當前，我國生成式人工智能產業(yè)發(fā)展迅速，相關企業(yè)數(shù)量已經超過4500家。然而，生成式人工智能與實體經濟融合的深度和廣度仍有待提升，其巨大潛力尚未充分釋放。究其原因，一方面在于生成式人工智能技術本身仍處于快速發(fā)展期，成熟度有待提高；另一方面，不同產業(yè)因其自身特性和發(fā)展階段的差異，對生成式人工智能技術的需求呈現(xiàn)顯著差異。為此，提升生成式人工智能技術的通用性和適用性、推動科技創(chuàng)新與產業(yè)創(chuàng)新深度融合成為當務之急。
應用驅動發(fā)展，加速融入實際場景
當前，生成式人工智能的發(fā)展呈現(xiàn)出三個主要特征。
一是模型智能水平提升迅猛。DeepSeek的R1模型和阿里巴巴的Qwen2.5系列均展示出與國際同類前沿模型相當?shù)闹悄芩?。其中，DeepSeek在2024年末發(fā)布的R1推理模型，在多個推理任務上取得突破，成為中國AI歷史上首個具備“類GPT-4”能力的開源大模型。此外，一批AI新興企業(yè)也迅速崛起，陸續(xù)推出具備推理能力的高質量模型，形成了多點開花、梯隊并進的競爭格局。
二是開源生態(tài)構建展現(xiàn)出獨特的產業(yè)發(fā)展優(yōu)勢。相較于國際AI巨頭多采用閉源策略，我國生成式人工智能頭部企業(yè)在開源方面更為積極，頻繁推出開源權重模型，推動了國內大模型社區(qū)的開放協(xié)作氛圍，使中小企業(yè)和開發(fā)者得以基于優(yōu)質模型進行定制開發(fā)和微調，加速了生成式人工智能的本土化創(chuàng)新與應用擴散。
三是應用驅動創(chuàng)新成效顯著，AI全面引領商業(yè)模式重構。多家企業(yè)將生成式人工智能嵌入搜索引擎、輸入法、文字處理軟件、云服務等產品生態(tài)系統(tǒng)中，構建了涵蓋搜索、社交、電商、文娛、辦公等多個領域的應用矩陣。這種“模型即服務”模式，使得生成式人工智能快速深入到C端與B端用戶的實際應用場景之中。同時，企業(yè)通過AI智能體的應用，將多模態(tài)、物聯(lián)網等技術系統(tǒng)化融合整合，釋放出巨大商業(yè)潛力。2024年以來，國內生成式人工智能應用的活躍用戶規(guī)模和滲透率均在穩(wěn)步增長，2024年11月應用滲透率達27.1%，用戶基礎不斷擴大，形成了以應用需求為核心的快速迭代路徑。
平臺基礎能力不足，產業(yè)生態(tài)仍需完善
盡管中國生成式人工智能已在模型能力、企業(yè)生態(tài)與應用廣度方面取得突破性進展，但其作為未來產業(yè)關鍵技術底座的普適性平臺能力仍在演進迭代過程中，技術路徑仍未收斂，整體生態(tài)發(fā)展呈現(xiàn)梯度分化。這種分化體現(xiàn)在模型智能能力的集中化與平臺通用性不足，也體現(xiàn)在算力資源、數(shù)據基礎、標準體系等支撐條件的各自為戰(zhàn)甚至碎片化。生成式人工智能距離持續(xù)賦能發(fā)展新質生產力，構建現(xiàn)代化產業(yè)體系的目標仍有較大差距。
一是生成式人工智能的產業(yè)應用可及性不足。當前高性能大模型主要集中于少數(shù)頭部企業(yè)，形成中國生成式人工智能第一陣營。然而，大量中小模型在國際通用評測標準中表現(xiàn)仍不突出，推理能力、泛化能力與穩(wěn)定性存在較明顯差距。中小企業(yè)與傳統(tǒng)產業(yè)用戶普遍缺乏模型定制與本地化部署能力，對生成式人工智能的適配能力較弱，難以將其嵌入核心業(yè)務流程。多數(shù)大模型在通用性構建方面尚不成熟，語料同質、交互風格趨同、接口標準不統(tǒng)一等問題較為普遍，尚未形成統(tǒng)一、高效的跨行業(yè)賦能體系，也加劇了“頭部先進、基層難用”的生態(tài)斷層，影響生成式人工智能作為通用基礎平臺的普適能力建設。
