构筑人工智能产业高质量发展新优势
聚焦弱项求突破，做好人工智能固链强链的“补短”文章
在人工智能产业蓬勃发展的同时，必须清醒认识到，抢占未来制高点、实现从“大”到“强”的跃升，尚需正视并着力破解以下几方面关键瓶颈。
人工智能研发层与应用层联动仍有不足，自主路径亟待明晰。大模型作为当前AI产业竞争的核心赛道，我省尚存在基础研究跟进不足、自主化程度不高的挑战。数据显示，2024年，省内企业应用的大模型自有研发比例偏低，对本土化、专业化场景挖掘不深、靶向不准、匹配不佳，影响了技术应用效能的最大化。亟须强化基础模型层面的自主可控能力建设，打通“研用衔接”的堵点。
人工智能领域的原始创新与协同转化效能未达预期，内生动力有待激发。核心技术创新能力是产业向高端攀升的基石。我省在关键核心技术上的原创性突破仍显不足，系统性的内生创新生态亟待形成。据统计，省内拥有关键自主研发能力的人工智能企业占比仅为约四分之一。产学研深度融合梗阻依然存在。尽管南京大学、东南大学等高校院所已具备雄厚的理论基础和研究实力，但与产业一线的需求对接、协同攻关及成果高效转化的机制仍不够完善流畅，创新链与产业链之间缺乏强有力的黏合。
人工智能应用场景渗透深广不均，赋能实体经济的效能有待提升。人工智能赋能行业的潜力释放仍不平衡、不充分。目前人工智能应用高度集中于智能制造和智慧城市两大领域，在关乎民生福祉的医疗健康、教育、金融等领域渗透仍显不足。
人工智能生态位布局有待优化，高端引领能力亟待培育。产业生态的结构性问题突出表现在两个方面：一是区域同质竞争。各地数字核心产业、人工智能发展方向趋同，关联协同度低，尚未形成全省一盘棋、产业链上下游有效互补的网络化集群格局。二是龙头带动与核心产品竞争力不足。相较北京、广东、浙江等地区，缺少具有生态整合能力和全球竞争力的链主型领军企业。企业在产业链中的地位多处于中低端的系统集成与应用层，技术布局多集中于人脸识别、自动控制等弱人工智能范畴，在深度学习框架创新、强人机交互、高阶决策智能等代表未来方向的强人工智能领域缺乏突破性自主成果。
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