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加快打造安徽省通用智能产业集聚地的路径研究
文章字数：2007
一、客观面对安徽省通用智能产业发展存在的挑战
加快通用人工智能技术突破和产业化，促进各类先进生产要素资源向发展新质生产力集聚，是推动“三地一区”发展的核心。当前，发展信息智能服务业与实体智能制造业，既是落实2024年《安徽省未来产业发展行动方案》的重要实践，也是2025年《安徽省政府工作报告》的重要抓手，更是布局“十五五”时期加快建设体现安徽特色的现代化产业体系的关键。但与国内外先发地区相比，安徽省通用智能产业集聚建设仍存在诸多挑战。
一是技术瓶颈亟待突破，产业化进程缓慢。一方面是高端芯片、智能传感器等关键部件缺乏。主要体现在家电产业的智能、等离子体等核心技术仍然受制于人，以及智能终端、工业软件技术尚未突破。另一方面是算力和数据资源不足。主要体现在智能算力的供需不匹配，以及高质量数据的开放和共享不足，限制了通用大模型和行业大模型的训练和优化。
二是融资渠道匮乏，资金投入失衡。当前企业端融资渠道呈现“两极化”特征，科大讯飞等龙头企业通过政府、金融机构的资金支持力度倾斜等获得资本支持，而占行业多数的中小科技型企业却面临融资难、融资贵的困境。同时，企业技术研发与设备升级需要大量资金持续投入，但投资金额增速整体低于人工智能项目数量的增速，资金投入仍存在一定缺口，并且政府引导基金撬动效应仍需加强。
三是产业链配套不齐全，集群效应不明显。一方面，产业链上下游企业配套不足。核心“芯片”技术仍未突破，产业供应链存在“两头在外”的风险，全省也尚未建成具有公信力的智能产品检测认证中心，企业进行功能安全测试需远赴上海、深圳等地，检测周期因此大幅延长。另一方面，设备研发进度滞后、成本高昂。目前行业内虽有企业推出智能设备，但要实现大面积、高效率、低成本的完美统一，仍需持续优化。此外，产业链下游的市场应用场景开发相对不足，技术转移转化服务平台普遍存在“重建设轻运营”现象。
四是人才梯队不完善，团队潜力待挖掘。一方面，复合型人才缺口大。智能芯片研发与应用、数据建模分析等核心专业人才培养明显不足，智能应用与新能源等交叉学科团队建设也相对滞后。另一方面，通用智能前沿科学研究与产业化进程较为脱节。现阶段的研发大多处于实验室阶段，与企业实际生产需求衔接不畅，成果转化机制尚不成熟。此外，研发团队科研经费匮乏，严重制约了科研项目开展和设备更新。
二、加快安徽省通用智能产业集聚发展的路径
加大力度支持关键核心技术攻关，推动产业化进程。一是整合多部门科技攻关资金，设立通用智能重大科技攻坚项目。鼓励在肥高校和科研院所积极申报，集中力量支持关键核心技术攻关。二是建立先进智能产业创新平台培育机制。引导龙头企业如科大讯飞等在合肥设立研究中心、新型研发机构、设计中心、产品试验线等，实现关键技术在肥研发、在肥生产。三是加强与国际先进科研机构的合作。引进国外先进技术，提升安徽省通用智能产业的国际化水平。
提升资金支持力度，推动技术初创型企业做大做强。一是充分发挥引导基金作用。引导高校、科研院所加快在“芯片”“传感器”等领域的前沿成果转化应用。二是加大对技术初创型企业的资助。对技术领先且已有一定规模的通用智能企业，设立产业投资基金或政府引导基金作为领投，鼓励社会资本跟投。三是鼓励金融机构创新企业信用评价标准。尤其是加强合肥科创金融试验区与通用智能企业的联合。强化对初创期的科技型智能企业的融资支持力度，实施内部资金转移优惠价格。
强化政府引导、国企先行、龙头引领，培育配套产业链。一是增加政府政策引导。强化龙头企业牵头组建产业联盟，建立协同创新机制。二是针对产业链上游“芯片”薄弱环节，给予政策优惠支持。加大创新研发补助力度，并对设备使用方实施智能化产线建设补贴。三是主动培养用户，加快需求牵引。结合安徽新能源汽车智能特色，协同构建“车能路云”融合发展生态。
加强人才队伍建设，促进通用智能产学研协同。一方面，着眼近期，建议引进高水平团队，适当缓解当下“芯片”等领域的技术瓶颈。一是利用行业会议、论坛等活动平台。推动与潜在团队成员建立联系。二是与高校、科研院所建立合作关系。通过产学研合作模式吸引优秀团队。另一方面，立足长远，在肥本土设立产教融合共同体项目，构建通用智能领域人才培养体系。一是选择行业龙头企业作为牵头单位。联合高等学校以及相关科研院所、上下游企业等共同参与。二是由政府提供相关资金支持。针对人工智能行业紧缺人才在学校开展新兴专业学科建设，实现教育链、人才链与产业链、有机衔接和深度融合，助力通用智能长期发展。
基金资助：2026年度合肥市哲学社会科学规划项目“耐心资本赋能合肥战略性新兴产业关键核心技术攻关的路径研究”（项目编号：HFSKQN202636）；合肥大学校级研究生科研与实践创新项目“耐心资本支持安徽战略性新兴产业关键核心技术攻关的路径研究”（项目编号：2025Yxscx14）；安徽省教育厅科学研究项目“科创金融赋能安徽战略性新兴产业关键核心技术攻关的路径研究”（项目编号：2025AHGXSK40028）
