蚂蚊配资 中国信通院刘腾飞：加快推动人工智能在未来产业规模化应用，以AI4F驱动未来产业共生发展新范式
当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，未来产业作为引领经济社会发展的重要力量，正处于孕育萌发的关键期。2025年7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，为人工智能与产业深度融合提供了政策指引。在此背景下，人工智能特别是生成式AI技术的突破性发展，为未来产业的培育壮大提供了全新可能。为此，特提出“AI for Future Industry(AI4F)”概念。与传统产业赋能模式不同，AI4F的核心特质在于其并非试图消除未来产业与AI技术自身的双重不确定性，而是通过场景试错、动态适配、风险预判等机制，实现与不确定性的共生共荣，进而重构未来产业的创新路径与发展逻辑。
AI4F的赋能逻辑
未来产业的“孕育期”特征与AI的“快速迭代期”属性，共同构成了AI4F发展的双重不确定性语境。未来产业，诸如量子科技、生物制造、具身智能、6G等，作为由前沿技术驱动、当前处于孕育萌发阶段或产业化初期的前瞻性新兴产业，具有显著战略性、引领性、颠覆性和不确定性，其核心特征表现为“形态不明”——技术瓶颈待突破、应用场景待发掘、产业链条待完善；而AI技术本身也处于“路径多变”的快速进化阶段，大模型的能力边界持续拓展，技术成熟度曲线不断攀升，与产业融合的接口标准尚未统一。这种双重不确定性，使得AI4F的赋能机理必须超越传统的“技术适配-产业应用”线性逻辑，构建更为灵活、动态的协同演化机制。
AI4F与AI4S的本质分野
AI4F(AI for Future Industry，人工智能赋能未来产业)与AI4S(AI for Science，人工智能赋能科学研究)虽都基于AI技术，但在对待“不确定性”的态度与目标上存在本质差异，这构成了两者最核心的分野。AI4S以科学发现为核心目标，聚焦于用人工智能加速科学规律的探索与验证，其逻辑是通过AI优化数据处理、实验模拟、模型构建等环节，降低科学探索的不确定性。例如，AI在蛋白质折叠预测中通过学习海量分子结构数据，精准预测蛋白质的空间构象，最终指向“确定的分子结构-功能关系”；在天体物理研究中，AI从观测数据中识别引力波信号，目的是验证宇宙演化的理论假说。其最终成果是“知识增量”如新原理、新定律，追求对自然规律的确定性认知。而AI4F则以未来产业的培育与落地为核心目标，面对的是“未来产业形态不明”与“AI技术路径多变”的双重不确定性，其不追求消除这些不确定性，而是通过机制设计与之共生。未来产业的终极形态无法预设，例如6G的商业模式可能随技术迭代完全重构；AI的技术能力也在动态进化，例如多模态大模型的交互逻辑持续突破。强行以“确定性”为目标反而会限制创新可能。因此，AI4F的核心是通过场景试错、动态适配等机制，在不确定性中寻找可行路径，最终产出“产业增量”如新业态、新链条。数据驱动的认知加速机制在未来产业领域，AI4F通过多模态数据的融合分析，打破了传统产业发展中“经验积累-理论突破-技术应用”的缓慢迭代模式。以量子科技为例，作为未来信息领域的关键部分，量子计算的硬件形态如超导、离子阱、光量子等尚未定型，量子算法的优化也依赖于对量子态的精准调控，而AI技术可以通过整合不同硬件平台的实验数据、量子比特的噪声特征数据、算法模拟数据等，构建多维度认知模型，帮助科研人员快速定位量子系统的关键参数，缩短从理论假设到实验验证的周期。这种数据驱动的机制，并非要求AI“预测”量子科技的最终形态，而是通过数据的持续积累与模型的动态学习，提升对量子系统复杂性的认知效率，为产业发展提供“认知加速度”。场景化的试错验证机制AI的“创造式”能力，为未来产业的场景试错提供了低成本、高效率的解决方案。未来产业的一大挑战在于应用场景的模糊性。以生物制造这一未来制造领域的重要方向来说，新型生物基材料究竟是优先应用于医疗植入、食品包装还是高端电子领域？传统模式下，企业需要投入大量资源研发实体原型并进行场景测试，而AI4F可以通过世界模型技术构建虚拟场景，利用AI模拟生物制造过程在不同场景下的反应路径、产出效率和产品特性，快速迭代产品设计方案。AI可根据不同菌株的基因序列、代谢路径数据，生成千万种虚拟发酵方案，并在数字空间中模拟其在不同温度、pH值、底物浓度下的产出效率，从而筛选出最具商业化潜力的方案进行实体实验。这种场景化试错机制，将未来产业的“不确定性”转化为可量化、可验证的“试错参数”，在降低创新风险的同时，保留了产业探索的多样性。
