人工智能正成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力；国务院印发的《关于深入实施人工智能+行动的意见》把“人工智能+产业发展”列为核心任务，为产业AI落地提供了清晰的政策指引。鉴于此，如何把AI技术优势转化为产业竞争力，成为业界共同关注的问题。大模型技术的快速演进，也为产业应用打开了更多空间。孙茂松教授指出，大模型最吸引人的特质在于“能力涌现”，它改变了技术迭代的节奏，推动文本、代码、多模态等领域加速进展。但随着由“尺度定律”驱动的竞赛进入新阶段，单纯扩大数据与参数规模，已难以覆盖现实世界的复杂任务。
推进“人工智能+”不是一场短跑，而是一项系统工程；把握技术演进带来的窗口期，更要尊重产业规律与业务逻辑，在数据治理、知识沉淀、流程再造与生态协同上持续投入。唯有在宏观上构建面向全产业的能力底座，在微观上把每个场景的“最后一公里”走扎实，才能让新技术真正转化为新质生产力，推动产业体系向更高质量、更高效率、更可持续方向升级。