AI 已进入黄金发展期，如何推动 AI 从技术转化为生产力，是行业内备受重视的议题。 4 月 15 日-20 日，在以“开启 AI 生产力元年”为主题的酒仙桥论坛上，覆盖人工智能各领域、不同行业的代表齐聚一堂，分享最新的 AI 创新趋势和数智化发展实践成果，拆解加速 AI 产业化和产业 AI 化的“通关攻略”。

进化基础模型，激发智能新生产力

过去一年，全球大模型迎来技术跃迁与生态重构的双重浪潮，中国 AI 大模型行业也正处于爆发式发展阶段，随着智能体的蓬勃发展、多模态市场的快速增长以及技术的普惠化，中国 AI 大模型行业将迎来一个新的起点。

中关村朝阳园党工委副书记、管委会主任娄毅翔分享道，新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，人工智能已经成为全球经济社会发展的核心驱动力。AI 正在以前所未有的深度、广度、速度改写产业变革，催生万亿级的蓝海市场。

产业范式将由大模型向大生产力加速转移。北电数智首席技术官谢东认为，AI 时代需要构建一个分布式的智能协作系统，AI 时代的基础架构需要六大能力。一是数据、算力、模型深度融合，从孤立资源转化为深度融合底座支持。二是多模态语义和引擎，将数据转化为知识，再产生智能。三是任务驱动与智能闭环，基于不同感知能力完成具体任务。四是可信制度与责任护栏，保证数据、AI 可信。五是平台化协同与生态演进，从工具做到平台，从单点做到系统，形成技术产业和生态共理的机制。六是持续学习与自演化能力，保证系统能不断自演进。

夯实数据底座，驱动产业智能升级

在后 Deepseek 时代，人工智能逐步从“模型”驱动转向“数据”驱动。构建可信且高效的数据流通体系，正成为重塑全球产业竞争力的关键要素。

中国工程院院士邬贺铨指出，在人工智能时代，数据已成为关键的网络基础设施，数据安全治理需要建立覆盖采集、标注、流通、销毁的全链条防护体系，这需要政府、企业、技术协会共同作答。

北方华创微电子副总裁、流程与数字化中心总经理夏凡在演讲中分享道，数据治理是 AI 的基础支撑，在数字化转型建设过程中，企业应筑牢数据底座能力，在此基础上不断拓展优化数据应用场景，赋能创新应用模式和价值增值。

构建算力生态，释放 AI 核心动能

算力决定了人工智能的底线。过去，大模型对算力的要求一直朝着高算力、高数据、高能力的方向发展，DeepSeek 在算法上的探索，也为算力发展带来了新的方向，朝适用性、普惠、可持续方向发展。

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏强调，当前智算发展困局集中体现在国产自研 AI 芯片短期高效供给受限、基础设施能耗问题凸显等方面，必须加快构建国内自己的算力生态，开展生态建设协同创新，激发算力新需求，与北电数智等共同推动国内算力产业发展。

华为公司计算产品首席营销官李鹏深入阐释了从基础设施到场景创新的技术路径，强调打造坚实领先的算力底座对释放 AI 生产力潜能的重要意义。

新华三集团高级副总裁、技术委员会副主席刘新民在演讲中强调，当前，行业算力需求强劲，追求规模仍是技术进步的基本门槛，期望与各方携手把握 AI 机遇，共创智能时代更大未来。

融合行业场景，加快智能化演进

大模型在落地过程中仍面临挑战，通用模型只能解决业务的浅层痛点，要想深入业务工作流，系统提高生产力，需要集合行业的数据、知识，基于细分行业场景和需求，打造专业能力更强的行业模型，实现从技术创新到应用的整体闭环，让 AI 更好地服务整个产业和社会。

中国科学院自动化研究所研究员、中科闻歌首席执行官罗引认为，大语言模型并非基础科学的突破，而是技术、数据、算力三大要素高度密集的工程积累成果。面向行业应用，大语言模型可助力报表分析、中医诊断、政务问答、品牌洞察等场景，并结合智能体平台，让企业基于自身业务需求定制数据、调用工具，最终实现企业级应用。展望未来，AI 与行业的深度融合，需要从复杂异构数据中挖掘规律，再结合动态实时数据进行推理推演，以支持决策。唯有将数据、模型与领域工程紧密结合，才能在行业数智化升级中创造更大价值。

北电数智首席营销官杨震在演讲中分享，北电数智构建了“1 个 AI 基础设施底座+2 大产业发展平台”的创新范式，以传统产业赋能平台为各个关键领域打造场景解决方案，通过解耦各产业关键共性原子需求，提供模块化能力支撑，推动 AI 可信赋能百业发展；新兴产业加速平台则通过打造共性技术平台，推动新兴产业落地。北电数智以产业共性打造 AI 要素平台，聚集人工产业从底层算力到平台层再到应用层的企业，加速人工智能生态成长，围绕在地核心产业，推动人工智能生态企业成长，真正走入千行百业。

作为聚焦人工智能产业前沿议题的专业论坛平台，2025 酒仙桥论坛不仅是思想交汇的场所，更是产业协同的起点。站在数字经济与实体产业深度融合的关键节点，酒仙桥论坛将持续发挥平台价值，服务首都科技创新发展大局，助力构建开放、协同、安全的 AI 发展新范式。