通信世界网消息（CWW）新一轮科技革命和产业变革正以前所未有的深度重塑全球竞争格局，未来产业作为抢占科技制高点、培育新质生产力、构建现代化产业体系的核心载体，已成为大国战略博弈的焦点领域。习近平总书记在中共中央政治局第二十四次集体学习时明确指出：“要站在推进强国建设、民族复兴伟业的战略高度，立足客观条件，发挥比较优势，坚持稳中求进、梯度培育，推动我国未来产业发展不断取得新突破。”这一重要论述为我国未来产业的战略布局、发展路径和政策实践提供了根本遵循。在国家顶层设计引领下，工业和信息化部等部门系统布局未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间、未来健康六大产业体系，我国未来产业培育已由早期的概念探索和局部试点，逐步进入体系化推进、规模化突破和生态化成长的关键阶段。在这一进程中，如何把握技术跃迁规律、优化产业组织方式、完善创新资源配置机制、提升治理体系适配能力，成为决定未来产业发展质量的重要因素。
当前，以大语言模型（LLM：Large Language Model）、科学智能（AI for Science）、自主智能体为代表的新一代人工智能技术正在加速演进，人工智能的发展范式由“感知识别、辅助认知”向“自主决策、闭环执行、持续学习及自我进化”方向拓展。其功能定位也正在发生深刻变化：不再仅仅是提升生产效率的技术工具，还日益成为支撑知识发现、技术创新、产业组织和资源配置的重要基础设施；不再只是辅助决策的智能系统，还逐步成长为参与创新过程、重构创新链条、协同推动产业变革的重要主体。由此可见，人工智能正在深刻改变未来产业培育发展的底层逻辑。
不同于传统产业的线性升级逻辑，未来产业具有前瞻性、战略性、颠覆性等特点，其培育壮大绝非单一技术突破、单项政策扶持或单一领域发力所能实现，而是技术创新体系、资源配置体系、产业组织体系和治理体系协同演进的复杂系统工程。人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力量，正在推动未来产业从单点创新竞争走向创新生态竞争，从要素投入驱动走向数据智能驱动，从产业链竞争走向创新网络竞争。基于此，本文立足我国未来产业发展实际，紧扣人工智能赋能产业变革的前沿趋势，剖析未来产业培育的范式变革与现实瓶颈，提出以人工智能为核心的一体化培育路径，为推动我国未来产业高质量发展提供参考。
人工智能驱动未来产业培育范式系统性变革
未来产业是前沿技术、新兴要素、创新组织、新型治理深度融合的产物，其培育本质是从传统产业发展范式向新质生产力驱动范式的系统性跃迁。人工智能技术的深度渗透，正在推动未来产业从技术逻辑到要素逻辑、从组织逻辑到价值逻辑发生全方位、深层次变革。
技术逻辑：从技术创新驱动走向科学发现驱动
传统产业创新多遵循“应用牵引、技术跟进”的线性路径，聚焦成熟技术的产业化落地。相比之下，未来产业的创新发展更依赖基础科学突破、前沿技术交叉融合以及颠覆性应用场景牵引，呈现出科学发现与技术创新深度耦合、基础研究与产业应用双向互动的显著特征。因此，未来产业培育必须更加突出基础研究的先导作用、前沿技术的战略布局以及颠覆性技术的应用验证。人工智能技术的突破，正在推动科学研究范式发生根本性转变，成为连接基础研究与产业应用的关键桥梁。
以AI for Science为代表的新型科学研究范式，正在深刻改变未来产业技术培育的底层逻辑。人工智能不再只是科研活动中的辅助性计算工具，而是逐步成为参与知识发现、规律识别、实验设计和技术验证的重要智能系统。通过大规模数据分析、复杂模型推演、自动化实验设计和高通量仿真验证，人工智能推动科研创新由“经验驱动、假设驱动”向“数据驱动、模型驱动和智能驱动”转变，从而显著提升科学发现的效率和技术突破的可能性。
