问题：人工智能技术快速迭代，但在不少行业仍存在“用得上”与“用得好”之间的落差。
一方面，政务、制造、水利、应急等领域应用场景复杂多样，数据治理、业务流程重塑与安全合规要求高；另一方面，模型训练与推理对算力、网络、工具链和人才的综合保障提出更高门槛，导致部分项目停留在试点阶段，难以规模化复制推广。
原因：从产业规律看，人工智能从技术突破走向产业化，核心在于“要素供给—工程化能力—场景牵引”的协同。
一是算力供给结构需要优化，通用算力、智算设备与云边协同能力决定了模型训练与推理成本；二是行业数据分散、标准不一，难以支撑持续迭代的高质量模型；三是企业在落地过程中往往面临工具链不完善、部署周期长、运维复杂等工程化瓶颈；四是安全可信与可控治理成为刚性需求，特别是政务和关键行业对数据安全、模型可解释性、内容安全等要求更严格。
影响：山东此次行动计划提出聚焦“大算力”、大数据、大模型、智能体等重点方向，实施“五大行动”，并明确到2027年的规模目标，释放出以政策牵引产业集聚、以场景带动技术迭代的信号。
其意义不仅在于扩大人工智能核心产业规模，更在于通过“人工智能+”推动传统产业改造升级，促进新质生产力加快形成，进而为现代化产业体系建设提供新的增长动能。
对企业而言，政策明确方向、市场扩大需求、场景加速开放，将推动从单点应用向平台化、体系化能力建设转变。
对策：围绕“最后一公里”难题，产业界探索以公共服务平台和工程化体系来提升供给效率。
以浪潮云为例，其提出建设实体化“人工智能工厂”，由通用算力中心、模型工厂、智能体工厂和训练场等组成，试图以集约化方式统筹算力、数据、算法、工具、人才与安全等资源，提升模型开发、训练、部署与运维的标准化程度，推动从“手工作坊”向“现代工业化”开发模式转变。
在供给侧，相关企业着力优化“智算设备—智算网络—云边协同”的布局，降低行业客户的算力与工程门槛；在模型侧，推动形成“基础级—行业级—场景级”的体系化供给，面向具体业务流程提供可调用、可治理的模型服务；在应用侧，以智能体为抓手将模型能力嵌入业务闭环，围绕政务热线、智慧公文等高频场景形成可复制的解决方案，并向水利、应急等领域扩展，提升跨场景迁移能力。
同时，通过产学研用协同建设创新基地等方式，强化关键技术攻关与人才培养，促进具身智能等新方向的应用落地。
前景：从发展趋势看，人工智能竞争正从单一模型能力比拼转向“算力底座+工程体系+生态协同+场景规模”的综合较量。
山东提出的产业发展目标与行动路径，为未来三年产业组织方式提供了明确预期：一是算力基础设施将向更高效、更集约、更安全的方向升级，支撑更多行业级应用常态化运行；二是行业大模型与智能体将加速与业务系统融合，推动政务服务、公共治理与产业生产流程的数字化、智能化重构；三是以特色产业集群为抓手，形成“平台能力下沉—场景需求反哺—技术迭代升级”的循环机制，带动产业链上下游协同创新。
可以预期，随着政策落地、场景开放与生态完善，人工智能在山东有望从点状突破走向系统推进，在更大范围内实现规模化应用与产业集聚。
人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力，正在重塑全球产业竞争格局。
山东此次出台的行动计划，不仅为区域经济转型提供政策指引，更通过龙头企业示范带动，探索出技术攻关与产业应用良性互动的实践路径。
这种以实体化平台破解产业化难题、以生态化思维培育创新集群的发展模式，对于各地推动新型工业化具有重要借鉴意义。
未来，随着技术迭代与场景拓展的持续深入，人工智能赋能实体经济将释放更大潜能。