中國網/中國發展門戶網訊  2025年政府工作報告提出：“建立未來產業投入增長機制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產業”，并將“支持大模型廣泛應用”首次寫進報告。這一舉措彰顯著我國對新一代人工智能（AI）向實體經濟融合滲透的高度重視，以及持續推進“人工智能+”行動、培育未來產業的關鍵戰略布局。未來產業作為我國經濟社會高質量轉型的關鍵戰場，其發展已經愈加高度依賴人工智能等前沿數智技術的深度牽引驅動。隨著近期我國開源大模型低成本、高效能、強智能等性能優勢的展現，生成式AI對未來產業創新正釋放出前所未有的驅動力量，持續涌現出強顛覆性、高滲透性、泛時空性的迅猛發展態勢，成為引發未來產業創新范式變革的核心引擎。當此之時，聚焦生成式AI驅動未來產業創新，探討其對于實現中國現代化產業體系的新舊動能轉換、構筑中國經濟社會高質量發展的新質生產關系、塑造全球超競爭復雜格局下大國博弈的先發優勢具有重要戰略意義。

生成式AI驅動未來產業創新正涌現出全新的特質。生成式AI驅動未來產業創新的雙重不確定性不斷加劇。生成式AI的技術迭代更新、應用路徑轉化、任務場景配置等愈加呈現出高度不確定性和不可預測性。未來產業創新也因處于產業孕育孵化初期階段和高速動態演化之中，其產業形態、場景配置、實現路徑都不甚明確且難以把握。技術驅動與產業創新的雙重不確定性使得生成式AI驅動未來產業創新過程充滿諸多重大機遇和不可控挑戰。生成式AI驅動產業創新的周期迭代性顯著縮短。在生成式AI驅動未來產業創新進程中，模型架構愈加快速突破、應用需求愈加快速響應、數據內容質量日漸精準生成、算力基礎設施日益高效配置，使得生成式AI驅動未來產業創新的迭代周期日漸收斂縮短。誠然，無論是從傳統循環神經網絡（RNN）到Transformer架構再到多模態融合架構的基礎架構更迭，還是從文本生成到圖像生成再到多模態數據融合的內容需求提升，都需要大量研發投入、多元創新主體和全新應用場景等各方面的重新適配。生成式AI驅動未來產業創新的場景試錯功能愈加重要。生成式AI驅動未來產業創新從前沿技術創造到應用場景轉化，再到產業價值實現各個環節都存在極高的不確定性，其既有可能因為精準把握市場需求、合理推進技術應用而獲得巨大經濟價值，也有可能因為場景適配不足、風險防御不力等原因而走向失敗。生成式AI驅動未來產業尚處于非遍歷性發展進程之中，只有通過不斷地勇敢試錯才能逐步探索出未來產業創新的適配模式、監管方式和突破路徑。生成式AI驅動未來產業創新的不可預見風險不斷涌現。除了傳統人工智能存在的數據隱私安全、算法偏見、模型可解釋性低等既有風險外，生成式AI在未來產業場景應用中正在不斷涌現出諸如AI自主性過強所導致的技術失控、虛假錯誤內容生成與傳播、人類創造力依賴和情感鈍化等新興風險。例如，美國麻省理工學院研究團隊最新成果指出：即使采用最理想的監督機制，人類成功控制超級智能的概率也僅為52%，而全面失控的風險可能超過90%。

