我国人工智能发展态势与战略前瞻

近年来，人工智能（AI）技术进入快速发展阶段，引领新一轮科技革命和产业变革，深刻改变人类生产生活方式，加速重塑国际秩序和竞争格局。2025年4月25日，习近平总书记在第二十届中共中央政治局集体学习时强调，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能健康有序发展，朝着有益、安全、公平的方向迈进。2025年4月28日，中国经济体制改革研究会举办“制度创新与人工智能发展”专题座谈会，深入学习贯彻习近平总书记重要讲话精神，围绕通过制度创新推动人工智能发展展开研讨。主要观点综述如下：

一、我国人工智能发展具备较好的基础优势

我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔、市场空间巨大，需推动人工智能技术创新与产业创新深度融合，构建以企业为主体、产学研用协同的创新体系，助力传统产业转型升级，开辟战略性新兴产业和未来产业新赛道。

（一）我国已基本建成覆盖全链条的人工智能产业生态体系

我国已基本建成涵盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整人工智能产业体系，加速形成引领经济社会变革的新质生产力。目前，我国人工智能领域国家级专精特新“小巨人”企业已超400家，占全球人工智能产业规模约十分之一。2023年，我国数字经济核心产业增加值达12.76万亿元，占GDP比重9.9%。在基础设施支撑方面，我国建成全球最大5G网络和光纤宽带网络，算力总规模位居全球前列，数据资源呈指数级增长。在技术创新方面，我国人工智能创新生态持续完善，各类人工智能应用深入发展，自研大模型体系全球领先。在能源保障方面，风电、光伏等绿色低碳能源快速发展，为人工智能高能耗需求提供可持续绿色能源解决方案。

（二）我国人工智能场景规模与应用类型居全球前列

截至2025年4月9日，我国人工智能专利申请量达157.64万件，占全球申请量38.58%，居全球首位。我国庞大的市场基数、完备的产业体系和数字生态，共同构成人工智能技术迭代的“天然试验场”。依托庞大人口基数、全球最大数字消费市场以及超60万亿元的数字经济规模，我国形成海量数据要素的持续积累和多维应用场景的交叉渗透，为人工智能技术迭代提供肥沃土壤。据SAS大数据平台报告，我国生成式人工智能当前应用率高达83%，居全球首位，彰显我国拥抱智能时代的积极态度和巨大潜力。我国自动驾驶技术应用场景复杂度是西方的十倍以上；广袤国土和多样地理环境为低空飞行器应用提供多元化测试场景；养老服务需求快速增长和智能制造发展，均为“需求牵引供给”的人工智能创新提供路径。

（三）我国人工智能发展具备战略布局与市场驱动的协同优势

我国对人工智能产业的政策支持和战略布局彰显系统性、前瞻性制度优势，构建起涵盖关键技术研发、标准体系制定、算力设施协同布局、针对性金融支持等多维制度安排的多层次协同政策矩阵，形成政产学研用协同创新生态。依托新型举国体制，我国创新性地将政府战略引导与市场微观活力相结合，通过跨部门协调机制，将国家战略科技力量与市场主体资源有机整合。这不仅推动高端算力和数据要素的高效配置，更在应用场景开放和社会治理全链条布局中形成持续动能，为人工智能与实体经济深度融合提供制度保障。

二、我国人工智能发展面临的挑战

党中央高度重视人工智能发展，近年来不断完善顶层设计、加强工作部署，推动我国人工智能综合实力实现整体性、系统性跃升。然而，我国在基础理论和关键核心技术方面仍存在短板。

