当前，北京正加快建设全球数字经济标杆城市，人工智能关键生态建设已取得重大进展；然而，产业快速发展的过程中，仍存在一些制约因素亟待解决。在市政协十四届四次会议上，市政协委员、百望股份创始人兼董事长陈杰针对产业发展中的突出问题，提出了系统性的对策建议。 算力成本高企成为制约企业发展的重要瓶颈。作为人工智能时代的基础设施，算力的获取成本直接影响企业的创新能力和竞争力。许多企业反映，高昂的算力成本使其难以承受模型研发和应用的投入。对此，陈杰建议建立"算力普惠"机制，让算力成为企业"用得起、用得好"的公共资源。具体而言，一上应推广升级"算力券"政策，扩大发放规模与覆盖范围，将支持重心从基础大模型研发向垂直行业应用延伸，重点扶持财税大模型、供应链风控大模型等示范项目，对企业使用国产算力芯片开展模型适配和微调产生的费用给予更高比例补贴。另一方面，由政府牵头建设市级公共智算调度平台，统筹京津冀智算中心资源，通过统一调度机制盘活闲置算力，为重点"AI+"示范企业提供分时段、低成本算力服务，避免硬件重复投入。这个举措既能降低企业成本，又能提高社会资源利用效率。 复合型人才短缺制约了产业创新发展。当前，既懂人工智能技术又了解垂直行业业务的复合型人才严重不足，成为制约"AI+"应用落地的关键因素。为此，陈杰创新提出"产教融合"模式，实现人才培养与产业需求同频共振。她建议设立专项基金，支持行业龙头企业与在京高校共建"AI+垂直行业"人才实训基地及专业实验室。在这一模式中，企业提供脱敏后的真实行业数据和业务场景，高校提供算法理论指导，学生在校期间即可参与实战训练，培养"懂技术、通业务"的复合型人才。同时，应探索高校与企业人才双向流动机制，鼓励科研人员到企业挂职、企业高管进校园担任产业导师，打通产学研用"最后一公里"。这种紧密的产教结合，有利于加快培养适应产业发展需要的高素质人才队伍。 场景资源开放不足限制了企业创新应用。数据和应用场景是人工智能产业发展的重要资源。当前，许多高价值应用场景掌握在政府部门手中，民营企业难以获得充分的场景资源进行模型训练和优化。陈杰建议以场景育人才、以数据换算力，激活数据要素价值。政府应梳理发布年度"人工智能+"应用场景清单，在智慧税务、数字金融、企业信用评价等高价值领域，优先向具备技术实力和数据安全能力的民营企业开放场景资源。通过"揭榜挂帅"方式遴选优质解决方案，支持企业在真实场景中迭代优化模型。同时，应鼓励"模型即服务"（MaaS）创新，在数据安全合规前提下，推动政企数据融合，支持企业利用人工智能技术挖掘商业交易数据价值，为政府提供区域经济运行监测、产业链强链补链分析等服务，实现政企双赢。这一思路既能推动政府治理能力现代化，又能为企业创造商业价值。
数字经济竞争本质是生态体系的竞争。从普惠基础设施到创新人才培养再到数据要素配置