人工智能（AI）作為新一輪科技革命與產業變革的核心驅動力，已成為全球科技競爭的戰略焦點，被黨的二十大明確列為國家戰略科技力量。今年7月份，國務院審議通過《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，標志著我國人工智能發展正式進入規模化應用新階段。而同月在上海舉辦的2025世界人工智能大會則進一步展示了多模態融合、具身智能、AI智能體與綠色算力革新等全球人工智能技術新方向和新趨勢。在這一背景下，北京作為我國人工智能發展的核心區，肩負著構建具有全球競爭力AI生態的重要使命。
目前，針對人工智能創新與發展，北京已形成基礎研究、技術轉化與場景落地的全鏈條生態，匯聚了全國40%的頂尖人才、60%的國家級重點實驗室和2400家核心企業，2023年產業規模達3500億元，綜合實力領跑全國。
從“京西智谷”門頭溝區的算力高地，到石景山區的大模型產業集聚區；從亦莊經濟開發區的AI原生應用示范區，到海淀區的技術創新策源地；從東城區的央地協同數字化標桿，到西城區的“政策+空間+場景”綜合服務體系--北京正以多點布局、功能互補的格局全力推進人工智能高質量發展。
然而，對標全球先進水平，我國人工智能發展仍面臨算力效能偏低、數據開放不足、產融結合薄弱、人才結構失衡四大突出瓶頸問題。
在算力方面，僅北京專注于大模型企業的算力需求缺口就超過40%，同時國產芯片在實際算力使用中占比不足20%。這迫使不少企業為了維持研發和運營，不得不采用同時使用國外芯片和國產芯片的“混合算力”模式，但這種模式帶來的數據安全風險比使用單一可控算力方案高出約20%。
在數據方面，高質量中文數據集稀缺，政務、金融數據開放率不到15%。同時，隱私計算技術實際應用率不足30%，這使得醫療健康、社會保障這些包含大量有用信息但又高度敏感的數據領域難以安全、合規地向AI產業開放。
在產融結合方面，約70%的風險投資集中于AI技術研發企業，而應用層企業獲投比例僅為15%。中小企業面臨技術滲透率低、場景盈利模式不清晰等挑戰，進一步加劇了產業商業化落地的困難。
在人才結構方面，以北京為例，對算法工程師的需求缺口超2萬人，且跨領域復合型AI人才占比不足8%，但領域內人才每年的流失率卻平均高達18%。另一方面，高校AI相關專業的課程設置跨學科覆蓋比例不足20%，人才供給與產業需求之間存在顯著錯配。
上述問題不僅是技術問題，更是體制規劃、生態建設和戰略布局的系統性課題，成為制約北京乃至全國AI產業高質量發展的瓶頸。破局之道，在于構建“技術突破-場景牽引-治理護航”的“三位一體”戰略體系。
打造“金融AI”融合創新高地。支持建設安全合規的大模型訓練專區，同時聯合國家級實驗室共建垂直領域大模型調優平臺，為金融機構提供專屬大模型定制服務，并為初創企業提供大模型測試驗證環境。設立百億級“金融AI”創投基金，發揮“監管沙盒”機制作用，推進技術研發與合規應用雙輪驅動。
深化場景開放與央地協同。通過建設“城市治理大模型中樞”，推動政務、醫療、文化等領域高價值場景開放；依托央企資源共建創新聯合體，制定AI倫理與算法備案標準；推進公共數據資源化運營，建立分級脫敏機制，加速AI技術在關鍵領域的落地。
構建“AI人才驛站”生態。實施“首都AI人才綠卡”制度，強化產教融合與“AI+微學位”教育，建設國際人才社區和離岸創新基地，從根本上創新AI人才培育機制、改善AI人才結構。
人工智能的競爭歸根結底是創新生態的競爭。北京擁有政策、人才、技術、資本等多重優勢，通過技術賦能、場景協同與人才聚合等“組合拳”突破發展瓶頸，才能真正建成具有全球影響力的人工智能創新高地。這不僅關乎首都AI產業的未來，更承載著中國在智能時代參與并引領全球科技競爭的戰略使命。（記者 胡靜 □ 周露楠 范明明）
轉自：消費日報
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