人工智能是引領新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應，是培育和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎。我國高度重視人工智能發(fā)展，2024年，“人工智能+”首次被寫入《政府工作報告》，2024年12月召開的中央經(jīng)濟工作會議強調(diào)，開展“人工智能+”行動，培育未來產(chǎn)業(yè)。今年4月25日，習近平總書記在中共中央政治局第二十次集體學習時強調(diào)，全面推進人工智能科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和賦能應用。在技術創(chuàng)新與商業(yè)應用驅(qū)動下，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)增長，行業(yè)進入高速發(fā)展期。

　　人工智能引領技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)變革

　　人工智能是指模擬、延伸和擴展人類智能的一類技術，旨在使機器能夠執(zhí)行需要人類智能的任務，其發(fā)展需要數(shù)據(jù)、算法和算力等要素支撐。從初期探索到成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的引領性技術，人工智能發(fā)展經(jīng)歷了“兩落三起”。

　　20世紀50年代至70年代，是初期探索與理論奠基階段。這一時期的研究集中在符號處理方面，即計算機通過編程規(guī)則和推理引擎處理任務，初步展示出人工智能的潛力。然而，由于計算能力及算法的局限性，早期人工智能技術難以應對復雜問題，70年代一度陷入低谷。進入20世紀80年代，“專家系統(tǒng)”逐漸興起并在醫(yī)療、金融等領域得到應用，但由于依賴人工編寫規(guī)則，可擴展性較差，加之計算資源有限，人工智能未能進一步發(fā)展，直到90年代初，人工智能研究遭遇第二次瓶頸。進入21世紀，得益于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的發(fā)展和計算能力提升，人工智能技術迎來革命性突破。深度學習成為主流方向，在圖像處理、自然語言處理等領域取得重要進展，尤其是谷歌公司的“阿爾法圍棋”（AlphaGo）擊敗世界圍棋冠軍，展示了人工智能在復雜問題決策領域的巨大潛力。這一階段，人工智能開始在語音識別、金融風控等多個領域廣泛應用，并不斷推動相關技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)變革。

　　2020年，大規(guī)模預訓練模型的興起標志著人工智能發(fā)展進入新階段。GPU（圖形處理器）與TPU（張量處理器）等高性能計算芯片進步、云計算與分布式計算架構發(fā)展，以及互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展積累的海量數(shù)據(jù)，使得訓練和部署超大規(guī)模人工智能模型成為可能。以GPT-4.5、Gemini2.0、DeepSeek-V3等為代表的大模型擴展了人工智能的能力邊界，這些大模型具有千億級參數(shù)，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練實現(xiàn)跨任務、跨模態(tài)的通用智能，能夠完成高質(zhì)量的自然語言理解、代碼生成、數(shù)據(jù)分析、智能創(chuàng)作等任務。此外，具身智能將人工智能從數(shù)字世界擴展到物理世界，使得智能機器人系統(tǒng)能夠在物理環(huán)境進行感知、規(guī)劃、決策和執(zhí)行，利用感知到的數(shù)據(jù)學習物理世界運行的客觀規(guī)律，進行自我訓練和迭代升級，實現(xiàn)智能水平快速進化。

　　人工智能未來的發(fā)展方向是通用人工智能，不僅需要強大的計算能力，還要具備持續(xù)學習、適應環(huán)境、理解復雜情境等能力，這些能力往往難以通過簡單增加算力資源來實現(xiàn)。未來人工智能的發(fā)展，一方面可能像DeepSeek那樣，從外延式發(fā)展轉(zhuǎn)向集約化、系統(tǒng)優(yōu)化的內(nèi)涵式發(fā)展；另一方面可能拓展類腦計算，采用與人腦一樣的存算一體模擬計算方式，顛覆硬件與軟件分離的傳統(tǒng)計算模式，追求高算效和高能效。

