王平 李雪依
作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，人工智能正深刻重塑全球经济结构、重构产业形态，成为国际竞争的重要战略制高点。我国深刻把握时代脉搏，充分发挥新型举国体制优势，率先将人工智能发展上升为国家战略，系统谋划并出台《新一代人工智能发展规划》等政策举措，持续推动人工智能在科技创新、产品创造和应用赋能等领域取得显著进展，初步构建起以顶层战略为牵引、以应用场景为驱动的人工智能生态雏形，综合实力实现阶段性跃升。
然而，我国人工智能发展仍面临基础能力偏弱、要素协同不畅、治理体系滞后等系统性挑战。要破解这些难题，亟需树立系统思维和生态理念，以生态视角优化升级人工智能发展的组织框架与推进逻辑。人工智能生态系统，是指以技术创新为核心，围绕研发、部署和治理各环节，协同整合算力、算法、数据、平台、应用、人才与治理体系等关键要素的动态协同网络，为实现人工智能的健康可持续发展提供了新范式。
“要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展”。这一重要论述为我国人工智能生态建设提供了方向指引与行动纲领。如何将制度优势转化为生态优势，在基础层筑牢自主可控底座，在应用层激发协同创新活力，在治理层贡献中国智慧方案，系统性打造健康有序的人工智能创新生态，成为我国迈向全球人工智能强国的关键命题。
强化系统思维，构建生态系统全景图谱
新一代人工智能技术快速演进催生出“机遇与风险并存、跃升与短板共生”的复杂态势，要精准把握这一态势，关键在于秉持战略思维和系统思维，从全局视角统筹技术演化、产业链条、政策环境与伦理治理等关键维度，构建全域、动态更新的人工智能生态图景与生态监测平台。
首先，以国家级人工智能智库网络建设为战略支点，汇聚跨领域顶尖专家智慧，系统性、战略化解构人工智能生态系统的空间布局、技术演进、文化基因与治理边界，绘制涵盖全要素、全链条、全主体的“生态系统全景图谱”。这一基础性工程，不仅有助于从顶层设计层面构建具有制度优势的中国式人工智能生态框架，也为人工智能生态监测平台的要素识别与范围界定奠定坚实理论基础。
其次，依托全景图谱，搭建具有国际竞争力的人工智能生态监测平台，打造动态演化的数字孪生系统。平台汇聚全球科学论文、专利数据、行业会议、伦理指南、教育课程和时事新闻等多元资源，提供对我国乃至国际人工智能生态内基础设施、技术发展、市场业态和监管环境的全景式动态观察。平台沉淀的海量数据资产将持续反哺智库研究，依托智能化“生态沙盘”模拟技术动态评估技术路径与资源错配风险，并通过蓝皮书、发展报告等形式提供关于产业集群演化、技术瓶颈与监管盲区的决策支持，为科技规划、资源配置与风险防控提供科学依据。
通过“生态图谱+监测平台”的双向赋能、协同演进，构建起具有生态系统级智能的新型智库体系，为人工智能时代的国家治理提供全景洞察、动态推演和决策预置的核心能力。
坚持自立自强，突破生态基础要素瓶颈
尽管我国人工智能在行业应用层面已具备全球竞争力，但在基础理论、关键技术、软硬件生态等核心领域仍存在结构性短板。因此，亟需构建涵盖数据、算力、算法等核心要素的自主可控人工智能生态基础协同创新体系。
在数据资源层面，我国数据资源丰富，但仍面临质量不高与流通阻滞等瓶颈。应加快完善数据要素市场规则体系，建立健全部门协同、行业联动、区域贯通的公共数据开放和企业数据流通协同机制，面向制造、金融、医疗、教育、农业、交通等重点行业和领域建设国家级人工智能开源数据中心，聚焦智能学习所需的语义标注、全模态融合等需求打造面向新一代人工智能的高质量数据供给体系。
在算力资源层面，目前我国在算力核心技术与关键环节仍存在“卡脖子”问题。要聚力攻坚高端芯片、专用AI处理器、核心计算架构与配套软件等瓶颈技术，加速构建 “芯片—算法—系统”协同演进的全栈国产化生态链。同步统筹布局国家级通用算力平台和行业算力中心，打造可扩展、可调度、可信赖的“国家算力云”，推动形成覆盖全国、自主可控、高效协同的人工智能算力资源体系。
在算法创新层面，当前我国AI算法原创性不足，高度依赖国外开源框架。应持续强化基础研究投入，依托专项基金、国家重点实验室和高水平开源社区，支持高校和科研机构深耕人工智能底层理论与核心算法，力争在强化学习、神经网络架构、因果推理、通用智能等关键方向实现原始性创新与颠覆性突破，提升我国人工智能技术生态发展方向与节奏的自主性与可控性。
