2026年全国两会期间，全国人大代表、对应的技术领域专家陈淑贤聚焦人工智能产业发展现状，系统阐述了我国AI产业面临的机遇与挑战，并提出了推动产业实现系统性突破的具体建议； 从产业发展成效看，我国人工智能产业已取得显著进展。截至2025年底，我国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，同比增长约33%，增速保持在高位运行。全国人工智能相关企业数量超过6000家，在全球市场中的占比达到16%，形成了从基础层、框架层到模型层、应用层的完整产业生态体系。在芯片领域，国产AI芯片在国内市场的占比已提升至42%，表明了核心技术的快速进步。数据资源上，全国已建成高质量数据集超过10万个，总规模超890PB，为AI应用提供了丰富的数据支撑。同时，人工智能领域的法治建设和监管体系也在健全，为产业健康发展奠定了基础。 然而，陈淑贤指出，我国AI产业在快速发展的同时仍存在深层次问题。当前产业发展面临系统集成不足的瓶颈，产业链各环节协同度不够，生态闭环尚未完全形成。高端应用场景的渗透率较低，许多先进技术仍未充分赋能实体经济。在基础理论创新、跨模态大模型训练、软硬协同优化等关键领域，与国际先进水平存在明显差距，国际竞争压力持续加剧。这些问题的存在，直接影响了我国AI产业向更高质量阶段迈进。 面对这些挑战，陈淑贤提出了系统化的解决方案。首先，推进国家关键行业AI基础设施的国产化信创化建设。建议成立信创产业联盟，加强产业链上下游协作，对国产化信创适配企业给予税收和融资政策倾斜，鼓励企业基于国产软硬件开发AI平台与应用。此举措旨在强化产业链的自主可控能力，减少对外部技术的依赖。 其次，推动建立统一的高质量数据集标准。建议各行业规范数据采集、标注等关键流程，建立完善的质量评价体系，破解数据流通中存在的壁垒问题和权责不清等行业痛点。高质量数据是AI发展的重要基础，统一标准有助于提升数据的可用性和可信度。 第三，设立人工智能场景攻坚专项计划。建议以揭榜挂帅的模式，聚焦高端制造、生物医药、碳中和等国家战略领域，遴选高价值应用场景并给予资金支持，推动垂直大模型深度赋能实体经济。这一措施将有助于加速AI技术在战略性产业中的转化应用。 第四，加强人才培养和结构优化。建议由多部门联合选拔青年技术人员开展定向研修，通过高校教授与企业总工程师的双导师制培养模式，破解"会写代码不懂工艺、懂算法不懂行业"的人才结构性矛盾，为制造业智能化升级输送一线技术人才。 针对国计民生领域的特殊需求，陈淑贤特别强调，应由央国企主导相关AI模型的研究开发。国计民生类AI模型直接关系社会稳定与人民群众的切身利益，对安全性、可靠性和公益性的要求极高。央国企具备资金雄厚、资源整合能力强、责任担当突出的优势，能够坚守公益导向，确保此类AI模型的自主可控和安全可控。
人工智能是新一轮科技革命的核心驱动力，其发展水平直接关系国家竞争力。代表提出的建议既针对当前短板，又着眼长远布局，说明了对产业发展规律的深刻认识。在推进科技自立自强的战略背景下，如何统筹各方力量实现关键突破，将成为AI产业高质量发展的重要课题。