大模型产业创新路径探索 邓丽姝深度解析

近期，人工智能领域热度显著攀升。贵州发布“乌江睿算”大模型，精准切入特定行业空白；多家央企同步集中展示数字技术成果。这些动态明确指向一条核心路径：加速大模型创新突破，推动其与各垂直产业深度融合，正成为以“人工智能+”驱动新质生产力跃升的关键引擎。

经过一段时期的积累与沉淀，我国人工智能大模型产业的创新能力已实现实质性跃升，自主创新生态正逐步成型。数据佐证，截至2025年底，国内完成备案的生成式人工智能服务总数达748款。更值得关注的是，产业正从早期的“百模大战”转向差异化竞争与创新联盟协同。自主研发的大模型加速推动全产业链开源开放，基础模型、行业模型与垂类模型之间形成协同创新的良性格局。

以北京的“悟道”项目为典型，它作为建设“全球开源之都”的核心抓手，成功培育了国内首个政产学研用全链条协同的大模型开源体系，并衍生出数十个垂直行业模型。这种由政府引导、企业协作、高校参与、社区共建的模式，正构建一个充满活力的开源生态。当下，大模型的应用触角已深入智慧产业、智慧城市、智能科研等多元场景，催生“AI+制造”“AI+科学研究”“AI+服务”等一系列跨界融合解决方案，产业创新与应用验证进入双向迭代、相互促进的新阶段。

政策护航，制度环境日趋完善

产业的蓬勃发展离不开顶层设计的支撑。从《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》到《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)》，一系列政策举措从技术创新、场景应用、产业治理等多维度入手，持续完善体制机制。这些政策为大模型的创新发展营造了不断优化的制度环境，成为推动产业实现跨越式发展的关键驱动力。

在地方层面，北京、上海、浙江、广东等省市密集出台促进大模型产业发展的专项政策，形成各具特色的制度示范。诸如北京的“模数世界”、上海的“模速空间”等人工智能融合创新集群，正是依托此类政策土壤培育出的代表性成果。

正视短板：创新路上的“拦路虎”

当然，在一片向好的态势中，必须清醒认识到人工智能大模型产业的创新发展仍面临现实挑战，制约着其赋能作用的充分释放。

首当其冲是原始创新能力不足，集中体现在基础研究、大模型开发的底层框架及基础算法等核心领域。其次，模型供给与行业需求之间存在错配，导致大模型难以深度嵌入产业发展。再者，产学研用多元主体的协同创新机制尚不顺畅，大模型赋能实体经济的价值转化路径有待进一步探索。最后，面对新产业、新业态、新模式，相关的安全监管与产业标准体系建设亟待加强。

破解这些难题，不能单靠某一方力量，而是需要政府、产业、企业形成系统合力，共同探索大模型产业的创新路径。

系统合力：探索创新路径的三重维度

具体推进可从三个层面系统布局。

政府层面：优化体制机制，引领技术路线

政府应持续优化自主融合创新的体制机制。依托新型举国体制优势，集中力量攻克关键核心技术的原创性难题。支持国家战略科技力量攻坚基础算法与深度学习框架等“卡脖子”领域，确保以高水平科技自立自强的国家战略需求引领大模型研发方向。同时，善用市场机制培育本土自主创新能力，最终形成从基础研发到应用赋能、再到产业创新的良性互动循环。此外，完善大模型创新治理体系，构建多元主体协同、敏捷响应的治理框架，建立覆盖事前、事中、事后的全周期风险动态治理机制，同样至关重要。

产业层面：构建开源生态，精准匹配供需

产业层面重点在于持续完善自主融合创新的生态。一方面，加强大模型开源生态建设与产业协同创新，支持我国自研的基础大模型建设具有全球影响力的开源社区，体系化推动数据、算力、框架、算法、场景的全栈自主可控。另一方面，由科技领军企业主导，带动产业链上的龙头企业、链主企业及上下游企业深化大模型融合应用，赋能全产业链智能化场景，实现系统联动。同时，必须加强供需精准匹配，在重点领域建设有效的对接平台，推动形成智能匹配、精准供给与价值验证的机制。

企业层面：强化自主创新，重塑研发范式

对于企业而言，核心任务是持续提升自主创新能力与融合创新效能。企业应主导构建创新联合体，加强底层技术与基础研发，建设跨学科、跨领域的开放协同创新平台。支持大模型头部企业开放算法框架、共性技术、应用场景和数据资源，带动大中小企业融通发展，形成从基础模型、行业微调到场景应用的协同创新链。更重要的是，企业需利用大模型技术重塑自身研发范式。面向战略性新兴产业、未来产业培育及传统产业升级的战略需求，积极探索大模型驱动的智能科研组织模式，推动AI与行业知识深度融合，建设真正意义上的AI原生研发组织。

总体来看，中国人工智能大模型产业正站在从规模扩张迈向高质量发展的关键节点。唯有正视短板，凝聚政府、产业、企业三方智慧与力量，系统推进，才能在“人工智能+”的浪潮中释放新质生产力的巨大潜能。

来源：互联网