随着新一代信息技术革命加速推进，我国人工智能产业正处从实验室走向规模化应用的关键阶段；中国人民大学经济学院副院长于泽指出，我国在应用层面已在部分领域形成领先优势，但如何把技术成果更高效地转化为可用、可复制的产品与服务，仍是当前需要破解的核心问题。分析认为，技术落地的主要瓶颈集中在三上：一是技术供给与市场需求衔接不够，二是商业化路径不清晰，三是中小企业使用门槛偏高。这些因素叠加，使不少创新成果难以转化为现实生产力，影响了人工智能对实体经济的带动作用。 ，平台型企业逐渐成为推动落地的重要力量。这类企业将底层技术封装为标准化产品与服务，形成更易接入的“智能基础设施”。以视频创作领域为例，对应的平台把复杂的AI能力做成低门槛工具，个人创作者也能完成专业级内容制作。数据显示，使用AI工具后，创作团队平均成本下降60%以上，效率提升近3倍。 这个实践也给出了较清晰的落地路径：首先以真实场景需求为牵引，减少“只做技术不解决问题”的投入；其次建立面向消费端的验证机制，用市场检验商业价值；最后采取渐进式策略，从“小切口”入手快速迭代。目前，在数字创意、智能制造等领域，这一模式已带动AI视觉工程师等20余个新职业出现，创造了超过百万个就业岗位。 此外，要推动人工智能与实体经济更深层次融合，仍需在制度与要素供给上继续突破。专家建议，加快建设全国一体化数据要素市场，完善行业数据集体系，并加强“AI+产业”复合型人才培养。据预测，到2026年，我国AI核心产业规模有望突破万亿元，并带动相关产业增量超过5万亿元。
智能技术走向产业深处，关键不仅在算法进步，更在于能否把技术做成可规模化、可持续的生产工具。以平台型企业为枢纽推动场景落地，同时补齐数据要素与人才体系，将有助于把“技术热度”转化为“产业厚度”，推动创新更有效地转化为高质量发展的实际增量。