在量子科技领域，人工智能可用于优化量子比特控制、改进量子线路设计、提升量子纠错效率，从而加快量子计算从实验室原型向实用化系统演进。在生物制造领域，人工智能能够深度参与靶点发现、蛋白质结构预测、分子设计、药物筛选和实验验证等关键环节，大幅缩短药物研发的周期。在先进材料领域，人工智能可通过材料性能预测、结构优化和虚拟筛选，实现高性能材料的定向设计与快速验证，显著降低传统“试错式”研发成本。
由此可见，“人工智能+前沿科学”的融合创新模式正在打通从基础理论突破到关键技术攻关、从原型验证到产业化应用的全链条通道。其核心意义不仅在于提升研发效率，更在于重构知识生产方式和技术生成机制，使未来产业培育从依赖单点技术突破，转向依托科学智能平台的系统性创新。
要素逻辑：从传统要素驱动走向数据智能驱动
未来产业的生产要素体系发生了根本性重构，土地、劳动力、资本等传统要素仍然具有基础性作用，但其边际贡献相对下降；数据、算法、算力、高水平人才等新型要素，成为决定未来产业创新能力、发展速度和竞争优势的关键变量。人工智能作为全新的技术经济体系，具备对传统生产要素开展数字化重组与智能化替代的巨大潜力，通过连接数据、算法与算力，构建“数据—模型—算力”循环迭代体系，实现创新资源的优化配置和创新效率的持续提升。
数据作为核心生产要素，是未来产业创新的“核心原料”，其规模、质量、流通效率和开发利用水平，直接决定产业创新能力。人工智能能够提升数据采集、清洗、标注、治理、确权、流通和交易的智能化水平，促进数据资源跨主体、跨行业、跨区域有序流动，破解“数据孤岛”和“数据壁垒”对未来产业创新的制约。
算法作为资源配置的核心枢纽，决定了数据挖掘的深度、模型推理的效率以及场景适配的精度。随着大模型、强化学习、多模态学习和智能体技术的发展，算法正由单一任务优化向通用能力生成、复杂任务推理和自主迭代优化方向演进，为未来产业发展提供更加灵活、高效和可迁移的智能支撑。
算力是创新活动的基础支撑，大模型训练、量子仿真、生物计算、工业仿真、数字孪生等高复杂度任务均高度依赖大规模、高性能、低成本的算力供给。人工智能技术能够进一步促进算力资源的智能调度、弹性分配和高效利用，推动算力基础设施从分散建设向全国一体化、网络化和普惠化方向发展。
人才作为第一资源，是原始创新、技术攻关、生态构建的核心力量。不同于传统产业需要单一技能型人才，未来产业更加依赖兼具科学素养、工程能力、数据思维和产业理解的复合型人才。人工智能既能辅助科研人员提升知识获取、实验设计和技术攻关效率，也能通过智能教育、虚拟实验、数字导师等方式提升人才培养质量，加快形成适应未来产业发展的高水平人才体系。
组织逻辑：从人主导创新走向人机协同创新
未来产业具有高度跨界融合特征，单一企业、单一学科或单一技术领域难以独立完成从基础研究、技术攻关、工程验证，到市场应用的全链条创新。因此，未来产业培育需要更加开放、协同、网络化的创新组织形态。人工智能特别是自主智能体技术的发展，正在推动创新组织模式从传统的层级化、封闭式和线性分工，向开放协同、分布式创新和人机协同方向演进。
智能体具备环境感知、自主规划、任务分解、工具调用、反馈学习和持续优化等能力，能够在复杂创新任务中承担信息分析、方案生成、路径推演、风险识别和执行反馈等功能。在科研创新过程中，可以辅助完成文献梳理、研究假设生成、实验方案设计、数据分析、仿真验证和成果优化，提高科学研究的系统性和效率；在产业创新过程中能够参与产品设计、工艺优化、供应链管理、市场预测、运营决策和客户服务等环节，实现产业创新活动的全流程智能化支持。
由此可见，未来产业创新将逐步形成“科学家+智能体”“工程师+智能体”“企业家+智能体”“管理者+智能体”的新型协同模式。创新主体不再仅限于人类个体或组织，而是扩展为由人类专家、智能系统、数字平台和产业组织共同构成的人机协同创新共同体。在这一模式下，人类主要承担价值判断、战略选择、复杂问题定义和制度设计等高阶职能，人工智能则在知识处理、方案生成、过程优化和实时反馈等方面发挥重要作用。同时，开源人工智能平台、模型工具链、标准化接口和跨系统通信协议的发展，进一步降低了创新主体之间的协作成本，促进知识、数据、工具和能力在不同主体之间高效流动，支持跨地域、跨学科、跨组织团队开展实时协作，形成更加灵活、高效和开放的创新网络。
