这场大会热议如何让AI“解难题”

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《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出，全面实施“人工智能+”行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。

近日，在由环球时报社主办的第二届“新质生产力产业实践洞见”活动上，院士、专家和企业的一线实践者分享了他们的经验和思考。与会者认为，真正有价值的人工智能，并不止于对话与内容生成层面，而在于能否完成从技术势能向现实生产力的关键一跃。它必须扎根于行业最具体、最真实的痛点，在解决实际问题的过程中，持续创造可衡量、可感知的社会与经济价值。


中国拥有全球最大规模的AI“练兵场”

近年来，中国人工智能技术的集体崛起和爆发，让全球逐渐意识到：引领人工智能时代，仅靠技术突破远远不够，率先实现人工智能对产业变革的深度赋能，才是人工智能竞赛的“下半场”。美国《华尔街日报》表示，越来越多的硅谷人士认为AGI是一个“遥远的梦想”，中国将有望在充分利用现有AI技术方面抢占先机，领先于全球竞争对手，并将其应用推广到世界各地。因此，有分析认为，人工智能竞赛“下半场”的制胜关键，便在于能否真正让AI做实事。

业内普遍认为，当前中美AI发展呈现出“双寡头”格局，但两者路径截然不同。美国模式以供给侧创新为驱动，以“从0到1”的基础突破为核心，试图通过掌控高端芯片与闭源大模型，构筑技术霸权。相比之下，中国模式则以需求侧应用为驱动，没有选择“暴力”堆集算力，而是转身面向全球最庞大、最完整的工业体系，致力于将AI技术深度融入实体经济。美国智库兰德公司的报告《2025/2026AI战略竞争评估》称，美国的AI采纳速度远慢于中国，这可能导致在“工业互联网”和“智能制造”等战略领域被拉开代差。

国务院国有重点大型企业监事会原主席季晓南表示，我国建成了世界最完整、规模最大的产业体系，这为人工智能技术提供了全球最丰富的应用场景和最大规模的“练兵场”。

“观察全球AI竞争格局，可以发现一个鲜明的对比：美国凭借其在基础研究、高端芯片和基础软件等方面的优势，持续强化技术供给侧的创新；我国则依托庞大的实体经济与深厚的产业基础，从需求侧发力，致力于将AI技术深度融入产业链条，在行业渗透与规模化应用方面，正展现出强大的追赶乃至反超势头。”季晓南说。
华为云副总裁黄瑾称，“每个大模型、每个token背后，除了情绪价值，更关联着一度电、一吨煤、一张医疗影像这样的实际生产生活元素。华为云希望通过AI真正解决行业关键问题，让人们摆脱危险工作，提升行业场景效率，实现生产力的规模化提升，让AI走出实验室，走进每个高炉、每个港口、每个产业场景。”
清华大学教授陈劲同样认为，当前，我们正处在一个由人工智能引领的全面智能变革时代。“作为发展新质生产力的核心引擎，人工智能已不再是单一技术，而是像水电煤一样，成为推动千行百业转型升级的基础设施与关键驱动力。”
AI处在应用落地的关键窗口期
AI正成为全球经济增长的核心动能。IDC数据显示，到2030年，人工智能将为全球经济贡献19.9万亿美元，并推动全球GDP增长3.5%；普华永道调研同样显示，在中国，AI更将贡献GDP增量的26.1%。
从AI技术的发展轨迹来看，文生图、文生视频等生成式应用凭借颠覆性的创意表达能力，成为行业追捧的主流和大众娱乐的工具，但这类应用尚未形成规模化的产业价值闭环。如今，受到市场需求、政策引导和技术成熟的驱动，AI发展已迈入“赋能产业”的深水区，与实体经济的深度融合成为新的核心命题。

有观点认为，随着人工智能技术加速迭代演进，经过市场初步检验，人工智能已具备解决一些现实场景中复杂问题的能力，对产业降本增效、提升全要素生产率等作用越来越凸显。同时，社会各界应用需求强烈，处在应用落地的关键窗口期。

