以人工智能赋能重庆产业创新发展的四点建议

当前，以大模型为代表的人工智能技术加速迭代，深刻重塑产业格局。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，标志着我国人工智能发展正式从技术突破的“奇点”探索，迈向赋能千行百业、重塑经济社会形态的“广度”融合新阶段。北京、深圳、杭州等城市依托技术优势取得积极进展，重庆人工智能赋能产业创新虽在汽车制造等领域有局部突破，但广度和深度待提升，应补齐短板，推动融合应用，实现技术创新与应用发展双向赋能。

重庆人工智能赋能产业创新发展存在的短板

通用大模型底座支撑能力待提升。一是通用大模型技术应用不广泛，以Gartner为代表的权威机构预测，到2026年将有80%的企业采用通用人工智能技术推动业务流程重构与产业转型升级，重庆整体推进力度和技术渗透率存在显著差距。二是备案上线的行业模型数量少，截至2025年9月，重庆仅5个，存在各自为战、算力和数据供给不足问题。三是“数字重庆”人工智能底座利用效率还不高，功能运用局限于政府内部，未向社会行业开放共享，“产业大脑”覆盖范围窄、协同响应能力弱。

人工智能研发与创新场景应用结合待加强一是本地高校、科研院所与企业联系不紧密，科研成果供给和转化不足，重庆技术合同成交本地吸纳比例远低于先进省市。二是人工智能算法黑箱问题引发企业担忧，影响规模化应用，多数企业认为无法理解决策逻辑是阻碍部署AI系统的主因。三是龙头企业协同研发意愿不强，不愿开放共性研发场景，阻碍智能应用产业化推广，重点“链主”企业中主动开放AI研发测试场景的较少。

数据、人才、资金等关键要素结构性问题待改善。一是本地中小制造企业数字化车间占比低，数据采集不全且质量不高。二是本地高校和科研机构智能学科培养结构和能力与市场需求脱节，难以满足产业需求。三是资本对人工智能产业的全周期支持能力薄弱，现有政府引导基金在投向人工智能项目时存在审批流程长、决策效率低、市场化运作程度不足等问题，社会资本参与度不高，龙头企业带动下的产融协同效应尚未显现。

人工智能应用治理体系亟待健全。一是训练数据缺乏审查机制，在已备案的5个本地大模型项目中，仅有1个项目建立了完整的训练数据内容审核与价值观对齐机制，存在意识形态风险。二是诚信体系尚不完善，重庆市公共信用信息平台中尚无一例因使用AI伪造信息被纳入失信联合惩戒名单的案例。三是人机协同责任边界模糊，当出现算法偏差、误判或造成实际损害时，难以界定开发者、运营方、使用者与智能系统本身的责任归属。

重庆人工智能赋能产业创新发展的建议

其一，筑牢创新底座，聚力发展一批具有区域竞争力的通用大模型和行业垂直大模型。一是构建梯次化算力供给体系，发挥数字重庆建设优势，统筹算力需求，优化配置，构建“公共算力+行业算力+边缘算力”梯次供给格局。二是聚焦重点产业打造垂直模型，立足重庆产业集群，联合多方共建研发中心，攻关技术，提升大模型实战能力，加速产业智能化落地。三是推动国产模型协同创新，设立专项扶持计划，促进技术协作，共享核心资源，构建产业知识图谱，深化大模型与产业知识图谱融合，打造“产业大脑”升级版。

其二，突出场景牵引，梳理发布“需求清单”与“机会清单”，推动人工智能技术与实体经济深度融合。一是聚焦产业需求，精准布局智能化路径，分领域制定应用场景指引清单，明确重点。在汽车产业主攻关键场景，支持研发自动驾驶方案，建设测试示范区；在电子信息产业推动技术深度应用，提升产线水平；在传统优势行业挖掘需求，通过“揭榜挂帅”机制攻关。二是吸引优质AI企业联合创新，打造标杆项目，实现从单点突破到全域拓展跃升。三是开放共享场景资源，构建协同共生产业生态。推动政府部门与国企开放场景，发布应用开放目录，提供试验场；鼓励龙头企业输出解决方案与技术标准接口，赋能中小企业，形成大中小企业融通发展格局。四是强化示范推广，打造标杆实践样板。建立案例遴选机制，形成案例集；开展“看样学样”行动，推动经验复制迁移，加快产业转型升级。

其三，强化要素支撑，构建人工智能赋能产业创新发展的全链条保障体系，支撑“人工智能+产业创新”规模化推广。一是强化数据要素保障，借力国家要素市场化配置综合改革试点，健全数据流通制度，推动数据要素流通关键技术研发。重点培育发展一批数据服务商，完善数据采集、清洗、标注等专业服务体系。二是加强人才引育，聚焦大模型研发、算法优化、数据治理等核心领域，实施“人工智能高端人才集聚计划”，通过柔性引才、项目合作等方式吸引海内外顶尖团队和领军人才，提升重点实验室建设水平；面向“人工智能+产业创新”技能需求，深化产教融合，联合企业共建实习实训基地，培养复合型人才。三是完善资金支持，设立专项基金，采用“股权投资+风险补偿”等模式，重点支持初创企业技术研发和成果转化；引导金融机构开发特色金融产品，拓宽融资渠道。

其四，完善治理体系，优化政策环境，为人工智能产业创新发展提供稳定可预期的政策保障。一是构建全链条政策支持体系，覆盖技术研发、场景应用、标准制定与数据安全等环节，强化数据流通、隐私保护与算法监管的制度衔接。二是健全风险管控机制，建立地方性法规与标准体系，针对自动驾驶、智能医疗等高风险场景，明确准入要求与评估机制，厘清责任边界；整合科技、工信、网信等部门力量，组建专项治理工作组，常态化开展模型安全评测、数据合规审查和企业需求调研。三是推进跨区域治理协同，成渝地区联合开展技术攻关与应用场景示范，协同制定区域统一的安全规范与监管细则，推动地方标准升级为行业或国家标准；牵头组建长江经济带人工智能产业联盟，联动长三角、长江中游城市群，举办跨区域技术竞赛与成果对接，共建区域性安全测试标准体系，营造包容审慎的制度生态。

编辑：王余婷