作為引領新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，人工智能正深刻重塑全球經濟結構、重構產業形態，成為國際競爭的重要戰略制高點。我國深刻把握時代脈搏，充分發揮新型舉國體制優勢，率先將人工智能發展上升為國家戰略，系統謀劃並出台《新一代人工智能發展規劃》等政策舉措，持續推動人工智能在科技創新、產品創造和應用賦能等領域取得顯著進展，初步構建起以頂層戰略為牽引、以應用場景為驅動的人工智能生態雛形，綜合實力實現階段性躍升。

然而，我國人工智能發展仍面臨基礎能力偏弱、要素協同不暢、治理體系滯后等系統性挑戰。要破解這些難題，亟需樹立系統思維和生態理念，以生態視角優化升級人工智能發展的組織框架與推進邏輯。人工智能生態系統，是指以技術創新為核心，圍繞研發、部署和治理各環節，協同整合算力、算法、數據、平台、應用、人才與治理體系等關鍵要素的動態協同網絡，為實現人工智能的健康可持續發展提供了新范式。

“要充分發揮新型舉國體制優勢，堅持自立自強，突出應用導向，推動我國人工智能朝著有益、安全、公平方向健康有序發展”。這一重要論述為我國人工智能生態建設提供了方向指引與行動綱領。如何將制度優勢轉化為生態優勢，在基礎層筑牢自主可控底座，在應用層激發協同創新活力，在治理層貢獻中國智慧方案，系統性打造健康有序的人工智能創新生態，成為我國邁向全球人工智能強國的關鍵命題。

強化系統思維，構建生態系統全景圖譜

新一代人工智能技術快速演進催生出“機遇與風險並存、躍升與短板共生”的復雜態勢，要精准把握這一態勢，關鍵在於秉持戰略思維和系統思維，從全局視角統籌技術演化、產業鏈條、政策環境與倫理治理等關鍵維度，構建全域、動態更新的人工智能生態圖景與生態監測平台。

首先，以國家級人工智能智庫網絡建設為戰略支點，匯聚跨領域頂尖專家智慧，系統性、戰略化解構人工智能生態系統的空間布局、技術演進、文化基因與治理邊界，繪制涵蓋全要素、全鏈條、全主體的“生態系統全景圖譜”。這一基礎性工程，不僅有助於從頂層設計層面構建具有制度優勢的中國式人工智能生態框架，也為人工智能生態監測平台的要素識別與范圍界定奠定堅實理論基礎。

其次，依托全景圖譜，搭建具有國際競爭力的人工智能生態監測平台，打造動態演化的數字孿生系統。平台匯聚全球科學論文、專利數據、行業會議、倫理指南、教育課程和時事新聞等多元資源，提供對我國乃至國際人工智能生態內基礎設施、技術發展、市場業態和監管環境的全景式動態觀察。平台沉澱的海量數據資產將持續反哺智庫研究，依托智能化“生態沙盤”模擬技術動態評估技術路徑與資源錯配風險，並通過藍皮書、發展報告等形式提供關於產業集群演化、技術瓶頸與監管盲區的決策支持，為科技規劃、資源配置與風險防控提供科學依據。

通過“生態圖譜+監測平台”的雙向賦能、協同演進，構建起具有生態系統級智能的新型智庫體系，為人工智能時代的國家治理提供全景洞察、動態推演和決策預置的核心能力。

堅持自立自強，突破生態基礎要素瓶頸

盡管我國人工智能在行業應用層面已具備全球競爭力，但在基礎理論、關鍵技術、軟硬件生態等核心領域仍存在結構性短板。因此，亟需構建涵蓋數據、算力、算法等核心要素的自主可控人工智能生態基礎協同創新體系。

在數據資源層面，我國數據資源豐富，但仍面臨質量不高與流通阻滯等瓶頸。應加快完善數據要素市場規則體系，建立健全部門協同、行業聯動、區域貫通的公共數據開放和企業數據流通協同機制，面向制造、金融、醫療、教育、農業、交通等重點行業和領域建設國家級人工智能開源數據中心，聚焦智能學習所需的語義標注、全模態融合等需求打造面向新一代人工智能的高質量數據供給體系。

在算力資源層面，目前我國在算力核心技術與關鍵環節仍存在“卡脖子”問題。要聚力攻堅高端芯片、專用AI處理器、核心計算架構與配套軟件等瓶頸技術，加速構建 “芯片—算法—系統”協同演進的全棧國產化生態鏈。同步統籌布局國家級通用算力平台和行業算力中心，打造可擴展、可調度、可信賴的“國家算力雲”，推動形成覆蓋全國、自主可控、高效協同的人工智能算力資源體系。

在算法創新層面，當前我國AI算法原創性不足，高度依賴國外開源框架。應持續強化基礎研究投入，依托專項基金、國家重點實驗室和高水平開源社區，支持高校和科研機構深耕人工智能底層理論與核心算法，力爭在強化學習、神經網絡架構、因果推理、通用智能等關鍵方向實現原始性創新與顛覆性突破，提升我國人工智能技術生態發展方向與節奏的自主性與可控性。