模块化的动态适配机制
面对未来产业技术路线的多变性和AI技术自身的快速迭代，AI4F通过模块化架构实现“技术-产业”的动态耦合。以6G产业为例，作为未来信息产业的重要探索方向，6G网络的“空天地一体化”架构涉及卫星通信、地面移动通信、边缘计算等多技术融合，其协议标准、组网模式仍在探索中，而AI算法需要适配从物理层到应用层的全链路优化。AI4F通过将AI能力拆解为“感知模块”“决策模块”“优化模块”等独立单元，每个模块可根据6G技术的演进如新型编码方式、智能超表面技术的引入等进行单独升级，同时通过标准化接口实现模块间的协同。这种模块化设计，使得AI系统既能快速响应未来产业的技术变化，又能兼容自身技术的迭代升级，避免了“牵一发而动全身”的系统性重构风险，实现了与双重不确定性的柔性适配。
预见性的风险对冲机制
未来产业的不确定性往往伴随着高风险，AI4F通过预见性分析构建风险对冲体系。在未来材料产业中，发展高性能碳纤维、先进半导体等关键战略材料，以及加快超导材料等前沿新材料创新应用时，新型功能材料的研发可能面临“实验室性能优异但量产稳定性差”“环境兼容性未达预期”等风险，AI可通过整合材料的微观结构数据、生产工艺数据、环境影响数据等，构建风险预测模型，提前识别材料从研发到产业化过程中的潜在瓶颈，例如某类高分子材料在高温环境下的降解速率可能超出预期，并生成替代方案或工艺改进建议。这种风险预判并非“消除”风险，而是通过对不确定性的量化分析，为产业决策者提供“风险-收益”的权衡依据，确保未来产业在可控风险范围内持续推进。
AI4F重构未来产业创新生态与价值逻辑
AI4F以其独特的共生发展范式，正在从创新速度、产业形态、价值分配等多个维度重塑未来产业的发展格局，使其突破传统产业的成长局限，展现出更具颠覆性的增长潜力。
创新周期的“压缩式”突破
传统产业的创新往往遵循“技术研发-中试-量产-市场验证”的线性周期，而未来产业由于技术复杂度高、跨界融合深，其创新周期更长。AI4F通过上述赋能机制，将这一周期进行“压缩式”重构。在未来制造领域，传统的产品研发需要经历“设计-打样-测试-修改”的反复循环，而AI驱动的智能制造系统可通过生成式设计快速产出数千种产品原型，并在数字孪生工厂中模拟其生产流程与使用场景，将研发周期缩短50%以上。生物制造产业中，AI对基因编辑、代谢路径优化的加速作用，使得新型药物从靶点发现到临床试验的周期从传统的10年以上缩短至3-5年。这种创新周期的压缩，并非以牺牲技术可靠性为代价，而是通过AI对不确定性的高效管理，实现了“速度与质量”的协同提升。
产业形态的“涌现式”演进
未来产业的形态并非预先设定，而是在技术与需求的互动中“涌现”形成，AI4F则加速了这一涌现过程，并催生了更多跨域融合的新业态。例如，在具身智能领域，作为未来制造与未来信息融合的产物，AI不仅是机器人的“大脑”，更通过与5G/6G、数字孪生、脑机接口等技术的融合，催生了“智能机器人+远程医疗”“具身交互+元宇宙”等跨界形态。当AI驱动的机器人能够精准复现医生的手术动作，远程外科手术从概念变为现实；当AI将人类的肢体动作与元宇宙中的虚拟形象实时联动，“数字分身”的产业边界被无限拓展。这种“涌现式”演进的核心，在于AI4F不预设产业的终极形态，而是通过技术与场景的持续互动，释放未来产业的跨界融合潜力，形成“技术迭代-场景拓展-形态进化”的正向循环。
价值创造的“分布式”重构
传统产业的价值创造集中于产业链的核心环节，例如制造业的生产环节、服务业的服务交付环节，而AI4F推动未来产业的价值创造向全链条、分布式方向延伸。在量子科技产业中，AI不仅赋能量子芯片的设计与制造这一核心环节，还通过优化量子计算云平台的资源调度，让中小企业能够低成本使用量子算力这一应用环节；通过构建量子安全通信的AI监测系统，保障数据传输的安全性这一保障环节。这种分布式价值创造，使得未来产业的创新不再局限于少数技术巨头，而是通过AI技术的普惠化应用，激活产业链各环节的创新活力，形成“核心突破+多点协同”的价值网络。
竞争格局的“颠覆式”重塑
AI4F的发展正在改变未来产业的竞争焦点，从“技术垄断”转向“生态协同”。在传统产业中，企业往往通过掌握核心技术如专利、工艺形成竞争壁垒，而未来产业的双重不确定性使得单一企业难以垄断所有技术路线。AI4F通过构建开源的技术平台，例如AI驱动的量子算法开源社区、生物制造数据共享平台，推动技术标准的协同制定，使得竞争的核心从“拥有技术”转向“整合生态”。例如，在6G产业中，AI模型的训练需要海量的通信数据，单一企业难以完成，而通过行业联盟共建数据池与模型库，企业可以基于共性技术底座开发差异化应用，形成“共生共赢”的竞争格局。这种格局的重塑，有利于避免未来产业发展中的“路径锁定”风险，保持技术创新的多样性。