二是商業(yè)轉化臨界點尚未到來，行業(yè)落地較為緩慢。當前，生成式人工智能技術大規(guī)模商業(yè)化應用的路徑不暢，在算力資源緊張與訓練成本高企的背景下，企業(yè)在實際部署中對生成式人工智能創(chuàng)新的投入回報比不夠理想，不同產業(yè)類型的生成式人工智能商業(yè)落地路徑呈現(xiàn)出明顯梯度。傳統(tǒng)產業(yè)整體數(shù)字化水平有限，模型與業(yè)務系統(tǒng)之間數(shù)據集成基礎薄弱，短期內難以形成規(guī)模效應；新興產業(yè)在部分場景中已實現(xiàn)探索性應用，但普遍仍處于“點狀突破、多點未及”的階段；而未來產業(yè)由于具備更高的成本容忍度與對顛覆式創(chuàng)新的開放態(tài)度，被認為是生成式人工智能最具戰(zhàn)略潛力的應用場景，但產業(yè)落地的不確定因素更多。根據行業(yè)特點發(fā)揮科技金融等政策工具的分類施策路徑尚需探索完善。
三是產業(yè)化可持續(xù)推進支撐體系有待完善。當前，生成式人工智能在標準規(guī)范、治理機制與政策支持方面仍存在系統(tǒng)性滯后，難以支撐其向平臺化、廣覆蓋方向發(fā)展。技術層面，盡管部分模型已實現(xiàn)開源，但在訓練流程、API接口、安全部署等關鍵環(huán)節(jié)尚未建立統(tǒng)一標準，導致平臺間互操作性差、集成成本高、生態(tài)協(xié)同效率低，制約中小企業(yè)與應用方的接入能力與創(chuàng)新空間。治理層面，缺乏覆蓋模型安全、責任劃分、風險管控的成熟機制，難以應對模型開放性、合成內容管理等帶來的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。政策層面，現(xiàn)有扶持工具類型有限，且存在扶持力度不均衡、覆蓋范圍不全面、政策缺乏協(xié)調性等問題，未形成面向不同發(fā)展階段主體的差異化支持體系。基礎設施層面，中文高質量語料、跨模態(tài)數(shù)據、行業(yè)知識圖譜等基礎資源供給仍顯不足，制約了模型通用能力與多場景適配能力的系統(tǒng)提升。整體來看，支撐體系的缺口正在成為制約生成式人工智能產業(yè)化可持續(xù)發(fā)展的關鍵短板。
堅持問題導向，構建系統(tǒng)性支持體系
當前，生成式人工智能正處于由模型突破向系統(tǒng)性賦能轉化的關鍵階段，亟待政策體系與制度安排的同步演進。在此背景下，應堅持系統(tǒng)觀與問題導向，圍繞“夯實平臺能力基礎—推動融合落地—完善社會支持體系”的邏輯路徑因類施策，協(xié)同發(fā)力，加快構建與生成式人工智能相適應的新型產業(yè)體系和政策支持體系。
第一，在技術側培育平臺型通用能力，強化融合賦能機制。支持建設跨行業(yè)、跨模態(tài)的基礎模型和訓練數(shù)據體系，鼓勵形成“可嵌入、可重組、可演進”的通用生成引擎。推動模型壓縮優(yōu)化、異構部署與邊緣計算適配，提升模型的輕量化與場景適應能力。
第二，在產業(yè)牽引側因類施策，推進融合落地與生態(tài)協(xié)同。推動生成式人工智能在制造、農業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)中的數(shù)字基礎建設與關鍵場景應用，解決“不愿用、用不起”等現(xiàn)實問題。支持新興產業(yè)深化生成式人工智能場景應用，推動多技術融合，激發(fā)大中小企業(yè)融通發(fā)展活力。引導前沿產業(yè)以生成式人工智能為引擎開展跨界預研與愿景孵化，培育未來增長極。
第三，在社會體系支持側完善基礎保障與促進能力。健全科技金融服務，完善算力券、數(shù)據券等創(chuàng)新工具的發(fā)放機制與政策協(xié)同機制，形成政策合力。推動公共數(shù)據與算力平臺開放共享，提升中小機構生成式人工智能技術可及性。優(yōu)化跨學科教育體系，加快培養(yǎng)應用型人工智能人才。加強用戶教育和社會引導，構建共建共享的生成式人工智能應用生態(tài)。
（陳海鵬 作者系上海市科學學研究所副所長、正高級工程師）
