展厅里的人形机器人不仅会打太极、进行展馆导览，还能识别捕捉人的情绪，实现人机情感交互；1500平方米的训练场内，机器人正在练习抓取、搬运、上料……这是记者近日在由中央统战部指导的全国新的社会阶层人士“科创中国·智汇齐鲁”主题服务考察活动中看到的场景。

　　我国人工智能产业发展迅速，已经积累起独特的发展优势，产业规模持续扩张。数据显示，2025年我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业数量超过6200家。

　　规模增长的背后，更考验技术落地转化能力。如何把技术优势转化为实实在在的产业价值，破解数据、算力、场景层面的现实堵点，加快推动产业做大做强，成为本次活动各界聚焦探讨的议题。

　　数据从哪里来？

　　数据是人工智能技术发展的基础燃料。在青岛市人形机器人数据采集训练场，31台人形及轮臂式机器人分布在28个数据采集工位上。工业智造、智慧家庭、商业服务三大场景被1：1还原，工作人员把物品归位后，机器人反复完成拿起、放下等动作。

　　“训练场对机器人每一组动作进行标准化记录，规划年产出高质量真机数据突破100万条，为算法迭代提供支撑。”训练场技术人员说。

　　制约产业发展的不仅是数据采集效率，数据流通难题同样亟待突破。针对这一痛点，蚂蚁密算推动算力模式从“明文算力”向“密态算力”转型。在守住安全底线前提下，实现数据“可用不可见”，释放沉睡数据的产业价值。

　　算力怎么支撑？

　　算力是人工智能发展的关键底座。蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官韦韬认为，产业AI下半场比拼的，是能否安全地把算力、专业智力等要素串联整合起来。

　　数据显示，截至2026年7月底，全国智算总规模达245万PFLOPS（FP16），八大国家算力枢纽和三个算电协同发展区已建成智算规模占全国比重超85％，已有145万PFLOPS智能算力纳入国家级监测调度平台监测范围，算力资源集约化利用、一体化调度能力不断增强。

　　场景怎么寻找？

　　一路走下来，记者看到“以用促训、边干边学”的模式，正在越来越多的场景中上演：

　　在山东重工集团，潍柴雷沃智慧农业AI大模型覆盖播种、田间管理、收获等全生产链条。经实际应用测算，这套大模型可帮助农作物增产10％，节约农业用水50％。

　　在青岛人工智能创新应用展示中心，AI正让科普变得“可触可感”。馆内的人形机器人可提供讲解服务，还能与观众互动，辅助观众深度游览……

　　记者在调研中深切感受到，能不能解决现实问题，正在成为评价AI的标尺。进一步打通数据、算力、场景的完整链条，推动技术优势向产业实效转化，人工智能赋能实体经济的空间将不断拓展。

　　新华社记者  韩佳诺（据新华社北京9月29日电）