【财经论语】

　　作者：高艳 欧钰娟（分别系中国计量大学教授、河北省委党校〔河北行政学院〕研究员）

　　当前，人工智能发展正由技术突破走向产业塑造，我国人工智能产业已具备较好的技术供给能力，但规模化应用仍面临“最后一公里”问题。

　　2026年《政府工作报告》提出“打造智能经济新形态”，表明人工智能发展正在由技术突破、产品迭代和场景扩展，进一步走向产业塑造和体系重构。当前，发展人工智能，既要推进技术、产品、平台和终端产业化，也要推动人工智能更深进入制造业等实体经济，带动产业智能化。这就必然要求贯通技术供给与应用需求，推动人工智能产业化和产业智能化相互牵引、协同发力，使人工智能由技术优势持续转化为产业优势和发展优势。

　　人工智能产业化和产业智能化，是壮大智能产业体系、塑造智能经济发展格局的两个关键维度。前者重在将技术、产品、平台和终端转化为产业供给能力，后者重在推动人工智能进入研发设计、生产制造、供应链协同、品牌营销等真实场景，并将其转化为现实生产力。

　　单靠人工智能产业本身，难以把智能经济真正做强。如果缺少广阔的应用场景，人工智能产业化就容易停留在技术自转、产品内卷和热度驱动层面，难以沉淀为长期产业能力。单靠产业智能化，同样难以走深走实。产业智能化不是简单上设备、接系统、做改造，而是需要稳定的技术供给、产品供给和服务供给持续支撑，从而形成可复制、可推广的系统性升级能力。

　　协同发力，不是将供给端和应用端作简单并列，而是在真实产业过程中形成双向塑造、循环强化的运行机制。技术供给越贴近产业需求，人工智能产业化就越有生命力，场景反馈越能形成连续迭代，产业智能化就越能走深走实。

　　这种协同发力，首先体现为技术供给与场景需求的双向牵引。人工智能产业化不能闭门造技术，而是需要技术有效进入产业发展真实场景，才能在发现问题、验证价值中加快迭代；场景也只有建立在更高质量的算法、数据、工具链和终端供给之上，方能持续提升应用水平、优化甚至重塑产业流程。技术与场景融合得越深，产业化与智能化之间的支撑就越有力。其次，二者协同还体现为项目转化与产业扩散的相互促进。技术进入场景之后，才能实现由技术验证走向产品打磨，由单点试用走向服务稳定，由零星应用走向行业解决方案。一旦项目具备持续转化能力，就会沉淀出产品能力、服务能力和市场能力，反过来推动人工智能产业本身的规模化发展。此外，二者协同更深层体现在主体成长与产业生态的相互塑造。供给端与应用端的双向贯通，不仅会带动技术服务主体、解决方案主体和场景转化主体成长，也会推动传统企业完成能力升级、组织重构和经营方式更新。

　　推动两端协同发力，要让高质量供给真正面向高价值场景。人工智能产业化要围绕产业智能化的真实需求提升供给能力。高端芯片、基础软件、工业算法、多模态模型、高质量数据集，乃至智能终端和开源生态，最终都要落到能否进入产业现场、解决实际问题、支撑规模应用上来。高价值场景也要在项目推进中牵引高质量供给。产业智能化要在真实场景中不断提出新问题、形成新需求、检验新技术。要培育多元主体形成稳定转化链条，既壮大人工智能企业，也要培育解决方案服务商、场景转化主体和平台协同主体，同时推动传统企业提升智能化承接能力，使技术出得去、场景接得住。

　　推动人工智能产业化和产业智能化协同发力，要以坚实的技术供给筑牢产业底座，以丰富的应用场景牵引技术迭代、项目转化和主体成长，加快形成以智促产、以产育智的发展格局。两端贯通得越充分，智能产业发展的内生动力就越强，人工智能就越能持续转化为高质量发展的新动能。

　　《光明日报》（2026年05月14日 15版）