　　人工智能技術不斷創(chuàng)新突破，正深度嵌入信息技術、生物科技、材料科學等多個領域，算力基礎設施、數(shù)據(jù)、模型、應用等產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)多種業(yè)態(tài)蓬勃發(fā)展。同時，人工智能加快賦能傳統(tǒng)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級，不斷孕育新的產(chǎn)業(yè)。人工智能成為推動科技進步、產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟發(fā)展的關鍵力量，美國、歐洲等國家和地區(qū)將其作為提升核心競爭力的重要抓手，紛紛加大投入推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　人工智能產(chǎn)業(yè)形態(tài)初步形成

　　在不斷的探索和實踐中，人工智能技術實現(xiàn)跨越式提升，應用價值得到企業(yè)的廣泛認同，初步形成了較為完整的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。整體上看，人工智能產(chǎn)業(yè)可分為核心產(chǎn)業(yè)和融合應用產(chǎn)業(yè)。核心產(chǎn)業(yè)主要涉及人工智能軟件算法、硬件產(chǎn)品、解決方案和平臺服務等方面，例如GPU芯片、服務器、數(shù)據(jù)中心、云計算服務、模型軟件等。融合應用產(chǎn)業(yè)是指將人工智能技術應用到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中，推動產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，形成智能制造、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能安防等萬億元級產(chǎn)業(yè)。人工智能核心產(chǎn)業(yè)和融合應用產(chǎn)業(yè)相互促進、共同發(fā)展，推動形成相對完整的產(chǎn)業(yè)體系，技術創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)、產(chǎn)業(yè)投資持續(xù)擴大、應用場景日益豐富。

　　從全球來看，美國在人工智能領域起步較早，人才、技術等方面均有較大優(yōu)勢，處于國際領先地位并形成了獨特的發(fā)展路徑。美國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展以技術創(chuàng)新為引領，按照“通用基礎模型—行業(yè)垂直模型”的擴展邏輯，優(yōu)先研發(fā)高性能通用大模型，再逐步向垂直領域滲透，形成“自上而下”的發(fā)展路徑。利用技術和資本方面的優(yōu)勢，企業(yè)傾向于集中資源打造高性能通用模型，例如美國OpenAI公司的GPT-4、谷歌公司的Gemini等，然后通過開放API接口吸引開發(fā)者構建垂直應用。最典型的就是微軟將ChatGPT嵌入Office套件，快速在全球范圍內(nèi)推廣。這種模式既能快速占領市場，又能通過數(shù)據(jù)反哺優(yōu)化模型性能，形成“贏者通吃”局面，欲將其他競爭者拒之門外，或者成為其產(chǎn)業(yè)生態(tài)的一部分。美國人工智能發(fā)展路徑本質(zhì)上是“技術優(yōu)勢—市場擴張—生態(tài)壟斷”的正向循環(huán)，其核心在于通過基礎研究積累與技術開源降低行業(yè)門檻，再以通用模型為樞紐構建跨領域應用生態(tài)，在技術標準與商業(yè)模式方面提升全球影響力。

　　不同于美國，歐盟和日本則立足資源稟賦和產(chǎn)業(yè)基礎引入人工智能技術，因此呈現(xiàn)不同發(fā)展特點。歐盟人工智能產(chǎn)業(yè)在行業(yè)數(shù)據(jù)資源方面具有一定優(yōu)勢，憑借在醫(yī)療、制造業(yè)等關鍵領域的深厚積累，西門子、大眾汽車等企業(yè)加快全球化布局，積累了大量高價值數(shù)據(jù)。同時，歐盟在立法和標準制定方面處于領先地位，2024年發(fā)布全球首部綜合性監(jiān)管法規(guī)《人工智能法案》，積極推動建設人工智能系統(tǒng)、加強人工智能倫理治理，其治理模式被多國借鑒。日本則重點推動人工智能技術與制造業(yè)融合，通過工業(yè)機器人、智能制造系統(tǒng)優(yōu)化生產(chǎn)流程，持續(xù)提升效率，同時加快服務型制造發(fā)展，探索解決本土勞動力短缺問題。不過，總體來看，歐盟和日本在技術創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)應用方面落后于美國。

