习近平总书记明确指出“因地制宜发展新质生产力”，并赋予江苏“在研究新情况、解决新问题上下功夫、出经验”的重大任务。当前，人工智能（AI）正成为培育新质生产力的核心引擎。从全球视野看，美国持续强化其AI领导地位，欧盟《人工智能法案》已落地推进，全球芯片、大模型竞争日趋白热化。我国也专门出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，要求加速数字技术与制造优势、市场优势深度融合。

江苏AI创新力与融合赋能水平稳居全国第一梯队。但要将技术优势全面转化为产业竞争力和生产效率提升，仍面临诸多深层障碍。系统推进人工智能赋能新质生产力发展，不仅是江苏抢抓新一轮科技革命机遇、落实习近平总书记“下功夫、出经验”要求的战略抓手，更是扛起“经济大省挑大梁”责任、应对国内外复杂挑战、构筑未来竞争新优势的必然选择。

江苏人工智能赋能

新质生产力的基础与优势

顶层设计率先突破，政策体系日臻完善。江苏高度重视人工智能发展，于2025年印发《江苏省“人工智能+”行动方案》，明确到2030年人工智能产业规模超万亿元，到2035年建成国内领先的“人工智能+”创新策源地、产业新高地和融合应用先导区。同年出台了《关于加快人工智能终端产业发展的实施意见》。2026年又发布江苏省人工智能赋能新型工业化重点工作清单等一系列政策举措，形成目标清晰、覆盖全面的政策支撑体系。省内各市积极行动，南京建设国家人工智能创新应用先导区，苏州发布《加快建设“人工智能+”城市行动方案（2025—2026年）》，无锡聚力打造算力装备产业集群，形成了“一带双核多点”的发展格局。

算力设施规模初具，智能算力加速布局。江苏算力规模居全国前列，总算力超10万P，南京、无锡、苏州入选国家首批“毫秒用算”城市，全省智能算力规模占华东地区六成。江苏正推动全省算力中心标准机架数达80万架，智算规模超25EFLOPS。国网江苏电力在全国率先建成省级智算中心，算力规模达10亿亿次/秒。多地创新推出“算力券”“训力券”等政策工具，显著降低了企业算力使用成本。国家“东数西算”工程的有序推进，也为江苏构建全国一体化算力体系提供了重要支撑。

应用示范效应显著，智能制造走在前列。2025年世界智能制造大会公布首批15家领航级智能工厂，江苏的徐工集团、南钢集团占2席。2025年，全省新增领航级智能工厂2家、卓越级智能工厂43家（累计达到67家）、5G工厂91家（累计达到301家），数量均位居全国第一。两化融合发展水平达71.2，连续11年全国第一。南京市同步加快推进“人工智能+软件”产业发展，累计有生成式人工智能服务备案39款、占全省61%，成为江苏AI产业的“核心增长极”。

产业生态活力增强，资本人才加速集聚。江苏已形成覆盖芯片、框架、模型、应用的全产业链条，在南京、苏州、无锡等地形成了具有影响力的AI产业集群。全省设立总规模近2800亿元的战略性新兴产业基金，其中专项投向人工智能的接近千亿元。同时，江苏集聚了超过300个AI赋能的青年社区，为创新创业提供了肥沃土壤。

人工智能赋能

江苏新质生产力发展的深层挑战

政策传导存在“温差”，普惠性与精准性不足。省级顶层设计虽然完善，但在向市县及广大中小微企业传导时，存在“不知道、不会用、用不上”的问题。部分企业反映政策申请流程复杂，资源存在“撒胡椒面”现象，未能精准滴灌至最需要的企业和场景。此外，技术供给与企业实际需求精准适配仍存阻碍，智能化转型的“最后一公里”有待打通。

算力供需存在“错配”，资源效能未充分释放。一方面，高端智能算力资源紧张，且多集中于大型企业和科研机构；另一方面，大量中小企业因技术能力有限、专业人才缺乏，难以有效利用现有通用算力服务。全省算力中心快速建设的同时，面向特定行业的专用算力解决方案和配套服务供给仍然不足，导致了算力资源闲置与短缺并存的结构性矛盾。中小企业面临的算力应用瓶颈没有根本性改变。