當前，我國生成式人工智能產業(yè)發(fā)展迅速，相關企業(yè)數(shù)量已經超過4500家。然而，生成式人工智能與實體經濟融合的深度和廣度仍有待提升，其巨大潛力尚未充分釋放。究其原因，一方面在于生成式人工智能技術本身仍處于快速發(fā)展期，成熟度有待提高；另一方面，不同產業(yè)因其自身特性和發(fā)展階段的差異，對生成式人工智能技術的需求呈現(xiàn)顯著差異。為此，提升生成式人工智能技術的通用性和適用性、推動科技創(chuàng)新與產業(yè)創(chuàng)新深度融合成為當務之急。
應用驅動發(fā)展，加速融入實際場景
當前，生成式人工智能的發(fā)展呈現(xiàn)出三個主要特征。
一是模型智能水平提升迅猛。DeepSeek的R1模型和阿里巴巴的Qwen2.5系列均展示出與國際同類前沿模型相當?shù)闹悄芩健Ｆ渲?，DeepSeek在2024年末發(fā)布的R1推理模型，在多個推理任務上取得突破，成為中國AI歷史上首個具備“類GPT-4”能力的開源大模型。此外，一批AI新興企業(yè)也迅速崛起，陸續(xù)推出具備推理能力的高質量模型，形成了多點開花、梯隊并進的競爭格局。
二是開源生態(tài)構建展現(xiàn)出獨特的產業(yè)發(fā)展優(yōu)勢。相較于國際AI巨頭多采用閉源策略，我國生成式人工智能頭部企業(yè)在開源方面更為積極，頻繁推出開源權重模型，推動了國內大模型社區(qū)的開放協(xié)作氛圍，使中小企業(yè)和開發(fā)者得以基于優(yōu)質模型進行定制開發(fā)和微調，加速了生成式人工智能的本土化創(chuàng)新與應用擴散。
三是應用驅動創(chuàng)新成效顯著，AI全面引領商業(yè)模式重構。多家企業(yè)將生成式人工智能嵌入搜索引擎、輸入法、文字處理軟件、云服務等產品生態(tài)系統(tǒng)中，構建了涵蓋搜索、社交、電商、文娛、辦公等多個領域的應用矩陣。這種“模型即服務”模式，使得生成式人工智能快速深入到C端與B端用戶的實際應用場景之中。同時，企業(yè)通過AI智能體的應用，將多模態(tài)、物聯(lián)網等技術系統(tǒng)化融合整合，釋放出巨大商業(yè)潛力。2024年以來，國內生成式人工智能應用的活躍用戶規(guī)模和滲透率均在穩(wěn)步增長，2024年11月應用滲透率達27.1%，用戶基礎不斷擴大，形成了以應用需求為核心的快速迭代路徑。
平臺基礎能力不足，產業(yè)生態(tài)仍需完善
盡管中國生成式人工智能已在模型能力、企業(yè)生態(tài)與應用廣度方面取得突破性進展，但其作為未來產業(yè)關鍵技術底座的普適性平臺能力仍在演進迭代過程中，技術路徑仍未收斂，整體生態(tài)發(fā)展呈現(xiàn)梯度分化。這種分化體現(xiàn)在模型智能能力的集中化與平臺通用性不足，也體現(xiàn)在算力資源、數(shù)據基礎、標準體系等支撐條件的各自為戰(zhàn)甚至碎片化。生成式人工智能距離持續(xù)賦能發(fā)展新質生產力，構建現(xiàn)代化產業(yè)體系的目標仍有較大差距。
一是生成式人工智能的產業(yè)應用可及性不足。當前高性能大模型主要集中于少數(shù)頭部企業(yè)，形成中國生成式人工智能第一陣營。然而，大量中小模型在國際通用評測標準中表現(xiàn)仍不突出，推理能力、泛化能力與穩(wěn)定性存在較明顯差距。中小企業(yè)與傳統(tǒng)產業(yè)用戶普遍缺乏模型定制與本地化部署能力，對生成式人工智能的適配能力較弱，難以將其嵌入核心業(yè)務流程。多數(shù)大模型在通用性構建方面尚不成熟，語料同質、交互風格趨同、接口標準不統(tǒng)一等問題較為普遍，尚未形成統(tǒng)一、高效的跨行業(yè)賦能體系，也加劇了“頭部先進、基層難用”的生態(tài)斷層，影響生成式人工智能作為通用基礎平臺的普適能力建設。
