人工智能成为实数融合发展的核心驱动力
人工智能是第四次工业革命的标志性技术和重要驱动力量
人工智能是当前工业革命的重要特征，每一次工业革命都肇始于颠覆性技术创新带来的生产力飞跃。实数融合的本质是将先进的数字技术嵌入实体经济发展的全流程，数字技术通过推动生产力三要素跃升，驱动实数融合发展，进而加速新工业革命的进程。
人工智能驱动实数融合发展的机理
数字技术驱动实数融合的过程，实质是技术不断扩散与市场逐渐接受的过程，受到技术的供给方和技术的应用方诸多因素影响。中移智库提出的“S-D双四维共振”新技术扩散应用模型，从供需两侧各4个维度，系统分析影响新技术扩散的关键要素及根本原因。供给侧包括相对优势、复杂性、兼容性与可观察性；需求侧包括预期成本、预期收益、社会影响与便利条件。
人工智能孕育新质态，产生新动能，依托新载体，创造新价值
人工智能孕育新质态，产生新动能，依托新载体，创造新价值，为实数融合提供了长效机制和内生动力。具体表现在：
- 催生新质态：重塑人力价值，拓展劳动对象，丰富劳动资料形态。
- 产生新动能：促进新产品、新模式、新能力和新业态四类“新动能”，促进了新旧动能的转换。
- 依托新载体：人工智能赋能的传统产业和人工智能催生的新兴产业。
- 创造新价值：推动生产力三要素跃升，带来新产品、新模式、新能力和新业态。
人工智能驱动实数融合取得突破性进展
算法模型技术创新突破，注入融合创新发展动力
- 人工智能技术能力飞速提升，催生多元化产品服务新形态：智能体、大模型推理能力增强、具身智能。
- 人工智能技术门槛大幅降低，推动市场普及与广泛应用：DeepSeek技术路线、模型开源。
- 数据规模快速增长，为人工智能技术演进提供丰富养料：全球数据规模持续增长，为人工智能创新及应用带来新的发展机遇。
数字基础设施加快布局，夯实实数融合发展底座
- 算力规模持续提升，为人工智能大模型创新及应用提供效能基石：全球智算规模强劲增长，大型数据中心快速发展，中美等人工智能技术大国加大算力布局力度。
- AI原生应用层出不穷，在多领域呈现爆发式增长：AI助手类产品、AI视频类产品、AI图像类产品。
应用广度范围持续拓展，打开产业数智转型空间
- 技术应用场景拓展，在三大产业实现广泛应用：大小模型协同发展，AI原生应用层出不穷。
- 人工智能技术在各行业各环节实现广泛应用，并产生明显的经济和社会效益：一、二、三产业的应用场景及价值成效。
高价值新场景不断涌现，促进实数融合走深向实
- 研发设计环节：AI4S场景、仿真设计场景。
- 生产作业环节：智能生产调度场景、预测性设备维护场景、自动化控制场景。
- 仓储物流环节：智能物流配送场景、仓储自动化场景。
- 安全保障环节：紧急救援场景、监控预警场景、极限作业场景。
有待进一步解决的问题挑战
- 模型技术可用性待提升：模型泛化能力不足、模型幻觉问题、模型训练成本及调优成本偏高。
- 技术嵌入业务系统存风险：企业数据隐私泄露的合规风险、AI生成内容深度伪造带来的信任风险。
- 企业自身转型能力受制约：战略规划能力、数据治理能力、资金人才。
发展展望
- 加强技术创新，降低技术应用门槛：加强关键技术研发、培养复合型人才。
- 筑牢数据底座，加速数字化转型进程：推进企业数字化网联化建设、推进高质量行业数据集建设。
- 强化治理能力，构筑应用安全防线：加强人工智能安全风险识别、强化技术创新与治理工具融合。
- 共建应用生态，提升普惠服务水平：建立市场化服务与公共服务双轮驱动的人工智能产品能力共享生态、推动智算基础设施共建共享。