（一）部分关键软硬件自主可控能力仍有提升空间

我国已实现局部技术自主，但底层共性技术存在薄弱环节，海外供应中断风险值得关注。以具身智能人形机器人为例，当前西方企业供应的部分高精度部件具有运动精度高、抗干扰能力强、性能稳定等特点，使人形机器人具备更广泛的应用场景和更安全的应用可靠性。其中，被称为人形机器人“心脏”的无框力矩电机，因布局较早，全球高端产品市场几乎被美国、德国、瑞士企业垄断。一台高灵敏度机器人全身关节需要28个此类电机，我国对外需求量大。此外，人形机器人手部执行系统核心部件——空心杯电机，海外厂商具有技术优势，美国、欧洲、日本企业基本瓜分全球高端市场，一定程度上形成垄断。在自动驾驶技术领域，智能操作系统几乎完全依赖外国企业；用于研发测试的自主替换软件仍需5—10年发展时间。硬件方面，依赖先进制程技术的大算力芯片几乎全部进口；近90%的高性能毫米波雷达、超声波雷达等视觉系统组件依赖进口，国产产品在性能、工艺、成本上存在代际差距，无法比肩美欧日产品。

（二）美西方对我国科技人才打压力度或加大

一方面，西方对我国科技人才的打压范围更广、涉及主体更多。例如，科技人才交流渠道可能被更全面地阻断。美国将调整与中国科研交流政策，从以往的“单向”限制转向“双向”限制（如2024年11月，得克萨斯州禁止州立大学员工在中国开展科研与合作）；线上和线下科研交流方式都可能被禁止；2024年，37家中国实体被新增列入美国“实体清单”，美国盟友很可能跟进制裁。继美国“实体清单”后，加拿大将85所中国高校和机构列入“敏感技术研究”清单；不排除其他美国州跟进，加州、马萨诸塞州、纽约州等美国科技中心地区的科研机构、研究机构甚至企业都可能采取与中国科技脱钩的单边政策。另一方面，西方对顶尖科学家的打压在加深。顶尖科学家不仅在科研领域引领方向，还在航空航天、信息技术等关键领域解决全球性挑战方面提供关键支撑。全球顶尖人工智能科学家中，华裔占29%，但其中约54%最终前往美国工作。为实现科技霸权，西方将对可能对我国有用的顶尖科学家实施极端打压。

（三）不排除美国破坏我国人工智能创新环境的可能性

当前，大模型仍是全球人工智能技术竞争的焦点。一定程度上，我国人工智能大模型仍是在美国开源模型技术、基础架构、开源社区等基础上的延伸、创新、发展和迭代，与美国相比，创新能力仍有差距。例如，在知名全球机构CB Insights发布的2024年全球人工智能企业100强榜单中，美国企业有69家上榜，而我国仅有2家；根据摩根士丹利2025年2月发布的《人形机器人100：绘制人形机器人价值链》报告，全球致力于人形机器人控制模型和软件的22家主流“大脑公司”中，美国企业有14家，而我国本土企业仅有2家上榜。“无差别关税”本质上是对国际合作模式的破坏。如果美国将制裁延伸至服务业，进一步限制模型权重、算法框架、云计算服务等出口，限制开源生态系统发展，可能导致中美技术生态分裂，降低中美之间的创新效率，使中美在芯片架构、算法框架等关键领域选择不同的技术路径，形成中美“双生态”。

（四）我国人工智能产业链部分领域和环节存在被迫向外转移的可能性

当前，我国制造业现有的“中介第三国”战略面临挑战。即便中资企业在低成本国家投资建设产能，产品再出口美国时仍需承担一定关税。在此情境下，中资企业可能有直接在美国投资的意愿，从而加深美国关键产业供应链的本土化程度。因此，中资企业在直接投资美国过程中，需警惕在投资标准、环保要求、补贴条件等方面可能面临针对中国的门槛，迫使中国企业向美国转让技术，使中资企业陷入“技术、资本双失”的政策陷阱。同时，外资企业可能因关税成本和地缘政治风险加速“技术旁落”，进一步削弱我国在全球人工智能供应链中的话语权。更深远的风险在于，全球供应链碎片化趋势加剧。欧盟、日本、韩国已开始效仿美国政策，将人工智能列为战略产业，加强本土供应链培育。这将推动全球产业和供应链加速向本土化收缩，导致技术标准碎片化，削弱全球创新协作网络。从长远看，这一趋势可能重塑全球技术竞争格局，我国需警惕供应链韧性下降、技术生态分裂、国际市场份额流失等系统性风险。