　　我國人工智能發(fā)展注重整體布局與產(chǎn)業(yè)協(xié)同，而非單一技術指標的突破。作為全球工業(yè)門類最齊全的國家，我國制造業(yè)增加值占全球比重約30%，結合這一基礎和優(yōu)勢，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展更加注重應用優(yōu)先與產(chǎn)業(yè)協(xié)同，推動人工智能技術與行業(yè)Know-How深入融合，形成差異化競爭力。例如，將人工智能應用于自動化質(zhì)檢，提高效率、降低成本；將大模型應用于金融領域，提升風險管理能力。技術發(fā)展路徑上，主要通過算法創(chuàng)新突破物理限制，DeepSeek-V3模型訓練成本僅為GPT-4的1/10，推理成本為OpenAI o1的1/30，實現(xiàn)多項突破性創(chuàng)新，人工智能產(chǎn)業(yè)從技術跟跑轉(zhuǎn)為并跑和領跑。

　　協(xié)同創(chuàng)新人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

　　2017年，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布實施，標志著我國人工智能產(chǎn)業(yè)進入系統(tǒng)性布局階段。2017年至2024年，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模從180億元躍升至6000億元，企業(yè)數(shù)量超4700家，論文發(fā)表量和專利授權量均居全球第一位。人工智能產(chǎn)業(yè)體系初步構建，形成了覆蓋軟件、硬件、算法、數(shù)據(jù)等全產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新企業(yè)，一些初創(chuàng)公司在大模型、人形機器人、腦科學等領域嶄露頭角，產(chǎn)業(yè)鏈從單點突破轉(zhuǎn)向協(xié)同創(chuàng)新。

　　國內(nèi)科技龍頭企業(yè)紛紛布局人工智能。百度、阿里巴巴、字節(jié)跳動、科大訊飛等推出自研大模型，并將大模型接入業(yè)務系統(tǒng)，提升運行效率和用戶使用體驗。例如阿里巴巴推出的Qwen系列開源大模型，在性能、多模態(tài)覆蓋、參數(shù)規(guī)模、部署靈活性等方面均顯著提升。截至今年2月，在海內(nèi)外開源社區(qū)中，基于Qwen的衍生模型已超9萬個。同時，月之暗面、深度求索、智譜AI等一大批初創(chuàng)企業(yè)不斷涌現(xiàn)，呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展態(tài)勢，深度求索的DeepSeek開源大模型性能全球領先。從分布上來看，人工智能企業(yè)主要集中在北京、上海、深圳、杭州等地，其中北京產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢最為突出，現(xiàn)有人工智能企業(yè)超2400家，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破3000億元，形成全鏈條完整布局，備案上線大模型105款，居全國首位。

　　在專有服務平臺建設方面，部分企業(yè)深耕細分賽道，通過整合人工智能技術、行業(yè)數(shù)據(jù)與專業(yè)知識構建定制化、垂直化服務平臺，為相關企業(yè)提供專業(yè)領域的定制化服務。人工智能與細分產(chǎn)業(yè)領域相結合助力轉(zhuǎn)型升級，是我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要路徑，隨著模型能力提升以及與產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新的深入，部分細分領域涌現(xiàn)出不少成功案例。

　　語音助手、智能客服是人工智能大模型最先適配的場景。通過聊天對話框或者集成到語音助手提供對話服務，是目前大模型最常見的服務方式，用戶可通過文本、語音的輸入輸出獲取知識與信息。不過，目前大模型付費訂閱模式尚不成熟，阿里云、字節(jié)跳動、騰訊等企業(yè)通過低價或免費策略搶占市場，百度文心一言的VIP服務也已轉(zhuǎn)為免費模式。語音助手成為手機、智能音箱等智能硬件的一個功能，難以獨立收費。但在企業(yè)服務領域，智能客服應用持續(xù)拓寬和深化，2023年智能客服市場規(guī)模39.4億元，金融、電商、消費零售、生活服務行業(yè)應用規(guī)模占比超70%。

