6月29日召开的国务院常务会议指出，“要深刻把握人工智能演进趋势，完善支持政策和治理体系，牢牢掌握发展主动权”“要深入实施‘人工智能+’行动，发挥我国产业体系完备、应用场景丰富等优势，促进智能产品和服务加快规模化商业应用”。

　　当前，人工智能技术不断迭代，应用百花齐放，行业发展已从概念验证、参数规模竞逐阶段跨越到规模化落地阶段。这一阶段竞争的焦点在于，人工智能技术能否在具体的产业“土壤”中扎下根来。

　　我国发展人工智能的核心优势显著——拥有庞大的产业体系与丰富的应用场景。不过，在实践中，大量企业仍面临“想用不敢用、会用不好用”的困境，主要原因在于高性能算力获取成本过高、高质量行业数据难以标准化以及应用落地缺乏明确的效益评估机制。

　　笔者认为，产业链各方必须直面痛点，用好中国市场“长板”，蹚出AI产业化新路，解好三道题，真正让“人工智能+”成为产业升级的“硬支撑”。

　　首先，要破解“数据供给”堵点。数据是人工智能产业发展的“燃料”，但企业在实际应用中往往面临“有矿难采”的困境。对此，行业龙头企业可联合科研机构，在智能制造、智慧医疗、金融科技等重点领域，积极探索建立脱敏后的高质量行业数据集共享机制，从而有效降低企业应用门槛，让沉睡的数据资源转化为高效流动的生产要素。

　　其次，要激发“场景开放”效应。企业在技术应用初期往往有“不敢试”的顾虑，相关方可以借鉴首台（套）重大技术装备保险补偿政策经验，对率先采用国产人工智能系统进行核心流程改造的企业，给予一定支持。这既能减少企业试错顾虑，也能助力人工智能在更多场景落地，积累真实场景下的迭代优化数据。

　　最后，要夯实“算力统筹”底座。针对部分算力基础设施“重建设、轻调度”的倾向，产业链各方应推动实现跨区域、跨云平台的算力统筹调度，避免资源闲置与碎片化。相关机构也可针对中小企业的研发需求给予算力成本补贴。

　　此外，在推动“人工智能+”行稳致远的同时，各环节要筑牢安全底线。在国际治理合作中，应从原则性倡导转向具体的技术标准互认与测试认证对接，为中国人工智能产品“出海”铺平道路。

　　总而言之，产业链各方唯有推动“人工智能+”迈向应用深水区，催生出实实在在的生产力，才能真正掌握发展的主动权，为中国经济高质量发展注入强劲的智能动力。