三、对重点领域和关键环节加大政策支持力度

人工智能作为新技术、新领域，需要有力的政策支持。要综合运用知识产权、财税、政府采购、设施开放等政策，做好科技金融领域工作。在各级各类学校开展人工智能教育，面向全社会开展通用人工智能素养教育，持续培养高素质人才。完善人工智能科研保障、职业支撑、人才评价机制，为各类人才施展才华搭建平台、创造条件。

（一）强化超大规模市场优势，提升产业链自主性

一是扩大内需，推动各领域人工智能产业链“完整性”和“经济性”双提升。充分挖掘国内市场需求潜力，尤其在智能网联汽车、低空飞行器、人形机器人等关键领域，以强大内需驱动相关产业产业链持续升级，构建更完整、经济性更优、自主可控程度更高的产业链供应链体系。二是依托国内多元化应用场景，建立国家级人工智能技术验证与标准制定平台，打通复杂场景数据资源，加速技术迭代和产品优化。支持龙头企业牵头组建“人工智能创新联合体”，通过“产业需求清单 技术攻关清单”联动机制，形成从研发到应用的全链条自主可控能力，整合算力、数据、人才资源。三是完善国内产业协同，引导东部地区聚焦算法优化和场景应用，让中西部地区依托“东数西算”工程布局算力枢纽和绿色数据中心，形成研发、算力、制造分工协作体系。通过跨区域产业链联盟实现资源配置，解决算力分布不均和重复建设问题，促进芯片、算法、数据资源协同共享，全面提升产业链完整性和自主可控能力。

（二）深化核心技术攻关，加速国产化替代进程

一是聚焦重点领域，实施关键技术突破。推动国家级科研力量牵头组建重点实验室，聚焦人工智能前沿领域，突破算法框架、训练数据集等核心技术瓶颈，通过“公开招标”“赛马机制”等政策工具引导社会资本投入基础研究。与科研机构和企业联合组建重点实验室，加速算法框架、训练数据集等核心技术研发。同时，依托开源社区生态系统降低技术门槛，鼓励企业基于开源工具进行二次开发。二是加快国产替代进程，构建自主可控产业体系。以国产替代和内需驱动为核心突破点，通过政策引导和财政支持，推动国产算力基础设施在数据中心、智能终端等领域大规模应用，同时深化国家重大项目布局。例如，依托区域算力枢纽建设，优先采用国产服务器、存储设备、操作系统。三是深化产业链生态共建，强化协同创新能力。推动芯片、操作系统、应用软件等上下游企业组建产业联盟，建立跨区域算力网络和资源共享平台，构建“基础研究—技术攻关—产业应用”全链条创新体系。结合产业应用场景，支持企业与高校联合开展工业、医疗、交通等关键领域国产技术示范应用，加速技术与需求的深度适配。

（三）从国家战略层面高度重视保护科技人才安全

将顶尖科学家等科技人才保护提升至国家战略层面，纳入国家长远发展规划，形成系统可持续的政策框架。借鉴吸引“两弹一星”功勋科学家回国等历史经验，制定更具吸引力的人才回流计划，加大吸引海外顶尖专家力度。制定科技人才保护专门法律法规，强化科技人才尤其是顶尖科学家的知识产权、个人隐私权和个人安全保障，确保其在面临国际制裁和不公正待遇时有法可依、有据可循。建立由公安、司法、外交等多部门参与的科技人才保护专门危机管理小组，负责科技人才保护工作的总体协调，针对可能出现的国际制裁、安全威胁、恶意对待等情况，提前制定详细的应急预案，确保快速有效应对。

