人工智能技术供给与场景需求的高效适配，依赖于宏观机制与微观流程的重塑，其底座最终取决于数据、算力、算法模型、人才、资本等关键生产要素的优化配置与系统性整合。针对当前要素分布不均、流通不畅等现实资源瓶颈，如何寻找一条将要素有机凝聚的整合路径，成为落地深水区的核心议题。本文将拆解五大生产要素的整合路径，并阐述如何通过政策创新和敏捷治理构建起推动智能经济发展的制度保障。
一、资源路径：关键生产要素的优化配置与系统性整合
生产要素是推动人工智能规模化、经济性落地的物质基础，其配置的核心在于打破主体间、区域间的壁垒，构建灵活、高效、安全的流动共享网络。首先在数据要素方面，数据作为人工智能的燃料，其价值释放的前提在于构建安全可信、高效有序的流通环境。通过推进可信数据空间建设，利用统一的数据目录与标识体系实现资源的高效发现与授权调用。更为关键的是，借助隐私计算、联邦学习、数据沙箱等前沿技术，构建安全可信的数据联合计算环境，使得多方能够在原始数据不出域的前提下开展联合建模与分析，从而破解数据孤岛与隐私安全之间的两难困境。通过区级平台归集数据并运用技术手段完成合规脱敏与产品化加工，最终在数据交易所实现交易，完成了从原始数据到可交易资产的安全转化，为模型在真实场景中的训练与迭代提供了高质量、合规的语料供给。
其次在算力要素方面，算力资源的整合聚焦于破解其结构性错配难题，目标是建设全国一体化、智能调度的算力服务网络。针对我国算力资源存在东部需求旺盛而成本高企、西部资源丰富但利用率不足的显著矛盾，必须通过技术手段实现资源的池化与智能调度。人工智能算力调度平台通过接入多地算力节点，统筹调度异构算力，能够根据任务需求并综合考量算效、碳效、时延等多维因素，动态匹配最优供给方案。通过构建算力、平台、数据、模型、应用“五位一体”的智能云能力体系，打造一点接入、全网服务的算力基础设施，使算力能够像水电一样按需取用、高效流动。
再者在算法与模型要素方面，其核心在于培育开放协作、持续演进的创新生态。算法的快速迭代特性决定了封闭开发难以跟上技术前沿，因此必须通过开源社区促进共享复用。在通用大模型的起点之上，需大力发展面向垂直领域的行业大模型与专用模型，形成基础大模型夯基、行业模型深耕、专用小模型落地的协同体系。通过模型即服务（MaaS）模式将成熟的算法能力封装为标准化接口，同时支持建设聚焦产业共性需求的模型创新中心与中试验证平台，为模型在逼近真实的生产环境中进行测试、调优与性能验证提供关键支撑，研发具备环境感知与自主决策能力的工业智能体，通过小场景、快试错的方式推进算法、数据与策略的标准化整合。
最后在人才与资本要素方面，关键在于创新柔性共享与产教融合机制。人工智能落地亟需既精通算法又深谙行业知识的复合型人才，而传统的企业独占模式加剧了人才稀缺。为此，应推广共享工程师等柔性用人模式，组建跨领域的共享工程师团队，通过需求发布与精准匹配机制，为区域内大量中小企业提供技术攻关服务。同时需深化产教融合，鼓励高校与科研院所的人才向产业流动，打造学习－实践－认证一体化的数字人才培育闭环。在资本要素配置上，则需引导其更加精准地投向产业基础环节与长期价值领域，创新运用算力券等财政工具直接降低中小企业成本，引导产业基金与创新联合体深度绑定，支持从技术攻关、中试验证到规模推广的全链条创新。
二、治理优化：促进供需适配的精准政策工具箱设计
构建人工智能技术供给与场景需求的高效适配机制，不仅需要市场主体的自发探索，更离不开系统性、精准化的政策引导与制度保障。政策工具箱的设计应直接针对供需错配的根源，在场景开放、采购创新、标准制定等关键节点施加杠杆，以撬动更大范围的市场响应。
