调研情况：

江苏人工智能产业发展稳健，已形成涵盖基础层、技术层和应用层的较完整的产业链。经调研发现，虽然江苏数字经济与实体经济的总体耦合度较高，但其中智能化贡献率偏低，能够实现数据驱动的业务协同与智能决策的中小企业占比低于全国平均水平，尤其在新一代人工智能领域，智能化产业发展处于起步阶段，企业以中小规模为主，自主技术尚未形成核心竞争力。

问题分析：

主要原因在于：一是产业法治供给不足，对人工智能和大数据领域的规制建设滞后于市场需求，一定程度上影响了企业的研发进程和数据赋能。二是产业布局存在短板，江苏的相关企业集中在技术层（42.5%）和应用层（40.9%），在应用层缺乏掌握核心技术和控制产业链高价值环节的企业，链主企业和独角兽企业缺乏，竞争力不强。三是产业融合度有待优化，在人工智能渗透率高的金融、教育、新零售、交通等领域产业融合度不高，在应用场景丰富的苏中、苏北城市布局不足，且核心产业集聚度不高。四是产业创新能力不足，专利授权率低于全国平均水平，专利申请撤回率偏高。在国家级新一代人工智能开放创新平台名单中，江苏仅有苏州思必驰一家企业入选，与江苏丰富的科教资源不匹配，凸显整合式创新平台及产学研融一体化机制的缺失。

具体建议：

（一）加强法治供给，提升产业政策法治化水平。建议对全省各地人工智能产业发展政策措施进行梳理、整合，发挥各地禀赋优势和发展潜能，立足省级高度，结合行业发展现状及趋势，调整政策中阻碍产业发展的条款、规定，并最终完成具有前瞻性、开放性的省级地方立法，消除制度障碍。

（二）依托现有优势，提升产业链核心竞争力。打造智能产业化与产业智能化协同的人工智能产业链，一是要巩固产业链强项，充分发挥软件信息产业的先发优势，围绕新一代人工智能算法模型形成新应用、新技术、新业态；扩大江苏在未来网络、智能EDA、全形态机器人等领域的技术领先优势，在技术层形成有产业辐射能力的企业群。二是要补齐产业链短板，培育和招引链主企业，组建以企业为主体的创新联合体，加强关键核心技术的研发，加快高价值技术的自主创新；在应用方面，建立传统人工智能与新一代人工智能的有效衔接，以高级智能化为抓手促进制造业的高端自动化，带动产业链应用层企业快速发展。

（三）强化全局理念，提升产业集群内生聚合力。整合省域内产业智能化和智能产业化资源，构建不同生态能级梯度的核心产业集群，形成资源能力开放循环、内外协同进化升级的人工智能产业生态网络。持续优化重点城市产业布局，例如以南京建设国家人工智能创新应用先导区为契机，加强创新集聚区、产业发展核心区以及融合应用示范区之间的互动交流、资源共享；突出苏州在装备制造和生物医药、无锡在物联网等领域的“+人工智能”特色。推动金融、教育、公用事业、文化旅游等领域应用场景的全面开放，催生一批新一代人工智能应用软件提供商和集成应用服务商，培育具有江苏特色的新兴产业优势。

（四）完善科创机制，提升产业发展创新策源力。一是加大对基础层战略性、前瞻性技术的研发投入，争取在原创模型、关键通用技术领域取得重大突破，推进产业化规模化应用。二是鼓励行业大模型和领域算法平台的开源化、API接口和开发工具的轻代码化、算力资源的普惠化，降低中小企业智能化升级的成本。三是完善数智人才供给体系建设，充分发挥科教大省优势，注重人才“引”“育”结合，一方面加大领军人才的引进，并通过构建优质、富有活力的创新生态圈吸引人才、留住人才；另一方面，加强学科建设，聚焦数字素养和技能，以及数智化研发、应用和治理等方面，培养不同层次的人才，形成数智人才培养的完整链条。