数据流通存在“壁垒”，要素价值难充分激活。“数据孤岛”现象普遍存在，企业内部、产业链上下游之间因标准不一、权属不清、安全顾虑等因素，数据难以共享。数据确权、定价、交易等机制尚不健全。虽然江苏已发布首批15家数据产业公共服务平台和16个重点领域的高质量数据集建设清单，但全省统一的操作指引和标准体系尚未完全建立，数据交易市场活跃度有待提升。

人才供给存在“断层”，结构性矛盾较为突出。当前最紧缺的是既掌握前沿AI技术又深谙行业知识的“AI+产业”复合型人才。高校人才培养体系与产业实践需求脱节，学生毕业后仍然需要较长的再培养周期。同时，在高端人才争夺中，江苏面临北京、上海、深圳等城市的竞争压力，传统产业集聚的苏北及二、三线城市人才留存环境有待进一步优化。

系统推进人工智能赋能

江苏新质生产力发展的对策建议

必须坚持系统观念，深入贯彻落实习近平总书记对江苏工作重要讲话精神，紧扣“在研究新情况、解决新问题上下功夫、出经验”的重大要求，从政策、算力、数据、场景、人才、生态六个维度协同发力，推动人工智能赋能江苏新质生产力发展走在全国前列。

（一）完善政策体系，提升普惠服务新效能。

1.推动政策整合与精准触达。由省发展改革委、省工业和信息化厅牵头，依托“苏服办”平台建设“人工智能政策服务一体化平台”，利用大数据和AI技术，实现政策与企业特征的智能匹配和主动推送。全面推广“算力券”“模型券”“Token券”等创新工具，整合算力补贴、研发费用加计扣除、应用奖励等政策，实现“一券通享”，简化申报流程。对各地已探索的“场景创新券”“风险补偿资金池”等金融工具进行效能评估与标准化设计，构建清晰的省级“人工智能+制造”政策工具箱。

2.建立政策效能评估与动态调整机制。建立跨部门的AI政策协调机制，打破数据壁垒。引入权威第三方机构，定期对各市、县AI政策落实情况进行评估，建立以企业获得感、技术突破度、产业贡献率为核心的评价指标体系。根据评估结果动态优化政策工具箱，确保政策红利精准、充分释放。

（二）夯实智能基座，筑牢赋能发展新基石。

1.构建全省一体化算力调度体系。深化“东数西算”工程在江苏的落地，优化边缘智算节点布局，加快城域“毫秒用算”。鼓励发展“算力网”运营模式，实现全省乃至长三角算力资源的智能调度与弹性供给。面向电子信息、高端装备、生物医药等重点行业，支持建设一批行业级算力与算法平台，提供“开箱即用”的专用解决方案。通过“算力体验券”“算力分期付”“算力入股”等创新服务，大幅降低中小企业用算门槛。

2.加速培育统一规范的数据要素市场。加快推动数据市场建设，在数据产权、流通交易、收益分配等重点领域实现制度性突破。总结推广江苏首批数据产业公共服务平台建设经验，鼓励数据企业围绕人工智能公共服务、数据跨境、公共数据融合开发等方向深耕细作。高质量推进16个重点领域的高质量数据集建设，到2027年底全省建成超过1000个高质量数据集。探索“数据可用不可见”的新型交易范式，推动数据要素规范化流通与合规应用。

（三）深化场景牵引，打造应用示范新窗口。

1.实施“人工智能+制造”深度赋能工程。紧扣江苏制造大省实际，全面落实《江苏省“人工智能+”行动方案》。持续开展基础级、先进级、卓越级、领航级智能工厂梯次培育，支持生成式设计、数字孪生仿真等工业软件发展，推动工业互联网平台智能融合应用。遴选一批成效显著的AI赋能标杆项目，授予“江苏省新质生产力示范项目”称号。支持有条件的企业开发推广“共享实验室”“虚拟研发团队”等新型研发组织模式。鼓励金融机构为示范企业提供绿色信贷和优惠融资，加速优秀解决方案从“样板间”向“商品房”的规模化复制。

