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【环球时报报道 记者 陈子帅】编者的话：“十五五”规划建议提出，全面实施“人工智能+”行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。近日，在《环球时报》社主办的第二届“新质生产力产业实践洞见活动”上，院士、专家和企业的一线实践者分享了他们的经验和思考。与会者认为，率先实现人工智能对产业变革的深度赋能，才是人工智能竞赛的“下半场”。中国建成了世界最完整、规模最大的产业体系，这为人工智能技术提供了全球最丰富的应用场景和最大规模的“练兵场”。

人工智能竞赛进入“下半场”

近年来，中国人工智能（AI）技术的集体崛起和爆发，让全球逐渐意识到：引领人工智能时代，仅靠技术突破远远不够，率先实现人工智能对产业变革的深度赋能，才是人工智能竞赛的“下半场”。美国《华尔街日报》称，越来越多的硅谷人士认为通用人工智能（AGI）是一个“遥远的梦想”，中国将有望在充分利用现有AI技术方面抢占先机，领先于全球竞争对手，并将其应用推广到世界各地。

业内普遍认为，当前AI发展呈现出中美双强格局，但两者路径截然不同。美国模式以供给侧创新为驱动，以“从0到1”的基础突破为核心，试图通过掌控高端芯片与闭源大模型，构筑技术霸权。相比之下，中国模式则以需求侧应用为驱动，没有选择堆算力，而是致力于将AI技术深度融入实体经济。美国智库兰德公司的报告《2025/2026AI战略竞争评估》称，美国的AI应用速度远慢于中国，这可能导致在工业互联网和智能制造等战略领域被拉开代差。

国务院国有重点大型企业监事会原主席季晓南在活动现场表示，中国建成了世界最完整、规模最大的产业体系，这为人工智能技术提供了全球最丰富的应用场景和最大规模的“练兵场”。

“观察全球AI竞争格局，可以发现一个鲜明的对比：美国凭借其在基础研究、高端芯片和基础软件等方面的优势，持续强化技术供给侧的创新；我国则依托庞大的实体经济与深厚的产业基础，从需求侧发力，致力于将AI技术深度融入产业链条，在行业渗透与规模化应用方面，正展现出强大的追赶乃至反超势头。”季晓南说。

华为云副总裁黄瑾在活动现场称，“每个大模型、每个token背后，除了情绪价值，更关联着一度电、一吨煤、一张医疗影像这样的实际生产生活元素。华为云希望通过AI真正解决行业关键问题，让人们摆脱危险工作，提升行业场景效率，实现生产力的规模化提升，让AI走出实验室，走进每个高炉、每个港口、每个产业场景。”

清华大学教授陈劲在活动现场表示，当前，我们正处在一个由AI引领的全面智能变革时代。“作为发展新质生产力的核心引擎，AI已不再是单一技术，而是像水电煤一样，成为推动千行百业转型升级的基础设施与关键驱动力。”

AI处在应用落地的关键窗口期

AI正成为全球经济增长的核心动能。IDC数据显示，到2030年，人工智能将为全球经济贡献19.9万亿美元，并推动全球GDP增长3.5%。普华永道调研显示，在中国，AI将贡献GDP增量的26.1%。

从AI技术的发展轨迹来看，文生图、文生视频等生成式应用凭借颠覆性的创意表达能力，成为行业追捧的主流和大众娱乐的工具，但这类应用尚未形成规模化的产业价值闭环。如今，受到市场需求、政策引导和技术成熟的驱动，AI发展已迈入“赋能产业”的深水区，与实体经济的深度融合成为新的核心命题。有观点认为，随着AI技术加速迭代演进，经过市场初步检验，人工智能已具备解决一些现实场景中复杂问题的能力，对产业降本增效、提升全要素生产率等作用越来越凸显。同时，社会各界应用需求强烈，AI处在应用落地的关键窗口期。

日前，世界经济论坛与知名管理和信息咨询公司埃森哲在瑞士达沃斯发布了一份AI应用调查报告，结果显示，在32个典型的AI应用案例中，有15个案例来自中国企业，比例接近一半。

当然，AI与产业的融合并非易事，落地应用面临着多重挑战。例如，煤矿、钢铁等工业场景本身是非标准、复杂且苛刻的，AI必须在恶劣环境下理解物理规律。在数据层面，存在核心数据封闭且稀少的问题，需要将“老师傅的直觉”转化为AI语言。尽管困难重重，中国企业仍在坚持做“难而正确”的事。华为云副总裁黄瑾认为，AI辅助医生更快、更准地诊断疾病，守护了人们的健康；AI优化电网调度、提升港口吞吐，节省了社会总成本、降低能耗；AI助力科学家加速科研，为未来发展积蓄核心能力。

算力破局：中国正用“数学”补“物理”

