问题：当前，人工智能技术迭代加快，产业应用从“能用”走向“好用”，但不少行业仍面临研发周期长、试错成本高、关键环节数据与人才短缺、成果转化效率不高等现实挑战。特别是在生物医药、新材料等高投入、高不确定性领域，传统研发范式对时间、人力与资本的消耗较大，企业对可验证的应用场景、可持续的资金供给与可复制的产业协同模式提出更高要求。如何把技术优势转化为产业胜势，成为地方发展新质生产力的重要课题。 原因：一上，人工智能与实体经济融合进入深水区，需要产业链上下游共同参与，从数据、算力、算法到场景、合规与市场的全链条协作，仅靠单点突破难以形成规模效应。另一方面，生物医药与新材料研发优势在于高度专业性，对高端人才、科研平台和临床资源等要素依赖显著，跨机构、跨区域协同的门槛较高。此外，科技创新周期与金融资金周期存错配，尤其是中早期企业在研发投入、并购整合、产线建设等阶段，对长期资金、耐心资本与多元金融工具的需求迫切。多重因素叠加，使“人工智能+”从概念走向可落地的产业生态，既需要技术牵引，也需要制度供给与要素组织方式创新。 影响：，广州天河在广州国际金融城举办产业对接活动，表达出以平台化方式推动“人工智能+”深度融合的明确信号。活动汇集政府部门、科技企业、高校与科研院所、医疗机构以及银行与资本机构等各类主体，围绕人工智能赋能生物医药、新材料等方向开展交流，有利于加速形成“技术—资本—场景—市场”的闭环。作为广州经济体量长期位居前列的核心区域，天河具备金融业、新一代信息技术、高端专业服务业等产业集群基础，能够在科技成果转化、企业服务体系与资本集聚上发挥牵引作用。对企业而言，高端对接活动有助于降低信息与协同成本，推动技术方案更快进入试点与验证阶段；对区域而言，则有利于提升产业协同效率，培育具有韧性的创新生态，并竞争中增强产业链控制力与资源配置能力。 对策：推动“人工智能+”走深走实，关键在于把“对接”做成“机制”。其一，以场景牵引应用落地。围绕生物医药研发、材料智能制造、医疗服务等重点领域，梳理可先行先试的应用清单，推动形成可评估、可复用的示范项目，并通过标准化接口与合规流程降低推广成本。其二，以金融工具匹配创新周期。金融机构可在风险可控前提下，为符合条件的科技与生物医药企业提供更贴近产业需求的产品组合，覆盖研发投入、并购整合、设备更新与国际化布局等环节，提升资本对创新的耐心与连续性。其三，以人才与平台强化源头供给。依托高校院所与重点实验平台，推动产学研联合攻关，提升关键算法、核心数据与行业模型能力；同时完善人才引进、培养与评价机制，构建与产业需求相匹配的人才梯队。其四，以开放协同拓展合作半径。在粤港澳大湾区协同发展的框架下，利用香港在科研、人才、融资和新药审批机制各上，探索跨境医健生态圈合作路径，推动规则衔接、资源互通与项目共建，提升区域创新要素的全球链接能力。 前景：从趋势看，人工智能正在重塑科研与产业创新范式，尤其在药物发现与材料研发等领域，数据驱动与自动化实验相结合，有望提升研发效率、缩短验证周期，并催生新的产业组织形态。随着“人工智能+”应用从单点突破走向系统集成，城市竞争将更多体现在生态构建能力：是否能持续聚合高质量项目，是否能形成稳定的资本供给，是否能提供可预期政策与服务，以及是否能在更大范围实现协同创新。天河提出推动高端资源对接活动常态化、机制化，若能继续在规则、平台与服务体系上形成可复制的经验，将有望带动更多“技术可用、产品可卖、企业可成长”的产业成果加速涌现，为广州乃至大湾区打造面向未来的现代化产业体系提供支撑。
人工智能与实体经济的深度融合，既是技术发展的必然趋势，更是经济转型升级的战略选择。广州天河区的实践表明，只有通过政府引导、市场主导、多方协同的创新生态构建，才能让技术真正转化为生产力。在粤港澳大湾区建设的历史机遇下，这种开放、协同的发展模式，或将为全国高质量发展提供新的思路与样本。