导读
近年来，中国AI技术和产业蓬勃发展，AI已成为推动中国经济高质量发展的重要引擎，产业发展态势强劲，但同时也在核心技术、产业应用、人才供给、数据开发等方面面临挑战。全球合作是推进AI发展的关键，可通过建立国际联盟、打造跨国示范项目、协同培育AI人才、推动成立国际AI治理机构等手段，将AI打造成造福全人类的国际公共产品。
本文为中国观察智库独家约稿，转载请注明来源：中国日报中国观察智库。
作 者
杨泽坤
中国人民大学国家发展与战略研究院研究员
杨宜勇
中国宏观经济研究院高级研究员
随着中国人工智能 (AI) 技术迭代突破、政策体系逐步完善及市场需求持续释放，“人工智能+”已不再是抽象概念，而是成为重塑产业格局、推动经济高质量发展的核心引擎。
首先，产业规模快速增长，成为经济新增长点。2024年，中国人工智能核心产业规模突破7000亿元，同比增长21%。尽管增速较2023年略有放缓，但远高于同期GDP增速，是拉动数字经济增长的核心动力。
其次，企业生态持续完善，头部与独角兽企业引领发展。截至2024年底，全国AI相关企业数量超4800家，形成“科技巨头+独角兽企业+中小型创新企业”的多层次生态。2024年全中国AI领域投融资总额达76亿美元，规模仅次于美国，凸显中国在全球AI资本版图中的重要地位。同时，AI应用深度逐步提升，重点领域成效显著。
图片来源：新华社
第三，AI技术正在各行各业得到广泛应用。其中，金融业AI渗透率最高，智能风控、量化交易、智能投资顾问等应用已成行业标配，带动银行不良贷款率下降1.2个百分点，保险理赔效率提升40%。在制造业中，工业机器人、预测性维护等应用显著提升了生产效率。在医疗领域，AI辅助诊断、远程医疗等有效缓解了医疗资源不均衡问题。
最后，人才储备持续扩容，研发实力稳步提升。2024年，全国AI研发人员总量达45万人，同比增长18%，其中博士及以上学历人员占比提升至20%，人才学历结构持续优化。
尽管发展势头良好，中国“人工智能+”仍面临诸多挑战。
一是核心技术“卡脖子”问题突出，自主可控能力不足。当前，中国在AI高端训练芯片、底层算法框架等关键领域高度依赖进口。国内芯片企业在算力密度、能效比等核心指标上，与国际领先水平存在2代左右差距，难以满足大规模模型训练的高密度算力需求。在深度学习框架方面，TensorFlow、PyTorch等国外产品的市场占有率仍高达80%，而国内自主框架（如百度飞桨、华为MindSpore等）在生态完善度、开发者数量及开源社区活跃度上差距明显，尤其在工业级复杂场景适配能力上亟待提升。
图片来源：中国日报
二是产业应用深度不足，“落地难”问题普遍存在。从整体渗透率看，中国传统制造业、服务业等行业AI技术渗透率虽提升至25%，但远低于互联网、金融等数字化基础较好的领域，也低于美国制造业42%、服务业38%的渗透率水平。从企业规模看，中国中小企业智能化改造率不足15%，远低于大型企业60%以上的改造率。“用不起”（单条产线改造成本超千万元）、“用不了”（缺乏技术运维团队）、“用不好”（场景适配性差导致投资回报率低）的问题尤为突出。
三是人才供给结构失衡，高端与复合型人才缺口显著。中国AI领域顶尖科学家、算法架构师等高端人才供需比为1:9。全球AI领域高被引学者中，中国占比虽提升至18%，但仍远低于美国的52%，且在大模型训练、AI芯片设计等关键领域领军人才稀缺。此外，中国既懂AI技术原理、又熟悉传统行业业务逻辑的“AI+行业”复合型人才缺口较大，2024年相关专业在校生仅约4万人，人才培养速度远跟不上市场需求增速。
四是数据资源开发利用不足，“数据孤岛”现象严重。从企业层面看，大量生产、运营数据因格式不统一、标注质量低、安全风险高等缘故被闲置，未能转化为有效训练数据，而欧盟企业平均数据利用率高达62%，通过标准化数据管理体系实现了数据高效流转。从公共数据看，中国的政务、医疗、交通等领域公共数据开放共享率虽提升至25%，但仍低于新加坡的78%、加拿大的65%，制约了AI模型训练的数据供给。
图片来源：视觉中国
全球合作是推进AI发展的关键，应从以下四方面推进。
一要共建国际研发联盟，突破核心技术瓶颈。组建跨国技术攻关共同体，发起国际大科学计划，聚焦AI芯片、算法架构等关键领域，共享研究成果。同时推动开源生态兼容互认，通过ISO、IEC等组织实现算法框架与算力标准化，避免生态割裂。
二要打造跨国示范项目，加速产业应用落地。倡议设立世界人工智能合作组织，推动各国在制造业、医疗等领域建设示范场景，如在东南亚联合建设“AI+智能制造”园区，整合中外技术为中小企业提供改造方案。此外，联合为发展中国家提供技术转移、算力支援与人才培养，助力其跨越数字鸿沟。
三要协同培育全球AI人才。设立国际联合实验室与奖学金，扩大学者互访和留学生交流规模，推动全球AI人才资格互认，建立统一评价标准，促进高端人才自由流动。
四要支持联合国主导AI治理，推动成立国际治理机构，就伦理准则、算法透明度等形成共识，避免规则碎片化。国际社会应秉持“技术共研、生态共建、规则共商”的理念，将AI打造成造福全人类的国际公共产品。
图片来源：中国日报
本文英文版发表在中国日报国际版，英文版标题为 "Empowering the future"，点击文末“阅读原文”可查看。
出品：中国日报中国观察智库
责编：杜娟 高进安
编辑：张钊
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