问题：我国经济从高速增长转向高质量发展的背景下，如何以科技创新带动产业创新、以数字化智能化改造提升传统产业、以新动能支撑现代化产业体系建设——成为各方关注的重点；当前——人工智能等新技术迭代加快、应用场景持续拓展，但在从“试点示范”走向“规模化推广”的过程中，仍面临技术与产业衔接不顺、行业数据要素流通存在壁垒、企业投入与产出周期不匹配、复合型人才供给不足等现实难题。推动新质生产力加快落地，需要在应用牵引、机制创新和生态协同上形成更强合力。 原因：从技术演进看，算法能力、算力供给和数据资源是人工智能落地的关键变量。近年来，国产软硬件生态优化，新型基础设施建设推进，为产业智能化提供了基础支撑；制造、交通、能源等领域的数字化底座逐步夯实，也带来更丰富的应用需求。但同时也要看到，部分行业数字化水平不均衡，数据标准不统一、业务流程改造难度较大，使新技术在“能用”与“好用”“用得起”之间仍有差距。从产业组织方式看，人工智能应用往往需要跨部门、跨企业协同，既涉及技术研发，也牵动管理变革与制度适配，单点突破相对容易，系统性推进更具挑战。多重因素叠加，决定了规模化应用既要靠技术进步，也离不开场景深耕与机制创新。 影响：本次活动围绕人工智能、科技创新等前沿议题开展交流，企业分享行业应用成果，并发布覆盖智能制造、智慧交通等领域的示范案例，展示科技赋能实体经济的多种路径。这类实践交流的价值在于，通过案例化、可复制的经验沉淀，推动供需两端更精准对接：一上，帮助行业用户明确智能化改造的投入重点与实施路径，降低试错成本；另一方面，促进技术提供方将能力沉淀为平台化工具和行业解决方案，提高交付效率与可扩展性。更重要的是，围绕“从研发到应用”的讨论强化了产业界对“以应用牵引创新”的共识，有助于将技术优势转化为产业优势，提升全要素生产率，为稳增长、促转型、增韧性提供支撑。 对策：推动人工智能从“试点示范”走向“千行万业规模化”，关键在于打通从技术到产业的“最后一公里”，形成可持续的商业闭环与治理框架。其一，强化场景牵引与标准引领，聚焦制造、交通、政务服务、医疗等重点领域，遴选一批高价值场景，加快数据接口、模型评测、行业流程等标准体系建设，提高跨系统协同效率。其二，夯实算力与数据要素基础，优化算力网络布局与服务供给，探索更灵活的算力调度和成本分担机制；同步推进数据资源确权、流通与合规使用，提高数据供给质量与可用性。其三，推动企业数字化转型与组织变革同步推进，既要改造生产流程和管理方式，也要加强复合型人才培养，让技术真正嵌入业务，形成可持续迭代的能力。其四，完善创新生态与政策支持，鼓励龙头企业、科研机构与中小企业协同创新，推动产学研用贯通，促进更多“可落地、可复制、可推广”的解决方案涌现。 前景：从趋势看，新质生产力的核心在于以科技创新引领产业升级，并通过新技术与实体经济深度融合实现提质增效。随着大模型、行业智能体等技术在专业场景中的适配能力提升，叠加国产化生态加速完善，人工智能应用有望从“点状改进”走向“系统重构”，在研发设计、生产制造、供应链管理、城市治理等环节释放更大效能。未来一段时期，规模化应用的竞争将更突出“行业化、工程化、合规化”：谁能在关键场景形成稳定可靠的产品体系，在成本与安全之间取得更优平衡，并在产业链协同中提供更高确定性，谁就更能把握新一轮产业变革的主动权。围绕新质生产力的实践探索将持续深入，并在更多领域形成可观的经济与社会效益。
新质生产力的发展是长期而系统的过程，需要持续投入与多方参与。本次活动汇聚各方智慧，展示实践成果，探讨发展路径，为加快构建现代化产业体系、推动经济高质量发展提供了有价值的参考。面向未来，坚持以科技创新为牵引，深化产业融合，完善配套支持，将有助于推动新质生产力在更广泛领域取得突破，为中国经济持续健康发展提供更强动能。