习近平总书记深刻指出，人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。近期，工业和信息化部印发《人工智能中小企业创业支持计划（2026—2028年）》，明确提出激发人工智能中小企业创业创新活力，营造“热带雨林”式创业创新生态。以“热带雨林”喻指人工智能产业生态，就是要让龙头企业、中小企业和创业主体各展所长，让高校院所、投资机构和服务平台协同发力，并以此为基础，推动算力、数据、人才要素高效流动。这不仅能使不同创新主体找到适宜的成长空间，更能在开放合作与良性竞争中，不断孕育出新技术、新产品、新业态。
近年来，江苏依托雄厚的制造业基础、丰富的科教资源和广阔的应用市场，持续推进人工智能技术应用，产业生态建设取得积极进展。一是产业基础持续夯实。江苏将人工智能产业集群纳入“1650”产业体系，初步形成涵盖智能芯片、算力基础设施、算法模型、智能终端和行业应用的完整产业体系。2025年全省人工智能产业规模接近4500亿元，集聚相关企业超1500家。二是应用牵引不断增强。全省算力基础设施不断扩容，行业数据资源开发和工业大模型攻关持续推进，研发设计、生产制造等海量真实的工业场景为人工智能技术验证提供了“试验场”，供需两端相互成就，构成产业生态自我演进的内生动力。三是科教优势加快释放。南京大学、南京理工大学等高校在人工智能基础研究、关键技术攻关和交叉学科建设方面形成较好基础，金陵科技学院等应用型高校围绕“人工智能＋行业应用”开展协同育人。研究型大学与应用型高校相互补充的多层次人才培养格局不断完善，为产业发展提供了坚实的人才支撑。
这些进展为江苏培育人工智能产业“热带雨林”奠定了良好基础。当前，江苏的制造、科教和市场优势尚未充分转化为生态优势，一些短板仍需补齐。一是企业梯度培育仍需加强。具有全球影响力的平台型龙头企业、人工智能终端企业相对偏少；适应大模型时代特征的“一人公司”、超级个体等新型创业主体的孵化机制不够灵活，耐心资本供给仍显不足。二是产学研用衔接仍需深化。数据显示，2025年江苏高校为全省通用人工智能产业关键领域贡献了19.8%的专利，但校企合作申请专利仅占2.28%。一高一低之间，折射出高校科教优势尚未充分转化为产业动能。三是要素供给与公共服务仍需完善。随着人工智能加快走向规模化应用，产品安全合规、跨平台兼容和标准认证成为市场准入的关键门槛。江苏信创产业优势向人工智能领域延伸还不充分，适配验证、算法伦理审查等公共质量服务尚未有效融入初创企业研发全过程。
针对上述短板，江苏要从企业培育、成果转化和服务保障等方面协同施策，降低创新创业门槛，畅通企业成长路径。坚持市场主导、政府引导、创新驱动和开放协同，重点做好以下六个方面工作，让创新主体竞相涌现、创新成果不断落地、人工智能产业“热带雨林”不断繁茂。
强化源头创新，提升关键技术攻关能力。围绕核心算法、基础模型、通用框架、智能芯片、工业软件、具身智能等领域，聚焦制约产业发展的“卡脖子”问题和前沿方向，梳理形成关键核心技术攻关任务清单，支持高校、科研机构、龙头企业等组建创新联合体，实行“企业出题、高校破题、协同答题”的攻关组织模式。充分发挥企业主体作用，推动校企共同确定研究方向、联合组织技术攻关、协同培养科技人才，使科研选题更加贴近产业一线需求。支持优势团队开展探索性研究，深化人工智能与机械、材料等学科的交叉融合，推动科学发现与技术应用相互促进，不断拓展创新边界和应用领域。
突出主体培育，增强各类企业发展活力。坚持大中小企业融通发展，支持领军企业提升技术研发、生态组织和标准制定能力，引导链主企业主动开放技术平台和开发接口，共享供应链渠道和验证环境。推动联合攻关，加强供应链协作和生态合作，为中小企业拓宽协同研发和市场进入渠道。创新企业评价方式，综合产品创新度、技术壁垒和开源贡献等维度挑选优质团队。对依托智能工具敏捷创业的“一人公司”、超级个体给予包容审慎支持，创新孵化模式，探索投孵联动，以算力服务能力、合规确权的数据知识产权开展作价合作等，发挥国家级产业投资基金引导作用，用好“耐心资本”，陪伴科技型中小企业向专精特新“小巨人”、独角兽企业梯次跃升。
优化要素供给，提高算力数据配置效率。建立统一的算力供需对接和调度服务平台，推动省内异构算力资源互联互通，探索按需租用、分时使用和训练推理一体化服务，提高算力资源利用效率。支持行业龙头、高校院所联合组建数据合作联合体，率先建设高质量行业数据集并依法合规开放。大力支持开放原子紫金专区建设，鼓励高校师生和初创企业贡献开源代码与数据集。主动融入长三角算力协同调度网络，推动数据要素跨区域流通，深化大模型评测、数据集共建等方面的合作，形成区域协同创新合力。
强化场景牵引，加快人工智能应用落地。把制造业作为人工智能赋能的主战场，深入实施“人工智能＋”行动。推动政府部门、国有企业和链主企业争当“场景合伙人”，面向社会持续发布真实、可实施的应用场景需求清单。聚焦高端装备智能制造、新能源汽车自动驾驶测试、化工安全生产监测、港口物流智能调度、智慧农业等领域培育标杆场景，形成一批可复制、可推广的应用案例。衔接首版次软件、首台（套）装备等支持政策，完善首试首用和保险补偿机制。发挥国家人工智能应用中试基地作用，支持企业将个性化项目沉淀为标准化、“小快轻准”的行业解决方案，形成场景验证、产品迭代、规模推广的完整闭环。
深化产教融合，完善产业人才培养体系。高校应动态优化人工智能学科专业布局，全面推进“人工智能通识教育＋专业教育”。依托现代产业学院和卓越工程师学院，进一步拓展合作单位的类别和范围，把企业真实痛点转化为教学案例和科研任务。深化人才分类评价改革，将工程实践、科技成果转化、标准研制和开源社区贡献纳入高校教师和科研人员的评价体系。支持高校教师依法依规参与企业技术服务，鼓励科研团队依托优质人工智能成果离岗或兼职创业，激活科教人才“一池春水”。
强化质量保障，提升安全合规服务水平。统筹标准化技术委员会、检验检测资源，深化“信创＋人工智能”协同适配，拓展省信创产业生态基地服务职能。围绕模型能力评估、算法备案、科技伦理审查和数据安全，构建覆盖人工智能产品全生命周期的公共服务体系。鼓励高校和企业将成熟技术转化为国家及国际标准，提升江苏产业话语权。把合规指导和质量服务延伸到创业初期，变“事后监管”为“全程护航”，以安全可信的产品表现打消市场顾虑，护航创新成果加速走向广阔市场。□
（作者系金陵科技学院党委常委、副校长、教授）
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