建言 | AI商用進入“深水區(qū)”：規(guī)模化落地面臨最難一公里

當前，人工智能技術(shù)加速演進，人工智能規(guī)模化商業(yè)化應(yīng)用進入成果爆發(fā)期。2025年10月23日，中國共產(chǎn)黨第二十屆中央委員會第四次全體會議公報提出，加快高水平科技自立自強，引領(lǐng)發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革歷史機遇，深入推進數(shù)字中國建設(shè)。

原文 ：《積極推進人工智能規(guī)?；虡I(yè)化應(yīng)用》

作者 |華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院副教 劉意

圖片 |網(wǎng)絡(luò)

2025年8月，國務(wù)院常務(wù)會議審議通過了《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》，加快促進人工智能與各行各業(yè)深度融合，彰顯國家層面對人工智能重構(gòu)業(yè)務(wù)模式和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的戰(zhàn)略重視。2025年3月政府工作報告強調(diào)，要持續(xù)推進“人工智能+”行動，將數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好地結(jié)合，支持大模型廣泛應(yīng)用。由此可見，大力推動人工智能規(guī)?；虡I(yè)化應(yīng)用，對中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

人工智能產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展

目前，我國人工智能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了京津冀、長三家和珠三角三大聚集區(qū)，北京、上海等11個城市積極建設(shè)國家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)，出臺人工智能規(guī)?；虡I(yè)化應(yīng)用的政策措施。例如北京先后制定智能科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)培育行動計劃，上海出臺促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展條例，杭州制定人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈高質(zhì)量發(fā)展的若干舉措，廣東則出臺《關(guān)于人工智能賦能千行百業(yè)若干措施》。

在政策推動下，我國已經(jīng)涌現(xiàn)出一批優(yōu)秀的人工智能企業(yè)。截至2024年底，全國共有302款生成式人工智能服務(wù)完成備案，企業(yè)數(shù)量超過4700家，生成式人工智能專利數(shù)量全球第一。2025年7月，中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》指出，截至2024年12月，我國已培育421家國家級智能制造示范工廠，建成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺340家，72家企業(yè)入選全球“燈塔工廠”，占全球43%，人工智能與制造業(yè)深度融合正在加速推進。

規(guī)模化商業(yè)化應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)

AI技術(shù)缺乏在復(fù)雜場景中的深度應(yīng)用。AI需要與特定行業(yè)和業(yè)務(wù)場景深度融合，通過復(fù)雜場景數(shù)據(jù)進行大模型訓(xùn)練，進而推動不同行業(yè)的業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新。當前，AI業(yè)務(wù)投資主要集中在硬件投資，缺乏復(fù)雜場景中的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，導(dǎo)致AI技術(shù)與各行業(yè)融合程度不高，缺乏深入場景的行業(yè)大模型與人工智能服務(wù)。以工業(yè)制造領(lǐng)域為例，凱捷發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，我國制造企業(yè)應(yīng)用人工智能的比例僅為11%，遠低于歐洲、美國等發(fā)達國家。核心原因在于，工業(yè)制造場景復(fù)雜度較高，對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集精度要求較高，AI模型的分析框架較為復(fù)雜，導(dǎo)致人工智能設(shè)備局限于預(yù)測性設(shè)備維護、需求預(yù)測等場景，大多數(shù)場景中仍然以人工為主。

AI技術(shù)規(guī)?；虡I(yè)化應(yīng)用的主體責任不清晰。AI技術(shù)規(guī)?；虡I(yè)化應(yīng)用，一方面需要大量資金支持和投入，另一方面需要企業(yè)提供關(guān)鍵場景的核心數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，同時業(yè)務(wù)部門需要緊密配合AI團隊的業(yè)務(wù)創(chuàng)新與技術(shù)迭代。當前，針對大部分中小微企業(yè)而言，由于信息化基礎(chǔ)較弱，對AI認識不深入，多數(shù)企業(yè)仍然采取保守策略應(yīng)對AI商業(yè)化應(yīng)用；針對實力雄厚的大企業(yè)而言，其雖然已經(jīng)在許多業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)進行了AI技術(shù)的采納應(yīng)用和規(guī)?；瘎?chuàng)新，但是由于學(xué)術(shù)界和業(yè)界對AI風險治理防控機制不清晰，部分核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)仍然以傳統(tǒng)人工主導(dǎo)為主，AI難以進入。