生成式AI與未來產業創新的互構關系辨析

科技創新與產業創新作為現代經濟體系發展的雙引擎，二者呈現出復雜的非線性耦合關系?？萍紕撔碌暮诵奶卣魇羌夹g突破與知識創造。產業創新則強調創新要素在產業層面的整合應用，包含技術擴散、組織變革和市場重構3個維度。生成式AI與未來產業創新的互構體現了數字時代科技創新與產業創新的復雜關系。生成式AI是指通過算法模型創造性地生成高質量、多模態全新信息內容（如文本、圖像、音頻、視頻等）的AI系統。未來產業創新則是由前沿技術集群突破性應用、多重產業邊界跨域性融合、產業生命周期初期化孕育的前瞻性新興產業創新，具有更強的戰略引領性、技術依賴性、創新試錯性、產業顛覆性及場景不確定性等發展特征。生成式AI突破傳統“判別式AI”基于規則和算法判別、執行特定任務的功能局限性，表現出與判別式AI截然不同的兩種特性：生成性和多樣性，推動著新一代AI邁向深度化思考和長鏈條推理的“全新質態”。因此，未來產業創新的關鍵突破點是試圖通過找到產業變革的“根科技”，從而控制未來社會發展的“根產業”。未來產業創新的發展方向取決于重大科技前沿的關鍵性突破，而生成式AI作為新一輪科技變革的戰略性力量，其重大技術進步更是離不開未來產業關鍵應用場景的市場化需求。由此可見，生成式AI與未來產業創新已經是相互促進、密不可分的兩個部分。

生成式AI愈加成為未來產業創新的根源性驅動力量。2024年全國兩會期間，“人工智能+”行動首次被寫入政府工作報告，中央經濟工作會議更是明確提出開展“人工智能+”行動，培育未來產業。強有力的國家戰略引導加之國內開源大模型性能的升級迭代，生成式AI正在通過復雜算法模型構建和海量多模態數據挖掘形成技術共享性強、產品性價比高、應用壁壘性低的全新優勢，迅速滲透應用到智能制造、智慧政務、智慧教育等各個領域。例如，在輔助醫療領域，生成式AI可以通過增強圖像質量幫助醫生進行更加精準的醫療影像診斷，或者通過生成或合成數據來訓練更加智能的醫療影像分析模型。生成式AI正在作為未來產業高質量創新的技術供給源頭，加速推動未來制造、未來健康、未來信息等未來產業創新的示范應用和場景落地，并不斷催生未來產業智能化進程的新業態、新范式和新動能。

未來產業創新愈加成為生成式AI的關鍵性校驗場域。未來產業創新在跨領域場景融合、多模態數據處理、高水平智能迭代等方面具有復雜性場景需求，也只有經過產業實踐檢驗的生成式AI才能實現從“實驗室潛力”向“生產力革命”的有效轉變。例如，智慧醫療精準診斷對生成式AI算法精度、智慧交通自動駕駛對生成式AI多模態數據實時處理等都具有極高要求，反向拉動生成式AI在多模態數據融合處理、高性能模型參數調優、高精度算法優化迭代等方面的不斷升級。又如，在智能制造領域，生成式AI可以針對智能制造流程中的重復性生產任務進行AI大模型開發，但其商業化落地應用尚需在復雜需求環境中反復驗證并進行模型迭代優化，以確保生成式AI技術賦能的有效性和可靠性。只有在真實復雜的產業實踐環境中，生成式AI的技術邊界才能被持續拓展、其不足才能被不斷發現改進，未來產業創新已成為檢驗生成式AI技術適配性和應用性的“最佳練兵場域”。

生成式AI驅動未來產業創新的核心范式變革

知識生成模式躍遷：從顯性編碼到隱性涌現

生成式AI驅動未來產業創新的知識生成模式躍遷主要表現在2個方面。

生成式AI更能夠捕捉未來產業創新的長鏈條隱性知識關聯。生成式AI更加側重于在大規模、多模態、非結構化數據集上進行訓練，以學習和捕捉海量數據中長鏈條復雜推理模式和隱性知識關聯，生成與訓練數據特性相似但內涵全新的數據內容，形成強大的樣本外預測能力、泛化能力和涌現能力，從而達成基于“深層次特征提取、跨領域知識流動、復雜性任務處理”的卓越生成性能。