日前，世界经济论坛和埃森哲在瑞士达沃斯发布了一份AI应用调查报告，结果显示，在32个典型的AI应用案例中，有15个案例来自中国企业，比例接近一半。例如，清华大学和易来科得公司运用物理级AI仿真技术，将电池单体研发周期从数年压缩至数周，废弃物减少40%，概念到原型的转化速度提升至原来的3.6倍。

当然，AI与产业的融合并非易事，落地应用面临着多重挑战。例如，煤矿、钢铁等工业场景本身是非标准、复杂且苛刻的，AI必须在恶劣环境下理解物理规律。在数据层面，存在核心数据封闭且稀少的问题，需要将“老师傅的直觉”转化为AI语言。

尽管困难重重，中国企业仍在坚持做“难而正确”的事。华为云副总裁黄瑾认为， AI辅助医生更快、更准地诊断疾病，守护了人们的健康；AI优化电网调度、提升港口吞吐，节省了社会总成本、降低能耗，让整个社会的运行更高效、更绿色助力科学家加速科研，则是在为未来发展积蓄核心能力。

季晓南从战略高度解读了人工智能与新质生产力的关系，他表示，当前，新一轮科技革命浪潮澎湃，产业变革加速向纵深推进，“在这重要历史时期，加快培育和发展新质生产力，不仅关系到能否实现高质量发展，而且关系到能否构筑国家竞争新优势，还关系到能否赢得未来战略发展的主动权，而人工智能正是驱动新质生产力发展的核心引擎。”

具体来看，人工智能如何赋能新质生产力？季晓南提出了三点建议。第一，要深刻把握新质生产力的内核，坚持以人工智能为引擎，加快关键和核心技术的重大突破。第二，要立足中国实践，充分发挥我国的产业优势，走出一条AI赋能产业转型升级的中国式道路。第三，要着力构建支撑生态，汇聚各方合力，推动AI在具体场景中创造多层次、实实在在的价值。

季晓南还表示，新质生产力的蓬勃发展，尤其是人工智能与实体经济的深度融合，离不开一个健康、协同的生态系统。政府部门要通过规划引领、政策支持和制度保障，营造公平、透明、可预期的创新环境，绘制清晰的发展蓝图。市场层面则要充分调动各类经营主体特别是企业的积极性，真正强化企业在技术创新和成果应用中的主体地位。

算力破局：中国正用“数学”补“物理”

AI的落地应用，同样离不开海量算力的支撑。作为计算领域的专家，中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民在活动现场认为，2026年AI领域最显著的变化之一是算力需求的持续爆发，且需求结构已从“训练主导”全面转向“推理主导”。在他看来，推理对算力的规模化、即时性要求更高，而充足的算力供给，正是2026年AI赋能新质生产力的基础前提。

在战略界看来，过去数年西方的技术封锁，倒逼中国在一系列前沿技术领域实现了自立自强甚至“弯道超车”。AI领域同样如此，高端芯片受限的现实，没有成为中国AI发展的绊脚石，反而掀起了一场“效率革命”，让中国AI产品在“用得起、用得广”上形成了别人难以复制的优势。

算力突围便是典型的例子。据介绍，华为云打造的CloudMatrix384超节点，用384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU通过高速网络全对等互联，单节点算力超300P，靠架构创新弥补了硬件差距。这种“以数学补物理，以联接换算力”的思路，让中国在没有顶级GPU的情况下，依然能为160+主流模型提供稳定算力支撑。

谈及国产AI算力的发展现状，郑纬民认为国产算力硬实力在显著提升，但也存在生态建设的短板。“过去我们依赖国外算力，后来受进口禁令影响出现短缺，但近年国产算力迎头赶上。”他提到，华为、海思等本土企业凭借深厚技术积累，让国产芯片的硬实力正在快速突围。但他同时强调，制约国产算力推广的核心瓶颈不在硬件，而在生态。“国产芯片的编程生态虽已搭建，但在使用便捷性、场景适配度上仍需打磨。”