AI4F的发展路径
AI4F与双重不确定性的共生，并非自然发生的过程，而是需要构建一套适配其发展特质的支撑体系，通过“包容性试错”为技术与产业的协同进化提供空间。
构建“沙盒式”创新载体，为场景试错提供安全空间
未来产业的场景试错往往涉及技术风险、伦理风险等多重挑战，需要“沙盒监管”机制为AI4F的创新应用划定安全边界。可在国家级未来产业先导区设立AI4F创新沙盒，对量子科技的AI安全监测、生物制造的AI伦理审查等领域实施“负面清单+豁免管理”。在清单之外的创新活动，企业可在沙盒内进行测试，监管部门基于测试结果动态调整规则。例如，在AI驱动的基因编辑技术应用中，沙盒可允许企业在限定人群、限定疾病类型的范围内测试AI对基因编辑效率的提升效果，同时要求AI系统记录编辑过程的全链路数据，确保风险可控。这种沙盒机制，既避免了“一禁了之”的保守态度，又防止了“放任自流”的风险外溢，为AI4F的场景试错提供了“安全网”。
打造“模块化”基础底座，提升动态适配能力
针对未来产业技术路线多变与AI技术快速迭代的特点，需构建模块化、可插拔的国家级高性能AI基础设施底座。在硬件层面，推动AI芯片与量子芯片、生物传感器等未来产业硬件的接口标准化，确保AI算力模块可根据硬件升级进行替换；在软件层面，开发低代码、零代码的AI模型开发平台，让未来产业的从业者能够根据自身需求快速调整模型参数，无需深入掌握AI技术细节。例如，在生物制造领域，可开发标准化的AI模型组件如代谢路径预测组件、发酵过程优化组件，企业只需输入菌株特性、生产目标等参数，即可快速生成定制化方案。模块化、统一化、高效化的技术底座，降低了AI技术与未来产业的融合门槛，提升了系统对双重不确定性的动态适配效率。
建立“预见式”治理框架，增强风险预判能力
AI4F的风险具有“跨界性”“突发性”等特点，传统的事后监管难以应对，需要构建“预见式”治理框架。可依托AI技术自身的优势，开发未来产业风险监测大模型，整合技术发展数据、市场反馈数据、社会舆情数据等，对AI4F应用中可能出现的算法偏见、数据泄露、技术滥用等风险进行实时预警。例如，在具身智能机器人领域，风险监测模型可通过分析机器人的交互数据，识别其可能存在的伦理冲突如对特定人群的服务歧视，并提前推送改进建议。同时，需建立跨部门、跨领域的风险研判机制，吸纳技术专家、伦理学家、产业代表等多方参与，确保风险预判的全面性。这种治理框架，将风险应对的关口从“事后处置”前移至“事前预警”，提升AI4F与不确定性共生的韧性。
完善“包容性”生态体系，激发共生活力
AI4F的发展需要多元主体的协同参与，需构建“政府引导、市场主导、产学研协同”的包容性生态。政府层面，加大对AI4F基础研究的投入，重点支持量子机器学习、AI驱动的复杂系统模拟等“无人区”技术；市场层面，设立AI4F产业基金，通过“风险补偿”机制引导社会资本投资早期项目，容忍合理的试错失败；产学研层面，推动高校设立“AI+未来产业”交叉学科，培养既懂AI技术又熟悉未来产业的复合型人才，同时鼓励企业与科研机构共建联合实验室，共享数据、算力等创新资源。例如，在未来材料产业中，可由政府牵头建设AI材料数据库，企业提供高质量生产数据，高校利用数据训练预测模型，形成“数据-模型-产业”的闭环。这种包容性生态，能够汇聚各方力量共同应对双重不确定性，形成协同共赢的发展态势。
AI4F的提出，不仅是技术层面的创新，更是产业发展理念的革新，其打破了“技术必须消除不确定性才能推动产业发展”的固有思维，转而以开放、包容的态度拥抱未来产业与AI技术的双重不确定性。在这一范式下，AI不再是被动适配产业的工具，而是与未来产业共同进化的“共生体”。通过场景试错探索可能路径，通过动态适配应对技术变革，通过风险预判管控发展风险，AI4F正在为未来产业的培育提供一条更具韧性、更富活力的新路径。
面向未来，推动AI4F的发展，需要持续保持战略定力，既要敢于在不确定性中探索创新，又要善于通过制度设计驾驭不确定性。唯有如此，才能充分释放人工智能赋能未来产业的潜力，让未来产业真正成为引领高质量发展的新引擎，为我国在新一轮科技革命和产业变革中抢占先机、赢得主动提供坚实支撑。
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