2.拓展“人工智能+”社会民生场景。在“人工智能+医疗”方面，依托省统一卫生健康云和21个专病高质量数据集，进一步推动AI辅助诊断、健康管理等服务普惠化。在“人工智能+教育”方面，推广智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式。在“人工智能+城市治理”方面，推动低空经济影像、12345政务服务热线等高质量数据集的智能应用。形成“为场景找技术，为技术找场景”的良性循环。

（四）构筑人才高地，激发创新驱动新动能。

1.构建产教深度融合的AI人才培养体系。省教育厅、省工业和信息化厅应联合推动“AI+X”交叉学科建设，支持东南大学、南京大学等高校与龙头企业共建现代产业学院和实训基地。大力推广“项目制”“订单式”培养模式，将企业真实项目融入教学。实施“全民AI素养提升计划”，在社会培训和职业培训特别是面向制造业一线工人的技能提升培训中广泛增设AI课程。

2.实施更具国际竞争力的人才引进与留用政策。总结推广苏州支持人工智能领域人才发展的9条举措。鼓励南京、苏州、无锡等地优化“高层次人才特殊支持计划”，根据各自产业需求靶向引进AI顶尖人才和团队。借鉴“AI+青年社区”模式，建设一批让年轻人向往的创新高地，在住房、子女教育、医疗保障等方面提供更具吸引力的一揽子服务。营造鼓励创新、宽容失败的社会氛围，增强人才的归属感和成就感。

（五）聚焦中小主体，破解智能化转型瓶颈

1.大力培育跨界融合专业服务机构。针对中小微企业智能化转型需求，出台专项政策，培育一批既懂AI技术又懂行业知识的跨界融合服务机构。这些机构应作为赋能载体，有效发挥供需对接的桥梁作用，链接高校、科研机构、AI公司和制造企业，提供从技术验证、中试熟化到场景落地的全链条服务。支持江苏省人工智能创新发展大会等平台持续发挥交流合作功能，促进技术供给与产业需求精准对接。

2.鼓励开源共享降低技术门槛。选取电子信息、装备制造、纺织服装等江苏重点优势行业，开发一批轻量化的AI基础模型，打造“模型超市”。聚焦中小制造企业迫切需求的排产优化、智能质检、设备预测性维护等关键环节，孵化“免费基础模块+收费插件”的智能化解决方案。鼓励链主企业向上下游开放技术平台，支持大企业向中小企业开放技术、标准和场景，共建产业链应用生态。

（六）优化创新生态，培育产业发展新优势

1.强化产业链协同与资本支撑。充分发挥总规模近2800亿元的战略性新兴产业基金作用，加快AI领域基金项目投资落地。鼓励链主企业牵头组建“AI+”创新联合体，搭建面向产业链的协同创新平台。完善科技成果转化的利益分配机制，激发科研人员创新活力。支持大中小企业融通发展，形成协同创新的良好生态。

2.构建敏捷协同的人工智能治理体系。加快制定覆盖算法安全、数据隐私、伦理道德的省级AI治理框架和标准体系。在自动驾驶、智慧医疗等高风险高价值领域，稳妥推进“AI监管”试点。建设省级人工智能治理平台，实现对高风险AI应用的动态监测与风险评估，确保人工智能在安全、可信、可控的轨道上健康发展。探索便利化的数据跨境流动安全管理机制，促进国际化AI合作与应用落地，为全国人工智能治理提供“江苏经验”。

作者简介：崔泽群，南京航空航天大学经济与管理学院博士后、助理研究员；张雪伍，江苏理工学院经济学院副教授。

本文系国家社会科学基金一般项目《我国领军企业基础研究反哺动力及激励政策研究》（课题编号：24BGL050）研究成果。