摘要：本文基于'十四五'时期（2021-2025年）我国人工智能产业发展成就，系统分析'十五五'期间（2026-2030年）人工智能产业发展面临的主要挑战，并提出针对性政策建议。研究表明，'十四五'期间我国人工智能产业规模从2021年的4305亿元增长至2025年的1.2万亿元，年均复合增长率达29.3%，专利数量占全球总量的60%，企业数量超6000家，国家级人工智能专精特新'小巨人'企业超400家。然而，'十五五'期间我国人工智能产业仍面临国际竞争与地缘政治、核心技术瓶颈、产业生态协同、数据要素供给、人才结构失衡、伦理安全与治理等六大挑战。针对这些挑战，本文从技术创新与突破、产业生态优化、数据要素市场完善、人才培养体系优化、治理体系健全等五个方面提出政策建议，旨在推动我国人工智能产业高质量发展，为全球人工智能发展贡献中国智慧和中国方案。

关键词：人工智能；'十五五'规划；产业发展；挑战分析；政策建议

一、引言

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正以前所未有的速度、广度与深度渗透进人类生产生活的肌理，深刻重塑全球经济结构、创新范式以及社会治理逻辑。当前，我国已跻身全球人工智能发展第一梯队，正处应用引领、基础追赶、生态突围的关键隘口。2025年，'人工智能'首次写入政府工作报告；2026年政府工作报告明确提出'持续推进'人工智能+'行动'；2025年8月，国务院印发《关于深入实施'人工智能+'行动的意见》，明确了到2027年、2030年、2035年三阶段发展目标，标志着我国人工智能发展已从技术突破阶段全面进入产业深度融合阶段。

'十四五'时期（2021-2025年），我国人工智能产业实现了从'跟跑'到'并跑'再到部分领域'领跑'的历史性跨越，综合实力实现整体性、系统性跃升。根据2025年国家统计局最新数据，'十四五'期间我国人工智能专利数量占全球总量的60%，成为全球人工智能专利最大拥有国。在产业规模方面，2025年我国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，连续多年保持20%以上的增长率，人工智能企业数量已超6000家，国家级人工智能专精特新'小巨人'企业超400家。在技术创新方面，大模型技术实现从'重训练'转向'重推理'的能力跃迁，中文理解、垂直领域知识图谱构建能力全球领先。在应用融合方面，人工智能加速向千行百业渗透，截至2025年底，我国重点行业企业关键工序数控化率达68.6%，人工智能融合应用正从'点状开花'向'全链智能'跨越。

然而，面对全球人工智能技术博弈日趋白热化的国际环境，以及我国人工智能产业发展正处于应用引领、基础追赶、生态突围的关键隘口，'十五五'期间我国人工智能产业仍面临诸多挑战。本文基于'十四五'时期人工智能产业发展成效，结合《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》中关于人工智能发展的战略部署，系统分析'十五五'期间人工智能产业发展面临的挑战，并提出有针对性的政策建议，为推动我国人工智能产业高质量发展提供参考。

二、'十四五'时期人工智能产业发展成就分析

'十四五'时期（2021-2025年），我国人工智能产业在政策引导和技术突破双重驱动下实现跨越式发展，技术创新、产业规模、应用深度等方面均取得显著成效，为'十五五'期间人工智能产业高质量发展奠定了坚实基础。

（一）技术创新取得群体突破

'十四五'时期，我国人工智能技术创新实现群体突破，在基础理论、核心算法、关键芯片等领域取得重要进展。根据国家数据局数据显示，'十四五'以来，我国在数字领域突破了一批关键核心技术，人工智能综合实力实现整体性、系统性跃升。在基础理论方面，钙钛矿材料、永磁材料、动力电池等技术处于国际先进水平，新型网络、高速通信、先进计算、新兴软件、区块链等技术加快迭代，基于新型量子技术的原子钟、磁力仪等样机研制成功，超导量子计算机、光量子计算机实现量子优越性，脑机接口技术从医疗领域向教育、工业等领域加速拓展。

在核心算法方面，大模型技术实现从'重训练'转向'重推理'的能力跃迁，中文理解、垂直领域知识图谱构建能力全球领先。截至2025年7月，我国已发布1509个大模型，居世界首位。全球排名前10的开源模型中，有8款来自中国。DeepSeek—V4大模型性能比肩国际顶尖模型，而应用程序编程接口（API）价格低至GPT—5.5大模型的1%以下。2025年，我国开源模型全球下载量位居前列，DeepSeek、通义千问等国产大模型引领全球开源创新生态，打破了少数科技巨头的技术垄断，让全球数百万开发者可以基于中国开源模型进行二次开发。

在关键芯片方面，我国人工智能芯片产业布局提速，国产化水平同步跃升。据国际数据公司（IDC）数据显示，2024年，中国本土人工智能芯片品牌渗透率约30%，较同期实现翻倍增长。智能传感器技术产业持续优化、功能边界持续拓展，呈现向高精度、高可靠性、低功耗方向演进态势，为智能经济提供关键感知支撑。在算力基础设施方面，我国建成万卡智算集群42个，截至2025年一季度，智能算力规模达1.882EFLOPS（1.882百亿亿次/秒），位居全球前列。2025年度国家绿色算力设施可再生能源利用率平均值超过70%。

