近年来，我国人工智能产业步入发展快车道，核心技术不断突破瓶颈，自主可控供给能力实现跨越式提升。从算力芯片到算法模型，从数据要素到产业生态，AI全链条创新持续发力，逐步打破外部技术垄断，为制造业智能化转型、数字经济高质量发展筑牢核心根基，彰显我国在全球AI赛道的强劲竞争力与创新活力。
算力是人工智能发展的核心底座，长期以来，高端AI芯片依赖进口、算力供给不足曾是制约我国AI发展的关键瓶颈。如今，这一局面已得到根本性扭转，国产算力芯片实现从“跟跑”到“并跑”的跨越，部分领域达成领跑。华为昇腾、寒武纪、摩尔线程等企业持续发力，推出一系列自主研发的AI训练与推理芯片，性能比肩国际主流产品，能效比优势显著。存算一体、Chiplet芯粒等前沿技术加速落地，全光计算芯片能效比超传统电子芯片百倍，为算力突破提供全新路径 。截至2026年一季度，我国建成万卡级智算集群42个，智能算力规模达每秒1882百亿亿次浮点运算，位居全球前列，彻底摆脱对海外高端算力的依赖，为大模型训练与产业应用提供充足算力保障 。
算法模型创新迭代提速，技术差距持续缩小，自主研发能力跻身全球第一梯队。我国大模型技术已从“跟跑”迈入“并跑”，在多模态融合、超长上下文、推理效率等核心领域实现突破。智谱GLM-5、DeepSeek V4、通义千问等国产大模型完成全谱系国产芯片适配，构建起“国产大模型+国产芯片”的自主可控生态闭环。这些模型在编程、数学推理、工业质检等专业场景性能优异，推理效率较三年前提升300%，部署成本降低75%。同时，开源生态蓬勃发展，国产开源模型全球累计下载量突破100亿次，AI专利数量占全球总量60%，为技术创新提供源源不断的动力。
数据要素供给能力持续增强，高质量数据集建设夯实AI发展基础。作为AI训练的核心燃料，我国数据资源储备与治理能力大幅提升，已建成高质量数据集超3.5万个，总体量超890拍字节，相当于国家图书馆数字资源总量的310倍 。国内多数模型训练中文数据占比超60%，部分达80%，有效解决高质量中文数据短缺难题 。7个国家级数据标注基地落地运营，形成1800TB高质量语料库，发布5项语料建设国家标准，为AI模型训练提供规范、优质的数据支撑。数据要素的规模化、高质量供给，推动国产AI模型性能持续优化，场景适配能力不断增强。
核心供给能力的全面提升，推动AI产业生态日趋完善，赋能实体经济成效显著。我国已构建覆盖基础层、框架层、模型层到应用层的完整AI产业链，培育340余家有影响力的工业互联网平台，连接工业设备超1亿台（套） 。AI技术与制造业深度融合，3万余家智能工厂建成，覆盖超80%制造业行业大类 。在工业质检、智能运维、研发设计等场景，AI落地应用加速，有效提升生产效率、降低成本、保障质量 。同时，AI核心产业规模持续壮大，2025年突破1.2万亿元，同比增长近30%，成为数字经济增长的核心引擎。
当前，全球AI竞争日趋激烈，核心技术博弈成为关键。我国人工智能虽取得显著成就，但仍面临高端芯片生态不完善、基础理论研究薄弱、部分核心算法待突破等挑战 。未来，需持续坚持自立自强，聚焦底层技术攻关，强化算力、算法、数据协同创新，完善自主可控产业生态。同时，深化AI与制造业、服务业等实体经济领域融合，推动技术落地与场景创新，让AI真正成为赋能产业升级、推动高质量发展的核心动力，助力我国从AI大国向AI强国稳步迈进。
