拓展我国数字经济增长空间，需要把技术创新与产业需求连接起来，形成能够持续交付的市场服务能力。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出“大力发展智能原生技术、产品和服务体系”。笔者认为，把相关部署落实到经济活动中，应统筹智能服务供给、国内跨区域协作和国际市场拓展，推动模型、软件与专业知识形成可用的行业服务，在解决实际问题的过程中培育新的增长来源。
这里的智能服务输出，既包括我国企业面向国内不同行业、不同地区提供人工智能驱动的研发设计、工业软件、模型应用和数据分析等服务，也包括依法开展跨境服务。其着力点不是生产要素在地区之间简单转移，而是通过专业服务，将技术研发能力与更广泛的市场需求连接起来。共性技术能够重复使用，才有条件分摊研发投入；行业适配和持续维护能够稳定交付，才有条件形成长期客户关系。技术先进性、服务可用性和商业可持续性，需要在同一业务过程中检验。
扩大智能服务输出，不能停留在模型发布、平台建设和供需签约上。应围绕企业实际任务，完善从能力组织、应用验证到规模推广的实施机制，兼顾市场开拓与风险管理，形成覆盖国内多层次需求、衔接国际市场的服务网络。国内跨区域供给与服务出口分别核算，不把同一笔业务在地区间的转移直接等同于全国经济增量。
一是强化产业链协同，提升智能服务系统供给能力。
把服务体系建设与模型、软件和数据产业发展统筹起来。2026年9月11日，工业和信息化部举行《“人工智能+软件”专项行动实施方案》新闻发布会，介绍大力发展“模型即服务”“智能体即服务”等相关工作安排。《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出“‘人工智能+’产业发展”，强调“创新服务业发展新模式。加快服务业从数字赋能的互联网服务向智能驱动的新型服务方式演进，拓展经营范围，推动现代服务业向智向新发展。”笔者认为，应围绕实际业务，组织基础模型企业、工业软件企业、专业服务机构和应用企业按任务协作，形成通用技术、行业方案与运行维护相互配套的供给体系。工业和信息化、科技等部门加强工作衔接，重点支持共性研发和应用验证，具体服务关系由企业自主建立。
以行业需求为导向明确合作方向。在研发仿真、设备运维、工业知识应用等领域，模型能力、行业经验与工程实施能力缺一不可。企业需要解决的问题可能是缩短设计验证时间、识别设备异常或提高知识检索质量，应先把这些任务及适用条件说清楚，再组织模型、软件和工程团队共同验证。服务方案既要说明能够完成什么，也要明确所需数据、配套设备和专业人员，避免单纯以通用模型能力替代行业服务能力。将试用、正式交付与后续维护相衔接，使技术供给有持续的业务支撑。
推动经过验证的共性模块、行业知识和实施方法持续积累，在合法授权基础上供合作主体复用，减少同类项目重复开发。对需要现场实施的业务，明确专业机构的服务职责；对能够远程提供的功能，形成稳定的接口和维护安排。支持中小企业在算法、软件组件、专业数据等环节形成特色，扩大进入服务网络的机会，不以加入特定平台作为参与合作的前提。对共同开发的成果和后续改进，提前约定使用范围与回报方式，保障各方持续投入。
二是深化跨区域协作，拓展智能服务国内市场。
依托全国统一大市场建设，推动技术供给与各地产业需求有效衔接。不同地区在研发、制造、算力和专业服务方面各有积累，合作应围绕业务互补展开，而不是限定为单向输出。由行业协会、产业园区和服务机构共同组织需求对接，将企业需求细化为业务用途、实施条件和服务周期，使模型、软件、算力及工程服务同步匹配。面向具备共同需求的产业集群组织应用验证，让跨区域合作从项目签约进一步进入生产和经营流程。
对试用效果、部署成本和后续维护进行分阶段检验，具备推广条件后，再向同类企业和其他地区扩展。支持服务企业与客户所在地的专业机构协作，统筹远程研发和现场实施，建立能够及时响应的服务网络。区域分工根据客户需求、技术条件和企业能力动态确定，不将各地固定为单一研发端、生产端或算力供给端。共用的测试方法和已确认的服务信息可按规则复用，减少重复对接；推广时仍应核实设备、流程和人员条件，避免以项目复制代替必要的适配验证。
