AI+|“人工智能+产业”,长沙如何赢得这场战略竞速?

当前，人工智能正在由引领创新的技术前沿加速演变为产业竞争的核心基石。习近平总书记指出：“中国高度重视人工智能的发展和治理，积极推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，赋能经济社会高质量发展，助力提升人民群众生活品质。”笔者以为，深入实施的“人工智能+”行动，其核心是推动一场深刻的生产力变革，重新定义产业价值创造的逻辑与边界。

核心命题

“人工智能+”成为决定产业位势的分水岭

对于长沙这样一座拥有厚重产业根基的城市而言，这既是对其传统优势的一次全面检验，更是驱动其产业价值向微笑曲线两端跃升、构建面向未来核心竞争力的历史性机遇。聚焦“人工智能+”为高质量发展注入强劲动能 ——访长沙市委副书记、市长陈博彰陈博彰主持召开市政府专题会议研究部署“人工智能+”行动及人工智能产业链工作

长沙产业家底雄厚且特色鲜明，“工程机械之都”享誉世界，“计算湘军”实力彰显，生物医药、新能源等战略性新兴产业蓬勃发展，构筑了长沙坚实的产业基座。但在人工智能时代，衡量产业竞争力的关键维度越来越体现为对数据与智能的汇聚、驾驭与转化能力。长沙面临的课题，是如何让工程机械不止于“力大无穷”，更能“洞见先知”；让文化产业不止于“内容生产”，更能“创意涌现”；让生物医药不止于“分子合成”，更能“精准设计”。这要求长沙各大主导产业超越对原有路径的依赖，向“数据驱动、智能赋能、生态协同”为特征的内生性进化。最近，为深入贯彻落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》和《湖南省人民政府关于印发〈湖南省贯彻落实国务院“人工智能+”行动的实施方案〉的通知》等文件精神，进一步深化国家人工智能创新应用先导区“谋改革、促应用、导经验”作用，推动人工智能与实体经济深度融合，长沙结合实际，制定了《长沙市加快人工智能产业高质量发展若干政策》。但文件出台只是起点，真正的考验在于能否把人工智能作为产业发展的关键驱动而非技术叠加。

深度诊断

长沙多元产业体系智能跃迁的共性约束

一是既有组织惯性对“软硬融合”形成“机制壁垒”。长沙的产业叙事中，对实体制造、工艺参数等的重视已融入血脉，这是其质量的保证。智能时代竞争的重心，不仅在于硬件与规模，更在于对数据、算法与软件体系的深刻理解与整体驾驭能力。从资源配置来看，庞大的工业实体资产在资源配置中天然占据主导地位，而投资于数据治理、软件和算法平台等则因其回报周期和风险特征的不同，还需要更具前瞻性的战略眼光与评估框架。从具体应用看，行业智能化应用仍以辅助性、展示性为主，未深度重构业务逻辑。

二是产业知识与智能技术之间存在“人才鸿沟”。长沙拥有深厚的工程师传统与活跃的计算机科学力量，但二者之间尚需更多的“翻译家”与“架构师”。市场急需既能洞悉产业运行机理和核心痛点，又能将这些问题精准转化为算法模型可处理、可优化命题的复合型人才，尤其是医疗、工业、音视频等领域的复合型人才。此外，高校人才培育仍难以满足企业对“即战型”人才的需求。

三是部分基础设施与产业需求之间出现“结构性错配”。当前算力供给呈“粗放式”分布，难以匹配产业智能应用所需的“精灌式”赋能。工程机械、生物医药等本地优势领域对算力的需求，体现出高度定制化、强场景依赖性的鲜明特点。如何将通用算力资源高效适配于这些行业的复杂任务，已成为产业智能化升级的关键。同时，配置可信的流通机制、标准与利益分配方案，才能更好形成驱动产业级智能模型训练与演进的公共数据池。

破局立势

以AI为内生基因构筑产业发展内核

站在“十五五”开局新起点，长沙须坚定推动人工智能与实体经济实现全链条、深层次、机制化融合，不止于“AI+产业”，更是“AI×产业”，加快重构长沙产业体系价值边界。