（二）产业规模实现快速增长

'十四五'时期，我国人工智能产业规模实现非线性爆发，万亿蓝海背后的价值溢出效应明显。2025年，全球人工智能市场规模已达7575.8亿美元，我国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元。这1.2万亿元的含金量，不光在于数字本身，更在于其背后的增长逻辑。传统产业遵循要素线性投入、边际收益递减的铁律，而人工智能打破了这一魔咒，技术突破与应用扩散相互强化，形成了'越用越强'的正反馈循环。

从区域发展看，人工智能产业集群布局初现端倪。北京市作为创新策源地，2025年人工智能核心产业规模达4500亿元，在类脑智能、光电计算等核心智能领域展开深入研究，'人工智能+'千行百业实现效率跃升。浙江省人工智能产业规模已超5700亿元，以宇树科技、DeepSeek等人工智能企业为代表的'杭州六小龙'出圈，人工智能企业数量共计569家。上海以'模塑申城'为抓手，通过'模速空间'构建生态引力场，2025年，394家规上人工智能企业实现产业规模超6370亿元，同比增长39.5%。深圳瞄准产业落地，致力于构建高度集聚、精准服务实体经济的企业生态。

从企业主体看，我国人工智能企业数量和产业规模持续增长，创新成果不断涌现，发展态势良好。工业和信息化部数据显示，目前，我国人工智能企业数量已超6000家，全球占比约15%，其中，独角兽企业71家，全球占比约26%。已累计培育400余家人工智能领域国家级专精特新'小巨人'企业。在创新活力方面，'十四五'期间，我国支持青年科研人员挑大梁、当主角，在'嫦娥'探月等国家重大科技工程以及人工智能等新兴领域，有的项目团队成员平均年龄30多岁；国家重点研发计划参研人员中，45岁以下占比超过80%。

从资本投入看，我国已成立总规模600亿元的国家人工智能产业投资基金，为人工智能产业发展提供资金保障。资本端呈现'早期孵化+中后期赋能'特征，AI芯片、具身智能等硬科技领域融资活跃，产业投资从'概念炒作'转向'价值落地'。2024年，全国数据企业数量超40万家，数据产业规模达5.86万亿元，较'十三五'末增长117%。初步核算，到2025年末我国数字产业收入约38.3万亿元，实现利润3.1万亿元，相比'十三五'末期（2020年）分别累计增长约39.5%、48.4%。

（三）应用融合深度拓展

'十四五'时期，我国人工智能加速向千行百业渗透，应用广度与融合深度构筑起全球竞争新优势。截至2025年底，我国重点行业企业关键工序数控化率达68.6%，人工智能融合应用正从'点状开花'向'全链智能'跨越。在应用覆盖方面，我国已发布超1500个行业模型，覆盖50个重点行业领域、700余个场景。人工智能已渗透领航工厂70%以上的业务场景，沉淀了超6000个垂直领域模型，带动1700多项关键智能制造装备与工业软件规模化应用，形成一批具备感知、决策与执行能力的工业智能体，推动智能制造从'自动化'向'自主化'演进。

在制造业领域，人工智能推动工业全要素智能化发展。我们旨在打造一批代表全球智能制造最高水平的'中国样板'，为我国制造业整体升级探路领航。目前，首批15家领航工厂已在2025世界智能制造大会上集中亮相。领航工厂满足了高效率、高精度、高柔性与高质量的生产要求，为各自行业树立转型标杆。有的汽车工厂实现多车型柔性混流生产，有的石化工厂依托数字孪生实现自主运行，有的光缆工厂攻克超大尺寸预制棒的极限制造工艺等等。这些变革带动生产效率平均提升29%，产品不良率降低47%。

在农业领域，国产'万象耕耘'农业大模型，整合超4000万条农业专业知识，结合土壤墒情监测与气象预警，助力春种秋收。人工智能加快农业数智化转型升级，加快人工智能驱动的育种体系创新，支持种植、养殖等农业领域智能应用。大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，提高农业生产和加工工具的智能感知、决策、控制、作业等能力，强化农机农具平台化、智能化管理。加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域应用，帮助农民提升生产经营能力和水平。

在医疗健康领域，影像大模型一次扫描，可完成多器官病灶筛查与诊断。人工智能有序推动在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用，大幅提高基层医疗健康服务能力和效率。在民生场景，上海熙香AI食堂超3000种菜谱，通过智能算法实现口味与烹饪量的动态调整，服务千家万户。在工业一线，安徽羚羊工业互联网平台推出工业大模型3.0，助力中小企业'研产供销服管'数字化转型。'十四五'以来，我国已建成超3.5万家基础级、7000余家先进级、230余家卓越级智能工厂。