价值逻辑：从产业链竞争走向创新生态竞争
未来产业的价值创造不再局限于单一产品的生产与销售，而是技术能力、解决方案、服务体系、数据价值、生态价值的综合输出。随着人工智能平台化、开源化趋势不断增强，创新活动正在突破组织边界和地域边界，未来产业竞争已不再局限于产业链竞争，而是创新平台、开源社区、数据资源、场景体系和创新网络之间的生态竞争。
传统产业的价值创造主要集中于生产制造环节，企业通常以产品供应商身份参与产业分工，价值实现方式以一次性产品交易为主。未来产业则更强调研发、设计、制造、服务、运营、反馈和迭代的全链条价值创造。企业角色也由单纯的产品提供者，转变为技术服务商、能力输出方、系统集成者和生态共建者。例如，在具身智能领域，企业的价值并不局限于销售人形机器人、智能装备及传感器等硬件产品，更体现在面向工业制造、医疗康养、商业服务、特种作业等场景，提供定制化解决方案、远程运维服务、软件持续升级和数据闭环优化。在生物制造领域，企业也不再只是传统意义上的医药或生物产品生产者，而是围绕靶点研发、分子设计、工艺优化、中试放大和规模化生产，提供全流程技术服务与平台能力输出。
人工智能通过深度嵌入研发、生产、服务和运营全过程，使价值创造过程更加可感知、可计算、可追踪和可优化。一方面，人工智能可以提升企业对用户需求、场景变化和技术瓶颈的实时识别能力，推动价值创造从供给导向转向需求导向、场景导向；另一方面，人工智能还可以支持基于数据反馈的持续迭代，使产品和服务从静态交付转向动态优化。在此基础上，未来产业的价值实现方式也将发生深刻变化，传统“一次性交易”模式将逐步向“长期共创、持续服务、按效付费、价值分成”等新型商业模式演进。
综上所述，人工智能正在从技术逻辑、要素逻辑、组织逻辑和价值逻辑四个维度推动未来产业培育范式发生系统性变革，其深层次影响体现为科学发现方式、资源配置机制、创新组织结构和产业价值创造模式的整体重构。未来产业的竞争，本质上是以人工智能为核心支撑的创新生态竞争，是新质生产力生成能力、组织协同能力和制度适配能力的综合竞争。
我国未来产业培育进入人工智能赋能关键期
在国家战略引领、政策持续发力、技术快速迭代、市场需求拉动下，我国未来产业培育取得阶段性成效，人工智能作为新一轮科技革命的核心引擎，其能力在研发、制造、服务与治理全链条持续强化，为未来产业发展注入了强劲动力。但与此同时，原始创新不足、核心技术受制、要素流通不畅、生态协同薄弱、治理适配滞后等瓶颈依然存在，制约了人工智能赋能效能的充分释放。
发展成效：多维突破，人工智能赋能基础持续夯实
1.顶层设计系统完善，战略共识全面凝聚党中央、国务院将未来产业置于国家战略全局的高度，“十五五”规划明确提出前瞻布局未来产业，聚焦六大重点领域。工业和信息化部等七部门联合印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，系统布局六大方向产业发展；国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出2027年、2030年相关智能化渗透率量化目标，为未来产业数字化、智能化发展提供清晰指引。各地积极响应，截至目前，全国约20个省份出台未来产业专项规划，北京、上海、广东、江苏等省市建成一批未来产业先导区，形成了“国家统筹、部门协同、地方发力”的良好培育格局。
2.创新能力稳步跃升，人工智能赋能形成多点突破我国创新综合实力稳居全球前列，2025年全社会研发投入强度达到2.8%，超过经济合作与发展组织国家平均水平，基础研究经费占比突破7%，高水平国际期刊论文数量、国际专利申请量、研发人员总量连续多年位居世界第一。在未来产业重点领域，我国实现了多点突破：量子通信领域专利数量占全球半数以上，建成300 km级全连接量子直接通信网络；人形机器人领域已形成全产业链制造能力，突破高精度控制、灵活运动等关键技术；脑机接口领域侵入式技术进入临床试验阶段；第六代移动通信领域关键技术研发加速推进，多项成果达到国际先进水平。