（四）促进科技、产业、金融三者良性循环

产业革命始于技术创新，成于金融创新，兴于产业创新。产业在转型，金融也需要适应新一轮产业革命，这也需要金融创新和金融转型相匹配。只有适应和匹配产业转型的步伐，金融才能更好地服务实体经济。做好科技金融领域工作，是金融服务实体经济高质量发展的重要着力点，也是深化金融供给侧结构性改革的重要内容。加强金融科技基础制度建设，完善激励约束机制，推动金融机构和金融市场全面提升服务科技的能力、强度和水平，精准支持重大国家科技任务、科技企业培育发展等关键领域。加强顶层设计和政策供给，为科技企业提供全链条、全生命周期金融服务，尤其将支持科技企业创业阶段的融资作为重中之重。充分发挥中小企业在人工智能创新中的灵活决策、试错成本低、深耕细分领域等独特优势，加快推进“人工智能 中小企业”，实施中小企业数字化赋能专项行动，完善中小企业科技创新政策支持和市场环境，持续培育一批人工智能领域专精特新中小企业。

（五）组建人工智能发展局等专业机构

人工智能是当前国际科技竞争的关键领域，建议设立高规格、高层次的专业机构推动人工智能发展，如人工智能发展局，加强顶层设计，强化组织协调，更好推动人工智能快速发展。此外，从数据信息安全和资源配置效率角度出发，建议推动国家级通用大模型建设，将中端大模型产业和消费端留给市场。加快推进“数据资源入表”工作，增强企业数据资产意识，激活数据市场供需主体积极性，提升其数据流通意愿，彰显数据资源价值，减少“死数据”。同时，通过数据资源入表机制，有效带动数据采集、清洗、标注、评估、资产评估等数据服务业发展，激发数字经济活力。同时，进一步加强区域人工智能自主创新发展，探索金融领域监管沙盒模式，通过设立区域示范区、试验区等方式给予地方更多自主权，不断拓展人工智能应用领域的广阔空间。

四、深化改革开放是人工智能发展当务之急

改革是推动人工智能高质量发展的重要动力。人工智能前沿技术的突破、应用乃至全球合作，都离不开经济体制的制度和技术改革创新。只有以改革为动力，以开放为导向，破除各类信息壁垒，打破体制机制障碍，才有可能实现人工智能发展的系统性战略布局，推动科技自立自强，贡献“中国方案”。

（一）构建与人工智能发展相匹配的经济体制

人工智能以其强大的赋能效应，深刻改变传统经济范式，对现有经济体系的适应性提出迫切要求。若制度创新跟不上技术发展步伐，不仅会制约人工智能潜力的充分释放，还可能错失塑造国家新竞争优势、培育经济社会发展新动能的宝贵窗口期。人工智能通过重塑产业形态、加速创新迭代、提升生产效率，全面冲击原有的产业发展机制、创新生态系统和资源配置模式。一是原有的产业政策和管理模式需适应性调整。应推动产业政策重点从过去选择性支持特定企业或技术路线，向营造公平开放的市场环境、提供普惠性赋能服务转变。二是基于人工智能赋能科研的未来趋势，应深化科技体制机制改革。改革现有科研项目管理和评价机制，克服“唯论文、唯职称、唯学历、唯奖项”倾向，更加注重原始创新、解决实际问题的能力和成果转化应用价值，建立对人工智能基础理论和前沿算法的长期稳定支持机制。三是加快生产要素市场化配置改革。核心在于加快构建数据基础制度体系，落实中共中央、国务院印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等文件精神，探索建立数据产权制度，明确数据生产、流通、使用各环节参与者的权利和责任。

