人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的关键驱动力量，是发展新质生产力、建设现代化产业体系的核心引擎。当前，我国产业体系正处于结构升级、动能转换、韧性提升的关键阶段，推动人工智能与实体经济深度融合，必须找准战略落点、强化系统布局、坚持创新引领，以技术突破、场景渗透、生态协同、安全可控为主线，打造智能化、高效化、绿色化、安全化的现代产业新形态，为高质量发展注入持久动力。面向新时代，推动人工智能赋能现代化产业体系，不能停留在单点应用、局部试水，必须转向体系化赋能、规模化落地、制度化保障，在技术底座、产业融合、生态构建、安全治理四大维度精准发力。
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筑牢技术底座：以原创突破夯实产业智能化根基
核心技术自主可控是人工智能赋能产业体系的前提。必须坚持自主创新、问题导向和系统攻关，着力突破底层技术瓶颈，打造安全可靠、先进适用的技术供给体系。
一是加强基础理论与前沿技术原创。充分发挥新型举国体制优势，聚焦多模态大模型、具身智能、群体智能等前沿领域，布局一批基础研究项目；鼓励创新资源整合能力强的龙头企业牵头，联合高校、科研院所组建创新联合体，集中力量突破智能算法、认知推理、自主学习等难题，不断提升原创性技术成果供给能力。
二是攻坚关键核心技术与硬件瓶颈。围绕高端智能芯片、工业传感器、工业软件等关键领域与薄弱环节，集中优势资源开展体系化攻关，加快实现核心技术的突破与迭代，推动硬件向小型化、低功耗和更可靠方向升级，更好满足复杂场景需求。
三是构建适配产业的模型与工具体系。面向装备制造、汽车、电子信息等重点行业，大力发展行业大模型、垂直领域专用模型和工业智能体，加快开发轻量化、低成本、易部署的智能模型与工具链，降低企业应用成本和技术门槛，推动人工智能技术从可用走向好用、易用、通用。
四是完善算力基础设施统筹布局。加快构建全国一体化算力网，推动通用算力、智能算力与超级算力规模化建设、集约化发展，持续推进“东数西算”工程，优化算力资源调度机制，提升算力利用效率。面向中小企业开放更多普惠算力资源，减轻企业获取和使用算力成本压力，为产业智能化提供坚实的算力底座。
聚焦产业融合：以场景牵引实现全链条提质增效
现代化产业体系的根基在实体经济。必须坚持以制造业为主战场，以人工智能与全流程、全要素、全产业链深度融合为主攻方向，通过场景落地带动产业能级跃升。
一是推动制造业智能化深度转型。以“人工智能+制造”专项行动为抓手，加快工业企业数字化、智能化改造，推动人工智能技术深度嵌入研发设计、生产控制、质量检测、供应链管理等关键环节，打造一批“灯塔工厂”和智能车间，支持有条件的企业发展柔性生产和大规模定制模式。
二是促进传统产业数智化改造升级。面向农业、能源、交通运输等传统产业分业施策，以智能感知、精准调控和绿色工艺等关键技术集成应用，推动生产、运营与管理模式全面革新，让传统产业焕发新活力。
三是培育壮大人工智能新兴产业。重点做强智能网联汽车、智能机器人、工业软件等新兴产业，培育一批生态主导型企业、专精特新“小巨人”和解决方案服务商，构建技术、产品与服务一体化供给体系。
四是前瞻布局未来产业新赛道。依托人工智能技术赋能量子信息、生命科学、空天科技、深海开发等未来产业领域，推动跨学科、跨领域融合创新，抢占未来产业发展制高点。
强化生态协同：以系统观念提升产业体系整体效能
现代化产业体系强调协同性、整体性与开放性。推动人工智能赋能必须打破数据、主体和产业壁垒，系统构建高效协同的产业生态。
一是推动数据要素高效流通与价值释放。加快构建数据基础制度，完善数据分类分级、共享交换、安全保护机制。着力推进行业级数据平台、高质量数据集与数据交易市场建设，推动数据可信流通与合规使用。
二是构建大中小企业融通创新生态。支持龙头企业牵头搭建开放创新平台，有序开放场景、算力、数据等要素资源，通过供应链协同、技术开源、共性技术研发等模式，带动中小企业“上云用数赋智”，形成大企业引领、中小企业配套的融通创新格局。
三是促进产业间跨界融合与价值链延伸。推动人工智能向现代服务业、现代农业等领域渗透，加快发展服务型制造、智慧物流、数字农业等新业态新模式，促进一二三产业深度融合，价值链实现整体攀升。
四是完善人才支撑体系。坚持教育科技人才一体发展，加强高校人工智能相关学科建设，支持高校、科研机构与行业企业通过合作培养、项目协作等方式，共同培养一批既懂产业机理又懂人工智能的复合型人才。加强工程师、技术工人技能培训，引进海内外高端人才，形成多层次、梯队化人才供给体系，为长期赋能提供智力支撑。
坚守安全底线：以可信治理保障产业健康发展
人工智能赋能具有技术迭代快、应用场景广、风险不确定的特点，必须坚持发展与安全并重、创新与规范同步，构建安全可控、可靠向善的治理体系，确保产业发展行稳致远。
一是健全人工智能安全标准与伦理规范。面向不同场景风险差异性，建立人工智能安全标准分级分类框架，完善数据安全、算法透明、风险评估等标准；同时，建立健全人工智能伦理规范和相关法律法规，明确研发、运营、使用等相关主体的职责和权力边界。
二是强化技术与应用全流程安全管控。在技术安全、数据安全与应用安全上加强防护，将安全要求深度融入人工智能系统从需求分析、设计开发到部署运行的全流程。针对新技术应用和新模式新业态，探索建立“沙盒监管”机制，在金融、能源、物流、制造等关键领域构建鼓励创新、弹性包容的治理环境。
三是完善政策支持与安全制度保障。强化财政、税收、金融等政策协同，加大对通过安全认证、建立数据保护体系的企业的激励力度，引导企业主动落实安全责任。同时，加大对数据滥用、算法欺诈等行为的惩处力度，建立行业黑名单制度和跨部门联合惩戒机制，提高违规成本，为人工智能赋能产业体系筑牢安全防线。