江苏人工智能产业规划：2030年剑指万亿规模的技术路径与实施策略

2026年1月20日 互联网

一、战略定位：构建智能经济核心增长极

江苏省将人工智能产业定位为驱动经济高质量发展的核心引擎，明确2030年产业规模突破万亿元的阶段性目标。这一规划不仅响应国家”人工智能+”战略，更依托区域产业基础、数据资源、场景开放和人才储备四大优势，形成”技术研发-场景验证-商业闭环”的完整生态链。

技术发展里程碑：

  • 2030年：新一代智能终端渗透率超90%，形成10个以上国内领先大模型，商业化应用场景覆盖50个以上细分行业
  • 2035年：建成全国人工智能创新策源地，智能经济占GDP比重超30%，全面进入智能社会阶段

二、技术底座建设：算力、算法、数据三重支撑

1. 新型算力基础设施布局

构建”通用算力+智能算力+边缘算力”立体网络，重点建设：

  • 省级智能计算中心：采用异构计算架构，支持FP16/FP32混合精度训练
  • 行业专属算力集群：针对生物医药、量子科技等领域部署定制化算力资源池
  • 边缘计算节点：在工业园区、农业基地部署轻量化推理单元，实现毫秒级响应
  1. # 示例：异构计算资源调度伪代码
  2. class HeterogeneousScheduler:
  3.     def __init__(self):
  4.         self.gpu_clusters = {'A100': 100, 'V100': 200}
  5.         self.npu_nodes = {'Ascend910': 50}
  7.     def allocate_resources(self, task_type, precision):
  8.         if task_type == 'training' and precision == 'FP16':
  9.             return self._select_gpu('A100')
  10.         elif task_type == 'inference':
  11.             return self._select_npu()

2. 算法创新体系构建

实施”基础研究-垂类突破-跨界融合”三级研发机制：

  • 基础理论突破：设立省级AI科学专项，重点攻关多模态学习、因果推理等前沿方向
  • 垂类模型开发：在生物结构预测、气象模拟等领域打造专用大模型，参数规模达千亿级
  • 技术协同创新：建立AI+量子科技、AI+6G通信等联合实验室，突破跨模态转换关键技术

三、行业融合路径：六大领域深度赋能

1. 先进制造业智能化升级

  • 工业大模型开发：聚焦装备故障预测、工艺参数优化等场景，训练行业专属模型
  • 智能工厂建设：分级推进L0（基础级）-L4（领航级）智能工厂认证体系
  • 工业软件创新：支持数字孪生、生成式设计等新型工具研发，突破CAD/CAE软件国产化瓶颈

典型应用案例：
某汽车制造企业通过部署工业视觉大模型，实现冲压件缺陷检测准确率99.7%，检测效率提升300%

2. 现代农业数字化转型

  • 农业算法模型：开发作物表型分析、畜禽行为识别等专用算法库
  • 智能装备研发：集成多光谱传感器与AI决策系统，实现变量施肥、精准喷药
  • 数字农场建设：构建”天空地”一体化监测网络，覆盖土壤墒情、作物长势等12类数据维度
  1. # 农业智能体数据流示例
  2. [传感器网络] → [边缘计算节点] → [作物生长模型] → [执行机构]
  3.                      ↑               ↓
  4.               [气象数据API]    [知识图谱]

3. 服务业模型化重构

  • 科技服务：部署RPA+AI智能体，实现专利检索、文献分析自动化
  • 金融服务：构建反欺诈图谱和智能投顾系统，风险识别响应时间<50ms
  • 物流服务：开发路径优化大模型，降低干线运输成本15%-20%

四、生态体系构建：全周期培育机制

1. 创新主体培育

  • 实验室网络：建设5个省级AI重点实验室，覆盖基础研究、应用开发全链条
  • 创新联合体：组建”高校+龙头企业+初创团队”攻关联盟，共享算力资源与测试数据
  • 专利培育中心：建立高价值专利池，重点布局模型压缩、联邦学习等核心技术

2. 标准化体系建设

  • 技术标准：制定模型训练数据质量、算法可解释性等10项地方标准
  • 应用标准：建立智慧医疗、智能交通等场景化评估体系
  • 伦理标准：出台AI开发伦理指南，建立算法备案与影响评估制度

3. 人才梯队建设

  • 高端人才引进：实施”AI领军人才计划”，给予科研经费、住房补贴等支持
  • 本土人才培养：在10所高校增设人工智能本科专业，年培养规模超2000人
  • 技能提升工程：开展AI工程师认证，三年内完成10万人次职业培训

五、实施保障机制

1. 政策支持体系

  • 设立50亿元人工智能产业发展基金，重点支持初创企业与成果转化项目
  • 对购置智能算力设备的企业，给予30%购置费用补贴
  • 建立”首版次”软件保险补偿机制，降低企业创新风险

2. 数据要素流通

  • 建设省级AI数据开放平台，提供医疗、交通等8大领域脱敏数据集
  • 推行数据交易凭证制度，建立数据质量认证与价值评估体系
  • 部署隐私计算节点，支持跨机构安全联合建模

3. 区域协同发展

  • 构建”一核三带多点”空间布局：以南京为核心，苏锡常、徐淮连、通盐泰为产业带
  • 建立长三角AI创新联盟，推动标准互认、算力共享、人才流动
  • 建设跨境数据流动试点区，探索国际数据合规使用路径

该规划通过系统性的技术布局、场景深耕和生态构建，为人工智能产业发展提供了可复制的”江苏方案”。对于开发者而言，需重点关注垂类模型开发框架、行业数据集获取渠道以及政策申报指南；对于企业用户，建议优先布局智能工厂改造、商业模型创新等具有明确回报周期的领域。随着算力成本的持续下降和模型工具的日益成熟，2030年万亿目标有望成为推动区域经济转型升级的新引擎。

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