与此同时，人工智能技术为创新能力提升注入强劲动力。国产大模型、智能化工具链、智能体工具平台快速迭代，在生物制造、新材料研发、工业软件等领域已成为推动创新突破的重要工具，为未来产业提供了低成本、高性能的创新支撑，大幅降低了研发门槛、加速了成果转化。
3.产业生态加速成形，企业梯队不断壮大我国拥有全球最完整、规模最大、韧性最强的工业体系，制造业规模连续16年位居全球第一，为未来产业提供了全链条配套、低成本试错、快速迭代优化的产业土壤。企业梯度培育成效显著，截至2025年底，全国高新技术企业达50.9万家，专精特新“小巨人”企业超1.7万家，一批独角兽企业、制造业单项冠军企业在量子、生物、人工智能等未来产业领域崭露头角；产业链、创新链、资金链、人才链深度融合，开放协同的产业生态初步形成。
4.应用场景持续拓展，市场优势加速转化我国拥有14亿多人口、4亿多中等收入群体、超1.8亿户经营主体，超大规模市场为未来产业提供了海量应用场景与广阔发展空间。未来产业与实体经济融合持续深化：在制造业领域，工业人工智能、具身智能赋能智慧工厂建设，推动生产全流程智能化；在服务业领域，医疗人工智能、教育人工智能、金融人工智能规模化落地，显著提升服务效率与普惠性；在农业领域，数字种植、精准养殖、智能农机加速推广，有力推动农业现代化。2025年我国人工智能核心产业规模达1.2万亿元，为未来产业培育提供了坚实的市场支撑。
突出瓶颈：多重制约，人工智能赋能效能有待提升
1.原始创新能力薄弱，核心技术受制于人我国未来产业整体仍处于跟跑、局部并跑阶段，颠覆性原始创新产出不足，基础研究投入强度（7.1%）虽持续提升，但仍明显低于美国（15.4%）与日本（12.3%）。在硬件层面，7 nm以下制程高端AI芯片高度依赖进口，国产算力芯片性能不足；在软件层面，主流深度学习框架生态主导权仍由美企掌控，国产框架在工业级复杂任务兼容性与开发者生态活跃度方面存在差距；在工具链层面，科学计算专用AI工具高度依赖国际开源社区，国产科学智能平台尚未形成统一标准与完整生态；在核心部件领域，人形机器人高精度减速器、力觉传感器、柔性执行器的国产化率不足，量子计算低温控制系统、超导材料、离子阱操控组件亦严重依赖进口。上述短板导致人工智能难以深入支撑未来产业的原始创新突破。
2.要素配置效率偏低，新型要素价值未充分释放在数据要素方面，确权难、定价难、流通难问题突出，行业壁垒、区域壁垒严重，跨行业、跨领域、跨区域数据开放共享不充分，高质量科研数据、产业数据稀缺，数据价值难以充分释放。在算力要素方面，布局不均衡问题突出，呈现“东强西弱”格局，智算集群能效水平偏低，面向科学计算的专用算力供给不足，算力普惠程度难以满足未来产业大规模仿真模拟需求；在人才要素方面，高端原始创新人才、跨学科复合型人才、高技能人才严重短缺，人才培养体系与产业需求脱节，制约了创新活力的充分释放。
3.产业融合深度不足，生态协同效能偏低人工智能与未来产业融合仍处于表层阶段，多数应用局限于单一环节，尚未实现全流程、全链条智能化改造。产业链协同不足，链条断点、环节短板、协同壁垒明显，大中小企业融通发展受限，龙头企业的带动引领作用未充分发挥；“产学研用”融合不够深入，高校、科研院所与企业之间存在脱节现象，科技成果转化率偏低，“重研发、轻转化”问题依然存在；开源生态建设相对滞后，具有全球影响力的开源平台、开源工具较少，创新资源整合力度不足，难以形成协同创新合力。
4.标准体系建设滞后，国际话语权不足未来产业的交叉融合特性导致标准体系尚不完善，人工智能与前沿技术融合领域的标准缺口尤为突出，互操作性、安全框架、身份认证、工具接口等方面缺乏统一标准，制约了技术的规模化应用与产业的协同发展。国际标准参与度偏低，我国在量子、生物、具身智能、科学智能等领域的标准话语权不足，难以主导国际规则制定，面临“标准跟随、被动适配”的不利局面；人工智能领域安全、伦理、治理标准建设滞后，难以适配技术快速发展的需求。