在应用场景开放方面，政策的核心是降低新技术进入真实市场的门槛与风险，并建立有效的需求信号传导机制。政府应健全人工智能应用场景建设指引、开放度评价与激励政策，主动开放自身所拥有的、具有公共属性的高价值应用场景，如智慧城市管理、公共安全预警等，将其作为技术验证和迭代的沙盒。建立应用场景开放的标准化流程与评价体系，对场景的数据基础、业务复杂度进行分级分类，配套相应的数据共享协议和知识产权保护措施。通过发布应用场景开放清单与需求白皮书，向市场释放清晰、稳定、可预期的需求信号。同时建立应用试错容错管理制度，对探索性、前沿性的应用试点给予一定的包容度，有效激发创新主体的积极性。
在采购创新方面，政策创新旨在改革传统的政府采购模式，将其从单纯的成本中心转变为创新孵化器。通过出台关于加快招标投标领域人工智能推广应用的指导意见，推动人工智能技术深度融入招标策划、文件编制与合规检测。更深层次的创新在于探索创新采购、首购订购、竞争性谈判等新型采购模式。特别是针对尚不成熟但前景广阔的前沿技术，采用研发合作采购模式，由政府与供应商共同投入资源、共担风险、共享知识产权。采购政策应超越单纯的商品购买，转向对创新生态的培育，通过设定功能性、绩效性的采购要求，营造良好的场景应用与创新环境。
在标准制定方面，标准是产业互联互通、规模发展的技术语言。政策发力点应聚焦于加快基础共性标准研制，为整个产业提供统一的话语体系；优先制定数据安全、隐私保护、算法可解释性与服务能力成熟度评估等关键急需标准，以解决技术采纳的合规性与可信度问题；同时推动标准实施与应用，通过开展标准宣贯并将标准符合性纳入采购要求，确保标准真正发挥规范市场、降低成本的效用，推进跨行业、跨领域的国际化标准联动。
三、管理闭环：适配效果的动态评估与反馈优化模型构建
要确保供需适配机制与政策工具箱能够精准起效、持续优化，必须配套建立一套科学、严谨、可执行的动态评估与反馈优化模型。这一模型的设计旨在系统性地度量人工智能技术在具体场景中落地的综合效能，并将评估结果转化为驱动政策迭代与资源配置优化的决策依据，从而形成可度量、可比较、可优化的管理闭环。
一个有效的评估模型首先依赖于共识度高的评估指标体系。参考人工智能场景创新能力团体标准的范本，对人工智能场景适配效果的评估应聚焦于五个核心维度。第一是技术创新性，重点考察技术方案的先进性与对特定场景需求的适配深度。第二是场景落地性，系统评估实施方案的可行性、关键资源的保障以及全生命周期的安全合规与可持续运维能力。第三是引领示范性，关注解决方案的可复制性、标准化程度以及对行业演进的辐射带动价值。第四是商业价值性，综合权衡项目的盈利模式、市场潜力与对社会效益的实际贡献。第五是团队能力，考察核心成员在领域知识、技术实现与复杂项目执行方面的匹配度。
在构建了多维评估指标体系后，需要设计一套严谨、透明、可追溯的标准化评估实施流程，涵盖项目申报、材料审核、现场核查、专家评审到结果公示的全环节。评估可采用加权计分法对各项细分指标进行量化评分，并根据项目类型或场景领域的特点动态调整权重，以增强评估的针对性。专家评审环节应组建跨技术、产业、法律、伦理领域的评审委员会，确保评审的独立性与公正性。对于重大或高风险项目，通过必要的现场核查与技术验证确保评估结论的真实性。
为使评估模型真正发挥动态调控作用，必须建立强有力的反馈与应用机制。评估结果不应仅是静态的分数，而应成为驱动资源配置的信号灯。在政府层面，评估结果应作为公共资源配置如财政扶持、算力补贴、数据授权、采购决策以及示范项目遴选的核心依据，向评估等级高的创新主体倾斜。在市场层面，公开公正的评估结果可以降低供需双方的信息不对称与信任成本，成为供应商的能力信用证和需求方的选型参考。通过制度化地收集大量项目的评估数据，构建起关于有效适配的持续学习系统，动态揭示影响适配成功率的共性规律，驱动政策工具箱进行科学迭代，从而形成敏捷治理闭环。（作者：余有成，中国人工智能学会副秘书长、全国人工智能应用场景创新挑战赛组委会秘书长；本文摘编自论文《人工智能技术供给与场景需求适配的机制、路径与政策研究》）
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