人工智能作为引领未来的核心变量，不仅是未来产业的重要组成，更将促进技术预见数据驱动、技术研发智能高效、成果转化一体协同、场景创新融合集成，带来产业发展模式的深刻变革。“十五五”时期，以人工智能赋能未来产业培育，是贯彻国家“人工智能+”行动意见的重要举措，是我省加快打造人工智能创新发展高地、前瞻布局未来产业的关键抓手，是建设浙江特色现代化产业体系的重要支撑。

一、人工智能从“工具性”向“系统性”的四个跃迁

随着“互联网+”向“人工智能+”技术的迭代，人工智能赋能产业已经呈现出四个明显的跃迁趋势：

一是技术预见从经验依赖走向数据驱动。 与传统的依赖经验判断不同，人工智能通过深度学习海量的科研文献、全球专利数据库和实时产业动态等，更早、更准地识别出具有颠覆性潜力的“种子”技术，为未来产业的前瞻布局提供了科学依据。

二是研发范式从传统实验走向智能高效。 在生物制造、新材料、未来健康等领域，人工智能正深刻重塑研发流程，实现从“试错式”的缓慢探索到“预测式”的快速迭代。AI for Science已成为推动基础研究突破、加速应用研究落地、大幅缩短研发周期、降低研发成本的关键力量。

三是成果转化从线性传导转向一体协同。传统线性转化模式正被AI驱动的需求匹配、概念验证、小试和中试替代，通过打通数据流、知识流与决策流，使各环节并行推进，显著提升从样品到产品的效率。

四是场景创新从单点应用转向融合集成。“人工智能+”不再是简单的技术叠加，而是通过与具身智能、6G、量子科技等前沿技术的深度融合，催生颠覆性应用场景，不仅解决复杂问题，也创造新的市场空间。

二、人工智能赋能未来产业培育的现实困境

我省高质量推进人工智能赋能未来产业培育，仍然面临着不少问题与挑战，突出表现在以下四个方面：

一是核心载体遭遇“卡脖子”。智能体技术底座不成熟，多模态感知融合效率不高、实时库更新与策略优化时效性不足、感知—决策闭环协同性差。标准体系建设滞后，通信协议多依赖Anthropic的MCP、谷歌的A2A等国外标准，缺乏统一的身份认证和权限管理标准，生态壁垒凸显。

二是创新融合面临“数据瓶颈”。智能化技术预见应用范围窄，未来能源、未来材料等多数领域仍依赖经验判断。大模型赋能研发适配度低，专用数据缺失导致模型“不好用”，AI更多应用在采购、销售等环节，尚未深入创新研发。成果转化质效差，缺乏高质量标注数据致使模型到概念验证、中试环节“走不通”，中试平台普遍缺乏智能化支撑能力。

三是场景建设呈现“点状盆景”。场景开放深度和系统性不足，政府与公共机构主导的场景有限，存在“看得见，进不去”的普遍现象。重大场景缺乏顶层设计，碎片化应用多，可规模化复制的系统级示范稀缺。商业化落地困难，多数项目处于“为技术找场景”阶段，用户对AI解决方案实际价值存疑，难以形成可持续盈利闭环。

四是生态支撑存在“三短缺”。复合型“双栖”人才缺乏，领军人才引进竞争激烈，基础技能人才培养滞后。耐心资本支持不足，AI技术估值推广难，主流资本对早期颠覆性创新投资保守。知识产权保护滞后，AI生成内容、算法模型等确权机制不完善，阻碍知识流动和协同创新。

三、推动人工智能赋能未来产业培育的对策建议

发挥我省在人工智能领域的先发优势，前瞻布局未来产业，抢占产业发展的新赛道，可以在六个方面发力：

一是谋划系统前瞻的产业培育体系。强化顶层设计，建立“选择性+功能性”产业政策体系，统筹突破性创新产品、引领性工程技术与前沿基础研究。壮大智能体、算力芯片等核心产业，重点推动人形机器人、合成生物、脑机接口等赛道集群化发展，前瞻布局类脑计算、量子科技、可控核聚变等新增长极。

二是加快智能体技术与行业应用突破。深化原生技术和开源社区“双牵引”，推进非Transformer架构、多模态因果推理等前沿研发，搭建通用智能体开源社区和插件市场，推动工具、模型开源共享。推动新平台和新数商“双驱动”，围绕行业垂类模型打造智能体开发平台，培育生态级平台型服务商，发展以智能体为核心业务的数商，提供“通用技术+行业定制”集成方案。

三是筑牢数据与算力基础设施支撑。建设高质量数据供给体系，依托“产业大脑”开放高精度行业数据集，建设合成数据生成中心生成极端场景稀缺数据，试点“数据信托”促进数据合规共享。布局新型智能算力网络，建设异构计算平台和神经形态计算集群，部署光子芯片、量子计算等前沿技术，建设公共算力调度平台并推广“算力券”，支持“三体计算星座”等重大项目。

四是探索人机协同的创新融合路径。开展前沿技术预见，依托重点高校建设“人工智能+”技术预见平台，联合专家委员会编制攻关指南，实现预见与需求双向反馈。强化技术协同攻关，以大科学装置为引领组建创新联盟，聚力突破共性技术瓶颈，支持龙头企业AI驱动项目孵化“第二增长曲线”。打通成果转化链路，在未来产业先导区布局“人工智能应用中试基地”，开发虚拟中试系统，建设智能匹配系统实现供需精准对接。

五是打造智能泛在的场景应用标杆。规划可复用的场景体系，聚焦行业共性需求开发模块化智能体应用，培育通用性强、可快速复制的标杆场景，建立“龙头企业示范、中小企业跟进”传导机制。贯通场景“挖掘—验证—推广”闭环，绘制场景成效图谱，定期发布机会清单，布局场景试验场和仿真测试平台，构建价值评估模型，通过创新大赛遴选优秀案例并奖励推广。

六是营造活力迸发的未来产业生态。引育复合型人才队伍，编制紧缺人才目录，支持企业建立AI跨领域博士后工作站，与头部企业共建“AI工程师认证体系”。促进资本精准高效配置，完善技术价值评估模型为投资决策提供支撑，构建智能投后管理平台实现全周期动态监控。加强标准引领与敏捷治理，设立省级技术标准委员会加快关键赛道标准建设，建设AI监管沙盒和风险评估平台，开展AI生成内容权属、算法专利保护等地方性立法探索。