以真实场景的“需求穿透”为牵引，重新定义应用示范。场景的本质，不只是应用试验，更是产业培育机制，需以贯穿全产业链的复杂真实场景作为牵引创新的核心动力与检验标准。一是聚焦核心赛道垂直深耕。在工程机械、文化创意、生物医药等优势领域，每年遴选并攻坚2—3个具有行业颠覆潜力的“链主级场景”；在智慧种业、低空经济等领域形成一批特色应用标杆；聚焦高频刚需场景，打造城市辨识度垂类大模型矩阵。围绕工业质检、车载等边缘场景，形成端侧智能样板，带动智能终端和相关消费加速落地。二是加快成立市级场景推进专班，以“共同目标、风险共担、收益共享”的创新合约替代传统项目招标，建立允许技术路线动态试错的容错机制，加速创新成果转化。加速人工智能技术在长株潭区域的研发共享、场景开放与产业协同，支持三地企业联合开展AI技术验证与标杆项目建设。

以人才评用的“产教融合”为突破，锻造产业实战力量。强力推动人才培养与评价体系向产业一线重构，着力培育能够精准定义和解决复杂工程问题的“解题型”人才。实施“产业靶向攻坚计划”，由相关部门联合龙头企业和重点高校，设立一批以“产业真问题”为导向的联合实验室与研究生培养专项。成立由企业首席专家与高校教授领衔的攻关小组，学生的学术研究和毕业设计均须围绕该实际问题的技术突破与工程验证展开。推动相关科研项目资助、人才评定与奖励政策向此类以解决实际产业难题为明确出口的“解题式”研究和团队大幅倾斜，建立“问题来自产线、成果回到产线”的闭环。

以创新资源的“开放融通”为杠杆，激活“丛林生态”。构建引导机制，将龙头企业的转型压力精准滴灌为中小企业的创新机遇，营造“大树参天、灌木丛生”的良性生态。建议实施“链主开放创新伙伴计划”，激励本市产业链主企业、大型国企等定期系统发布其智能化转型中遇到的具体技术瓶颈、工艺难题与增量需求清单。建立“揭榜竞优+场景验证”双轨机制，围绕本地优势领域，支持中小企业以“揭榜挂帅”方式开展实战攻关，对脱颖而出的产品给予采纳背书和推广支持。支持发展以龙头企业为核心的“实体创投”模式，鼓励龙头企业组建风投基金，依托其丰富场景资源和资本优势，系统孵化、引进与整合人工智能领域的创新伙伴，共同构建大中小企业深度协同、技术与场景紧密耦合的产业应用创新生态。

以“数据可用、算力可达”为关键，破解基础底座约束。人工智能深度赋能产业的关键在于把数据和算力真正变成企业“用得起、用得顺、用得久”的基础能力。一是以产业应用为导向，统筹优化现有算力资源综合布局，建设市级算力资源中心，统一接口标准与调用机制，加快突破异地高效数据传输和算力调度难题，构建与贵州、宁夏等周边枢纽节点的跨区域算力协同体系。在全市推行“算力券+使用补贴”机制，提升算力资源配置效率和产业适配度。二是以“可用”为核心目标，分类推进装备制造、文化等重点领域数据资源的体系化治理与合规开放，打造高质量、场景化数据集。深化数据知识产权试点，抢占“数据即产品”新赛道。在安全可控前提下激励企业参与数据共享，促进数据要素高效赋能模型研发与产业创新。推动数据与算力协同配置，把算力供给、数据开放与产业场景绑定实施，形成“数据—算力—场景”一体化支撑模式。

来源：长沙晚报等

撰文：黎梦娜、赵凯章〔黎梦娜系北京大学长沙计算与数字经济研究院助理研究员、高级工程师；赵凯章系北京大学长沙计算与数字经济研究院助理研究员〕

※ 本文系长沙市科技计划项目“打造长株潭国家自主创新示范区‘升级版’策略研究”（kh2502002）阶段性成果

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