针对不断高企的算力成本，他提出了具体建议：“政府可以牵头建设区域性的算力中心，让当地的中小企业按需使用，付一定的费用，国家再给予一定的支持，就能解决算力成本高的问题。”

中国已运用AI破解行业“硬骨头”问题

有分析认为，中国AI道路最鲜明的特征，是其“拿着锤子找钉子”的务实哲学。这里的“锤子”是指AI技术，“钉子”则是千行万业中那些真实、具体且艰难的难题。如今，AI的核心使命，正从“预测下一个词”的语言游戏，升级为解决真实物理世界的问题。活动现场，来自农业、白酒、医药、智能驾驶等领域的企业代表，也用鲜活的案例证明，中国已经将AI技术广泛应用到千行百业，破解了一批行业过去面临的“硬骨头”难题。

作为农业领域的“老兵”，第十四届全国政协委员、新希望集团董事长刘永好分享了AI如何“改造”传统农业的故事。他以养猪为例介绍说，如今企业正在联合科研院校，利用人工智能研究和预测猪周期；同时，利用智能系统，保证养猪环境做到自动控制温度、湿度，管理空气流通，防止病毒病菌进入。

育种是AI发挥价值的另一个关键领域。“以前我们多靠进口原种，现在我们用人工智能自己育种。”刘永好介绍说，新希望自主研发的“中新北京鸭”获得了国家科技进步二等奖，已累计推广20多亿只。“这是我们自己研发的，完全的自主知识产权。它更适应中国的天气、环境和原料，肉质条件很不错。另外我们还在研发中国人喜欢吃的黑猪肉、土猪肉。”

泸州老窖股份有限公司副总经理赵丙坤分享了AI如何解决长期困扰白酒行业的痛点——“以质量检测为例，传统方法要工人把瓶子倒过来对着灯光看，完全依赖眼睛和经验，很容易疲劳，质量也难把控。”赵丙坤举例说，“现在我们应用AI大模型，可以检测100微米，也就是头发丝精度的异物，检出率达到99.99%。”

作为中国最传统的工业之一，白酒酿造长期依赖“师父教徒弟”的口传心授，“过去，温度、湿度、微生物的微妙变化全靠老师傅经验，导致品质波动大。”赵丙坤说，“现在我们通过AI技术，精准采集最优秀技工的生产数据，训练大模型后固化下来，再复刻到机器人数据平台。随着应用不断深入，这些数据还会持续优化，进一步提升我们的生产质量和效率。”这位企业家还认为，2025年是人工智能的元年，“AI爆发式的发展，给我们的生产带来了实实在在的提升。AI不是要取代传统工艺，而是让经验可量化、可传承。”

智能网联汽车是发展新质生产力的重要力量，对提升我国汽车工业全球竞争力和科技实力具有重要意义。卓驭科技业务副总裁赵少雄表示，汽车产业目前正在以智能化、网联化、电动化的融合形态加速演进。“如果说电动化是汽车的新革命，那么智能化则将是它的‘大脑’进化。智能驾驶是这场进化中最具代表性的场景，它融合了人工智能、高端芯片、传感器、大数据等一系列前沿技术，不仅仅是技术的叠加，更是整个交通体系从人驾到机驾的系统性重构。”他提到，大模型技术的兴起，为智驾产业带来了全新的解法，“通过海量的数据学习，让系统具备更强的泛化能力和场景理解能力。”

上述企业中，不少在人工智能和大模型领域的探索与实践都是同华为云合作完成。华为云副总裁黄瑾在活动现场表示，人工智能技术正在系统性重塑千行万业，而实现这一变革的核心在于将算力基础与行业场景深度结合。华为云通过“深耕根技术、软硬协同、架构创新”路径，持续推动AI从技术能力转化为解决行业实际难题的价值产出，助力新质生产力实现从试点验证到规模化落地的关键跨越。