加快通用人工智能技术突破和产业化，促进各类先进生产要素资源向发展新质生产力集聚，是推动“三地一区”发展的核心。当前，发展信息智能服务业与实体智能制造业，既是落实2024年《安徽省未来产业发展行动方案》的重要实践，也是2025年《安徽省政府工作报告》的重要抓手，更是布局“十五五”时期加快建设体现安徽特色的现代化产业体系的关键。但与国内外先发地区相比，安徽省通用智能产业集聚建设仍存在诸多挑战。
一是技术瓶颈亟待突破，产业化进程缓慢。一方面是高端芯片、智能传感器等关键部件缺乏。主要体现在家电产业的智能、等离子体等核心技术仍然受制于人，以及智能终端、工业软件技术尚未突破。另一方面是算力和数据资源不足。主要体现在智能算力的供需不匹配，以及高质量数据的开放和共享不足，限制了通用大模型和行业大模型的训练和优化。
二是融资渠道匮乏，资金投入失衡。当前企业端融资渠道呈现“两极化”特征，科大讯飞等龙头企业通过政府、金融机构的资金支持力度倾斜等获得资本支持，而占行业多数的中小科技型企业却面临融资难、融资贵的困境。同时，企业技术研发与设备升级需要大量资金持续投入，但投资金额增速整体低于人工智能项目数量的增速，资金投入仍存在一定缺口，并且政府引导基金撬动效应仍需加强。
三是产业链配套不齐全，集群效应不明显。一方面，产业链上下游企业配套不足。核心“芯片”技术仍未突破，产业供应链存在“两头在外”的风险，全省也尚未建成具有公信力的智能产品检测认证中心，企业进行功能安全测试需远赴上海、深圳等地，检测周期因此大幅延长。另一方面，设备研发进度滞后、成本高昂。目前行业内虽有企业推出智能设备，但要实现大面积、高效率、低成本的完美统一，仍需持续优化。此外，产业链下游的市场应用场景开发相对不足，技术转移转化服务平台普遍存在“重建设轻运营”现象。
四是人才梯队不完善，团队潜力待挖掘。一方面，复合型人才缺口大。智能芯片研发与应用、数据建模分析等核心专业人才培养明显不足，智能应用与新能源等交叉学科团队建设也相对滞后。另一方面，通用智能前沿科学研究与产业化进程较为脱节。现阶段的研发大多处于实验室阶段，与企业实际生产需求衔接不畅，成果转化机制尚不成熟。此外，研发团队科研经费匮乏，严重制约了科研项目开展和设备更新。
二、加快安徽省通用智能产业集聚发展的路径
加大力度支持关键核心技术攻关，推动产业化进程。一是整合多部门科技攻关资金，设立通用智能重大科技攻坚项目。鼓励在肥高校和科研院所积极申报，集中力量支持关键核心技术攻关。二是建立先进智能产业创新平台培育机制。引导龙头企业如科大讯飞等在合肥设立研究中心、新型研发机构、设计中心、产品试验线等，实现关键技术在肥研发、在肥生产。三是加强与国际先进科研机构的合作。引进国外先进技术，提升安徽省通用智能产业的国际化水平。
提升资金支持力度，推动技术初创型企业做大做强。一是充分发挥引导基金作用。引导高校、科研院所加快在“芯片”“传感器”等领域的前沿成果转化应用。二是加大对技术初创型企业的资助。对技术领先且已有一定规模的通用智能企业，设立产业投资基金或政府引导基金作为领投，鼓励社会资本跟投。三是鼓励金融机构创新企业信用评价标准。尤其是加强合肥科创金融试验区与通用智能企业的联合。强化对初创期的科技型智能企业的融资支持力度，实施内部资金转移优惠价格。
强化政府引导、国企先行、龙头引领，培育配套产业链。一是增加政府政策引导。强化龙头企业牵头组建产业联盟，建立协同创新机制。二是针对产业链上游“芯片”薄弱环节，给予政策优惠支持。加大创新研发补助力度，并对设备使用方实施智能化产线建设补贴。三是主动培养用户，加快需求牵引。结合安徽新能源汽车智能特色，协同构建“车能路云”融合发展生态。
加强人才队伍建设，促进通用智能产学研协同。一方面，着眼近期，建议引进高水平团队，适当缓解当下“芯片”等领域的技术瓶颈。一是利用行业会议、论坛等活动平台。推动与潜在团队成员建立联系。二是与高校、科研院所建立合作关系。通过产学研合作模式吸引优秀团队。另一方面，立足长远，在肥本土设立产教融合共同体项目，构建通用智能领域人才培养体系。一是选择行业龙头企业作为牵头单位。联合高等学校以及相关科研院所、上下游企业等共同参与。二是由政府提供相关资金支持。针对人工智能行业紧缺人才在学校开展新兴专业学科建设，实现教育链、人才链与产业链、有机衔接和深度融合，助力通用智能长期发展。
基金资助：2026年度合肥市哲学社会科学规划项目“耐心资本赋能合肥战略性新兴产业关键核心技术攻关的路径研究”（项目编号：HFSKQN202636）；合肥大学校级研究生科研与实践创新项目“耐心资本支持安徽战略性新兴产业关键核心技术攻关的路径研究”（项目编号：2025Yxscx14）；安徽省教育厅科学研究项目“科创金融赋能安徽战略性新兴产业关键核心技术攻关的路径研究”（项目编号：2025AHGXSK40028）