原标题：加快健全人工智能创新应用机制

党的二十届三中全会提出，健全促进实体经济和数字经济深度融合制度。作为数字技术的前沿和引领未来的战略性技术，人工智能对于推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升至关重要，不仅是驱动新一轮产业变革的新引擎，而且也是提升国家竞争力的新焦点，应进一步加快健全人工智能赋能千行百业的体制机制。

健全技术创新机制

技术创新是推动人工智能行业应用的前提基础和源头活水。加快健全人工智能技术创新体制机制，就是要强化创新策源，优化创新生态。其一，完善技术攻关策略。深入理解人工智能技术图谱，发布科技攻关计划，加强人工智能基础层、技术层和应用层全链条技术创新策源。例如，围绕基础层，实施重大基础研究项目，在引领性知识创造方面争取实现更多从0到1的突破；围绕技术层，支持重点创新平台、头部企业加快从知识生产到前瞻性技术的研发；围绕应用层，鼓励各主体基于比较优势和发展趋势，加强技术与应用场景结合的研发和工程落地性研究。加强对机器学习、知识图谱、类脑智能计算、隐私计算等通用性、战略性技术方向进行突破，鼓励人工智能模型算法百花齐放、百舸竞流。其二，优化科技创新生态。积极布局人工智能创新平台，依托高校、院所等优势科研力量，加强校地、院地合作，打造高能级科创平台及产业协同创新平台。开展企业技术创新能力提升行动，支持中小企业、民营企业参与重大科技创新。鼓励产业链创新合作，推动打造高质量创新联合体。优化提升产学研合作，积极探索推进国家新一代人工智能创新发展试验区、国家人工智能创新应用先导区建设。其三，营造宽容失败环境。在制度设计上，对于科技创新全链条、全生命周期、全主体都要宽容失败。除了在政策上进行合理兜底外，还要在文化上进行涵养，有效降低创新失败的显性和隐性成本，真正激发起万众创新热情。

健全场景驱动机制

场景是促进人工智能实现从技术到产品再到产业跨越的关键变量。场景驱动亟需解决场景挖掘与开放不充分、部分行业场景碎片化与发挥规模效应之间存在矛盾等难题。一要促进场景开放。以政务类场景开放为牵引，推动城市治理、千行百业等场景真正实现全面有序开放。搭建场景开放供需对接平台，鼓励各地围绕重点优势行业定期梳理发布应用场景清单。二要深化场景挖掘。组织人工智能及行业企业围绕生产经营的具体需求和困难挑战深入开展场景研讨，分享成功案例。鼓励企业通过对生产、经营中产生的大量数据进行挖掘和分析来发现潜在应用场景。支持人工智能企业与行业伙伴加强合作，聚焦环保节能、安全生产、设备检修、产品检测等一些行业共性场景，打造一批人工智能应用示范场景。三要加强场景利用。推动头部行业企业提供场景，人工智能龙头企业提供平台，促进产品和解决方案研发的平台驱动。加强共性化工具、标准提炼和行业推广。随着开源的价值性不断凸显，加快推进开源体系建设，打造开源应用示范标杆，培育更具活力的开源项目，释放开源发展潜能。

健全要素支撑机制

现代人工智能的发展高度依赖数据、算力、人才、资金等要素，技术创新能力、商业应用表现等与相关主体对关键要素获取的数量和质量高度相关。首先，加强数据汇聚提升与流通共享。加快制定公共数据有序开发利用计划，打造公共数据开放运营平台。推动国有企业加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，与行业伙伴共同推动行业数据标准的制定和数据平台的建设，共享数据资源。鼓励企业通过产业链投资等方式推动数据流通、加强数据挖掘、实现数据价值。加快推进数据资产入表工作，制定数据交易场所制度规范，优化数据交易场所布局。培育打造一批数字产品、一批数据品牌和一批数据要素赋能示范项目。其次，优化算力建设运营与供需匹配。建立算力标准体系，支持国产全精度、高性能的智能计算集群绿色节能和集约建设，保障建设、运营有足够的要素支撑和规范指引。强化算力接入网络能力，探索算力协同调度机制，充分释放硬件性能。搭建算力公共服务平台，推动运营商、大型平台企业等主体合作，探索构建算力匹配和交易机制，促进算力供给与企业需求更好适配。引导地方政府部门对算力消费进行合理支持。最后，增强人才与耐心资本支持力度。大力实施卓越工程师计划，优化人才培养方案，推动人工智能与现有专业的融合和普及教育。提升校企合作精度和深度，优化高校现代产业学院建设，鼓励园区、产业联盟或行业协会牵头打包中小企业的精细化需求并针对性对接相关高校院所。畅通人才成长通道，在职称评审、科技奖项评选等方面给予民营企业和中小企业倾斜支持。搭建人才供需对接公共服务平台，探索柔性共享用才方式。统筹整合基金资源，提高政府基金的投资和管理能力，将支持创新和产业发展的目标优先于基金本身的金融和财务目标。

健全发展治理机制

以人工智能为代表的数字技术及其新产业、新业态、新模式的演进迭代速度普遍快于法律框架的更新完善速度，必须从政策层面积极开展创新探索，不断加强发展和治理的协同。第一，优化产业布局。近年来，随着大模型的兴起，人工智能领域掀起“百模大战”，但总的来说，真正实现商业化落地，能够做到盈亏平衡甚至盈利的企业并不多，需要政策引导有序竞合。要加强窗口指导，推动各地不断深化对人工智能全产业链的理解，坚持“一盘棋”理念，以规划引领发挥比较优势，开展错位竞争，推动集聚协同。第二，促进市场应用。利用政府采购、首台（套）、税收政策等加大对人工智能应用端的支持力度，破除地区市场分割，充分激发国内独特需求对产品研发的牵引作用。鼓励人工智能行业解决方案、软件、硬件等“抱团出海”“借船出海”。对一些国产替代领域，推广建立样本客户制度，促进供需双方互动合作。第三，完善监管治理。及时对人工智能在环境、工业、教育、卫生等领域应用的监管政策进行更新优化，比如，加强算法披露、强调伦理原则、用户教育和透明度、制定责任和问责机制、持续监测和评估等。进一步加强国际交流与合作，借鉴国际经验逐步探索创新人工智能不可解释性背景下的监管方式。针对医疗、金融、司法等一些特定领域，制定执行更为严格的人工智能可解释性标准和监管措施。

（程俊杰，江苏省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心省社科院基地）