5.治理体系适配不足，风险防控能力薄弱未来产业具有高风险性、不确定性、跨界性特征，传统分行业、分领域的监管模式难以适配，监管真空与监管重叠问题同时存在。相关伦理规范、法律法规、监管规则尚不完善，算法偏见、数据滥用、技术失控、安全风险增加等问题日益凸显；人工智能技术快速发展带来的供应链安全、数据安全、网络安全等风险频发，风险防控体系建设滞后，防范化解重大风险的能力有待提升。
以人工智能为核心构建未来产业培育新生态
立足我国未来产业培育现状，抢抓人工智能历史机遇，当前业界亟须聚焦技术筑基、要素重构、生态协同、治理护航四大维度，构建全链条、全要素、全生态的系统性培育体系，推动我国未来产业从跟跑到并跑、从并跑到领跑，加快形成新质生产力。
技术筑基：强化科学智能引领，筑牢核心技术根基
1.加大基础研究投入，强化原始创新供给充分发挥新型举国体制优势，聚焦量子科技、生物制造、具身智能、脑机接口、第六代移动通信等重点领域，持续加大基础研究投入，稳步提高基础研究经费占全社会研发经费比重。布局建设一批国家实验室、前沿研究院、基础科学中心，集中力量突破一批原理性、基础性难题；完善科研评价机制，破除“唯论文、唯职称、唯学历、唯奖项”导向，建立以原创性、突破性、实用性为核心的评价体系，充分激发科研人员创新活力。
2.聚焦核心技术攻关，破解“卡脖子”难题坚持“产业出题、科技答题”，围绕高端芯片、核心算法、关键材料、精密零部件、工业软件等短板领域，深入实施“揭榜挂帅”“赛马制”等新型攻关机制。重点突破人工智能核心技术，研发高性能国产大模型、专用人工智能芯片、科学智能工具链、智能体开发平台，构建自主可控的人工智能技术体系；依托龙头企业、专精特新企业、科研院所，组建“产学研用”深度融合的创新联合体，打通创新链路，提升技术攻关效率，为未来产业提供安全可靠的赋能支撑。
3.建设科学智能基础设施，加速颠覆性突破加快布局面向未来产业的科学智能平台，围绕量子科技、生物制造、新材料、脑机接口等重点领域建设行业科学大模型，推动人工智能深度融入科研全过程。支持建设国家级科学数据平台、智能实验平台和数字孪生科研平台，推动形成“数据驱动发现、模型驱动创新”的科研新范式；建设一批人工智能赋能创新平台、概念验证中心、中试基地，加速颠覆性技术从实验室走向产业化。
要素重构：打造“数据—模型—算力”融合底座，释放要素价值
1.深化数据要素市场化改革，释放数据价值加快推进数据要素市场化配置改革，健全数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度体系，破除“数据壁垒”。建设完善国家级、行业级数据交易平台，推动科研数据、产业数据合规流通、高效利用；构建数据安全保障体系，完善数据分级分类保护、隐私计算、数据脱敏等技术手段，平衡数据开放与安全；依托人工智能技术，构建数据采集、清洗、标注、分析全链路智能化工具体系，提升数据价值挖掘效率。
2.构建高效普惠算力网络，夯实算力支撑统筹推进“东数西算”工程与“西电东送”战略，加速推进“算电协同”，优化算力空间布局，推动算力资源向中西部地区倾斜，缓解“东强西弱”的失衡问题。建设全国一体化算力网络，统筹布局智算集群、超算中心、边缘算力节点，重点加强面向科学计算的专用算力建设，实现算力按需调度、普惠供给、绿色低碳、安全可控；加大国产人工智能芯片、算力服务器研发力度，构建自主可控的算力产业链；降低算力使用门槛，推出普惠算力服务，支持中小企业、科研机构低成本获取算力资源。
3.强化人才队伍建设，培育复合型人才深入实施顶尖人才引进、青年人才培育、复合型人才培养、高技能人才提升工程，构建多层次、全链条的人才梯队。聚焦未来产业重点领域，引进一批国际顶尖科学家、领军人才和创新团队；优化高校学科专业设置，增设量子科技、生物制造、具身智能、人工智能等交叉学科专业，深化校企协同育人，培养跨学科复合型人才；完善人才评价、激励、流动机制，提高科研人员薪酬待遇，赋予科研人员更大技术路线决定权和经费使用权，充分激发人才创新活力。
