12月2日，2025“人工智能+”产业生态大会在京开幕。大会以“智赋链动 生态共鸣”为主题，探讨人工智能技术发展阶段以及产业应用进展。专家认为股票配资交流群，我国人工智能产业已迈入技术普及、场景赋能、生态共生的新阶段，但同时产业协同效能有待提升、治理体系建设有待完善，须合力推动“人工智能+”产业生态繁荣发展。
技术加速迭代与产业痛点并存
今年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。专家认为，如今人工智能的应用落地将不再依赖于单个模型的算法突破，而更聚焦大模型技术的协同创新。
“人工智能的技术范式将从单点突破转向体系化创新。”中国互联网协会副理事长卢卫在大会期间说，“过去我们更多关注大模型的参数、测评分数，未来将更注重大模型的效率、可用性与可靠性。这意味着人工智能创新不再局限于算法本身，而是贯穿从高质量数据供给、算力高效调度、推理优化到安全对齐、可信验证的全链条体系化协同创新。”他认为，大小模型协同、多模态融合、模型互联互通，将成为释放人工智能潜在价值的关键技术路径。
大模型的专业化、多模态融合等成为最新技术发展趋势。中关村智用人工智能研究院院长孙明俊表示，大模型从通用走向专业化，金融、法律、医疗等知识密集型行业的垂直模型成为竞争新焦点；大模型产品多模态融合深化，可以同时处理文字、图像、视频等多模态信息的人工智能软件产品成为应用代表；智能体能力跃升，从原来的单任务执行到能完成复杂工作流编排，正在成为人工智能领域新的技术高地。
与此同时，技术普及使得企业应用人工智能技术的门槛持续降低。中国工程院原副院长、中国互联网协会原理事长邬贺铨表示，目前企业的人工智能应用环节包括战略决策、研发设计、生产制造、供应链、市场营销、财务管理、人力资源等，其中人工智能应用成效最高的是生产制造，其次是供应链和市场营销，人工智能应用的成效取决于数据获取的全面性和精准度，同时需要模型和算力支撑。
而企业使用人工智能的算力需求呈现分级特征：基础大模型预训练需“千卡级”算力，智能制造、个性化推荐等场景“百卡级”即可满足；视觉质量检测、大模型定制、智能客服等仅需“十卡级”，多数中小企业能在这一算力规模支撑下完成大量人工智能任务。
多领域应用落地释放价值
人工智能正从实验室走向产业一线。中国互联网协会专家咨询委员会委员武锁宁梳理出人工智能六大主要应用领域，包括政务、工业制造、医疗健康、交通运输、低空经济、县域治理。
在工业制造领域，武锁宁表示，目前人工智能在工业检测、流程配套、经营分析、供应链管理等方面，已起到锦上添花的作用，涌现了大量成果。
建龙（辽宁）节能环保科技有限公司院长吴文彬介绍，通过数据资源的采集、整理和分析，抚顺新钢铁有限责任公司实现了从原料到产品制造全流程的数字化管控。“传统钢铁行业存在数据孤岛、生产决策链条长等核心问题。使用AI操作系统，通过数据治理打通数据，推动企业操作全链路协同，实现AI技术与业务运营深度融合。”吴文彬称。
除了上述六大应用领域，百度在数字人直播带货领域取得成效。百度集团副总裁平晓黎介绍，数字人技术如今已实现“三级跳”。从1.0时代的僵硬、有机械感的虚拟形象，到2.0时代实现高精准克隆以及与真人互动，如今百度数字人进入3.0时代，升级为“形神音容”协调统一的数字人，具备思考决策以及调动多智能体协同完成任务的能力。她举例称，今年618期间，百度推出的“罗永浩数字人直播间”，单场总交易额突破5500万元，吸引1300万用户围观。
构建“人工智能+”发展新生态
工业和信息化部原总工程师韩夏表示，近年来，我国人工智能领域取得显著进展，以大模型为代表的技术能力进入快速发展期，正成为赋能千行百业的智能底座。但同时，人工智能产业从“有得用”到“用得好”，仍面临诸多挑战。一是产业协同效能有待提升，技术供给与产业需求存在错配，部分前沿技术难以落地，而传统产业仍缺乏高效可靠的解决方案，在创新链条上，成果转化的“最后一公里”仍未打通；二是架构贯通水平有待加强，“人工智能+”项目缺乏统一标准与开放接口，导致算力、数据、模型等关键要素无法高效流通；三是治理体系有待完善，随着人工智能深度融入经济社会，伦理风险、数据安全、隐私保护等问题凸显，构建“促创新、防风险”的治理框架成为紧迫课题。
韩夏进一步提出建议：构建一体贯通的赋能平台，加快建设覆盖云边端融合算力、数据模型与安全能力的“人工智能+”赋能平台，大力推动技术标准的统一与能力开放共享，为千行百业提供即插即用、按需调度的智能化公共服务；推动深度融合的产业实践，鼓励技术供给方深入行业一线，精准洞察需求，引导行业企业主动开放场景，积极提出需求，重点在工业、医疗、交通等领域联合打造一批可复制、可推广的标杆项目。
破解产业痛点、推动深度融合，关键在于凝聚各方合力。中国互联网协会理事长尚冰表示，“人工智能的发展从来不是独角戏，而是大合唱。我们要共建开放、包容、可信、安全的创新环境，打破技术数据的孤岛股票配资交流群，加快标准互认。要强化人才共育，搭建产学研用融合平台，弥合人才供需鸿沟，更要健全AI伦理规范与安全防护机制。让技术创新行稳致远。”