　　在金融領域，金融服務公司利用人工智能技術進行用戶畫像、風險管理以及智能投顧，服務水平大幅提升。銀行、信貸公司通過人工智能大模型系統(tǒng)分析工商、供應鏈數(shù)據(jù)等多維度復雜信息，實現(xiàn)小額貸款快速評估，有效降低了不良貸款率。例如，江蘇銀行使用DeepSeek動態(tài)信用模型，風險評估準確率提升約35%，招商銀行、平安銀行等通過大模型系統(tǒng)評估用戶投資偏好，為其智能推薦結構性理財產(chǎn)品，轉(zhuǎn)化率大大提高。

　　在智能制造領域，人工智能大模型滲透研發(fā)、生產(chǎn)、運維等全鏈條，推動制造業(yè)向智能化、柔性化、高效化升級。通過大模型與EDA（電子設計自動化）技術結合，可快速生成多版本設計方案，同時利用強化學習評估性能參數(shù)（如能耗、強度），顯著縮短研發(fā)周期，解決了傳統(tǒng)流程依賴人工經(jīng)驗導致的設計效率低、多目標優(yōu)化難以平衡等問題。產(chǎn)業(yè)設計環(huán)節(jié)，通過數(shù)字孿生技術優(yōu)化產(chǎn)線設計，縮短產(chǎn)線調(diào)整周期，有效降低了額外成本。通過分析傳感器和設備日志數(shù)據(jù)，還能對設備進行預測性維護，減少停機時間、降低維修成本。同時，機器視覺技術已大規(guī)模應用于質(zhì)檢環(huán)節(jié)，實現(xiàn)毫秒級完成質(zhì)量檢測，準確率超99.8%，人工成本減少約70%。人工智能應用于制造業(yè)，推動生產(chǎn)方式變革，帶動智能制造快速發(fā)展，但前期投入成本較高的問題還有待解決，未來進一步突破模型可解釋性、降低成本后，或加速普惠應用。

　　在礦產(chǎn)開采領域，人工智能在勘探、生產(chǎn)、安全等環(huán)節(jié)得到應用，幫助企業(yè)有效提升效率、優(yōu)化成本。具體來看，云鼎科技開發(fā)的礦山大模型應用于化工行業(yè)，可精準預測甲醇精餾、低溫甲醇洗、煉焦配煤等流程的最優(yōu)工藝參數(shù)，提高產(chǎn)品質(zhì)量，進一步降低生產(chǎn)成本。視覺大模型的應用對提升化工關鍵裝置和園區(qū)安全管理水平發(fā)揮了重要作用，保障企業(yè)生產(chǎn)安全高效。AI算法代替人工實現(xiàn)精準控制，使得精煤生產(chǎn)效率提高0.2%以上，全流程智能巡檢在改善作業(yè)環(huán)境的同時，也降低了安全風險。

　　在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域，人工智能已廣泛應用于產(chǎn)品設計、智能座艙研發(fā)、自動駕駛等層面。通過大模型應用，可根據(jù)用戶需求快速生成外觀設計圖，大大縮短了產(chǎn)品設計周期。以智能駕駛為例，截至2024年末，具備L2級組合輔助駕駛功能的乘用車新車銷售占比達57.3%，具備領航輔助駕駛功能的新車滲透率為13.2%，隨著人工智能技術的算法創(chuàng)新與場景應用深度融合，催生出Robotaxi運營、無人物流配送、智能道路基礎設施建設運維等一系列新業(yè)態(tài)。

