当前，人工智能正在成为重塑全球产业格局的关键力量。
2025年以来，我国人工智能产业发展呈现加速上升态势，产业规模突破1.2万亿元，这一数字背后反映的是人工智能正在从单纯的技术工具向产业发展的核心驱动力转变。
从赋能机制看，人工智能对新兴产业的支撑作用已实现从点状助力向系统性重构的升级。
在生物制造领域，基于大数据的模型算法能够高效预测蛋白质结构，将传统依赖实验室逐一筛选的方式转变为数字模拟验证，大幅压缩了产品研发周期，加速了合成生物学的产业化进程。
在低空经济领域，人工智能通过整合空域管理、气象监测等多维数据，实现无人机集群的智能调度与协同运作，为城市物流配送、应急救援等提供了全新解决方案。
这些应用实例表明，人工智能已成为驱动新一代生物技术、新能源、高端装备等战略性新兴产业发展的关键技术。
从国际比较看，主要经济体均将人工智能视为新兴产业竞争的制高点，但各自采取了差异化战略。
美国推行"前沿定向攻关"模式，通过《赢得AI竞赛：美国AI行动计划》等政策文件，引导人工智能资源向生物科技、量子信息等战略关键领域汇聚，核心目标是维持其在新兴产业全球竞争中的综合优势。
欧盟采取"规则引领"模式，以《人工智能法案》为抓手建立监管标杆，同时在微电子、氢能等新兴产业进行跨国投资布局，力图构建符合自身价值观和产业利益的技术主权生态。
相比之下，我国展现出独特的"应用牵引与规模驱动"特征。
这一特征的形成，根本上源于我国具备全球最为完整的产业体系和超大规模市场两大优势。
迫切的产业升级需求为人工智能创造了丰富的应用场景。
以城市治理为例，"城市大脑"系统已成为人工智能应用的典范，通过对城市运行数据的智能分析和决策支持，直接孵化了智能网联汽车、城市物联网等新兴产业，其复杂度和应用广度在国际上鲜有先例。
我国还形成了"国家引导—地方试点—企业响应"的协同推进机制，有效将场景优势转化为产业优势。
国家层面印发的《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》为人工智能与新兴产业的嵌套融合绘制了全景路线图。
浙江等先行地区围绕重点企业、科研院所等构建起协同的敏捷生态，加速了人工智能技术红利的释放和转化。
然而，也应客观认识到当前存在的突出问题。
部分领域基础理论供给仍显不足，人工智能与实体经济的融合还不够紧密，产业链高端环节的国际竞争力需要进一步增强。
这些问题若不及时解决，可能制约我国人工智能产业的长期发展潜力。
面向未来，应从两个层面着力推进。
一是促进人工智能与战略性新兴产业深度融合。
要强化应用场景的牵引作用，围绕新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料等战略性新兴产业，系统梳理市场的智能化需求。
通过开展"揭榜挂帅"等创新组织方式，鼓励人工智能企业与各行业开展联合技术攻关，加速技术成果的工程化和规模化落地，使人工智能成为提升全社会产业创新能力的通用赋能工具。
二是全面提升人工智能产业高端环节的竞争力。
应重点培育行业龙头企业，支持专精特新中小企业发展，形成大中小企业融通创新的良好格局。
加强高质量数据要素的开发利用，统筹布局并超前建设智能算力、高速网络等新型基础设施。
同时，要完善人工智能法律法规和伦理规范体系，积极参与全球人工智能治理，在国际范围内引领产业朝着更加规范、更具竞争力的方向发展。
人工智能之于新兴产业，既是技术变量，也是发展方式的重塑力量。
把握趋势、正视短板、系统施策，才能让技术红利更快转化为产业竞争力与社会治理效能。
面向未来，坚持以实体经济为根基、以创新体系为支撑、以安全治理为底线，持续推动人工智能与产业深度融合，方能在全球科技与产业竞合中把握机遇、赢得主动。