省十四届人大常委会第二十三次会议听取了省政府关于全面推动人工智能创新发展情况的报告，并进行了分组审议。常委会组成人员对省政府的报告表示赞同，认为报告内容翔实，比较客观地反映了全省人工智能发展情况和所做的主要工作，提出了下一阶段的重点举措。大家一致认为，我省在人工智能领域起步较早、基础较好，省政府把发展新一代人工智能、深入实施“人工智能+”行动作为培育新质生产力、塑造未来竞争新优势的关键抓手，统筹谋划、全域推进、系统攻坚，全省人工智能工作取得积极的进展和成效。

　　在肯定成绩的同时，常委会组成人员也指出，要加强对我省人工智能发展短板弱项的总结分析。目前，我省缺乏有影响力的终端企业和平台型龙头企业‌‌，有知名度的消费级人工智能产品不多，在算法、大模型、通用框架等方面研发能力与先进地区相比还有较大差距，高端算力和高质量数据集供给不足，高价值场景对社会开放程度有待提升。

　　常委会组成人员对全面推动我省人工智能创新发展提出以下意见和建议：

　　一、加强统筹协调，构建良好人工智能发展生态。优化省级层面的顶层设计。加强我省人工智能发展基础和长短板分析，找出产业基础扎实、数据积累深厚、应用需求迫切的优势场景，明确重点发展的垂直领域。组建专业化服务团队，做好企业服务、场景对接等工作，建设省级人工智能公共服务平台，为企业提供算力调度、模型调用等一体化服务，降低中小企业应用人工智能技术的门槛和成本。进一步优化金融服务。推动金融机构对人工智能企业的服务模式由传统信贷向全生命周期综合金融服务转变，推动投贷联动、投担联动等机制创新。强化资本市场功能支撑，引导更多社会资本集聚，发展壮大长期资本、耐心资本和战略资本。健全人工智能人才培养机制。普及人工智能通识教育，动态调整高校人工智能学科设置，推动传统职业教育专业的智能化升级。加大算力服务、网络基础设施和教育数字资源等软硬件资源配置向苏北薄弱学校倾斜，实现全省人工智能教育的普惠均衡、全域覆盖。积极引进培育人工智能人才团队、政府投资基金管理人才队伍、技术经理人队伍，提高政府投资基金专业化市场化运作水平。构建常态化、长效化人才培育服务机制，持续优化人才发展生态，提升区域人才吸引力。

　　二、聚焦优势领域，打造特色人工智能发展路径。找准人工智能细分赛道精准发力。立足我省产业基础壮大智能经济，以技术变革带动产业转型升级，释放产业发展潜力。强化企业创新主体地位，推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，加强新技术新产品的应用和场景推广。聚焦先进封测、智能传感器、智能语音和机器视觉行业大模型、工业大模型、具身智能机器人等领域，做大做强人工智能产业集群，培育智能经济新优势。统筹用好成熟通用模型，聚力打造实用垂直模型，支持行业头部企业围绕新能源汽车、生物医药、工程机械、船舶海工等领域开展工业大模型攻关。推动创新资源、算力和数据的供给。梳理人工智能领域技术攻关清单，组织开展关键核心技术攻关和关键软件产品自主创新，用好中科院工业人工智能研究所等创新平台载体，加快南京、苏州国家人工智能应用中试基地（制造领域）建设。算力布局方面，梯次布局算力基础设施，优化通算、智算、超算等算力供给，加强算力统筹调度，加强算力服务普惠供给，鼓励发展标准化、可扩展的公共云服务，降低企业运算成本。加快算力设施绿色低碳发展,依托沿海丰富的海上风电、LNG（液化天然气）冷能及海水资源，推动绿色电力直供与天然冷源降温的高效融合。数据供给方面，在省级层面加强统一的信息化部署，减少信息化系统的重复建设。推动高质量行业数据集建设，对医疗、交通、人社、文旅等场景制定可信数据空间等数据资源分类分级标准，打通数据流通壁垒，探索数据交易新模式，推动数据开放共享。