　　產(chǎn)業(yè)化之路需破解多重難題

　　DeepSeek的出現(xiàn)開辟了一條新的技術路線，無需堆砌算力，通過算法和模型架構優(yōu)化為低成本發(fā)展提供了可能。但也要看到，加快人工智能產(chǎn)業(yè)化進程，我國在核心技術攻關、產(chǎn)業(yè)生態(tài)構建等方面還有待進一步突破。

　　核心技術層面，算力基礎尚未完全自主可控成為掣肘。與美國相比，我國在芯片架構、核心算法及軟件工具鏈領域仍存在代際差距，技術成熟度不足導致大模型訓練效率與實時應用場景拓展受限。算法領域取得了重大進展，但底層框架高度依賴開源體系，類腦智能、多模態(tài)融合等前沿領域缺乏原創(chuàng)性突破。同時，技術適配性不足成為人工智能與行業(yè)結合、推動場景落地的主要瓶頸之一。單一模型難以應對復雜場景，多模型協(xié)同與集成學習亟待突破。以制造業(yè)為例，產(chǎn)線設備參數(shù)與工藝流程的異構性要求AI系統(tǒng)既具備跨場景知識遷移能力，又能精準嵌入行業(yè)特有經(jīng)驗，但現(xiàn)有模型對隱性工藝知識的抽象建模能力還較為薄弱。破解這一難題，需突破多模態(tài)感知融合、邊緣計算實時決策、行業(yè)知識圖譜與模型泛化協(xié)同等技術壁壘。

　　產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設方面，科技龍頭企業(yè)積極推動技術開源，但中小企業(yè)協(xié)同發(fā)展的生態(tài)尚未形成。在工業(yè)制造、醫(yī)療健康、能源石化等垂直領域，由于缺乏行業(yè)主體深度參與或主導，往往只能以應用方的單一角色淺嘗輒止，難以從行業(yè)戰(zhàn)略、技術研發(fā)、業(yè)務流程、應用場景等多個維度進行深度整合。行業(yè)專有服務平臺建設略顯滯后，企業(yè)難以獲取專業(yè)技術支持，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、算力分配不均、行業(yè)標準缺失等問題制約了規(guī)模化應用。資本層面，人工智能投資放緩，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院數(shù)據(jù)顯示，2024年美國在人工智能領域投資額約641億美元，我國約為55億美元。

　　值得注意的是，由于大模型研發(fā)投入大而收益不確定性高，目前行業(yè)應用多停留在試點階段，形成商業(yè)閉環(huán)仍面臨挑戰(zhàn)。例如，工業(yè)生產(chǎn)場景對精度、可靠性的嚴苛要求，與現(xiàn)有生成式人工智能的專業(yè)理解短板形成錯位；技術迭代速度與企業(yè)消化能力脫節(jié)，導致適配難度加大；企業(yè)盈利模式不確定，主流的API調(diào)用、訂閱制、項目制尚未實現(xiàn)可持續(xù)盈利。以OpenAI為例，預計2029年有望盈利，2026年虧損或達140億美元，是2024年預期虧損的3倍。頭部企業(yè)通過免費模式搶占市場，但數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化、技術迭代降本、垂直場景價值挖掘的閉環(huán)尚未打通，持續(xù)投入與收益平衡成為破局關鍵。

　　發(fā)揮場景優(yōu)勢加速應用創(chuàng)新

　　我國有超大規(guī)模市場的旺盛需求，擁有全球最完整的工業(yè)體系，需持續(xù)發(fā)揮場景優(yōu)勢、加速應用創(chuàng)新，推動人工智能產(chǎn)業(yè)邁向更高水平。

　　一是強化頂層設計。將推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展納入“人工智能+”總體戰(zhàn)略部署，開展多維度、多階段系統(tǒng)布局和強化政策支持。發(fā)揮超大規(guī)模市場、產(chǎn)業(yè)體系完備、應用場景豐富等優(yōu)勢，有效整合數(shù)據(jù)、知識、人才資源，夯實算力基礎，深入挖掘垂直領域應用場景，實施一批產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新及應用示范工程。