生成式AI更容易加速未來產業創新的跨模態復雜知識遷移?？缒B知識遷移是指基于不同模態數據（如文本、圖像、音頻、視頻等）之間的相似性和關聯性，挖掘提煉不同模態數據之間的知識映射關系，從而實現產業創新任務中“借力打力”的效率提升目標。例如，生成式AI模型可以將文本數據中的臨床知識遷移到醫學影像分析中，通過挖掘兩者之間的知識映射和語義關聯，提高智慧醫療中醫學影像的診斷準確性。未來產業創新是一個充滿不確定性和非遍歷性的未知探索空間，跨模態知識遷移能夠充分利用既有數據推進未來產業復雜任務的學習和理解，在減少對海量數據標注的同時，打破未來產業創新進程中的知識獨占特性，有效實現未來產業創新復雜知識的利用和共享。

技術能動空間重構：從工具性賦能到主體性超越

生成式AI憑借其高度可擴展性對未來產業創新發揮著愈加強大的技術能動性，深刻影響著生成式AI的自主創造行動和環境交互能力。

生成式AI日益強大的自我學習強化能力正在重塑其未來產業創新的自主性空間。生成式AI突破傳統基于既定規則和算法判別、執行特定任務的功能局限性，形成具有自我學習與強化能力的良性創新循環。尤其是生成式AI開源大模型可以通過本地化部署廣泛服務不同應用場景，在越來越多的場景交互中積累更多可易用、高密度的數據，并通過大量的數據訓練和自我反饋機制不斷更新自身架構參數、優化模型性能，自主性地優化迭代其開源模型，從而使生成式AI技術轉化成更具顛覆性和彌漫性的產業變革力量。

生成式AI的非對稱信息重組正在加劇未來產業創新的主體性悖論。在未來產業創新進程中，生成式AI技術應用更加容易引起多模態數據難以追溯、生成內容不可復現、算法模型不可解釋等“非對稱信息”問題。例如，生成式AI在進行多模態數據處理時，會對不同平臺和渠道的動態數據進行多次處理和轉換，使得其初始數據來源、原始數據屬性和數據處理路徑等都變得復雜不透明且難以追溯，使得人類愈加難以對技術決策過程進行有效監督和控制。并且在使用AI大模型進行內容生成時，即使輸入相同的提示詞和交互策略，生成式AI也會因為模型內部的隨機性和不確定性而輸出不同結果。這種不可復現性也使得人類對生成式AI技術輸出難以進行有效的驗證和評估。但隨著諸如此類生成式AI“類人機能”的不斷提升，人類對自身理性思考能力和自主創造能力的啟用空間日漸縮小，對生成式AI的技術理解能力和風險控制能力也相對減弱，人類主體性在人機智能邊界博弈過程中被日漸弱化和解構，出現人類智能向人工智能主權讓渡的潛在風險。

新質要素價值釋放：從線性增長到指數裂變

數據正在突破傳統實體生產要素邊際收益遞減的規律制約，成為超越土地、勞動和資本的新質生產要素。尤其是數據作為“從數據中挖掘知識、從知識中萃取價值”的根本源頭，日益成為未來產業跨界/跨域創新價值生成的關鍵基礎。并且，隨著生成式AI技術與未來產業創新交互的不斷深入，數據與算力、算法之間的聯動性也在日益增強，數據質量越高、體量越大，算法模型的迭代速度和使用性能就越高，對于算力基礎設施建設的需求牽引也就越強烈。因此，如何形成“高密度數據—高精度算法—高水平算力—更高密度數據”螺旋式循環、持續提升全要素生產率，成為生成式AI驅動未來產業創新的重要突破口。