　　三、强化应用牵引，深化拓展人工智能场景应用。把制造业作为人工智能赋能的主赛道，拓展人工智能+科学、医疗、教育、交通等方面的应用。推进人工智能+制造，聚焦研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等关键环节，加快人工智能技术应用。定期发布重点产业链场景清单，引导链主企业向上下游配套企业开放生产工艺、产线仿真以及质量检测等工业数据与真实应用场景。推进人工智能+新兴产业，加快布局智能网联汽车、新能源、航空航天、具身智能等新兴应用场景，培育智能原生产业生态。推动汽车、电子等制造业典型场景开放，打造汽车行业大模型和丰富智能体应用。组织具身智能产品创新，加快具身智能数据采集训练场建设，培育多任务型具身智能机器人在典型制造场景率先应用，提升具身智能机器人等终端产品的品牌力和知名度。推进人工智能+民生和消费，推动人工智能与教育、医疗、养老等民生领域深度融合，构建便捷化、个性化、智能化的民生服务体系；推动人工智能与商贸、文旅、体育等深度融合，推广体验消费、个性消费、情感消费等场景，有效释放内需潜力。推进人工智能+治理，打造省级统一的政务大模型基础支撑底座，各地市、各部门通过标准化接口直接复用核心能力，深化省域公共数据资源的开发利用，构建智能便捷政务服务体系。加强生成式人工智能软件（智能体）生态拓展和应用场景的开放，促进智能体在安全可控的前提下与各行业场景融合。

关于我省全面推动人工智能创新发展情况的调研报告

省人大财政经济委员会

　　作为新一轮科技革命的重要驱动力量，人工智能是新质生产力的核心引擎。省委、省政府深刻把握全球人工智能发展竞争态势与我省禀赋优势，把发展新一代人工智能、深入实施“人工智能+”行动作为培育新质生产力、塑造未来竞争新优势的关键抓手。为全面了解我省推动人工智能创新发展情况，省人大常委会副主任夏心旻带队赴上海、浙江学习相关经验做法，深入南京实地考察人工智能企业，了解人工智能产业发展情况；牵头召开我省人工智能创新发展情况座谈会，听取省发展改革委、教育厅、科技厅、工业和信息化厅、财政厅、人力资源社会保障厅、商务厅、数据局等部门汇报，并围绕人工智能创新发展的重点方向、薄弱环节、对策措施等进行交流。省人大财政经济委员会结合相关立法、代表建议督办等工作，赴广东、贵州学习相关经验做法，赴无锡、宿迁等市开展实地调研，考察相关企业和项目，听取基层和企业的意见建议；7月下旬，召开财政经济委员会全体会议，对调研中掌握的情况和相关意见建议进行了研究，形成了调研报告。现将有关情况报告如下：

　　一、基本情况

　　经过多年发展，我省已初步构建起包括基础层、框架层、模型层、应用层在内的人工智能产业链体系，具有产业基础较好、算力保障多元、数据供给海量、应用场景丰富、市场需求广阔等优势。

　　一是人工智能产业发展态势持续向好。2025年，我省人工智能产业规模约4500亿元，集聚人工智能企业超1500家。今年1-6月，我省人工智能产业营业收入2431.13亿元，同比增长17.32%，产业增长韧性持续巩固。政策和资金支持不断强化。系统谋划人工智能发展路径，陆续出台《江苏省“人工智能+”行动方案》《江苏省“人工智能+制造”实施方案》等政策文件，逐步构建形成人工智能“1+N”政策体系。优化“1650”产业体系，新设人工智能产业集群并细分5条产业链。发挥省制造强省建设专项资金引导作用，设立人工智能赋能新型工业化专项，重点支持工业大模型、行业高质量数据集、国家级人工智能创新载体建设等重大项目，2025年安排资金4.98亿元。推动省战略性新兴产业母基金设立7只人工智能专项基金、13只子基金，截至目前累计投向人工智能优质项目104个，投资额28.55亿元。要素支撑和基础设施保障有力。加强科学模型建设和科学数据管理，集中力量攻克高端芯片、基础软件、原生操作系统等底层技术，推动“数据+模型+智能体”融合创新。算法模型领域，今年1-6月，全省词元（Token）消耗量达531.79万亿，市场应用活跃度位居全国前列。全省累计92款大模型、402个算法完成国家网信办备案，较去年底分别新增26款、119个，支持徐工、南钢等龙头企业开发行业专用大模型。算力领域，全省在用算力中心308个，总算力规模达263 EFLOPS（即每秒能完成263百亿亿次浮点运算）、较去年底增长49%，其中智能算力192 EFLOPS、占比超73%。数据领域，强化数据资源供给，推动高使用价值数据归集共享，开展公共数据授权运营，累计归集数据项1257个，在医疗、交通、工业等重点领域建成高质量数据集675个，累计上架交易284个。