二是商業(yè)轉化臨界點尚未到來，行業(yè)落地較為緩慢。當前，生成式人工智能技術大規(guī)模商業(yè)化應用的路徑不暢，在算力資源緊張與訓練成本高企的背景下，企業(yè)在實際部署中對生成式人工智能創(chuàng)新的投入回報比不夠理想，不同產業(yè)類型的生成式人工智能商業(yè)落地路徑呈現(xiàn)出明顯梯度。傳統(tǒng)產業(yè)整體數(shù)字化水平有限，模型與業(yè)務系統(tǒng)之間數(shù)據集成基礎薄弱，短期內難以形成規(guī)模效應；新興產業(yè)在部分場景中已實現(xiàn)探索性應用，但普遍仍處于“點狀突破、多點未及”的階段；而未來產業(yè)由于具備更高的成本容忍度與對顛覆式創(chuàng)新的開放態(tài)度，被認為是生成式人工智能最具戰(zhàn)略潛力的應用場景，但產業(yè)落地的不確定因素更多。根據行業(yè)特點發(fā)揮科技金融等政策工具的分類施策路徑尚需探索完善。
三是產業(yè)化可持續(xù)推進支撐體系有待完善。當前，生成式人工智能在標準規(guī)范、治理機制與政策支持方面仍存在系統(tǒng)性滯后，難以支撐其向平臺化、廣覆蓋方向發(fā)展。技術層面，盡管部分模型已實現(xiàn)開源，但在訓練流程、API接口、安全部署等關鍵環(huán)節(jié)尚未建立統(tǒng)一標準，導致平臺間互操作性差、集成成本高、生態(tài)協(xié)同效率低，制約中小企業(yè)與應用方的接入能力與創(chuàng)新空間。治理層面，缺乏覆蓋模型安全、責任劃分、風險管控的成熟機制，難以應對模型開放性、合成內容管理等帶來的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。政策層面，現(xiàn)有扶持工具類型有限，且存在扶持力度不均衡、覆蓋范圍不全面、政策缺乏協(xié)調性等問題，未形成面向不同發(fā)展階段主體的差異化支持體系?；A設施層面，中文高質量語料、跨模態(tài)數(shù)據、行業(yè)知識圖譜等基礎資源供給仍顯不足，制約了模型通用能力與多場景適配能力的系統(tǒng)提升。整體來看，支撐體系的缺口正在成為制約生成式人工智能產業(yè)化可持續(xù)發(fā)展的關鍵短板。
堅持問題導向，構建系統(tǒng)性支持體系
當前，生成式人工智能正處于由模型突破向系統(tǒng)性賦能轉化的關鍵階段，亟待政策體系與制度安排的同步演進。在此背景下，應堅持系統(tǒng)觀與問題導向，圍繞“夯實平臺能力基礎—推動融合落地—完善社會支持體系”的邏輯路徑因類施策，協(xié)同發(fā)力，加快構建與生成式人工智能相適應的新型產業(yè)體系和政策支持體系。
第一，在技術側培育平臺型通用能力，強化融合賦能機制。支持建設跨行業(yè)、跨模態(tài)的基礎模型和訓練數(shù)據體系，鼓勵形成“可嵌入、可重組、可演進”的通用生成引擎。推動模型壓縮優(yōu)化、異構部署與邊緣計算適配，提升模型的輕量化與場景適應能力。
第二，在產業(yè)牽引側因類施策，推進融合落地與生態(tài)協(xié)同。推動生成式人工智能在制造、農業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)中的數(shù)字基礎建設與關鍵場景應用，解決“不愿用、用不起”等現(xiàn)實問題。支持新興產業(yè)深化生成式人工智能場景應用，推動多技術融合，激發(fā)大中小企業(yè)融通發(fā)展活力。引導前沿產業(yè)以生成式人工智能為引擎開展跨界預研與愿景孵化，培育未來增長極。
第三，在社會體系支持側完善基礎保障與促進能力。健全科技金融服務，完善算力券、數(shù)據券等創(chuàng)新工具的發(fā)放機制與政策協(xié)同機制，形成政策合力。推動公共數(shù)據與算力平臺開放共享，提升中小機構生成式人工智能技術可及性。優(yōu)化跨學科教育體系，加快培養(yǎng)應用型人工智能人才。加強用戶教育和社會引導，構建共建共享的生成式人工智能應用生態(tài)。
（陳海鵬 作者系上海市科學學研究所副所長、正高級工程師）
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