2024年第40期（总880期）_人工智能_产业创新_的国外实践_我国差距和对策建议_-_水印版_11页_1mb

全球“人工智能+产业创新”路径与我国差距分析总结

全球主要国家推进“人工智能+产业创新”的三大路径

1. 强化项目引领: 政府主导国家级科研项目和国防探索，降低技术应用成本。例如，美国能源部资助量子材料研究，日本推进AI驱动生命科学。
2. 发挥企业优势: 高科技企业推动AI在研发工具、智能终端和软件中的场景化应用。如谷歌AI辅助科研，微软Copilot提升办公效率。
3. 开展制度探索: 完善AI治理机制和国际合作，防范伦理风险。欧盟发布《人工智能法案》，促进全球科技伦理合作。

我国面临的差距

1. 大模型底座不足: 缺乏国际领先通用大模型，国内产品存在“内卷”风险，面临出口管制威胁。
2. 产业融合不紧密: AI与研发脱节，存在“黑箱”问题，龙头企业不愿开放场景，阻碍规模化推广。
3. 关键要素结构性短缺: 数据质量低，高端人才缺口大（预计2030年400万缺口），伦理体系不健全。

建议

1. 筑牢创新底座: 国家统筹布局公共设施，促进大模型厂商协作，强化基础理论和芯片研发。
2. 突出场景牵引: 整理AI应用场景指引，开放龙头企业共性场景，推广优秀案例以加速产业化闭环。
3. 强化要素供给: 发展数据服务和完善人才培训体系，结合企业需求优化政策支持。
4. 完善治理体系: 制定数据集标准，防范深度伪造风险，明确定责任边界，优化相关法律法规。