　　二是人工智能领域技术创新加快推动。体系化推进人工智能科技创新，积极引导企业与科研机构将人工智能深度融入研发全流程，夯实人工智能创新发展根基。科创平台向人工智能领域拓展，发挥重点实验室、省基础研究中心等高能级平台建制化牵引作用，人工智能领域建成15家国家和省重点实验室，思必驰、南京智能计算中心获批国家人工智能开放创新平台。中科院工业人工智能研究所正式挂牌，牵头建设省人工智能重点实验室、具身智能技术创新中心及创新联合体。国家中试平台建设取得新进展，南京获批国家人工智能应用中试基地（制造领域冶金方向），苏州获批国家人工智能应用中试基地（制造领域电子信息方向），制造领域数量全国第一（全国共8个）。“卡脖子”技术不断攻关突破，开展人工智能驱动科学研究（AI for Science）专题工作部署，每年部署不少于100项应用基础研究项目。实施省前沿技术研发计划和省科技重大专项，两年来布局了40余项人工智能攻关项目，省拨经费2.6亿元。围绕智能芯片、机器人核心零部件等产业链薄弱环节组织联合攻关，9个具身智能机器人项目获批智能制造系统和机器人国家科技重大专项。

　　三是人工智能场景应用和赋能社会发展不断拓宽。推动人工智能与千行百业深度融合，将人工智能技术广泛应用于‌制造业升级‌、‌民生服务‌、‌城市治理‌等各领域，面向全社会共征集“人工智能+”典型应用案例1457个。工业领域，围绕新能源汽车、生物医药、具身智能等领域，组织实施工业大模型攻关，已申报项目43个；梯度建设智能工厂，2025年申报的卓越级以上智能工厂平均人工智能应用场景超28个，今年新受理省先进级智能工厂申报9000余家。农业领域，部署推进“人工智能+农业141”行动，发布“神农慧种”系列智能体，协调“慧种粮”“农小修”“兽医治疗”等接入“农技耘”平台，为农户提供免费指导服务。医疗领域，推进人工智能赋能医疗卫生领域高质量发展，助力提升基层诊疗水平，加快医疗健康数据的汇聚和治理。全省超过90%的三级公立医院已开展人工智能应用，30个县（市、区）部署使用基层智能辅助诊疗系统。教育教学领域，上线“苏小智”“苏小慧”双智能学伴及20个教学智能体，助力全天候伴随式在线辅导和资源智能推送。自主研发全国首个省域特色学科智能体矩阵“苏新研”，支撑教师备课、教学、评价等教学全环节，日均服务教师10万人次。人力资源服务领域，建设求职招聘大模型和“豆包式”人力资源综合服务APP，破解传统求职招聘信息不对称、匹配效率低、服务精准度不足、供需对接壁垒突出等行业痛点，推动人力资源服务业扩能提质。政务领域，规范省级部门单位安全稳妥有序推进“人工智能+政务”应用工作。部署3大类27个系列通用模型及16个专用模型，建成大模型服务平台，实时监测各部门智算资源申请量、词元（Token）使用量、高质量数据集规模等核心指标，截至6月底平台模型接口累计调用量已超过2888万次，累计处理输入词元（Token）约202亿，输出词元（Token）约12.9亿。

　　二、存在的主要问题

　　我省在人工智能领域起步较早、产业基础较好，但是我省人工智能领域缺乏拥有全网影响力的通用大模型或消费级人工智能产品‌‌，公众感知度较低，在关键核心算法、底层基础大模型、通用人工智能框架的研发等方面，相较于北京、上海、广东、浙江等省市仍存在明显差距。