在服务业领域，人工智能创新服务业发展新模式。加快服务业从数字赋能的互联网服务向智能驱动的新型服务方式演进，拓展经营范围，推动现代服务业向智向新发展。探索无人服务与人工服务相结合的新模式。在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。在金融科技领域，智能风控模型结合多维度数据（如行为轨迹、产业链信息），小微企业贷款审批时效从3天缩至1小时；AI投研系统覆盖宏观分析、个股挖掘，机构投资决策效率提升40%；数字人民币与AI结合，实现反洗钱、资金流向监测的'秒级响应'。

（四）政策体系日益完善

'十四五'时期，我国人工智能政策体系日益完善，为产业发展提供了有力的制度保障。2024年，'人工智能'首次写入政府工作报告。2025年政府工作报告强调持续推进'人工智能+'行动。2025年7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施'人工智能+'行动的意见》，分2027年、2030年、2035年三阶段推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，系统布局'人工智能+'6大重点行动和8大基础支撑能力。

在法律法规方面，我国构建起全球领先的人工智能监管体系，通过算法备案、深度合成备案、大模型备案三类差异化机制，实现全流程精准监管。截至2026年1月，算法备案完成16批次，深度合成算法15批次（第十五批单次达572款），备案大模型约120款。合规要点聚焦训练数据合法性、生成内容标识（2025年9月强制生效）以及应用功能边界管控，标志着监管重心从'摸清底数'向'实质治理'升级。

在标准规范方面，我国累计研制人工智能核心技术领域标准240余项，产业生态持续完善。工业和信息化部等4部门联合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》，进一步推动人工智能标准化工作统筹谋划。在'战略引领+精准施策'驱动下，我国人工智能产业生态正不断向上迭代，显现出越来越强的竞争力。

在区域政策方面，各地因地制宜出台支持政策。北京聚焦大模型研发与开源生态，上海强化'AI+制造'融合，深圳突出硬件创新与场景落地，杭州、合肥等城市在算法优化、算力供给领域形成特色优势，区域间通过算力调度、数据流通机制深化协同。上海颁布全国首部人工智能省级地方性法规《上海市促进人工智能产业发展条例》，推出'模塑申城'行动方案，着力涵养雨林式的产业生态，助创新主体蓬勃生长。

在国际合作方面，我国积极参与全球人工智能治理，推动形成'人类命运共同体'理念下的AI全球协作。成立中国—金砖国家人工智能发展与合作中心，深化国际合作，高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心等载体。在全球竞争格局里，中美欧三极竞争合作加剧，而中国依靠DeepSeek等开源模型的高性价比实现突围，以及完备的产业生态，呈现出独特优势。

三、'十五五'期间人工智能产业发展面临的主要挑战

尽管'十四五'时期我国人工智能产业取得了显著成就，但面对全球人工智能技术博弈日趋白热化的国际环境，以及我国人工智能产业发展正处于应用引领、基础追赶、生态突围的关键隘口，'十五五'期间我国人工智能产业仍面临诸多挑战。这些挑战既来自国际竞争的外部压力，也来自产业内部的短板弱项，需要系统分析、精准施策。

（一）国际竞争与地缘政治挑战

全球人工智能技术博弈日趋白热化，一些西方国家对华政策已从单一技术限制升级为系统性生态封锁，严重挤压我国人工智能产业发展空间。调研发现，这种国际竞争主要体现在三个方面：

一是'硬'封锁持续加码。美国对华人工智能芯片销售管制力度不断加大，导致国内不少创新团队因'算力饥渴'被迫放缓大模型研发节奏。2025年初，DeepSeek大模型凭借技术突破震动全球市场，西方多个国家随即出台禁令或启动严格审查。现实警示我们，技术领先未必能得到市场准入，缺少话语权，产业出海就会受制于人。美国对华人工智能芯片销售管制力度不断加大，导致国内不少创新团队因'算力饥渴'被迫放缓大模型研发节奏。这种封锁不仅限于高端芯片，还扩展到人工智能相关的软件、工具和服务，形成了全方位的技术封锁。

二是'软'生态构筑壁垒。英伟达公司的图形处理器（GPU）占据全球九成以上份额，其统一计算设备架构（CUDA）生态经过10余年积累，已形成'硬件+软件+开发者社区'的闭环体系。我们在上海一家国产芯片企业了解到，尽管其硬件算力指标已接近国际主流水平，但客户最关心的却是'能不能兼容CUDA'。症结在于芯片替代不是简单的硬件换装，而是牵涉开发框架、算子库、调试工具、开发习惯等一整套技术栈的系统迁移。数百万开发者深度绑定CUDA生态，迁移成本高昂、适配周期漫长，国产替代即便性能达标，规模化应用仍面临障碍。这种生态壁垒比单纯的技术封锁更难突破，因为它涉及庞大的开发者群体和长期积累的技术习惯。

三是规则话语权博弈激烈。全球人工智能技术标准、治理规范、数据跨境规则等多由西方国家主导。我国在全球人工智能治理规则制定中的话语权与我国产业规模和技术实力不相匹配，导致在国际竞争中处于被动地位。特别是在数据跨境流动、算法透明度、伦理规范等方面，西方国家主导的规则往往与其自身利益相符，而忽视发展中国家的实际情况和需求。这种规则话语权的不平等，严重制约了我国人工智能产业的国际发展空间。