生态协同：构建智能体创新体系，提升产业协同效能
1.构建未来产业智能协同创新体系顺应人工智能向智能体演进趋势，推动研发科研智能体、工业智能体、设计智能体、制造智能体和治理智能体，探索人机协同创新的新模式。支持建设智能体开发平台和应用生态，加快形成“专家经验+行业知识+人工智能能力”深度融合的新型创新体系；推动智能体成为未来产业创新的重要生产工具和创新伙伴，大幅提升创新效率和创新边界。
2.培育优质企业梯队，强化企业主体作用做强做优龙头企业，支持链主企业整合创新资源、构建AI创新赋能公共平台、引领行业标准、带动产业生态，充分发挥“头雁效应”；扶持壮大专精特新企业，加大政策、资金、技术支持力度，鼓励其深耕细分领域，攻克关键技术、关键零部件，形成产业韧性支撑；大力培育科技型中小企业、创新型初创企业，降低创业门槛，提供优质孵化服务、融资支持，激发创新活力。推动大中小企业融通创新，构建“链主引领、专精特新支撑、初创企业活跃”的协同发展格局。
3.构建开源开放生态，推动创新资源共享大力发展开源生态，支持企业、科研院所、广大开发者积极参与开源项目，打造一批具有全球影响力的开源平台、开源框架、开源工具。推动中国开源技术、开源产品与全球生态融合，形成“开放协同、互利共赢”的开源发展格局；依托标准化协议，构建技术互操作生态，打破技术壁垒，推动创新资源跨主体、跨领域高效流动；鼓励龙头企业开放技术、平台、数据资源，带动中小企业协同创新。
治理护航：完善安全可信治理体系，保障产业健康发展
1.加快标准体系建设，提升国际话语权坚持标准先行、自主创新、开放兼容、安全可信的原则，加快构建覆盖未来产业技术、产品、服务、安全、伦理、治理的全链条标准体系，重点完善人工智能与前沿技术融合领域的标准。积极参与国际标准制定，推动我国技术、产品标准成为国际标准，提升我国在全球未来产业治理中的话语权；依托专业科研机构，牵头承担国际标准项目，主导国际规则制定，构建“自主标准引领、国际标准参与”的标准发展格局。
2.健全安全防护体系，防范各类风险统筹发展和安全，坚持底线思维，构建全方位、多层次的安全防护体系。强化核心技术安全可控，研发安全可靠的人工智能模型、算力芯片，防范技术安全风险；完善数据安全、网络安全、供应链安全防护机制，强化数据分级分类保护、漏洞检测、风险预警、应急响应能力，防范数据泄露、网络攻击、供应链中断等风险；建立人工智能安全评估、认证、监管机制，加强算法安全、公平、透明、可解释治理，防范算法偏见、算法滥用、算法失控风险。
3.完善监管治理体系，实现包容审慎监管创新监管模式，打破分行业、分领域监管壁垒，构建跨部门、跨领域、跨区域的协同监管机制。坚持“放活创新、守住底线”，实施包容审慎监管、“沙盒”监管、触发式监管，为技术创新预留充足空间；完善相关法律法规、伦理规范、行业自律规则，明确技术应用边界与责任归属，防范伦理失范、技术滥用风险；加强国际治理合作，积极参与全球未来产业治理、人工智能治理，推动规则共商、标准共建、产业共促。
结语
未来产业是强国建设、民族复兴的战略引擎，是培育新质生产力、构建现代化产业体系的核心支撑。当前，人工智能技术的快速迭代，为我国未来产业培育提供了前所未有的历史机遇，也带来了系统性挑战。人工智能日益成为未来产业发展的关键变量和核心引擎，从科学发现到技术创新，从资源配置到产业组织，从价值创造到治理体系建设，人工智能正推动未来产业培育逻辑发生系统性变革。我国未来产业培育已进入关键窗口期，必须跳出传统发展范式，充分发挥我国超大规模市场、完整产业体系和丰富应用场景的优势，把握人工智能技术变革机遇，加快构建以科学智能为引领、以数据智能为驱动、以开放生态为支撑、以安全治理为保障的未来产业培育新生态，推动我国在全球未来产业竞争中实现从跟跑、并跑到领跑的跨越，为建设现代化产业体系和实现高质量发展提供强劲动力。