（二）构建更具包容性和适应性的社会体制

人工智能技术的广泛渗透，不仅重塑经济形态，更深刻触及社会结构、伦理规范和个体生活，对现有社会体系的包容性和适应性提出变革要求。一是人工智能对就业结构和技能需求产生影响，迫切需要构建面向未来的教育、培训和社会保障体系。世界经济论坛预测，到2027年，人工智能技术将取代8500万个工作岗位，同时创造9700万个新岗位，67%的技能需求将发生变化。深化教育体制改革，将人工智能素养和计算思维系统纳入从基础教育到高等教育的全过程。建立覆盖全民、贯穿终身的公共职业技能培训和再培训服务体系，尤其关注小语言模型（SLMs）和人工智能代理广泛应用带来的新技能需求。探索建立更灵活、更具韧性的保障模式，以适应平台就业、零工经济等新就业形态。二是人工智能带来伦理挑战和安全风险，迫切需要完善伦理规范、法律法规和风险防范新机制。我国已初步构建政策监管框架，未来需进一步完善人工智能伦理审查标准、风险评估指南和技术安全规范。三是人工智能可能拉大或弥合数字鸿沟，迫切需要完善保障数字包容和公平发展的机制。加大对欠发达地区和农村地区数字基础设施建设的投入，通过人工智能技术推动优质教育、医疗等公共服务资源向基层延伸，大力开展提升全民数字素养和技能的行动。

（三）构建更加智慧高效的国家治理体系

人工智能为提升国家治理能力和治理体系现代化水平提供前所未有的技术支撑，也对政府自身的治理理念、工具和体系提出深刻变革要求。此外，美国在人工智能领域优先推动技术创新和产业发展，采取轻监管模式，特朗普2.0政府上台后，监管更加宽松。从国际竞争角度看，这也要求我国在监管上更加包容审慎，营造更有利的发展和市场环境，增强人工智能技术和产业的国际竞争力。一方面，人工智能提升政府效率和决策水平，迫切需要建立政府数字化、智能化转型的协同机制。深化“数字政府”改革，构建新型治理机制，建立跨部门、跨层级数据共享开放和协同工作机制标准。深化营商环境改革，将人工智能技术深度嵌入政府服务全流程，推动流程再造和模式创新，加强公务员队伍的人工智能素养和应用能力，培养复合型人才，探索建立基于大数据的政策模拟实验室和效果评估平台。同时，高度重视政府应用人工智能的规范化和安全性，完善相关管理制度和监督机制。另一方面，人工智能带来新的监管挑战，迫切需要构建敏捷、协同、穿透力强的现代监管体系。探索建立国家层面统一领导、高效跨部门协调的监管协调机制，整合网信、工信、科技、市场监管等部门力量，考虑设立国家人工智能发展管理局或国家人工智能治理委员会等机构。大力推动“监管沙盒”、合规科技、风险评估、算法备案等敏捷治理工具，在严守安全底线的同时为创新留出空间，提高监管的专业性和智能化水平，用人工智能技术赋能监管本身，实现对风险的动态监测、精准识别和快速响应，形成政府、行业、企业、学界、公民等多主体协同治理格局。

（四）推动构建更加开放包容的国际合作生态

积极推动建立全球人工智能治理机制，支持联合国发挥主渠道作用，加强南北合作和南南合作，提升发展中国家的代表性和话语权。一是推动完善国际贸易和投资便利化。与“一带一路”倡议、区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）等平台成员国双向简化通关手续、降低贸易壁垒、提高贸易通关效率；在知识产权保护、电子商务、竞争政策等领域加强与成员国的规则合作；充分利用RCEP关税减让和原产地规则等优惠政策，鼓励企业扩大区域内贸易；积极参与区域贸易规则、技术标准、检验检疫标准的制定和协调，推动中国标准与国际标准接轨，提升我国在区域供应链中的话语权。二是以第三国为主要场地，采取多边合作战略，与新加坡、波兰、塞尔维亚、巴西、阿根廷等持友好立场的国家和地区开展国际学术交流和科研合作，鼓励人文交流等多元化交流方式，增强国际科研交流的多样性和包容性。三是充分利用联合国教科文组织、世界卫生组织等国际科技组织和平台，积极参与科技伦理、数据安全、知识产权保护等国际规则制定，确保这些规则的对华公平性和合理性。