文章核心观点 - 人工智能向现实生产力转化对于中国构建现代化产业体系和培育新质生产力至关重要，其成效直接关乎全球竞争格局 [1] - 中国人工智能发展呈现出鲜明的场景驱动特征，技术落地深深扎根于全球最完整的工业体系和超大规模市场，形成了“技术突破—产业升级—经济跃升”的良性循环 [1] - 需通过筑牢算力基座、深化融合应用、培育人才、优化生态及完善治理等多方面举措，加速人工智能的高效转化 [2][3] 中国人工智能产业发展现状 - 2024年中国人工智能核心产业规模超9000亿元，人工智能企业数量超5000家 [1] - 工业视觉质检在制造业腹地从“尝鲜”走向“必需” [1] - 青岛港等现代化港口采用智能调度系统，通过人工智能算法统筹作业，整体装卸效率大幅提升 [1] - 农业无人机搭载智能感知系统，实现变量施用，节省大量投入成本并减少环境污染 [1] 全球人工智能发展模式对比 - 美国模式：凭借基础算法和通用大模型的原始创新优势，持续引领技术前沿突破 [2] - 欧盟模式：侧重构建人工智能治理框架，率先推出《人工智能法案》以探索伦理与发展的平衡 [2] - 日本模式：依托工业机器人积淀，在精密制造、医疗康复等特种机器人领域走“垂直领域深耕型”道路 [2] - 中国模式：差异化特色在于利用新型举国体制攻坚“卡脖子”技术，发挥全链条产业配套优势，将领先算法与完整工业体系深度融合，在应用层创新上持续突破 [2] 未来发展方向与政策重点 - 筑牢普惠共享的算力基座，加快构建全国一体化算力网络体系，推动高性能智能算力资源便捷可得、成本可控 [2] - 强化公共算力平台建设，为中小企业扫清“用不起、用不好”的门槛 [2] - 集中力量突破高端算力芯片、模型算法等基础层技术，夯实自主可控根基 [2] - 深化“人工智能+”行动，在智能制造、生物医药、智慧能源等关键领域规划并开放重大应用场景 [3] - 推动大模型与实体经济深度融合，挖掘商业航天、低空经济等新兴领域潜力 [3] - 构建“AI技术+产业知识”的跨界人才培养体系，强化企业创新主体地位 [3] - 加快制定适配人工智能发展规律的法规、伦理准则及标准体系，积极参与全球人工智能治理规则制定 [3]