（二）核心技术瓶颈制约

尽管'十四五'时期我国人工智能技术创新取得群体突破，但在一些关键核心技术领域仍存在'卡脖子'风险，主要表现在高端芯片、基础软件、核心算法等方面：

一是高端AI芯片研发能力弱。我国在人工智能芯片领域虽然取得了一定进展，但与国际领先水平相比仍有明显差距。特别是在高端训练芯片和推理芯片方面，我国产品在性能、功耗、可靠性等方面与国际顶尖产品存在差距。这种差距导致我国在大模型训练和高端应用方面仍依赖进口芯片，存在被'卡脖子'的风险。调研发现，一些西方国家对华人工智能芯片销售管制力度不断加大，导致国内不少创新团队因'算力饥渴'被迫放缓大模型研发节奏。这种状况严重制约了我国人工智能技术的创新速度和产业应用水平。

二是基础软件和开发框架受制于人。我国在人工智能基础软件和开发框架方面对外依存度较高，特别是在深度学习框架、模型训练平台、开发工具等方面，国外产品占据主导地位。这种状况导致我国人工智能产业生态的根基不牢，存在被'卡脖子'的风险。虽然我国已推出一些开源框架，如MindSpore、PaddlePaddle等，但在生态完善度、开发者数量、应用广度等方面与国际主流框架相比仍有差距。这种基础软件的短板，严重制约了我国人工智能产业的自主创新能力和国际竞争力。

三是核心算法和基础理论存在短板。我国在应用算法方面取得了显著进展，但在一些核心算法和基础理论方面仍存在短板。特别是在通用人工智能、认知智能、自主智能等前沿方向，我国的基础理论研究相对薄弱，原始创新能力不足。这种状况导致我国在人工智能技术发展的长远竞争中可能处于不利地位。虽然我国在大模型应用方面取得了显著进展，但在模型架构创新、训练方法优化、效率提升等核心算法方面仍需加强基础研究，提升原始创新能力。

（三）产业生态协同性不足

我国人工智能产业生态协同性不足，主要表现在产业链上下游协同、区域协同、产学研协同等方面存在短板：

一是产业链上下游协同不足。我国人工智能产业链存在'头重脚轻'的问题，即应用层企业多，基础层和技术层企业少，导致产业链上下游协同不足。特别是在芯片、传感器、开发工具等基础层，以及算法框架、模型训练等技术层，我国企业数量少、规模小，难以支撑应用层企业的快速发展。这种产业链结构的不合理，导致我国人工智能产业生态的协同效应难以充分发挥，制约了产业的整体竞争力。

二是区域发展不平衡。我国人工智能产业呈现明显的区域集聚特征，京津冀、长三角、粤港澳大湾区等地区发展较快，而中西部地区发展相对滞后。这种区域发展不平衡，导致全国人工智能产业生态的协同效应难以充分发挥，也制约了人工智能技术在更广泛区域的普及应用。虽然各地都在积极发展人工智能产业，但由于资源禀赋、产业基础、人才储备等方面的差异，区域间的发展差距仍在扩大，不利于形成全国统一的大市场。

三是产学研协同创新不足。我国人工智能领域的产学研协同创新机制尚不完善，高校、科研院所的创新成果与企业的实际需求存在脱节，科技成果转化率不高。虽然我国在人工智能领域的论文数量和专利数量位居世界前列，但高质量的科研成果和核心技术突破相对较少，科研成果的产业转化率不高。这种产学研协同创新的不足，导致我国人工智能产业的技术创新能力和国际竞争力受到制约。

四是标准体系不完善。我国人工智能产业标准体系尚不完善，特别是在基础通用标准、关键技术标准、安全评估标准等方面存在空白或滞后。这种标准体系的不完善，导致产业协同缺乏统一规范，制约了产业生态的健康发展。虽然我国已累计研制人工智能核心技术领域标准240余项，但在新兴领域和交叉领域的标准制定仍需加强，以适应技术快速发展的需求。

（四）数据要素供给与治理挑战

数据是人工智能发展的核心要素，我国在数据要素供给与治理方面仍面临诸多挑战：

一是高质量数据供给不足。虽然我国数据资源丰富，2024年全国数据生产量达到41.06EB（艾字节），占全球数据总量达到26.67%，但高质量、高价值的数据供给仍然不足。特别是在专业领域、行业应用方面，高质量标注数据、结构化数据相对缺乏，难以满足大模型训练和行业应用的需求。调研发现，数据标注的'质量-成本'矛盾制约算法迭代，'好数据'的缺乏严重影响了人工智能技术的创新速度和应用效果。

二是数据流通共享机制不健全。我国数据要素市场建设仍处于初级阶段，数据流通共享机制不健全，存在'不愿开放、不敢开放、不会开放'的问题。这种状况导致数据要素的价值难以充分发挥，也制约了人工智能技术的创新应用。虽然我国已建立北京数据基础制度先行区等试点，针对企业手握资源'不愿开放、不敢开放、不会开放'的问题，这里建立的'监管沙盒'机制有效打破了僵局，允许企业在不转移数据所有权的前提下，进入受保护的'试验场'进行融合训练，但这种试点范围仍然有限，全国范围内的数据流通共享机制仍需进一步完善。