當然，在新質生產要素價值釋放過程中也有可能出現數據—算法—算力的失衡發展，如數據增長速率遠超算力提升速度，引發計算效率下降、模型迭代延遲、能源消耗失控等問題。當此之時，高密度數據、高精度算法、高水平算力之間的非線性交互與動態性協同耦合就顯得至關重要。其中，高密度數據是指信息含量較高且數據形態復雜的高質量數據集合，高精度算法是指能夠實現準確性高、魯棒性強和泛化能力強大的計算方法，高水平算力的本質則在于通過硬件架構革新與軟件系統優化實現對復雜計算任務的高效處理能力。高密度數據、高精度算法、高水平算力之間的深度適配將生成式AI從“單一任務專家”進化為“跨域通用智能體”，將新質生產要素關系網絡轉化為價值創造的“反應堆”，形成“高密度數據×高精度算法×高水平算力”價值裂變的“三角飛輪”，推動著未來產業創新價值創造的指數級躍升。

生成式AI驅動未來產業創新的關鍵推進策略

強基策源，以“雙鏈耦合”加強關鍵核心技術攻關能力

成立非共識性技術創新“行動計劃”，以創新鏈躍升驅動產業鏈重構。由于創新鏈躍遷與產業鏈重構存在非對稱周期，生成式AI技術迭代與未來產業創新周期更是呈現出雙重收斂的快速發展趨勢，極易引發生成式AI顛覆性技術創新與產業創新范式的交叉沖突，并帶來如資源固化、政策滯后、認知鎖定等創新僵化問題。急需面向生成式AI賦能未來產業創新的關鍵核心性“根技術”，成立非共識性AI技術突破行動計劃，以組建跨學科團隊、設立專項基金、共建數字超算平臺等形式，全力突破前沿性和顛覆性人工智能技術攻關的發展瓶頸，為我國實現“從0到1”的重大原創性、顛覆性成果突破積蓄力量。

設立超常規性產業創新“試點工程”，以產業鏈升級反哺創新鏈迭代。以雄安新區、粵港澳大灣區等為依托打造生成式AI技術創新孵化特區，設立超常規性產業突破“試點工程”，遴選未來產業試點領域（如智能制造、生物醫藥、量子計算等）作為生成式AI關鍵核心技術“場景牽引、數據反哺、模型驗證”的試驗場，實施包括稅收減免、產業基金、聲譽激勵等特殊性政策支持，反向驅動生成式AI模型架構創新、多模態技術對齊、大模型開源算法、高端智能芯片等關鍵核心技術突破，充分激發“政府硬約束”和“市場軟治理”的雙重優勢力量，打造全球生成式AI驅動未來產業的“創新極核”，真正構筑起我國生成式AI賦能未來產業創新的差異化優勢。

宏道育才，以“三位一體”構筑未來產業創新人才梯度

面向高層次領軍人才，形成“引-育結合”的可循環人才生態。針對我國未來產業創新亟待攻克的關鍵技術瓶頸，聚焦原創性基礎研究、顛覆性技術突破、前沿性技術探索等核心方向，面向全球引進頂尖精英人才。針對西方一些國家當前政治環境不確定性高，科研經費消減的情況，積極深度對接全球人工智能相關領域的前沿學者，依托我國AI創新發展的前沿陣地（如北京、上海、深圳、杭州等）設立“候鳥科學家工作站”。同時，建立“一人一策”海外頂尖人才引進政策，切實形成中國AI人才回流的吸引力，柔性化推進生成式AI引智育才工程，打造全球頂尖科學家AI技術創新的科研棲息地。

面向產業化中堅力量，打造“培-用并行”的本土化人才高地。為避免AI人才培養與產業實際需求脫節，建立區域性或行業性“科教—產教—創教融合”的AI人才培養聯合體，通過共建設施、共享平臺、共設課程打通中國AI人才流動的“旋轉門”，建立起“科研筑基—產業淬煉—教育補強”的多元化人才培用體系。依托我國AI領軍企業集群式號召力量建立我國AI人才需求預警系統，實時捕捉未來產業創新的AI技術缺口，使得人才應用需求直達頂尖高校的AI學院，激發人才培養的巨大動力，激活中國AI創新人才培養的鏈式反應，推動我國AI人才從“規模擴張”向“質量躍遷”邁進，為我國生成式AI驅動未來產業創新持續注入人才動能。