把服务网络与基础设施布局衔接起来。工业和信息化部印发的《算力互联互通行动计划》提出，“将不同主体、不同架构的公共算力资源标准化互联”“提升算力接口互操作能力”。笔者认为，应用中应区分即时推理、批量分析和模型训练等任务，综合考虑响应时限、数据传输、软硬件兼容和持续运维成本等因素，选择适宜的部署方式。不能仅按算力单价确定调度方案，也不能以行政方式要求业务和数据集中迁移，使资源配置服从实际交付需要。
三是完善出海服务体系，增强智能服务国际化经营能力。
将国际市场拓展建立在产品适配和持续经营基础上。商务部等九部门印发《关于促进服务出口的若干政策措施》，支持数字服务、高端设计、研发等服务出口新业态新模式，并就知识产权转化保护、跨境资金结算便利、促进和规范数据跨境流动、开拓国际市场等作出部署。笔者认为，应在既有服务贸易和数字贸易发展基础上，拓展人工智能驱动的专业服务。依托现有境内外服务网络，围绕不同产业和目标市场提供专业化支持，避免重复建设功能相近的平台。
把海外需求识别前移到服务开发和验证阶段。组织企业与境外行业机构、应用企业和本地服务商对接，明确语言环境、业务流程、设备条件及服务习惯的差异，分阶段开展测试和客户培育。具备条件的企业探索以模型、软件和专业服务组合交付；对定制化程度高、现场依赖强的业务，提供必要的本地实施与技术支持。开源工具推广与商业服务安排相互衔接，既明确知识产权及许可边界，也避免把下载量、注册量直接视为有效市场收入。
将数据、知识产权和持续运营风险纳入出海全流程服务。依托现有专业机构，提供目标市场规则解读、数据合规咨询、知识产权保护和人才培训，帮助企业比较远程交付、境外部署与本地合作的适用条件。跨境业务与国内跨区域服务分别落实适用要求，结合数据性质、流向和处理方式识别义务，不能把服务出口理解为数据可以无条件出境。同步明确维护响应、服务中断、退出交接和争议处理安排。海外服务载体的运行评价应跟踪实际服务和后续经营情况，不以站点数量替代服务能力。
四是统筹要素保障和实施评价，增强服务输出可持续发展能力。
依托现有数字经济工作协调机制，推动发展改革、工业和信息化、科技、商务、数据等部门衔接研发、应用和市场服务。国家层面加强共性规则和跨区域协调，地方结合产业基础组织场景落地，企业依照市场需求提供服务。公共投入重点支持共性技术、基础评测、数据治理和人才培养，企业承担商业开发与市场拓展的风险。算力、数据等资源按需配置，兼顾中小企业使用便利与供给方持续运营。
加强研发人员、行业工程师与国际化经营人才协同培养。依托高校、科研机构和企业开展项目实训，使技术团队理解产业流程，使行业人员掌握模型应用与质量管理方法。推动应用反馈进入后续研发阶段，沉淀可依法复用的行业知识、工具组件和服务经验。对涉及多个主体的合作，完善贡献认定和收益分配安排，保障中小企业依法参与和自主选择，形成技术迭代与市场服务相互促进的机制。
建立与业务实际相适应的跟踪评价机制。在现有统计制度和部门职责范围内，结合企业调查分析客户持续使用、研发投入与交付成本变化，不将“智能服务输出”直接设为未经明确的新统计类别。合同金额、实际营业收入与增加值分别统计，国内跨区域经营和境外收入按适用口径核算，防止将供应商收入与客户产出简单相加。对支持项目开展阶段复核，结合客户业务改善、资源消耗和经营风险调整安排，减少低效重复投入。
拓展我国数字经济增长空间，应把技术创新、产业组织与市场服务贯通起来。以系统供给提升服务能力，以跨区域协作扩大应用范围，以国际化经营开拓外部市场，以要素保障和持续评价夯实发展基础，使我国企业在真实需求和持续交付中积累竞争力，培育新的增长来源。(作者：王琪延，中国人民大学长江经济带研究院高级研究员、教授；高旺，河北经贸大学。基金项目：河北省自然科学基金资助项目“数据主权风险对我国高技术产业链安全的冲击与治理研究”［G2026207018］。）
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