三是数据安全与隐私保护挑战。随着人工智能技术的广泛应用，数据安全与隐私保护问题日益突出。如何在保障数据安全和个人隐私的前提下，促进数据的合理流通和有效利用，是当前面临的重要挑战。特别是在医疗、金融等敏感领域，数据安全和隐私保护的要求更高，如何在安全与利用之间找到平衡点，需要进一步探索。虽然我国已出台《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，但在具体实施和操作层面仍面临诸多挑战。

四是数据跨境流动规则不完善。随着人工智能产业的全球化发展，数据跨境流动日益频繁，但我国数据跨境流动规则仍不完善，与国际规则的衔接也存在问题。这种状况制约了我国人工智能产业的国际发展，也增加了企业的合规成本。特别是在全球人工智能治理规则制定中，我国需要积极参与，推动形成公平合理的国际规则，为我国人工智能产业的国际发展创造良好环境。

（五）人才结构性短缺问题

人才是人工智能产业发展的第一资源，我国在人工智能人才方面存在结构性短缺问题：

一是高端人才短缺。虽然我国人工智能人才总量较大，但在高端人才，特别是领军人才、顶尖科学家的培养和引进方面仍存在短板。特别是在交叉学科人才方面，既懂人工智能技术又了解行业知识的复合型人才更为稀缺。全国政协委员、飞腾信息技术有限公司副总经理郭御风建议：'重塑智能时代人才培养体系，设立'AI+X'交叉学科，校企共建产业学院，逐步破解AI人才短缺瓶颈'。这种高端人才的短缺，制约了我国人工智能核心技术的突破和产业应用的创新深度。

二是培养体系与产业需求脱节。当前，我国人工智能人才培养仍以传统学科教育为主，课程设置和教学内容更新缓慢，难以适应人工智能技术快速发展的需求。同时，高校与企业之间的合作不够紧密，实践教学环节薄弱，导致毕业生缺乏实际应用能力和创新思维。全国政协委员，同方股份有限公司党委书记、董事长韩泳江建议：'加快实施'AI+场景闭环'示范工程，围绕工业制造、智慧金融等重点领域，联合开展全栈式协同攻关，促进产业实现由大到强的跨越'。这种人才培养与产业需求的脱节，导致人工智能企业难以招聘到合适的人才，制约了企业的技术创新和业务拓展。

三是区域和行业发展不均衡。我国人工智能人才主要集中在一线城市和大型科技企业，中西部地区和中小企业的AI人才严重匮乏。同时，不同行业之间的人才分布也不均衡，互联网、金融等行业吸引了大量AI人才，而制造业、农业等传统行业的AI人才相对不足。这种区域和行业发展不均衡，加剧了人工智能产业发展的'马太效应'，不利于区域协调发展和产业全面升级。

四是人才评价和激励机制不完善。当前，我国人工智能人才评价体系仍以论文、专利等传统指标为主，对技术创新、产业应用等实际贡献的重视不够。同时，企业的激励机制也不够完善，难以吸引和留住高端AI人才。这种人才评价和激励机制的不完善，导致AI人才的创新活力未能充分释放，制约了人工智能技术的创新突破和产业应用。

（六）伦理安全与治理挑战

随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，伦理安全与治理问题日益突出，成为'十五五'期间我国人工智能产业发展面临的重要挑战：

一是人工智能伦理规范不完善。虽然我国已开始重视人工智能伦理问题，但伦理规范体系仍不完善，特别是在具体应用场景中的伦理准则和评估标准方面存在空白。这种状况导致人工智能技术在应用过程中可能产生伦理风险，如算法偏见、隐私侵犯、自主决策责任不清等问题。虽然我国已开始研究制定人工智能伦理准则，但在具体实施和操作层面仍需进一步完善。

二是人工智能安全风险增加。随着人工智能技术的广泛应用，安全风险也在增加，如数据安全、系统安全、应用安全等方面的风险。特别是在关键基础设施、国防安全等重要领域，人工智能系统的安全风险可能导致严重后果。虽然我国已加强人工智能安全评估和监管，但在技术快速迭代的背景下，安全风险的识别和防范仍面临挑战。

三是人工智能治理体系不健全。我国人工智能治理体系尚不健全，特别是在监管机制、责任认定、纠纷解决等方面存在不足。这种状况导致人工智能技术在应用过程中可能产生治理难题，如责任主体不清、监管真空等问题。虽然我国已开始构建人工智能治理体系，但在跨部门协同、多方参与、国际合作等方面仍需进一步完善。

四是国际治理规则博弈激烈。全球人工智能治理规则制定正处于关键时期，各国在治理理念、规则框架等方面存在分歧，博弈激烈。我国作为人工智能大国，需要积极参与全球治理规则制定，推动形成公平合理的国际规则。但在国际治理舞台上，我国的话语权和影响力仍需提升，以更好地维护国家利益和产业利益。

四、政策建议

针对'十五五'期间我国人工智能产业发展面临的主要挑战，结合《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》的战略部署，提出以下政策建议，以推动我国人工智能产业高质量发展。