創新驅動的本質是人才驅動，應立足創新鏈、產業鏈同步構建人才鏈，深化數學、神經科學、統計學等基礎學科與人工智能交叉融合，健全分層分類的人才培養引進機制，重點培育理論研究、工程技術與交叉復合型人才，筑牢人工智能智力根基，推動我國實現從技術跟隨向全球引領的戰略躍升。

堅持應用導向，完善開源協同生態機制

“推動人工智能科技創新與產業創新深度融合，構建企業主導的產學研用協同創新體系，助力傳統產業改造升級，開辟戰略性新興產業和未來產業發展新賽道。”為破解人工智能領域協同閉環缺失、技術轉化與市場需求脫節的核心矛盾，需堅持應用牽引、協同共建，遵循“政府支持—應用導向—多元參與”路徑，構建“有限共享、無限協作”的開源協同創新生態體系。

一是推動開放開源協作。借鑒國際開源社區的成功經驗，建立國家級開發者社區與開源平台，形成覆蓋計算資源、數據資產、算法模型、開發工具和應用服務等環節的一體化開源倉庫，促進資源共享與協同創新﹔加快打通“高校院所—企業—開源組織”合作鏈條，推動企業主導開源項目（如DeepSeek、阿裡、百度等實踐范例）與高校科研力量深度融合，破解底層工具與學術生態弱綁定難題。

二是強化市場倒逼創新。系統識別產業鏈中的關鍵痛點和技術瓶頸，推動人工智能研發與智能制造、智慧城市、醫療健康等重點行業深度融合，加強構建垂直行業大模型，形成以需求牽引的技術創新路徑﹔通過示范平台、典型場景、地方試點等方式，將成熟技術嵌入傳統產業場景，在大規模部署中反向促進技術完善和產業標准沉澱，推動形成“以需定研、以研促用”的技術創新生態。

三是暢通成果轉化通道。設立人工智能技術轉化中心並搭建國家級人工智能需求響應平台，打造“需求發布—資源供給—成果交易”全流程一站式服務體系，構建覆蓋科研機構、龍頭企業、中小企業與公眾用戶的協同轉化機制，通過需求牽引與資源配置精准對接，加快人工智能創新成果向實際應用的高效轉化與規模化推廣。

通過“開源生態鏈（協作共享）—創新鏈（科研突破）—產業鏈（場景落地）”三鏈融合體系，實現技術“研有所用、用有所創、創有所享”的可持續發展格局，推動人工智能生態向更加豐富和成熟的方向發展。

突出底線思維，加強生態治理動態調控

人工智能在帶來重大發展機遇的同時，也伴隨前所未有的風險挑戰。“完善人工智能監管體制機制，牢牢掌握人工智能發展和治理主動權。”這要求政府把握技術演進趨勢和規律，加快構建“風險可控、標准統一、開放合作”的治理體系，確保人工智能安全、可靠、可控發展。

一是構建動態評估與風險預警體系。針對大模型等新興技術的不確定性風險，建立分級分類、動態更新的人工智能風險治理體系。依據算法類型、應用場景和社會影響等維度對人工智能風險實施差異化管理，明確自動駕駛、金融、醫療等高風險領域的監管邊界與責任主體。依托生態監測平台，構建實時感知、智能識別、快速響應的一體化預警機制，增強對模型異常、數據濫用、系統失控等問題的前瞻判斷與干預能力，筑牢人工智能發展的風險防線與安全底座。

二是推進統一技術標准體系建設。針對當前產業鏈長、主體多、標准缺失等突出問題，加快構建統一、高效、協同的標准體系。依托國家標准化管理機構，建立標准化組織和協同工作機制，統籌產學研用各方力量推進人工智能標准體系一體化布局。重點圍繞模型開發、數據交互、算法調用等關鍵環節，制定、評估與推廣透明度、可解釋性、隱私保護、測試驗証、倫理合規等核心標准，增強技術規范性與跨場景適配性，夯實人工智能健康發展的制度基礎。

三是深化人工智能治理國際協作。作為全球通用性技術，人工智能的治理面臨跨境挑戰，各國共擔責任。我國應積極在“一帶一路”、G20、聯合國教科文組織等多邊平台上協商共建人工智能發展戰略與治理規則，推動算法透明、數據跨境流通、倫理治理等關鍵議題納入全球議程。鼓勵高校、科研機構與國際同行開展聯合研發、標准共建與互認測試，打破技術壁壘和市場壁壘，推動形成具有廣泛共識的全球治理框架，提升我國在全球人工智能治理體系中的規則塑造力與戰略影響力。

（作者為武漢大學信息管理學院副院長、教授、博士生導師﹔武漢大學信息管理學院博士生）

【本文系國家社會科學基金重大項目“新一代人工智能的社會影響與風險治理研究”（24&ZD186）階段性成果】

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