成“战略主导、技术竞速、规模扩张、应用拓展、生态竞合”的发展格局 [2] 未来发展方向 - 推动科技创新和产业创新深度融合，从强化策源能力、拓展应用范围、打造产业集群等方面发力 [3] - 目标是建设具有全球影响力的创新策源地和产业高地，巩固“人工智能第一城”的引领地位 [3]

产业规模与增长 - 2025年上半年北京人工智能核心产业规模达到2152.2亿元，同比增长25.3% [1] - 初步估算2025年全年北京人工智能产业规模有望超过4500亿元 [1] 产业生态与企业表现 - 北京AI企业数量超过2500家，已备案大模型达183款，持续保持全国第一 [1] - 产业链日趋完整，形成具有全球竞争力的产业生态 [1] - 百度、抖音等公司营收和产品活跃用户数均创新高，商业化路径逐渐清晰 [1] 创新成果与前沿突破 - 清华大学戴琼海院士团队、北京邮电大学徐坤教授团队、中国科学院自动化所李国齐教授团队等陆续取得重大原创性突破 [2] - 北京智源人工智能研究院发布FlagOS，实现“模芯协同”的纵向贯通 [2] - 北京通用人工智能研究院推出“通通2.0”，完成从理论创新到能力验证的重大跨越 [2] - 北京科学智能研究院发布全球首个覆盖“读文献—做计算—做实验—多学科协同”的AI科研平台玻尔科研空间站 [2] - 豆包、文心一言、GLM、Kimi等模型在权威测评中表现优异，部分成果已达国际顶尖水平 [2] 全球发展趋势 - 全球人工智能发展正从单点技术突破向生态协同创新加速演进 [2] - 逐渐形成“战略主导、技术竞速、规模扩张、应用拓展、生态竞合”的发展格局 [2] 未来政策方向 - 北京将持续坚持一体推进教育科技人才发展，建设具有全球影响力的人工智能创新策源地和产业高地 [3] - 推动科技创新和产业创新深度融合，从强化策源能力、拓展应用范围、打造产业集群、营造良好环境等方面加快补齐短板、锻造长板 [3] - 全面巩固和提升北京作为“人工智能第一城”的引领地位 [3]

产业规模与增长 - 2025年上半年北京人工智能核心产业规模达到2152.2亿元，同比增长25.3% [1] - 初步估算2025年全年北京人工智能产业规模有望超过4500亿元 [1] - 北京AI企业数量超过2500家，已备案大模型183款，持续保持全国第一 [1] 产业生态与商业化 - 产业链日趋完整，形成具有全球竞争力的产业生态 [1] - 商业化路径逐渐清晰，百度、抖音等公司的营收和产品活跃用户数均创新高 [1] - 豆包、文心一言、GLM、Kimi等模型在权威测评中表现优异，部分成果已达国际顶尖水平 [2] 创新成果与研发进展 - 高校院所取得重大原创性突破，如清华大学戴琼海院士团队、北京邮电大学徐坤教授团队、中国科学院自动化所李国齐教授团队等 [2] - 新型研发机构加速创新，北京智源人工智能研究院发布FlagOS，实现“模芯协同”的纵向贯通 [2] - 北京通用人工智能研究院推出“通通2.0”，完成从理论创新到能力验证的重大跨越 [2] - 北京科学智能院发布全球首个覆盖“读文献-做计算-做实验-多学科协同”的AI科研平台玻尔科研空间站 [2] 全球发展趋势 - 全球人工智能发展正从单点技术突破向生态协同创新加速演进 [2] - 形成“战略主导、技术竞速、规模扩张、应用拓展、生态竞合”的发展格局 [2] 未来发展方向 - 立足于建设具有全球影响力的人工智能创新策源地和产业高地 [3] - 推动科技创新和产业创新深度融合，从强化策源能力、拓展应用范围、打造产业集群、营造良好环境等方面着手 [3]