人工智能 (AI) 科技创新与产业创新深度融合：中国新质生产力发展
人工智能 (AI) 科技创新与产业创新深度融合：中国新质生产力发展
2025年全国两会提出的“科技创新与产业创新深度融合”战略，标志着我国创新驱动发展进入新阶段。在全球科技竞争加剧和产业变革加速的背景下，推动科技创新与产业创新深度融合，是我国深入实施创新驱动发展战略的内在要求，也是加快发展新质生产力、建设现代化产业体系的迫切需要。其核心是增加高质量科技供给，科技供给质量直接决定产业创新水平。
科技创新体系正在重构
2024年，科技部共启动6个国家科技重大专项、82个国家重点研发计划1，旨在夯实产业创新驱动力。提高科技成果转化效率是实现从科技到产业跨越的关键环节。在减税降费、体制机制改革等多维度扶持政策下，全国科技成果转化服务销售收入同比增长27.1%，较高技术服务业增速快14.3个百分点2。
图表：2024年全国销售收入同比增速对比
资料来源：中国日报网
展望2025年，我国将继续推动颠覆性科技创新发展，并及时将科技创新成果应用到具体产业上，塑造发展新动能新优势。集成电路与微纳系统、AI与信息系统、生命健康、能源资源与环境等领域将成为布局重点3。生成式AI将成为科技成果转化的热门赛道。2024年，全球生成式AI专利数量大幅增长，其中，中国新增专利数量占比61.5%，位居全球第一4。今年，预计政府将在专利转化运用、支持生成式AI行业应用等方面出台一系列支撑政策，加速科技成果转化步伐。
AI驱动的产业变革浪潮
行业赋能的深度渗透
AI技术正在深度赋能千行百业。例如在医疗领域，AI辅助诊断系统已覆盖全国数千家医疗机构，辅助医生高效排查病患5，AI化合物分析也有效提升了药企新型药物研发的效率6；在制造业中，基于AI的智能化生产系统，有效降低了企业的生产成本，提升了企业的运营效率7；在农业场景下，大模型赋能的农业资源管理系统，有效提升了资源的合理分配8；在汽车产业中，AI技术的发展和应用为产业的智能化升级带来了新的的动力9，自动驾驶解决方案也随着AI技术的迭代，正以更低成本加速普及10。这些AI赋能应用的实践，体现了AI技术在提升行业效率、改善资源利用率、加速产业升级等方面的重要贡献。
具身智能的突破性进展
具身智能体通过多模态感知及科技融合的创新，在多个领域取得了初步成果。在物流行业，智能仓储机器人和配送机器人开始在大型物流中心和电商仓库中投入使用，有效提升了物流效率11；在汽车制造领域，具身机器人的应用不仅保证了生产精度，还降低了人工成本和生产周期12；在医疗领域，康复机器人为患者提供了个性化的康复训练方案，帮助患者加快康复进程13；这些进展表明，具身智能正在从实验室走向实际应用，为服务型机器人注入“灵魂”。
基础设施的迭代升级
2024年末，全国建成、在建的智算中心，已遍布多座城市14。国产AI芯片制造技术发展迅速，芯片性能与国际领先水平的差距逐渐缩小15，大模型训练成本随着基础设施的优化也在不断下降16。行业级数据交易平台的数据归集工作也在多个领域取得显著进展，高质量数据集涵盖制造业、金融、互联网、医疗健康、交通运输和教育等领域17，这些基础设施的迭代为AI产业化提供了关键支撑。
企业实现AI创新的战略框架
企业如何有效利用AI，既提升短期效率，又建立长期竞争优势，成为关键问题。AI的应用不仅限于优化现有业务流程，更应深入业务核心，甚至催生全新的商业模式。基于此，我们提出三大企业AI创新维度，帮助企业系统性挖掘AI赋能的商业价值，构建可持续的竞争优势。
优化运营模式
AI的使用成本大幅降低，虽然许多先行者专注于利用AI提升运营效率，但仅依赖这些“低垂果实”可能会限制企业建立长期竞争优势的机会。重塑核心业务
行业领导正在利用AI深度重构其核心业务基础，不仅仅是渐进式改进，而是根本性的业务重塑，主要方式包括打造AI驱动的新产品和利用AI重塑的客户体验。打造新型业务
更具前瞻性公司正在利用AI创造全新的商业模式和收入来源，新型业务创建往往需要通过企业风险投资（CVC）或战略并购（M&A）等方式孵化，加速创新进程并确保市场主导地位。
企业管理者如何自信地引领AI变革
尽管AI对商业环境的变革迫在眉睫，但企业在实现AI战略目标的过程中仍面临诸多挑战，包括战略识别、风险控制和技术能力的缺口。作为企业战略的掌舵者, 管理层需要积极填补这些缺口，帮助企业在AI新时代中抢占先机。安永CEO展望调研显示，99%的CEO正在研究投资生成式AI，其中70%的CEO认为必须立即采取行动，其核心驱动力在于对竞争掉队的担忧18。
为此，我们搭建了3个层次的AI创新战略框架，帮助企业管理层系统性规划AI的应用路径。除了“定战略”“创价值”“建能力”这3个核心环节之外，企业还需要辅以“促变革”，完成AI从早期试点到规模化落地AI变革。
AI科技创新与产业创新的深度融合，正在重塑中国经济的底层逻辑。通过政策引导、技术突破与产业实践的协同发力，我国不仅加速培育新质生产力，更在全球价值链重构中占据主动。未来，需持续优化创新生态，强化基础研究投入，完善成果转化机制，方能在智能经济时代实现高质量发展。在这一过程中，企业、政府与科研机构需紧密协作，共同推动科技创新与产业创新的深度融合，为经济高质量发展注入持久动力。