　　二是攻克關鍵核心技術。人工智能關鍵核心技術是行業(yè)發(fā)展的重中之重。核心產(chǎn)業(yè)技術方面，重點支持基礎科研和大模型技術攻關，鼓勵企業(yè)與科研機構協(xié)同合作，集中優(yōu)勢資源突破技術瓶頸，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展筑牢根基。同時，著力建設自主可控的AI軟件工具系統(tǒng)，擺脫對CUDA（統(tǒng)一計算設備架構）等國外技術生態(tài)的依賴，開發(fā)具有自主知識產(chǎn)權的計算平臺，基于開源開放和國產(chǎn)化平臺開展原生大模型開發(fā)和應用創(chuàng)新。行業(yè)應用的核心技術方面，鼓勵龍頭企業(yè)牽頭組成創(chuàng)新聯(lián)合體，聚焦行業(yè)關鍵共性場景聯(lián)合開發(fā)深度學習、機器學習等核心算法模型，通過持續(xù)創(chuàng)新不斷提升模型的性能與精度，推動專用多模型“垂直做精”與通用大模型“橫向擴展”形成互補。

　　三是完善產(chǎn)業(yè)體系形成發(fā)展合力。首先，將人工智能作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，加大技術研發(fā)、模型訓練、應用推廣等各環(huán)節(jié)產(chǎn)業(yè)主體和平臺建設力度。鼓勵科技領軍企業(yè)發(fā)揮技術引領帶動作用，構建開放包容的開源生態(tài)，支持中小企業(yè)深耕垂直細分領域，打造“獨門絕技”，在新賽道脫穎而出。其次，聚焦工業(yè)制造、醫(yī)療健康、能源、金融等垂直領域，引導行業(yè)主體深度參與人工智能產(chǎn)業(yè)布局。加快專有服務平臺建設，為企業(yè)提供專業(yè)技術支持、解決方案和咨詢服務，支持第三方機構搭建開源模型適配平臺。再次，加強算力等基礎設施建設，加快公共數(shù)據(jù)開放和企業(yè)數(shù)據(jù)流通，支持模型應用、數(shù)據(jù)服務等相關企業(yè)組建聯(lián)合體，開發(fā)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，發(fā)展“數(shù)據(jù)即服務”“模型即服務”等新業(yè)態(tài)，同時完善人工智能監(jiān)管制度以及應用標準，為企業(yè)開展數(shù)據(jù)合規(guī)認證、隱私保護、模型安全評估等提供依據(jù)。

　　四是構建協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。聚焦重點領域人工智能應用面臨的共性問題，推動行業(yè)場景和數(shù)據(jù)開放，打造“AI+千行百業(yè)”的協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)。一方面，圍繞能源化工、高端制造、材料、生物等重點領域建設行業(yè)大模型應用創(chuàng)新工程中心，有序組織科技領軍企業(yè)、科研機構、行業(yè)龍頭企業(yè)、高等院校等優(yōu)勢力量，面向垂直細分領域應用需求，推動大模型技術與行業(yè)知識、工藝等緊密結合，以強大的工程化能力驅(qū)動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。另一方面，強化需求側管理，鼓勵在PC端、手機端推廣AI應用，提高國產(chǎn)GPU、CPU（中央處理器）和軟件的市場占有率，有效擴大人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模。鼓勵企業(yè)創(chuàng)新商業(yè)模式，支持其通過技術紅利、數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累重構商業(yè)模式，在垂直場景中挖掘深度價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源向數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化，推動人工智能產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

　　（本文來源：經(jīng)濟日報 作者：中國科學院科技戰(zhàn)略咨詢研究院 執(zhí)筆：王曉明 鹿文亮 侯云仙）