面向青少年后備力量，設立“文-工融合”的通識性課程體系。孵化培育AI技術倫理、社會技術文明史、多模態提示工程、大模型等新型課程，形成覆蓋“理論創新課程-工具創新課程-場景實踐課程”于一體的文工融合通識課程體系，培育既能駕馭技術工具又深諳人文價值的“戰略級AI通才”。鼓勵企業與頂尖高校聯合設計生成式AI“少年實戰項目”，遴選未來產業創新代表性場景（如智慧醫療、智慧教育、具身智能、低空飛行等），聚焦未來產業場景中“高質量數據標準制定”“多模態大模型提示工程”“未來產業創新數字場景搭建”等重點議題，舉辦商業化場景解決方案創新大賽，于實踐中淬煉具備產業級AI開發能力的青少年人才，為構建自主可控的未來產業創新生態奠定“人才—技術”雙重基礎。

提質增效，以“包容審慎”推進生成式AI技術可信治理

加強AI安全評測體系建設，打造未來產業創新前沿技術應用的交叉驗證評估機制。為應對未來產業創新日益加劇的技術復雜度和動態不確定性，降低社會認知成本和縮短技術成果轉化路徑，切實將公共信任力量轉化為技術經濟價值，建立跨領域交叉驗證評估機制成為生成式AI前沿技術應用的可信保障。針對未來產業創新進程中難以預見的生成式AI前沿技術應用問題，由行業協會或龍頭企業牽頭、政府相關部門積極支持，建立融“內部交叉、外部顧問”于一體的交叉驗證評估機制，全方位匯聚人工智能領域的法律專家（律師、法務）、產業專家（企業管理精英和技術研發代表）、政策專家（政府專家、高校學者）對生成式AI前沿技術進行風險評估和業務診斷，避免純市場化驗證的短視性和行政化評估的低效性，形成對生成式AI前沿技術安全評估的基本制度保障。

試行未來產業“逆向創新激勵”，探索“非競爭性創新”容錯機制。積極鼓勵形成生成式AI技術研發“失敗實驗數據”（如未來產業創新任務中大模型訓練崩潰日志）公開機制，建立生成式AI技術“創新失敗案例庫”和“失敗案例知識圖譜”，對生成式AI失敗案例進行結構化知識標注，對揭示共性技術瓶頸或具有重大創新潛力的創新失敗案例給予逆向激勵，在嚴格審核和流程透明基礎上以政策補貼、資源補助、聲譽激勵等形式對研發團隊進行補償支持，從而將技術研發失敗轉化為公共測試基準，降低新一輪AI技術創新的重復試錯成本。以知識共享和降低內耗為價值導向，建立未來產業AI技術應用的“非競爭性創新文化”，減少組織內耗和自我設限，使未來產業創新的科研人員敢于探索生成式AI技術研發的“無人區”。

形成生成式AI多元治理圖景，設立“多模態數據可信治理”專項行動計劃。以可溯源、可驗證、可解釋為發展目標，以“高質量數據標注、可用性知識生成、可控性模型迭代”為支撐，形成生成式AI驅動未來產業創新的分類分級多元治理圖景，并預見性設計生成式AI危機響應熔斷機制，超前預警生成式AI系統可能出現的重大社會風險（如對自主性AI的失控等）。設立“多模態數據可信流通”專項行動計劃，分別以“數據筑基—場景驗證—生態躍升”為行動路徑，有序建立未來產業創新代表性領域的高質量數據標注規則庫、國家級質量檢測工具箱和多元化數據治理聯合體，真正構建起生成式AI自感知、自調節、自防護的數字安全屏障，切實推進生成式AI復雜多模態數據的安全有序流通。

（作者：薛瀾，清華大學公共管理學院；姜李丹，北京郵電大學經濟管理學院；編審：楊柳春；《中國科學院院刊》供稿）