文章总结： 中国信通院文章指出人工智能正从通用工具跃升为未来产业的创新策源引擎，通过加速科学发现、促进技术融合、重构研发流程和推动平台化创新来重塑产业源头。当前面临源头技术供给不足、高质量数据缺乏等挑战，建议通过强化技术供给、建设一体化基础设施、实施人工智能加未来产业重大任务等系统提升策源能力。 综合评分： 85 文章分类： 政策法规,AI安全,解决方案

中国信通院刘腾飞等：强化人工智能创新策源能力，加快培育未来产业

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2026年8月18日 14:26 北京

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以下文章来源于中国信通院CAICT ，作者刘腾飞 刘乃嘉

中国信通院CAICT .

中国信息通信研究院是工业和信息化部直属科研事业单位，以“国家高端专业智库 产业创新发展平台”为发展定位，在信息通信行业重大战略、规划、政策、标准和测试认证等方面发挥了有力支撑作用。

一、引言

当前，新一轮科技革命和产业变革加速突破，全球人工智能技术创新进入前所未有的活跃期，人工智能正从“数字世界”走向“物理世界”，成为引领科技创新、推动产业变革、塑造发展新动能的重要力量。习近平主席在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上的主旨讲话中指出，要“全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用，协同推进传统产业改造升级、新兴产业培育壮大、未来产业前瞻布局，让人工智能赋能千行百业”。“十五五”规划纲要明确提出，全面实施“人工智能+”行动，加强人工智能同科技创新、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，并提出构建未来产业全链条培育体系，为发挥人工智能创新引领作用、加快培育未来产业提供了重要遵循。

面向新一轮科技革命和产业变革，衡量人工智能发展质效，不仅要关注模型能力、产业规模、算力供给和场景应用，更要关注其能否持续支撑新知识发现、新技术突破、新产品研发和新赛道开辟。当前，人工智能正在由赋能千行百业的通用技术工具，进一步跃升为催生未来产业的创新策源引擎。强化人工智能创新策源能力，就是要推动人工智能实现三方面拓展：在科研层面，从利用已有知识向探索未知规律拓展；在技术层面，从优化既有流程向创造新技术路线延伸；在产业层面，从赋能存量产业向催生增量产业升级。

二、人工智能正在系统重塑未来产业创新源头

创新策源能力，是持续凝练重大科学问题、产出原创科研成果、突破关键核心技术并推动其转化为现实生产力的综合能力。长期以来，这种能力主要依托高水平大学、科研院所、国家实验室和科技领军企业长期积累形成。人工智能的深入应用，正在重塑知识生产、技术研发、工程验证和产业孵化的运行逻辑，推动创新活动由主要依靠科研人员经验和单一机构资源，转向科学数据、模型算法、智能算力、领域知识、实验设施和复合型人才协同驱动。

（一）加速科学发现，拓展未来产业的知识源头。人工智能能够辅助科研人员处理海量文献和多模态科学数据，开展结构预测、候选生成、实验设计等，提高科学研究效率。以生命科学、材料科学为例，专用模型已用于生物分子结构及相互作用预测，深度学习也被用于大规模筛选潜在材料结构。这表明，人工智能正在为新蛋白、新分子、新材料等候选对象的发现提供新的技术路径，可能成为生物制造、未来健康、未来材料、未来能源等产业的早期技术种子。

（二）促进跨领域技术融合，夯实未来产业的技术源头。未来产业通常不是单项技术线性演进的结果，而是信息、生物、材料、能源、制造等前沿技术交叉融合的产物。人工智能具备复杂系统建模和跨学科知识关联能力，能够加快不同技术体系之间的融合创新。人工智能与机器人、先进传感、脑科学结合，正在推动具身智能和脑机接口发展；与移动通信、空间计算、数字孪生结合，为6G、深空深海探测等提供新支撑；与量子科技、先进材料协同发展，则有望催生新的计算架构、关键器件和产业形态。

（三）重构研发流程，打通未来产业的工程源头。未来产业成果从科学发现走向产品，需要经历结构设计、仿真推演、样品试制、性能测试和中试放大等环节。人工智能可以将这些环节连接为“数据—模型—仿真—实验—制造—反馈”的闭环，把企业性能需求、成本约束、制造条件和安全要求前置嵌入研发过程。国务院《关于深入实施“人工智能＋”行动的意见》明确提出，推动人工智能驱动的技术研发、工程实现、产品落地一体化协同发展，加速“从1到N”技术落地和迭代突破，促进创新成果高效转化。人工智能由此成为连接基础研究与工程实现的重要接口。

（四）推动创新能力平台化，壮大未来产业的主体源头。未来产业研发对专业数据、智能算力、科学软件和实验设备依赖较强，中小企业和青年科研团队往往难以独立承担高额投入。通过建设开放共享的高质量科学数据集、专业模型、开源工具和实验平台，将部分高成本、专业化研发能力转化为可按需获取的公共服务，有助于降低前沿创新门槛，推动科技领军企业、高校院所、中小科技企业、开源社区和专业平台形成更加紧密的协同创新生态。

三、人工智能创新策源能力仍需加快由“单点突破”迈向“体系提升”

我国具有数据资源丰富、产业门类齐全、应用场景广阔等优势，已经形成较为完整的人工智能产业体系和广泛的应用基础。2025年，我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业数量超过6200家。但与持续催生未来产业、塑造长期竞争优势的要求相比，人工智能发展仍需从规模扩张和应用普及进一步转向源头创新和体系建设。