AI技術(shù)規(guī)模化商業(yè)化應(yīng)用的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)尚未成熟。AI商業(yè)化應(yīng)用的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)本質(zhì)上由算力、算法和數(shù)據(jù)三方面組成。在算力方面，AI芯片主要以國外廠商為主，國內(nèi)產(chǎn)品在技術(shù)和產(chǎn)能上仍然與之存在顯著差距；在算法方面，國內(nèi)大模型算法訓(xùn)練仍然沿用國外模型，缺乏底層架構(gòu)國產(chǎn)化替代；在數(shù)據(jù)方面，我國數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)總體規(guī)模只有80億元，與全球數(shù)據(jù)標注工具和服務(wù)市場相比仍處于發(fā)展初期，對數(shù)據(jù)資源的有效利用亟需提升。綜上所述，算力、算法和數(shù)據(jù)三方面缺乏有效協(xié)同，導(dǎo)致AI應(yīng)用的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)難以有效建立。

優(yōu)化AI創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)

拓展企業(yè)內(nèi)部AI技術(shù)的復(fù)雜場景深度應(yīng)用。AI技術(shù)的規(guī)?；虡I(yè)化應(yīng)用本質(zhì)上是解決用戶的痛點問題，最終利用數(shù)字技術(shù)提升業(yè)務(wù)運行效率。因此，建議企業(yè)的業(yè)務(wù)部門與AI服務(wù)公司深度溝通與交流，將自身業(yè)務(wù)痛點與AI技術(shù)前沿發(fā)展工具相結(jié)合。同時，企業(yè)管理層應(yīng)該加強關(guān)于AI技術(shù)的培訓(xùn)與教育，發(fā)揮員工的主觀能動性和創(chuàng)造性，自下而上基于AI技術(shù)進行業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新。

明確國有企業(yè)在AI規(guī)模化商業(yè)化應(yīng)用中的引領(lǐng)作用。AI應(yīng)用的算力、算法和數(shù)據(jù)都需要大規(guī)模資金投入，并且需要模型與場景深度融合，對企業(yè)資金支持和業(yè)務(wù)穩(wěn)定性提出非常高的要求。國有企業(yè)在資金、人才和應(yīng)用場景上存在天然優(yōu)勢，且能夠長期持續(xù)進行AI應(yīng)用投資，因此需要在AI規(guī)?；虡I(yè)化應(yīng)用上起到引領(lǐng)作用。一方面，國有企業(yè)需要在更多復(fù)雜場景中進行AI智能體的創(chuàng)新性應(yīng)用，為行業(yè)提供更多實踐經(jīng)驗與AI應(yīng)用啟示；另一方面，國有企業(yè)需要承擔AI人才的培育與資本投資功能，建立長期穩(wěn)定的戰(zhàn)略性AI應(yīng)用，帶動上下游企業(yè)協(xié)同發(fā)展。

平衡算力、算法和數(shù)據(jù)的有效供給，優(yōu)化AI創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。首先，我國的海量數(shù)據(jù)資源是AI規(guī)模化商業(yè)化應(yīng)用的重要優(yōu)勢，通過建立健全數(shù)據(jù)流通交易機制，推動數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，為AI算法和算力協(xié)同發(fā)展提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其次，算法創(chuàng)新是數(shù)據(jù)資源高效利用的重要保障，政府應(yīng)該鼓勵和培育更多AI算法服務(wù)提供商，通過自上而下頂層設(shè)計和政策扶持，培育一批具有國際競爭力的AI大模型和智能體代表性企業(yè)。最后，算力芯片企業(yè)與科研機構(gòu)應(yīng)該瞄準國家重大戰(zhàn)略需求，集中精力解決“卡脖子”問題，圍繞數(shù)據(jù)和算法建立更加適應(yīng)我國特點的算力保障體制機制。

[本文系國家自然科學(xué)基金面上項目（編號：72572060）階段性成果]

文章為社會科學(xué)報“思想工坊”融媒體原創(chuàng)出品，原載于社會科學(xué)報第1975期第2版，未經(jīng)允許禁止轉(zhuǎn)載，文中內(nèi)容僅代表作者觀點，不代表本報立場。

本期責編：潘 顏

《社會科學(xué)報》2025年征訂

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