创新驱动的本质是人才驱动，应立足创新链、产业链同步构建人才链，深化数学、神经科学、统计学等基础学科与人工智能交叉融合，健全分层分类的人才培养引进机制，重点培育理论研究、工程技术与交叉复合型人才，筑牢人工智能智力根基，推动我国实现从技术跟随向全球引领的战略跃升。
坚持应用导向，完善开源协同生态机制
“推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。”为破解人工智能领域协同闭环缺失、技术转化与市场需求脱节的核心矛盾，需坚持应用牵引、协同共建，遵循“政府支持—应用导向—多元参与”路径，构建“有限共享、无限协作”的开源协同创新生态体系。
一是推动开放开源协作。借鉴国际开源社区的成功经验，建立国家级开发者社区与开源平台，形成覆盖计算资源、数据资产、算法模型、开发工具和应用服务等环节的一体化开源仓库，促进资源共享与协同创新；加快打通“高校院所—企业—开源组织”合作链条，推动企业主导开源项目(如DeepSeek、阿里、百度等实践范例)与高校科研力量深度融合，破解底层工具与学术生态弱绑定难题。
二是强化市场倒逼创新。系统识别产业链中的关键痛点和技术瓶颈，推动人工智能研发与智能制造、智慧城市、医疗健康等重点行业深度融合，加强构建垂直行业大模型，形成以需求牵引的技术创新路径；通过示范平台、典型场景、地方试点等方式，将成熟技术嵌入传统产业场景，在大规模部署中反向促进技术完善和产业标准沉淀，推动形成“以需定研、以研促用”的技术创新生态。
三是畅通成果转化通道。设立人工智能技术转化中心并搭建国家级人工智能需求响应平台，打造“需求发布—资源供给—成果交易”全流程一站式服务体系，构建覆盖科研机构、龙头企业、中小企业与公众用户的协同转化机制，通过需求牵引与资源配置精准对接，加快人工智能创新成果向实际应用的高效转化与规模化推广。
通过“开源生态链(协作共享)—创新链(科研突破)—产业链(场景落地)”三链融合体系，实现技术“研有所用、用有所创、创有所享”的可持续发展格局，推动人工智能生态向更加丰富和成熟的方向发展。
突出底线思维，加强生态治理动态调控
人工智能在带来重大发展机遇的同时，也伴随前所未有的风险挑战。“完善人工智能监管体制机制，牢牢掌握人工智能发展和治理主动权。”这要求政府把握技术演进趋势和规律，加快构建“风险可控、标准统一、开放合作”的治理体系，确保人工智能安全、可靠、可控发展。
一是构建动态评估与风险预警体系。针对大模型等新兴技术的不确定性风险，建立分级分类、动态更新的人工智能风险治理体系。依据算法类型、应用场景和社会影响等维度对人工智能风险实施差异化管理，明确自动驾驶、金融、医疗等高风险领域的监管边界与责任主体。依托生态监测平台，构建实时感知、智能识别、快速响应的一体化预警机制，增强对模型异常、数据滥用、系统失控等问题的前瞻判断与干预能力，筑牢人工智能发展的风险防线与安全底座。
二是推进统一技术标准体系建设。针对当前产业链长、主体多、标准缺失等突出问题，加快构建统一、高效、协同的标准体系。依托国家标准化管理机构，建立标准化组织和协同工作机制，统筹产学研用各方力量推进人工智能标准体系一体化布局。重点围绕模型开发、数据交互、算法调用等关键环节，制定、评估与推广透明度、可解释性、隐私保护、测试验证、伦理合规等核心标准，增强技术规范性与跨场景适配性，夯实人工智能健康发展的制度基础。
三是深化人工智能治理国际协作。作为全球通用性技术，人工智能的治理面临跨境挑战，各国共担责任。我国应积极在“一带一路”、G20、联合国教科文组织等多边平台上协商共建人工智能发展战略与治理规则，推动算法透明、数据跨境流通、伦理治理等关键议题纳入全球议程。鼓励高校、科研机构与国际同行开展联合研发、标准共建与互认测试，打破技术壁垒和市场壁垒，推动形成具有广泛共识的全球治理框架，提升我国在全球人工智能治理体系中的规则塑造力与战略影响力。
(作者为武汉大学信息管理学院副院长、教授、博士生导师；武汉大学信息管理学院博士生)
【本文系国家社会科学基金重大项目“新一代人工智能的社会影响与风险治理研究”(24&ZD186)阶段性成果】