（一）加强核心技术攻关，突破'卡脖子'瓶颈

针对我国人工智能产业在核心技术方面存在的'卡脖子'风险，建议加强核心技术攻关，突破高端芯片、基础软件、核心算法等瓶颈：

一是实施人工智能核心技术攻关工程。建议发挥新型举国体制优势，设立人工智能核心技术攻关专项，集中力量突破高端AI芯片、基础软件、核心算法等'卡脖子'技术。重点支持高端训练芯片和推理芯片的研发，突破7纳米及以下制程工艺，提升芯片性能、降低功耗；支持深度学习框架、模型训练平台等基础软件的研发，构建自主可控的技术体系；加强通用人工智能、认知智能、自主智能等基础理论研究，提升原始创新能力。建议建立健全基础研究长效投入机制，完善算力基础设施建设，尤其需要加大对高端芯片、算力算法等'卡脖子'领域的投入。

二是建设人工智能创新平台体系。建议建设国家级人工智能创新平台，整合高校、科研院所、企业等创新资源，形成协同创新的网络体系。重点建设人工智能开源社区，推动技术共享和协同创新；建设人工智能测试验证平台，为技术创新提供测试验证服务；建设人工智能成果转化平台，促进科研成果产业化。建议加快科学大模型建设应用，推动基础科研平台和重大科技基础设施智能化升级，打造开放共享的高质量科学数据集，提升跨模态复杂科学数据处理水平。

三是支持企业技术创新。建议加大对人工智能企业技术创新的支持力度，落实研发费用加计扣除等税收优惠政策，鼓励企业加大研发投入。支持企业建设人工智能研发机构，参与国家重大科技项目。培育一批具有国际竞争力的创新型人工智能企业，形成龙头企业引领、中小企业协同的创新格局。建议激发企业人才创新能力，鼓励科技人才在人工智能技术创新研发中正视差距、加倍努力、攻坚克难。鼓励企业发挥内生动能，以自主创新为内核驱动企业自身实现从'向外求'到'向内求'的根本转型。

四是加强国际技术合作。建议在坚持自主创新的基础上，加强国际技术合作，引进消化吸收国际先进技术。支持企业、高校、科研院所与国际顶尖机构开展合作研究，参与国际技术标准制定。鼓励企业通过并购、合作等方式获取国际先进技术，提升技术创新能力。建议深化国际合作，高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心等载体。在全球竞争格局里，中美欧三极竞争合作加剧，而中国依靠DeepSeek等开源模型的高性价比实现突围，以及完备的产业生态，呈现出独特优势。

（二）完善产业生态体系，提升协同发展水平

针对我国人工智能产业生态协同性不足的问题，建议完善产业生态体系，提升产业链上下游、区域间、产学研间的协同发展水平：

一是优化产业链结构。建议加强人工智能产业链顶层设计，优化产业链结构，补齐基础层和技术层短板，强化应用层引领。重点支持芯片、传感器、开发工具等基础层企业发展，培育一批具有国际竞争力的龙头企业；支持算法框架、模型训练平台等技术层企业发展，构建自主可控的技术体系；鼓励应用层企业创新发展，拓展应用场景，形成市场需求牵引。建议培育智能原生新模式新业态，鼓励有条件的企业将人工智能融入战略规划、组织架构、业务流程等，推动产业全要素智能化发展，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。

二是促进区域协同发展。建议加强人工智能产业区域协同发展，优化产业空间布局，促进区域间资源共享和优势互补。支持京津冀、长三角、粤港澳大湾区等地区建设世界级人工智能产业集群，发挥引领带动作用；支持中西部地区结合本地特色和优势，发展特色人工智能产业和应用场景；建立区域间产业协同机制，促进技术、人才、资金等要素跨区域流动。建议按照'模塑申城'行动方案，发力建设智能算力集群、语料供给体系、虚实融合实训场、行业基座大模型等基础底座，打造智能终端、科学智能、在线新经济、自动驾驶、具身智能等关键领域生产力工具，聚焦金融、制造、教育、医疗、文旅、城市治理等重点行业加速应用赋能。

三是深化产学研协同创新。建议完善人工智能领域产学研协同创新机制，促进创新链与产业链深度融合。支持高校、科研院所与企业共建研发平台，开展联合攻关；建立科技成果转化利益共享机制，提高科研成果转化率；鼓励企业参与高校人才培养，共建实习基地，培养符合产业需求的人才。建议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。支持智能化研发工具和平台推广应用，加强人工智能与生物制造、量子科技、第六代移动通信（6G）等领域技术协同创新，以新的科研成果支撑场景应用落地，以新的应用需求牵引科技创新突破。

四是完善标准体系。建议加快完善人工智能产业标准体系，制定基础通用标准、关键技术标准、安全评估标准等，为产业协同提供统一规范。重点加强大模型、智能体、人机交互等新兴领域的标准制定；推动标准国际化，提升我国在国际标准制定中的话语权；加强标准宣贯和实施，提升标准应用水平。建议分级分类推动基础标准、通用标准、赋能应用标准研制。加快建设高水平人工智能开源社区，打造开放共享的创新生态。用好国家人工智能产业投资基金、国家卓越工程师实践基地，汇聚资金、人才'活水'。推进大模型安全技术攻关，提升企业人工智能伦理风险防范能力。