（一）应用普及持续深化，源头技术供给仍需增强。部分市场主体较为关注成熟模型调用、功能封装和短期场景落地，对基础理论、新型架构、底层算法、基础软件等长周期方向投入不足。一些行业应用尚未深入行业机理和核心研发流程，容易停留在通用功能叠加层面，难以形成可持续的技术壁垒。

（二）模型供给快速增长，高质量数据有效供给仍显不足。适配科研和产业研发的科学数据、行业数据、极端工况数据较为稀缺，数据分散在不同机构、企业和科研项目中，标准规范、权属边界和流通规则有待完善。大量原始数据尚未经过清洗、标注、校准和质量评测，难以直接用于专业模型训练、性能验证和科研复现。

（三）单点平台建设较多，创新资源协同仍不充分。各地相继布局智算中心、大模型平台和专业实验室，但数据、算力、模型、科学软件、科研仪器和中试平台之间尚未有效贯通。一些平台具备局部能力，但尚未形成“数据生产—模型训练—实验验证—持续迭代”的完整闭环。

（四）候选成果生成加快，工程转化能力相对滞后。人工智能能够快速生成候选分子、材料结构和器件方案，但模型预测不等同于实验可行，更不等同于产业可行。如果概念验证、工程放大、检验检测、中试熟化、标准认证和准入监管等能力不能同步跟进，大量人工智能辅助形成的候选成果仍可能停留在实验室阶段。

四、系统提升人工智能创新策源能力，牵引未来产业加快发展

强化人工智能创新策源能力是一项系统工程，需要统筹核心技术、基础设施、重大任务、创新主体和制度环境。下一步，建议系统研究实施人工智能创新策源能力提升行动，将人工智能技术创新与未来产业布局一体谋划、协同推进。

第一，强化源头技术供给，筑牢人工智能创新根基。围绕人工智能基础理论、模型架构、复杂推理决策、世界模型、科研智能体、科学智能方法、具身智能等前沿方向，完善支持基础研究和长周期研究的稳定投入机制。统筹推进人工智能芯片、基础软件、开发框架、科学计算软件和高端智能科研装备攻关，构建软硬协同、自主可控的技术底座。优化科研项目评价机制，提高对原创性、非共识和长周期研究的支持力度。

第二，建设一体化创新基础设施，促进创新资源高效协同。推动算力基础设施从单一计算资源供给向数据、模型、工具和实验验证等综合服务能力延伸，统筹连接高质量数据、智能算力、基础模型、行业知识库、科学软件、科研仪器、自动化实验室和中试平台。探索形成“国家公共底座＋领域创新枢纽＋区域产业节点”的创新基础设施架构，为高校院所和企业提供模型训练、科学计算、仿真实验、样品制备和测试验证等公共服务，打通存量资源，形成可调度、可协同、可迭代的创新网络。

第三，实施“人工智能＋未来产业”重大任务，形成一批标志性成果。围绕生物制造、量子科技、具身智能、脑机接口、氢能和核聚变能、6G等重点方向，凝练具有产业牵引作用的重大问题，形成任务清单、数据清单、模型清单和场景清单。探索“产业出题、科技答题”“人工智能赋能、工程平台验证”的协同机制，由企业提出真实研发需求，高校院所、人工智能企业和专业平台联合攻关，概念验证、中试验证等平台提前介入。成果评价既要看模型性能和论文专利，也要看新材料、新分子、新工艺、新样机及其产业化进展。

第四，构建企业主导的融通创新生态，推动大中小主体协同。支持科技领军企业和行业龙头企业在依法合规、安全可控前提下开放研发需求、生产数据和验证场景，联合人工智能企业、高校院所和专业服务机构组建创新联合体。面向生命健康、先进材料、未来能源、高端装备等领域，培育一批专业化科学智能和工业智能企业，引导市场主体结合自身优势差异化布局。发挥开源生态作用，推动基础模型、工具链、数据集和评测方法开放共享，使更多中小企业能够依托公共底座开展专业化创新。

第五，完善制度和要素保障，营造有利于未来产业萌发的环境。落实未来产业投入增长和风险分担机制，发挥国家创业投资引导基金、相关产业投资基金和地方基金作用，引导长期资本投早、投小、投长期、投硬科技。完善人工智能辅助生成成果的知识产权、科学数据分级授权、模型安全评测和责任认定规则，在生物制造、脑机接口、具身智能等领域，根据不同新技术新业态的风险特征，稳妥探索“沙盒监管”、触发式监管等新型监管方式。加强跨学科人才培养，推动科学家、算法专家、工程师和产业人员长期协作，形成以重大任务为牵引的新型科研组织模式。

五、结束语

面向未来，应充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔的优势，加快贯通源头技术、数据算力、模型工具、实验验证、工程放大和产业转化全链条，推动人工智能真正成为科技创新的“加速器”、产业创新的“催化剂”、未来产业的“策源引擎”，不断把创新优势转化为发展新动能和国家竞争新优势。

作者简介

刘腾飞，中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所未来产业研究部副主任（主持工作），工程师。长期负责未来产业相关领域政策研究支撑、行业标准制定、产业态势洞察、战略咨询研判等工作，重点聚焦未来产业制度创新、生物制造前沿技术、人工智能应用创新等领域，在战略规划、政策研究、产业分析和应用推广方面具有丰富经验。

刘乃嘉，中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师。主要负责未来产业领域相关政策支撑、标准研究、咨询规划工作，重点研究人工智能、物理AI、生物制造等前沿赛道，助力前沿技术落地与产业生态建设。

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