问题——从“实验室突破”到“产业化普及”仍有断点。 当前，我国人工智能正加速从数字化场景走向真实生产生活场景，应用形态也从信息生成、对话交互，延伸到流程执行、内容生产和经营决策辅助。但技术能力与产业需求之间仍存衔接难题：一上，不少行业急需智能化改造，却缺少低门槛、可复制的工具链；另一方面，模型要真正进入企业业务链条，往往需要与数据、算力、业务流程和合规机制协同匹配，导致“能演示”与“能规模化使用”之间出现落差。如何打通“最后一公里”，成为释放新一轮增长动能的关键。 原因——应用层面“局部领先”，需要平台化供给与场景牵引。 业内人士认为，我国人工智能应用上走出了一条“应用驱动创新”的路径：依托超大规模市场和丰富场景，技术迭代更容易在真实需求中完成验证。但要把底层能力转化为产业真正可用的生产力，需要具备工程化落地能力和生态组织能力的主体。中国人民大学经济学院副院长于泽指出，平台型智能企业在其中承担枢纽角色：将算力、算法与数据能力封装为标准化、可调用的产品和服务，降低各行业“从零搭建”的成本，其作用类似电力时代的电网、信息时代的操作系统。平台化供给的关键不在于展示更“炫”的技术，而在于解决“可用、好用、常用”的工程问题，围绕真实需求持续打磨产品，并通过规模化使用推动能力迭代。 影响——文化创意等领域率先显现“降本增效+模式创新+就业重塑”效应。 在“技术—产品—产业”的转化链条中，文化创意被认为更容易形成示范效应：数据敏感度相对可控，审批与改造链条较短，创作需求分散且迭代频繁，适合以“小切口、快迭代”推动规模应用。以视频生成、数字人创作等为代表的平台化工具，正在明显降低内容制作门槛与成本，让个人创作者和小微团队以更轻量的方式完成过去需要多工种协作的流程，创意供给得以从“成本约束”中释放。 同时，平台型应用通过海量真实交互形成“越用越优化”的机制：用户在实际场景中的使用与反馈，为模型改进提供持续数据来源，促使工具更贴合生产流程并提升稳定性。先在消费端或轻量商业场景完成验证，也有助于补上过去人工智能应用“商业闭环不清”的短板——证明用户愿意为效率提升、创意表达与体验优化付费，从而为更广泛的产业渗透提供可复制的经验。 就业上，人工智能带来的并非简单的岗位增减，而是结构性重组与新职业增长。对应的研究显示，近年新技术应用带动的岗位规模正扩大，数字创意等领域出现视觉工程、智能内容制作等新工种，灵活就业与小团队创业获得新的增长空间。另外，“懂技术不懂产业、懂产业不懂技术”的结构性矛盾更加突出，复合型人才短缺成为应用加快的现实瓶颈。 对策——以制度建设为基础、以要素供给为支撑、以生态协同为路径。 专家建议，推动人工智能更深层次融入实体经济，需要三上协同发力： 一是以场景为牵引，建立从试点到复制的推广机制。围绕文化创意、服务业运营、供应链协同等易验证领域，形成可评估、可迭代的应用范式，推动应用从“能用”走向“好用、常用”。 二是以制度建设打通要素流通与安全底座。完善数据要素市场化配置机制，推进全国一体化数据要素市场建设，鼓励建设行业数据集与合规共享机制；统筹算力资源协同体系，提高算力供给的可获得性与性价比，降低中小企业使用门槛。 三是以人才投入增强持续创新能力。加大人工智能与产业融合型人才培养，推进产教融合与岗位能力标准建设，把工程化能力、行业知识与合规意识纳入培养重点。 前景——平台化、生态化将成为应用规模扩散的重要抓手。 从趋势看，人工智能应用将更强调“工具化、流程化、协同化”，平台型企业既是能力提供者，也是生态组织者。随着更多消费端与轻量商业场景跑通价值验证，人工智能的经济价值有望以更普惠的方式向中小企业与个体经营主体扩散；在产业端，随着数据、算力与行业知识有序汇聚，更多细分场景将从“试点可行”走向“规模可用”。与此同时，围绕数据治理、算法透明、内容安全与知识产权等制度完善，将在很大程度上决定产业融合的深度与边界。
人工智能技术的产业化，本质上是对生产力与生产关系的深度重塑；在这场变革中，既需要技术突破的“硬实力”，也离不开制度创新的“软环境”。只有让技术创新扎根产业土壤，才能催生更多原创性、引领性的成果，为中国式现代化建设提供更持久的动力。