　　一是创新能力和龙头企业牵引力不强。我省推动人工智能发展的科技创新能力相对薄弱，高端算力和高质量数据集供给能力仍显滞后。在基础层和框架层，我省主要布局在边缘计算、先进封测、智能传感器、开发服务平台等领域，缺少全栈布局能力的企业和本土通用开发框架，一些企业在芯片架构、深度学习框架等环节的投入意愿不强，高端芯片制造、核心设备与关键材料对外依存度高，缺少7纳米及以下自主可控先进制程生产线。在模型层，我省在智能语音、机器视觉等行业大模型、小模型领域具有一定的竞争力，但缺乏像DeepSeek、豆包、文心一言、通义千问等通用基础大模型，行业大模型的数量和质量仍有较大发展空间。在应用层，我省在智能行业应用软件、具身智能机器人等领域拥有部分领先技术和产品，但高端产品和消费级产品整体布局不足，缺乏像华为、百度、腾讯、阿里巴巴、字节跳动等‌‌代表性企业、平台型巨头，产业引领和资源整合能力有限。技术供给与产业需求匹配度不高，缺乏适配细分场景的标准化方案，通用解决方案难以适配不同产业、不同规模企业的个性化需求，制约了人工智能应用的深度与广度。

　　二是要素供给水平有待提升。我省在‌算力区域均衡发展、‌算力普惠性‌、‌高质量数据供给和‌技术适配度‌等方面存在提升空间。算力供给能力有待提高。我省算力基础设施的区域发展还不够平衡，苏北算力供给能力较弱，大型云算力服务、智算中心综合服务的供给能力与先进地区相比仍有较大差距。算力设施建设起步早，但一些智算中心是根据当时的市场需求、技术条件规划设计的，在当前算力技术快速迭代、应用需求快速扩容的背景下，其技术性能和服务能力可能已经落后。算力资源的全栈服务体系不够健全，缺乏具备全行业影响力的平台型服务商，区域节点间的联动不足，限制了算力资源在全省范围内的高效调配。算力供需匹配成本较高，智能芯片与主流软件框架之间的兼容适配问题仍未解决，大尺寸模型的训练算力不足。高质量行业数据集供给不足。我省虽然拥有海量的制造业数据基础，但跨行业、多模态的高质量数据集供给能力仍显滞后，大量中小微企业尚未完成基础数据归集。在数据建模、数据运营及数据综合服务等环节能力不强，存量数据转化为可供模型训练的高价值数据资产能力受限。同时，公共数据资源的开发利用深度不足，部分领域数据质量不高、标准化程度不足、开放共享不畅等问题依然存在，数据市场化交易机制有待完善。

　　三是应用场景挖掘与开放不充分。人工智能落地应用仍存在场景碎片化、数据封闭化、需求不明确的问题，基础研究向产业转化的链条还不顺畅，科研成果从实验室走向市场的周期偏长、转化率偏低。一方面，企业数字化基础不足、智能化转型意愿偏低，一些企业对人工智能应用认识不足，停留在“自动化替代”层面，如引入智能设备替代人工，对研发设计、供应链协同、市场服务等全链条高价值场景的挖掘不足，未能形成系统性应用需求。另一方面，部分服务领域的高价值场景对社会企业的开放程度有待提升，由于缺乏全场景、真实环境的测试验证平台，算法模型在复杂垂直场景下的训练成本高、迭代周期长，制约我省人工智能技术产业化进程。

　　三、几点建议

　　我省人工智能发展前景广阔、大有可为，要加快落实一系列重大决策部署，抢抓人工智能发展的历史性机遇，全面增强人工智能科技创新能力，加强人工智能全方位赋能千行百业，实现高水平科技自立自强，推动经济社会高质量发展。