（三）优化数据要素供给，完善数据治理机制

针对我国人工智能产业在数据要素供给与治理方面面临的挑战，建议优化数据要素供给，完善数据治理机制：

一是建设高质量数据集。建议加强高质量数据集建设，特别是专业领域、行业应用的高质量数据集。支持企业、科研机构建设行业数据集，推动数据标准化和结构化处理；建立数据质量评估机制，提高数据质量和可用性；鼓励数据开放共享，在保障安全的前提下促进数据流通使用。建议打造开放共享的高质量科学数据集，提升跨模态复杂科学数据处理水平。强化人工智能跨学科牵引带动作用，推动多学科融合发展。

二是健全数据流通共享机制。建议加快数据要素市场建设，健全数据流通共享机制，破解'不愿开放、不敢开放、不会开放'的难题。完善数据权属制度，明确数据权利归属；建立数据交易平台，促进数据合规流通；推广'监管沙盒'等创新机制，在保障安全的前提下促进数据融合应用。建议实现'好模型不缺算力，好应用不缺语料，好产品不缺芯片'，系统强化要素支持，加强高性能智算芯片、高质量语料、高效能智算集群协同发展，为大模型迭代升级、具身智能技术熟化奠定坚实基础。

三是加强数据安全与隐私保护。建议完善数据安全与隐私保护法律法规，建立健全数据安全风险评估和防控机制。加强数据安全技术研发和应用，提升数据安全保障能力；建立数据隐私保护技术体系，如联邦学习、差分隐私等；加强数据安全监管，严厉打击数据滥用和侵权行为。建议加快完善相关政策制度、法律文件、伦理规范，构建集监测、预警、应急等于一体的体制机制，明确人工智能各主体的职责和权利边界，确保人工智能研发和使用过程合理合法。

四是完善数据跨境流动规则。建议积极参与全球数据跨境流动规则制定，推动形成公平合理的国际规则。完善我国数据跨境流动管理制度，在保障安全的前提下促进数据有序跨境流动；支持企业参与国际数据合作，提升国际数据治理能力；加强与其他国家的数据治理合作，建立双边多边数据合作机制。建议深化国际合作，高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心等载体。在全球竞争格局里，中美欧三极竞争合作加剧，而中国依靠DeepSeek等开源模型的高性价比实现突围，以及完备的产业生态，呈现出独特优势。

（四）加强人才培养引进，解决结构性短缺问题

针对我国人工智能产业在人才方面存在的结构性短缺问题，建议加强人才培养引进，构建多层次、多元化的人才队伍：

一是加强高端人才培养。建议加强人工智能高端人才培养，特别是领军人才、顶尖科学家的培养。支持高校、科研院所加强人工智能基础理论研究，培养具有原始创新能力的高端人才；实施人工智能高端人才支持计划，引进和培养一批具有国际影响力的领军人才；建立高端人才激励机制，提供良好的科研环境和发展平台。建议支持高校、科研院所围绕自然语言处理、计算机视觉、强化学习等前沿方向开展原始创新。加强人工智能学科建设，培养复合型人才。引进海内外高端人才，构建人才梯队。

二是培养复合型人才。建议加强人工智能复合型人才培养，特别是'人工智能+'制造、医疗、金融等垂直领域的复合型人才。支持高校交叉学科建设，培养既懂技术又懂行业的复合型人才；加强校企合作，建立产学研协同培养机制；开展在职培训，提升现有人才的复合能力。建议把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变，加快实现大规模因材施教，提高教育质量，促进教育公平。

三是完善人才培养体系。建议完善人工智能人才培养体系，构建覆盖高等教育、职业教育、继续教育的多层次人才培养体系。加强高校人工智能学科建设，优化课程设置，强化实践教学；加强职业教育，培养人工智能技术应用型人才；建立继续教育体系，提升现有人才的人工智能技能。建议构建智能化情景交互学习模式，推动开展方式更灵活、资源更丰富的自主学习。鼓励和支持全民积极学习人工智能新知识、新技术。

四是加强国际人才引进。建议加大国际人工智能高端人才引进力度，提升我国人工智能人才的国际竞争力。实施更加开放的人才引进政策，提供具有国际竞争力的薪酬待遇和发展平台；建立国际人才交流合作机制，促进人才国际流动；优化国际人才发展环境，提供便利的生活服务和文化融入支持。建议引导企业追求经济效益与社会效益的价值融合，鼓励人工智能企业参与伦理规范、风险防控等人工治理课题，积极承担服务国家发展、服务人民美好生活的社会责任。

