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近年来，成都深入推进国家新一代人工智能创新发展试验区建设。2024年前三季度，全市人工智能产业规模突破800亿元，同比增长超35%，有望成为新的千亿级产业。成都，已成为人工智能赋能新型工业化的理想实践地。

“但目前来说，成都智能产业发展仍然面临赋能工业门槛较高，初创公司生存压力，投入与营收鸿沟巨大、数据集建设相对落后等问题和挑战。”2月27日，成都市政协委员、市产业数字化促进会秘书长徐震在接受记者采访时谈道。

未来，全球AI将迎来行业应用爆发期，如何加速推动人工智能与工业等重点领域深度融合，助力经济高质量发展？在今年成都市两会期间，成都市政协委员徐震就推动人工智能产业高质量发展提交了建议，为破解当前产业发展难题建言献策。

人工智能产业发展遭遇“三重门槛”

“目前，成都人工智能产业发展仍面临着多重挑战。”徐震指出，首要难题就是工业赋能门槛过高。由于工业生产制造等核心场景对精度要求高、容错率低，各细分行业的流程环节高度差异化，而当前生成式人工智能对行业专业知识理解不足，且在可靠性、可解释性方面难以胜任，无法在各种情境下持续提供准确、一致的结果。

初创企业也面临生存困境的困扰。由于生成式人工智能模型的创建和维护成本高昂，新玩家进入该赛道的门槛不断抬升，本土初创公司在大型科技公司的巨额投入面前难以保持竞争力，不得不寻求并购，导致市场资源加速向头部企业聚焦，无法深入到产业应用中。

同时，由于数据集建设相对滞后，在没有完善、优质、规范的产业数据集支持的前提下，人工智能难以真正服务于产业发展，而目前基础设施成本高、研发周期长、技术落地脱节等问题依然突出，AI基础设施投入产出倒差已从1250亿增至5000亿美元。

四大举措助力产业突围升级

“国产开源大模型DeepSeek的突破，标志着我国在AI底层技术与工程化能力上取得重要进展，其开源参数、轻量化部署等技术为降低应用门槛提供了新路径。”为此，徐震建议，以开源大模型为核心，鼓励企业开放基础模型参数及工具链，支持中小企业基于开源框架进行二次开发，减少重复投入。

并且通过政府补贴或税收优惠，激励企业将核心算法、训练数据集等开源共享，推动“轻量化模型+行业知识库”结合的技术路径。在优化产业生态方面，建议推动建设服务中小创新企业的人工智能基础设施，设立“AI创新风险缓释基金”，通过算力共享、数据开放等方式支持初创团队，避免资源过度向头部集中。

同时，加强数据集建设，支持各类企业主体、行业组织分领域建立优质数据集建设机制，同时尝试建立行业级数据交易平台，推动工业数据脱敏后开放使用。

在完善配套政策上，徐震还建议，推动高校开设“AI+工业”交叉学科，对采用国产大模型的企业给予政府采购优先权，并建立AI技术“沙盒监管”试验区，在可控范围内探索数据跨境流动、AI生成内容商业化等创新模式。

“国产开源大模型的突破为降低应用门槛提供了新路径。”徐震表示，“成都更应该抓住这一机遇，加速推动人工智能与工业等重点领域深度融合，助力经济转型升级。”