AI落地应用，同样离不开海量算力的支撑。中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民在活动现场表示，2026年AI领域最显著的变化之一是算力需求的持续爆发，且需求结构已从“训练主导”全面转向“推理主导”。在他看来，推理对算力的规模化、即时性要求更高，而充足的算力供给，正是2026年AI赋能新质生产力的基础前提。

在专家看来，过去数年西方的技术封锁，倒逼中国在一系列前沿技术领域实现了自立自强甚至“弯道超车”。AI领域同样如此，高端芯片受限的现实，反而催生了一场“效率革命”，让中国AI产品在“用得起、用得广”上形成了别人难以复制的优势。算力突围便是典型的例子。据介绍，华为云打造的CloudMatrix384超节点，用384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU通过高速网络全对等互联，单节点算力超300P，靠架构创新弥补了硬件差距。这种“以数学补物理，以联接换算力”的思路，让中国在没有顶级GPU的情况下，依然能为160+主流模型提供稳定算力支撑。

谈及国产AI算力的发展现状，郑纬民认为，国产算力硬实力在显著提升，但也存在生态建设的短板。“过去我们依赖国外算力，后来受进口禁令影响出现短缺，但近年国产算力迎头赶上。”他提到，华为、海思等本土企业凭借深厚技术积累，让国产芯片的硬实力正在快速突围。但他同时强调，制约国产算力推广的核心瓶颈不在硬件，而在生态。“国产芯片的编程生态虽已搭建，但在使用便捷性、场景适配度上仍需打磨。”

针对不断高企的算力成本，郑纬民建议：“政府可以牵头建设区域性的算力中心，让当地的中小企业按需使用，付一定的费用，国家再给予一定的支持，就能解决算力成本高的问题。”

AI深度赋能产业变革

有分析认为，中国AI道路最鲜明的特征，是其“拿着锤子找钉子”的务实哲学。如今，AI的核心使命，正从“预测下一个词”的语言游戏，升级为解决真实物理世界的问题。活动现场，多个行业的代表，也用鲜活的案例证明，中国已经将AI技术广泛应用到千行百业，破解了一批行业面临的“硬骨头”难题。

作为农业领域的“老兵”，第十四届全国政协委员、新希望集团董事长刘永好分享了AI如何“改造”传统农业的故事。他以养猪为例介绍说，如今企业正在联合科研院校，利用AI研究和预测猪周期；同时，利用智能系统，保证养猪环境做到自动控制温度、湿度，管理空气流通，防止病毒病菌进入。

育种是AI发挥价值的另一个关键领域。“以前我们多靠进口原种，现在我们用人工智能自己育种。”刘永好介绍说，新希望自主研发的“中新北京鸭”获得了国家科技进步二等奖，已累计推广20多亿只。“这是我们自己研发的，完全的自主知识产权。它更适应中国的天气、环境和原料，肉质条件很不错。另外我们还在研发中国人喜欢吃的黑猪肉、土猪肉。”

泸州老窖股份有限公司副总经理赵丙坤分享了AI如何解决长期困扰白酒行业的痛点——“以质量检测为例，传统方法要工人把酒瓶倒过来对着灯光看，完全依赖眼睛和经验，很容易疲劳，质量也难把控。”赵丙坤举例说，“现在我们应用AI大模型，可以检测100微米、也就是头发丝精度的异物，检出率达到99.99%。”

作为中国最传统的工业之一，白酒酿造长期依赖“师父教徒弟”的口传心授，“过去，温度、湿度、微生物的微妙变化全靠老师傅经验，导致品质波动大。”赵丙坤说，“现在我们通过AI技术，精准采集最优秀技工的生产数据，训练大模型后固化下来，再复刻到机器人数据平台。随着应用不断深入，这些数据还会持续优化，进一步提升我们的生产质量和效率。”赵丙坤认为，“AI爆发式的发展，给我们的生产带来了实实在在的提升。AI不是要取代传统工艺，而是让经验可量化、可传承。”

智能网联汽车是发展新质生产力的重要力量，对提升我国汽车工业全球竞争力和科技实力具有重要意义。卓驭科技业务副总裁赵少雄表示，汽车产业目前正在以智能化、网联化、电动化的融合形态加速演进。“如果说电动化是汽车的新革命，那么智能化则将是它的‘大脑’进化。智能驾驶是这场进化中最具代表性的场景，它融合了人工智能、高端芯片、传感器、大数据等一系列前沿技术，不仅仅是技术的叠加，更是整个交通体系从人驾到机驾的系统性重构。”赵少雄提到，大模型技术的兴起，为智驾产业带来了全新的解法，“通过海量的数据学习，可以让系统具备更强的泛化能力和场景理解能力。”

华为云副总裁黄瑾在活动现场表示，AI技术正在系统性重塑千行百业，而实现这一变革的核心在于将算力基础与行业场景深度结合。华为云通过“深耕根技术、软硬协同、架构创新”路径，持续推动AI从技术能力转化为解决行业实际难题的价值产出，助力新质生产力实现从试点验证到规模化落地的关键跨越。