　　（一）完善政策体系，强化要素保障。人工智能正从“专用智能”迈向“通用智能”，要充分发挥我省人工智能产业、算力、场景、市场等优势，构建全链式人工智能创新生态系统。强化顶层设计。立足我省人工智能发展的实际情况和资源禀赋，制定有针对性的政策措施，打通人工智能发展的痛点和堵点，以全域应用牵引产业发展，突出南京、苏州关键支点作用，推动算力、数据等要素资源开放共享，加大对苏北地区基础设施和要素支持力度，应用场景协作共建，梯度培育科技领军企业、独角兽企业、高新技术企业，激活人工智能产业发展生态。补齐算法模型供给短板。加强基础模型和垂直模型攻关，聚力突破多模态大模型、端侧大模型等关键技术，大力发展一批工业大模型、垂直模型和专用小模型。强化开源和标准等生态建设，引导企业和科研院所主动参与开源社区共建、行业标准制定等生态建设。向各类主体提供模型、工具链等公共服务，支持企业基于开源模型开发和训练轻量化模型、行业大模型等。加强高性能算力供给。构建统筹、高效、普惠的算力底座，加快我省算力基础设施建设，提升全省算力布局统筹力度。加快算力网络建设，推动绿色计算，优化通算、智算、超算等算力供给，加强与头部企业合作共建先进算力中心，降低企业用算成本。强化数据资源开放利用。加快数据要素市场建设，推进可信数据空间建设，发展数据产业。深化公共数据资源开发利用，加强高质量数据集建设，打造高附加值数据产品，优化多种授权运营模式，引导金融、制造、医疗、文旅等领域高价值数据集进场交易。

　　（二）提高创新能力，夯实发展根基。健全“从‌底层算力数据、模型算法到上层应用与终端”的全产业链，‌全栈式发展人工智能，加快追赶并打造具有影响力的人工智能创新高地。加强核心技术攻关。加强人工智能前沿技术跟踪，加大对底层算法的原始创新投入，以产学研深度协同模式集中突破底层核心技术，加快发展智能软件、智能芯片、智能传感器等基础产业。鼓励科研院所、企业主动参与承接国家、省人工智能科技创新重大项目，加速形成重大科研成果，提高我省人工智能原始创新能力。推动科技供给与产业需求匹配。聚焦产业发展需求和产业基础，推进有组织科研，提升科技创新方向与市场应用前景的契合度。强化企业科技创新主体地位，发挥人工智能领军企业作用，带动一批细分领域的企业成长。完善人工智能学科体系，培育一批新兴交叉学科，为创新发展提供人才支撑。

　　（三）推动全面赋能，增强发展活力。全面推进人工智能产业创新和场景应用，加强人工智能赋能产业发展、消费提质、民生保障、社会治理等领域。在推进产业升级方面。工业领域是人工智能赋能实体经济最具战略价值的主战场，要持续推进人工智能赋能新型工业化，深化工业大模型研发和行业高质量数据集建设先行先试，以“人工智能+制造”免费诊断和智能工厂梯度培育为抓手，促进人工智能技术加快向生产制造核心环节渗透。推动中小企业智能化转型，开展多等级智能工厂建设，推广数字孪生、智能产线等模式。推动公共服务平台建设，搭建行业大模型测试验证中心、软硬件适配测评中心、具身智能公共检测平台等公共服务平台。培育智能原生新业态，支持人工智能OPC（一人公司）创新创业模式，推动生物医药、能源等领域智能化发展。在拓展场景应用方面。共建应用场景开放创新中心，梳理人工智能应用场景需求清单和本土企业场景能力清单，推动场景业主、人工智能企业、金融机构、科研院所、算力数据供给方等多方共建场景开放创新中心，打造人工智能原生企业孵化器，加快场景项目复制推广。推动现代服务业提档升级，加快消费提质，创新发展平台经济、共享经济等新商业模式，从智能终端产品入手搭建场景，发展智慧出行、在线教育、远程医疗、数字文旅、数字体育等新业态。抓住民生领域的突出矛盾和难点，加强人工智能在医疗、教育、交通、养老等关系群众切身利益的重点领域深度应用，促进全体人民共享人工智能发展成果。将人工智能融入政务服务、城市运行等领域，构建智能便捷的政务服务和城乡治理体系。