（五）健全伦理安全治理体系，促进健康有序发展

针对我国人工智能产业在伦理安全与治理方面面临的挑战，建议健全伦理安全治理体系，促进人工智能健康有序发展：

一是完善人工智能伦理规范。建议加快完善人工智能伦理规范体系，制定人工智能伦理准则和评估标准。加强人工智能伦理研究，探索形成智能向善理论体系；建立人工智能伦理风险评估机制，对人工智能应用进行伦理审查；加强人工智能伦理教育，提升全社会的伦理意识。建议深入研究人工智能对人类认知判断、伦理规范等方面的深层次影响和作用机理，探索形成智能向善理论体系，促进人工智能更好造福人类。

二是加强人工智能安全风险防控。建议建立健全人工智能安全风险防控体系，提升安全风险识别和防范能力。加强人工智能安全技术研究和应用，提升系统安全防护能力；建立人工智能安全监测预警机制，及时发现和处置安全风险；制定人工智能安全应急预案，提高应急处置能力。建议推进大模型安全技术攻关，提升企业人工智能伦理风险防范能力。深化国际合作，高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心等载体。

三是健全人工智能治理体系。建议健全人工智能治理体系，完善监管机制、责任认定、纠纷解决等制度。建立跨部门协同监管机制，形成监管合力；明确人工智能应用主体的责任边界，建立责任追究机制；完善纠纷解决机制，提供多元化的纠纷解决渠道。建议创新哲学社会科学研究方法，推动哲学社会科学研究方法向人机协同模式转变，探索建立适应人工智能时代的新型哲学社会科学研究组织形式，拓展研究视野和观察视域。

四是积极参与全球治理规则制定。建议积极参与全球人工智能治理规则制定，提升我国在全球治理中的话语权和影响力。加强与其他国家的沟通协调，推动形成公平合理的国际规则；积极参与国际标准组织，推动国际标准制定；加强与发展中国家的合作，维护共同利益。建议在全球竞争格局里，中美欧三极竞争合作加剧，而中国依靠DeepSeek等开源模型的高性价比实现突围，以及完备的产业生态，呈现出独特优势。

五、结论

'十五五'期间是我国人工智能产业从并跑向领跑跨越的关键机遇期。面对全球人工智能技术博弈日趋白热化的国际环境，以及我国人工智能产业发展正处于应用引领、基础追赶、生态突围的关键隘口，我们需要准确把握发展大势，系统应对挑战，科学制定政策，推动我国人工智能产业高质量发展。

'十四五'时期，我国人工智能产业取得了显著成就，技术创新实现群体突破，产业规模实现快速增长，应用融合深度拓展，政策体系日益完善。这些成就的取得，为'十五五'期间人工智能产业高质量发展奠定了坚实基础。根据2025年国家统计局最新数据，'十四五'期间我国人工智能专利数量占全球总量的60%，成为全球人工智能专利最大拥有国。在产业规模方面，2025年我国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，连续多年保持20%以上的增长率，人工智能企业数量已超6000家，国家级人工智能专精特新'小巨人'企业超400家。在技术创新方面，大模型技术实现从'重训练'转向'重推理'的能力跃迁，中文理解、垂直领域知识图谱构建能力全球领先。在应用融合方面，我国已发布超1500个行业模型，覆盖50个重点行业领域、700余个场景，人工智能已渗透领航工厂70%以上的业务场景。

然而，'十五五'期间我国人工智能产业发展仍面临国际竞争与地缘政治、核心技术瓶颈、产业生态协同性不足、数据要素供给与治理挑战、人才结构性短缺问题、伦理安全与治理挑战等六大挑战。这些挑战的复杂性和关联性，决定了'十五五'期间我国人工智能产业发展必须采取系统性、协同性的应对策略。

针对这些挑战，本文提出了五个方面的政策建议：加强核心技术攻关，突破'卡脖子'瓶颈；完善产业生态体系，提升协同发展水平；优化数据要素供给，完善数据治理机制；加强人才培养引进，解决结构性短缺问题；健全伦理安全治理体系，促进健康有序发展。这些政策建议相互支撑、相互促进，构成了'十五五'期间我国人工智能产业高质量发展的系统性解决方案。

展望'十五五'期间，随着《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》和《关于深入实施'人工智能+'行动的意见》等政策的深入实施，我国人工智能产业将迎来更加广阔的发展空间。在技术创新方面，我国有望在通用人工智能、认知智能、自主智能等前沿方向实现突破，部分领域达到国际领先水平；在产业规模方面，我国人工智能核心产业规模有望突破3万亿元，成为国民经济的重要支柱产业；在应用融合方面，人工智能将深度融入经济社会各领域，形成智能经济和智能社会新形态；在国际竞争方面，我国有望在全球人工智能治理中发挥更大作用，提升国际话语权和影响力。

'人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业。'2025年4月，习近平总书记在上海考察时指出，人工智能技术加速迭代，正迎来爆发式发展，上海要总结好以大模型产业生态体系孵化人工智能产业等成功经验，加大探索力度，力争在人工智能发展和治理各方面走在前列，产生示范效应。这一重要指示为我国人工智能产业发展指明了方向。我们要以习近平总书记的重要指示为指引，坚定信心，锐意进取，攻坚克难，推动我国人工智能产业高质量发展，为全面建设社会主义现代化国家、实现中华民族伟大复兴的中国梦作出新的更大贡献。

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