希鸥网观察指出，习近平总书记在参加江苏代表团审议时强调："中国的科技发展要在国际上开展合作的同时，坚持独立自主、自立自强"。当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能已成为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在深刻改变全球经济格局和竞争态势。
一、我国人工智能技术发展和应用取得举世瞩目成效
习近平总书记指出："党中央高度重视人工智能发展，近年来完善顶层设计、加强工作部署，推动我国人工智能综合实力整体性、系统性跃升。"总体上看，发展人工智能既是企业间的竞争，更是国家间的竞争。当前，在人工智能发展成效上，我国与美国同处全球领先地位，我国长于"从1到N"的规模化应用，两国形成差异化发展路径，各有所长、各具特色。
在算法模型方面，我国走在了开源路线的前列。算法模型是人工智能发展的关键底座。我国以开源路线实现赶超，正通过架构创新与效率跃升重塑全球人工智能竞争格局。比如，深度求索（DeepSeek）通过动态稀疏注意力机制、混合专家架构等工程化的极致创新，实现了低成本、高性能的突破。以DeepSeek、阿里等为代表的中国厂商走的是开源路线，能够充分动员国内外各方智慧力量参与算法模型的协作共创，极大降低了中小企业乃至个人开发人工智能工具的门槛。
在算力硬件方面，我国实现了能力大幅跃升。以华为昇腾、寒武纪思元等为代表的国产芯片产品，正逐步构建起国产化生态，缓解了高端芯片领域的"卡脖子"压力。同时，我们通过系统级的工程能力弥补单点芯片性能短板，建设了若干万卡集群智算中心，在集群层面达成算力效能的规模化跃升。2025年，我国智能算力规模超过1590百亿亿次/秒（EFLOPS）。
在支撑要素方面，我国供给规模与网络优势突出。2025年我国拥有总规模达11.25亿人的全球最大网民总数，2024年数据生产量达到41.06泽字节，占全球数据总量的26.67%。我国建成了全球最大、覆盖最广的网络基础设施，2025年5G基站总数484万个，约占全球60%。在电力能源方面，我国不仅是全球最大的光伏与风电产能国，更通过领先全球的特高压输变电技术，为耗能巨大的智算中心提供了大规模、低成本的绿色电力供给。
在创新机制方面，我国教育科技人才一体化推进成效显著。我国人力资源总量、科技人力资源总量、研发人员总量世界第一，科学、技术、工程、数学专业毕业生每年超过500万人。通过卓越工程师培养计划等，校企联合招收培养工程硕博士近2.6万人，实现了工程硕博士有组织、成建制、大规模的校企联合培养。
二、推动科技创新和产业创新深度融合，促进我国人工智能高质量发展
希鸥网观察认为，当前人工智能持续快速发展，从科技突破到产业转化的距离和周期显著缩短，科技创新和产业创新融合发展的作用愈发凸显。推动科技创新和产业创新深度融合，将我国的场景、资源、体制等优势转化为技术和产业优势，是促进我国人工智能高质量发展的关键路径。
第一，更大范围推动数字化向智能化抵进。 截至2025年底，我国已累计建成4.3万余家智能工厂，在汽车制造、电子信息等领域已建成大量智能工厂与数字化车间。应进一步明确智能化转型升级方向，扩大智能制造和智能工厂示范范围，推进工业供应链智能协同，让制造业成为人工智能科技创新和产业创新深度融合的主战场。
第二，构建以企业为主体的技术创新体系。 截至2025年6月底，我国大模型数量以1509个的绝对优势位居世界首位，占全球总量约40%。我们应立足国情，充分发挥我国优势，组建跨行业、跨学科的创新联合体，集中产学研力量协力攻克高端芯片、基础软件等核心技术，构建自主可控、协同运行的人工智能基础软硬件系统。
第三，抓好存量设备智能化升级改造。 2024年以来，我国启动新一轮大规模设备更新和消费品以旧换新行动。我国已连续10多年保持全球最大工业机器人市场，"十四五"以来工业机器人新增装机量占全球比重超过50%。要用好用足"两新"政策，分类分级推动工业机器人、数控机床、动力装备等更新升级。
第四，建立适配人工智能发展的新型投融资体制。 必须系统性改革和创新投融资机制，打造能够覆盖人工智能发展全生命周期的金融生态。支持政府引导基金与社会资本合作，设立更多专注硬科技和早期投资的专业子基金。深化资本市场改革，优化科创板、创业板对人工智能企业的上市标准和估值体系。
三、趋利避害建立健全人工智能治理体系
习近平总书记指出："要统筹发展和安全，有效防范化解各类风险，切实维护国家安全和社会稳定"。在推动人工智能科技创新和产业创新深度融合的同时，必须处理好发展和安全的关系，加强人工智能治理，构建安全可靠的发展环境。
正确认识人工智能对就业的影响问题。 智能化造成的就业岗位替代尚没有大规模到来。智能化工具替代的是重复性、程序性的工作环节，能够把劳动者从这些工作环节中解脱出来，并形成新的岗位需求。当前，应加大"投资于人"的力度，开展人工智能技术技能提升等专项培训，帮助劳动者向人机协同的新角色转型。
健全法律伦理规则体系。 我国出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人脸识别技术应用安全管理办法》《人工智能生成合成内容标识办法》等专门管理规范。下一步，针对人工智能应用带来的侵权、歧视、伪造等风险问题，需加快建立健全覆盖算法、数据与应用的法律法规框架。
构建沙盒监管模式。 我国已有相关探索，例如北京经济技术开发区于2024年率先建立全国首个人工智能数据训练基地并应用"监管沙盒"机制。未来，应加快完善相关制度安排，设定人工智能沙盒监管的准入、运行与退出规则。
建立风险防控机制。 要压实人工智能企业的安全主体责任，推动企业尤其是头部企业健全风险防控和安全应急机制。在自动驾驶、智慧医疗、金融科技等重点行业，常态化组织人工智能安全应急演练。
推动全球治理协作。 人工智能具有跨国界属性，需要在全球层面推动各方协同协作。应积极参与国际规则对话，加快推动建立全球人工智能治理框架，推进多边规则协调，促进形成获得广泛认可的治理模式。
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