当前，人工智能正以前所未有的速度重塑全球经济格局。从“人工智能+”首次被写入工作报告，到国产大模型引领全球开源生态，我国AI产业已走过技术追赶的“上半场”，进入以场景落地和价值创造为核心的“下半场”。在热烈讨论技术突破与产业前景的中国科学院院士李颉在接受专访时指出：我国AI产业化仍任重道远，科研方向必须对准国家重大战略需求，才能实现从技术领先到产业主导的跨越。
李颉院士强调，目前我国AI产业虽然规模可观，但核心技术自主可控仍是“卡脖子”关键。算力芯片、基础架构、核心算法等底层领域依然存在短板，大模型的发展正从“拼参数”转向“重应用”，但脱离真实场景的“技术炫技”难以转化为实际生产力。正如他所说：“再厉害的大模型如果不能提高生产力，不能创造实际价值，跟玩具没有区别。”科研不能仅盯着论文与榜单，必须将目光投向国家重大战略需求，聚焦工业、农业、医疗、能源等关乎国计民生的关键领域。例如，制造业作为AI融合的主战场，亟需打造自主可控的工业AI生态，让算力资源真正下沉到生产一线，赋能实体经济降本增效。
在产业化落地层面，李颉院士认为，当前的核心矛盾已从“技术如何变强”转变为“到底该解决什么问题”。他建议，要依托我国超大规模市场和完整产业体系的优势，构建“基础研究牵引、场景应用驱动”的良性发展格局。一方面，要支持科研人员用上先进的AI工具，鼓励AI企业与基础学科深度合作，聚焦长期攻关、复杂计算等重大科学问题；必须加快推动AI在医疗、教育、交通等民生领域的全场景渗透，让技术红利真正惠及大众。例如，AI辅助诊断系统已覆盖数千家医疗机构，无人机在农业植保中的广泛应用，都是“科研对准国家需求”的生动实践。
李颉院士还特别提到，数据与算力是AI产业化的核心生产要素。他强调，要通过规范数据采集、脱敏、标准化全流程，推动高质量数据集建设，同时打造多维协同的算力基础设施体系，为智能体的规模化落地提供坚实底座。只有算力、数据、算法三者协同提质，才能打通从科研到产业的全链条堵点。
展望未来，李颉院士呼吁，我国的AI科研工作者应心怀“国之大者”，将论文写在祖国的大地上，将创新成果融入国家发展的蓝图中。唯有如此，人工智能才能真正成为推动新质生产力发展的硬核引擎，在全球竞争中赢得主动。
