人工智能产业的发展轨迹正在发生清晰转变，此前行业内普遍聚焦的前沿技术竞速阶段逐步过渡到面向市场的实际产品交付阶段，能否精准捕捉不同行业的真实应用需求，已经成为进一步打开人工智能应用市场空间的核心前提。要支撑起大量可信、可用的人工智能应用服务落地，首先需要筑牢人才层面的底层支撑，通过深化产教融合的培养模式，打造一批既懂数据治理规则、又能深入产业一线完成系统部署的复合型数智人才队伍，为整个产业的规模化落地提供充足的智慧储备。

　　当前不少实体企业在接触人工智能技术时，普遍存在不知道怎么用、担心应用风险不敢轻易尝试的现实困境，大量前沿技术成果停留在实验室阶段，难以真正转化为产业发展的实际动力。面向这一行业痛点，培育专业的人工智能应用服务商被赋予了明确的战略价值，这类主体能够精准打通技术从实验室走向生产现场的落地堵点，通过真实产业场景的持续牵引，充分释放数据要素的潜在价值，最终推动数字技术和实体经济实现更深层次的融合，为整个数智经济的高质量发展注入持续动力。

数智人才培养的产教融合路径

　　不同于传统人工智能专业侧重理论知识传授的培养模式，面向产业落地需求的复合型数智人才培养，需要打破高校课堂和企业生产现场之间的壁垒，让学生在学习阶段就能够接触到真实的产业项目。数据治理类人才需要系统掌握数据采集、清洗、标注、合规流通的全流程规则，能够在符合数据安全要求的前提下，为不同行业的人工智能应用整理出高质量的基础数据集；前线部署工程师则需要深入工厂车间、田间地头、养老机构等各类应用现场，完成模型调试、系统适配、故障排查等实操工作，让人工智能系统真正适配不同场景的复杂运行环境。

　　不少地方已经开始探索依托产业园区打造市域产教联合体，把高校的教学资源、企业的真实项目需求整合到同一个空间里，学生不用等到毕业进入企业，就能在园区内的实训基地接触到和实际工作完全一致的操作流程。部分职业院校还联合人工智能领域的龙头企业共同开发工作手册式的实战教材，把企业最新的项目案例直接转化为教学内容，避免出现课堂上学的技术已经和产业实际需求脱节的情况。

　　在考核评价环节，这类产教融合培养模式也跳出了传统纸面考试的框架，不再以理论试卷分数作为评判学生能力的核心标准，转而以学生完成的实际项目质量、场景落地效果、个人实战作品集作为核心考核依据，由高校教师和企业一线技术专家共同参与评审，确保培养出来的人才走出校门就能直接适配岗位需求，不用经过漫长的二次培训。

人工智能应用服务商的战略价值

　　人工智能应用服务商是一类专门围绕用户单位的智能化需求，提供人工智能解决方案咨询规划、交付实施、运营管理、安全治理等全链条服务的企业或机构，它的核心定位就是打通人工智能成果转化和规模化应用过程中的各类难点堵点。很多制造企业的车间里有大量生产数据，却不知道怎么把这些数据整理成能支撑人工智能模型运行的有效资源，也不清楚怎么把智能系统和现有的生产流水线对接起来，应用服务商的介入就能直接解决这类企业自身难以处理的落地难题。

　　这类服务商的存在，还能形成一套正向循环的产业生态，它带着企业的真实使用需求，反向推动数据服务商开发出更贴合场景的高质量数据集，再通过实际应用过程中的反馈不断推动数据质量提升，最终形成“场景牵引数据、数据支撑应用、应用反馈优化”的良性循环，持续把数据要素的潜在价值释放出来。随着应用服务市场的不断发展，一批懂行业痛点、通技术机理、知安全风险、善交付运营的应用服务商队伍会逐步成长起来，其中的高精尖主体能够脱颖而出，带动整个行业的服务能力升级。

　　依托这些应用服务商的专业能力，人工智能技术能够更顺畅地深度融入实体产业的各个环节，把原本的技术优势直接转化为实实在在的产业竞争优势，用安全可靠的智能化应用带动各个行业提质增效，这也完全契合“十五五”规划纲要中提出的促进实体经济和数字经济深度融合的发展要求，为全面实施“人工智能+”行动、全方位赋能千行百业提供坚实的服务支撑。

多主体协同的全生命周期服务体系

　　当前人工智能应用落地过程中，仍然普遍存在供需对接不畅、场景适配困难、集成交付能力不足等现实制约，不同专业服务主体之间各自为战、缺乏有效协同是造成这些堵点的核心原因。要破解这一现状，就需要充分发挥应用服务商在整个应用项目中的组织协调作用，健全它和数据、算力、模型等不同领域专业服务主体之间的常态化协作机制，让整个服务链条的各个环节实现顺畅衔接。

　　这种协同机制需要覆盖人工智能应用从启动到长期运行的全生命周期，在最初的需求识别阶段，应用服务商就联合数据、算力、模型服务商共同深入用户现场调研，把企业的模糊智能化需求拆解成可落地的具体技术指标；进入开发部署阶段，各方同步推进数据集整理、算力资源调配、模型微调适配等工作，避免出现不同环节之间衔接不畅导致的工期延误；等到系统正式投入运行之后，各方还要建立持续的反馈改进通道，根据实际运行中暴露出来的问题，同步完成数据更新、模型优化和算力服务调整，不断提升人工智能应用的实际运行质量。

　　这样的协同模式还能有效减少不同主体之间的重复投入，加快人工智能技术成果的转化速度，避免出现不同服务商各自为战、重复开发同类功能的资源浪费情况，最终推动整个人工智能应用服务生态实现可持续的健康发展。目前部分省市已经率先对人工智能领域的多主体协作作出了具体部署，相关探索经验也在逐步向更大范围推广。

试点推广与可信安全保障体系建设

　　10月20日国家数据集团在雄安新区正式成立，这家以数据资源开发利用为主责主业的国家级机构，将为人工智能产业发展提供充足的高质量数据集供给，进一步夯实整个行业的数据基础。依托这一核心平台的资源支撑，相关部门将逐步构建起人工智能应用服务商的骨干领军梯队，坚持以真实产业需求为核心牵引，优先在工业制造、现代农业以及医疗养老等和民生关联紧密的重点领域开展试点推广工作，逐步拓展整个人工智能应用服务的市场空间。

　　为了保障人工智能应用服务全程可信可用，相关配套机制建设也在同步推进，首先要建立跨部门的统筹协调机制，打破不同部门之间的信息壁垒，同时搭建常态化的跟踪评估体系，对各类人工智能应用服务的实际运行效果开展动态监测。在此基础上构建资金支持与声誉激励协同的配套机制，对服务质量优异、落地效果突出的应用服务商给予相应的政策扶持，引导整个行业朝着规范化方向发展。

　　与此同时，相关部门还将进一步厘清不同人工智能应用服务商对应的安全治理责任，明确各个主体在数据安全、算法合规、运行风险防控等方面的具体义务，同时畅通面向全社会的监督反馈和问题整改渠道，一旦发现人工智能应用服务存在安全隐患，能够第一时间推动相关主体完成优化调整，确保所有落地的人工智能应用服务都能始终处在安全可控的范围内运行，为数智经济的平稳健康发展筑牢安全防线。

(编辑：吴淑娟)