科技Hehson潮

创新驱动发展

政策速递

3月5日上午，十四届全国人大四次会议在北京开幕，国务院总理李强作政府工作报告。

过去一年，我国发展向新向优、彰显蓬勃活力。新质生产力稳步发展，科技创新成果丰硕，人工智能、生物医药、机器人、量子科技等研发应用走在世界前列，芯片自主研发有了新突破，国产大模型引领全球开源生态……

2026年是“十五五”开局之年，也是深入推进科技强国建设的关键之年。加紧培育壮大新动能，加快高水平科技自立自强被摆在更为突出的战略位置。

在加紧培育壮大新动能方面，报告提出，打造智能经济新形态，深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。支持人工智能开源社区建设，促进开源生态繁荣。实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度，支持公共云发展。

作为“十五五”开局之年的重要会议，本次两会释放的产业政策逻辑，聚焦科技创新与新质生产力培育，锚定实体经济与数字经济的深度融合。尤其是“人工智能+”的全域赋能部署，将推动数字技术向全行业渗透，催生新产业、新模式、新赛道，既为2026年经济增长提供新动能，也将为“十五五”时期的产业发展筑牢根基。

PART.01

技术范式的转折：从规模竞赛到效率优先

从技术演进态势观察，人工智能正从单点突破转向系统能力跃升，从实验室验证走向规模化应用。这一进程的底层支撑，是算力、算法、数据三大要素的协同进化，以及与之适配的产业基础设施的完善。

过去一个时期，人工智能大模型的发展遵循规模法则——参数体量、训练数据规模、算力投入成为能力提升的关键变量。

技术路径呈现分化迹象，模型架构的创新开始突破单纯的规模依赖，通过更高效的训练方法、更精巧的架构设计，以更低的算力成本实现同等甚至更优的模型表现。这一转折的意义在于：人工智能正在从资源密集型向技术密集型过渡，从少数机构的专属工具向普惠性基础设施演进。

训练成本与推理成本的下降，拓宽了人工智能的商业化边界。当边际成本降低到中小企业可承受区间，技术渗透率将迎来非线性提升。这也是开源生态价值凸显的背景——通过代码共享与社区协作，技术扩散速度加快，生态粘性逐步形成。围绕核心框架构建的工具链、开发者社区、应用案例库，正在成为新的竞争壁垒。

PART.02

算力的逻辑演化：从训练中心到推理泛在

算力是人工智能的基础设施，但算力的需求结构正在发生深刻变化。早期阶段，产业聚焦于训练算力——以大规模集群支撑基础模型的训练迭代。随着模型逐步成熟，推理算力的权重快速上升。

训练算力追求极致性能，可以接受较高的成本与较长的周期。推理算力则遵循不同的约束条件：低延迟、高并发、极致性价比。这一转变意味着，算力资源的配置逻辑需要重构。过去那种集中式、大规模的算力供给模式，正在向分布式、边缘化的方向延伸。算力资源的空间布局、调度机制、运营模式都需要相应调整。

“全国一体化算力监测调度”的推进，正是对这一趋势的响应。算力不再被视为孤立的计算资源，而是可调度、可协同的网络化基础设施。西部的清洁能源与东部的实时需求通过算力网络实现匹配，“算电协同”不仅是技术命题，更是资源优化配置的战略选择。

在算力供给端，自主化进程正在提速。供应链的外部约束促使产业界加速技术突破，国产算力在推理场景已形成差异化优势。特别是针对特定模型做深度优化的专用芯片，在能效比上具备竞争力。这种“软硬协同”的技术路线，与通用芯片的规模效应形成互补，也为多样化应用场景提供了更多选择。

PART.03

要素协同的深化：算法、数据与生态的进化逻辑

除算力之外，算法与数据的技术逻辑同样处于持续优化中。

算法层面，模型架构的创新正在突破传统的规模依赖。混合专家模型、稀疏注意力等技术的引入，使得模型可以在不显著增加算力消耗的前提下提升能力。此外，存算一体、光计算等新型计算范式的探索，正在从物理层面改变传统的冯·诺依曼架构，能效比实现数量级提升。这意味着，算法创新与硬件演进的耦合度正在加深，协同设计成为提升系统效率的关键路径。

生态层面，开源正在成为技术扩散与标准卡位的重要载体。开源的逻辑在于降低参与门槛、放大协作效应。当一个技术框架被广泛采用，围绕其形成的工具生态、开发者社区、人才培养体系，将形成生态优势。中国拥有庞大的技术群体与丰富的应用场景资源，通过开源将这些优势释放出来，是参与全球技术治理的有效路径。

PART.04

产业渗透的路径：人工智能如何实现价值转化

技术要素的积累最终需要转化为产业价值。从当前实践观察，人工智能的产业渗透呈现几条清晰路径。

在工业制造领域，人工智能正在向生产核心环节渗透。智能调度系统优化生产节拍与资源配给，预测性维护降低设备停机时间，机器视觉提升质检精度与效率。人工智能不再停留于外围辅助，而是成为生产工艺优化的重要工具。当生产系统具备自感知、自决策、自优化能力，制造效率的提升具备非线性特征。

在消费服务领域，智能终端的人机交互正在被应用。从智能手机到智能汽车，从家庭设备到商用服务机器人，人工智能正在拓展终端的功能边界。智能体不再是单一功能的执行工具，而是具备上下文理解与主动服务能力的交互入口。这种变化意味着，终端设备的竞争将从硬件参数转向智能体验。

在专业服务领域，人工智能正在改进知识工作的方法论。生成式工具降低内容创作门槛、加速创意迭代；代码辅助工具提升开发效率、降低编程门槛。这些应用的本质，是将重复性、规则性的劳动自动化，让人专注于更高价值的判断与决策。

从落地逻辑看，人工智能的价值转化遵循几个共性特征：一是场景聚焦，选择边界清晰、数据积累充分的垂直领域切入；二是流程嵌入，将人工智能能力融入现有业务流程而非另起炉灶；三是反馈闭环，建立应用效果的数据反馈机制，持续迭代优化。

PART.05

技术演进与产业重构的长期视角

人工智能正处在从技术突破向产业渗透的过渡阶段。算力基础的完善、算法的持续迭代、数据的深度挖掘、应用场景的不断拓展，共同构成这一进程的支撑条件。

但也要看到，技术的产业转化需要时间。从实验室到生产线的距离，往往比预期更长。模型的通用能力与特定场景的适配需求之间存在张力，技术供给与产业需求之间的匹配需要持续磨合。算力基础设施的投入产出模型需要验证，商业闭环的跑通需要耐心。

算力网络的构建、高质量数据集的积累、开源生态的培育，需要长期投入的基础性工作。技术突破的偶然性与产业发展的必然性之间，需要系统性的制度安排作为连接桥梁。

人工智能对经济社会的影响深远。技术终局不在实验室，而在千行百业的价值创造之中。算力底座是否坚实，产业逻辑是否清晰，场景深耕是否到位，或将不断推动这场变革的发展进程。

参考来源：

《2026年政府工作报告，一图速览！》，新华社

《中国 AI 高质量发展！算力与技术双向突破》，科普中国

《算力为何重要》，求是网

《新华深读 | 2026 年中国 AI 发展趋势前瞻》，新华网

《人工智能优化算力布局》，新华网

《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》，中国信息通信研究院

《关于深入实施 “东数西算” 工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》，工信部

《推动生成式人工智能赋能产业发展》，新华网

《人工智能系列谈丨AI 时代的机遇与挑战：从科技创新到行业应用》，新华网