问题——从“热点频出”到“产业落地”，我国人工智能进入规模化应用关键期。 3月22日，中国发展高层论坛2026年年会人工智能产业化应用专题研讨会举行。刘烈宏主题发言中指出，近年来人工智能产品形态迭代加速、应用场景不断扩展，从大模型能力提升到智能体应用走热，社会关注度持续升温，折射出产业正从技术突破走向工程化、产品化与商业化。但此外，算力供给结构、绿色用能约束、数据要素供给质量以及网络与数据安全风险等问题更加凸显，亟需通过系统布局实现“能用、好用、用得起、用得安全”。 原因——政策牵引与市场驱动叠加，算力、数据和应用形成相互促进的产业闭环。 刘烈宏表示，我国关注人工智能发展，涉及的政策文件与规划部署持续加力：一上，围绕“人工智能+”行动提出系统性要求，强调全方位赋能各行业各领域；另一方面，政府工作相关部署提出打造智能经济新形态，推动重点行业领域人工智能商业化、规模化应用，同时强调深化数据资源开发利用、健全数据要素制度、建设高质量数据集。 政策引导下，企业加大研发和产品投入，应用侧对模型训练与推理的需求快速增加，深入带动算力基础设施扩容升级，并对数据资源质量、合规与供给效率提出更高要求。刘烈宏认为，在技术创新和商业应用双轮驱动下，我国人工智能相关产业规模有望持续增长，到“十五五”末产业规模将迈上更大台阶。 影响——“东数西算”与一体化算力网加速成型，绿色转型与安全治理成为产业竞争新变量。 在算力基础设施上，刘烈宏介绍，“十四五”以来我国算力规模、技术能力和应用水平取得明显进展。“东数西算”工程通过构建新型算力集群，引导东部算力需求向西部有序转移，优化数据中心布局，促进区域协同联动。截至2025年底，我国智算总规模达到159万PFlops，其中八大国家枢纽（含十大集群）已建成智算规模138.8万PFlops，占比超过八成，枢纽集群的承载作用持续增强。 与此同时，算力用能约束与低碳转型压力上升，算电协同成为破解矛盾的重要抓手。相应机构京津冀、长三角、内蒙古等枢纽节点以及青海、新疆等清洁能源富集地区开展试点，围绕绿电直供、多源互补、源荷互动等探索路径，并将“算电协同”写入政府工作相关部署。 在应用形态上，刘烈宏指出，大模型应用正由“对话式工具”向“可规划、可执行”的智能体加速演进，带动应用规模快速扩张。近期围绕智能体应用引发的社会讨论表明，新一轮创新不仅关乎功能体验，更关乎对外部工具调用、数据流转、权限控制等关键环节的治理能力。智能体能够提高生产效率、拓展服务边界，但也可能放大网络与数据安全风险，带来供应链与合规管理的新挑战。 数据要素上，人工智能对数据的需求从“数量”转向“质量、结构与合规”，高质量数据集建设成为影响模型能力、行业可用性与产业竞争力基础工程。数据资源开发利用、基础制度完善与安全治理水平，将更大程度上决定“人工智能+”落地速度与可持续性。 对策——适度超前推进算力布局，强化算电协同与数据治理，推动安全可控的规模化应用。 围绕下一步工作，刘烈宏强调要“适度超前、建用结合”推进算力基础设施科学布局。一是继续夯实枢纽节点与集群建设，推动全国算力资源统筹与有序流动，提升供需匹配效率。二是深化算电协同工程，促进绿色电力对算力设施的支撑作用，推动枢纽节点新建算力设施提高绿电应用比例，降低能耗与碳排放约束带来的不确定性。三是加快构建全国一体化算力网，加强算力监测调度与精准匹配能力，推进云边端协同发展，更好满足中小企业和科研机构等主体对算力资源的多样化需求。 在应用治理上，他提示，智能体等新形态快速发展背景下，应把安全与合规作为产品能力的重要组成部分，强化工具调用合规检测、数据隔离、权限管控、操作审计等机制建设，推动形成可复制、可推广的行业方案，避免“重功能、轻治理”带来系统性风险。 数据与产业融合上，应加快高质量数据集建设，完善数据要素基础制度，促进数据产业与人工智能深度融合、协同发展，以数据供给质量提升带动模型能力提升和行业应用落地，进一步培育智能原生的新业态新模式。 前景——向“智能经济新形态”迈进，关键在于基础设施、数据制度与应用生态协同发力。 综合来看，我国人工智能发展正处在由技术突破走向规模化应用的窗口期。算力网络化、用能绿色化、数据资产化、应用智能体化等趋势将相互叠加，推动“人工智能+”在制造、能源、交通、政务、教育、医疗等领域加速渗透。可以预期，随着一体化算力网完善、算电协同深化、高质量数据集体系逐步健全，行业大模型与智能体应用将更快实现从试点到规模化推广。但必须看到，安全治理与合规体系建设将贯穿全链条，只有在发展与安全统筹下，才能释放更稳定、更可持续的增长动能。
从技术热潮到产业落地，需以绿色算力为底座、高质量数据为燃料、安全可信为边界，将创新转化为可持续的产业增量，让智能经济行稳致远。