2025AI产业全景洞察报告

025AI产业全景洞察报告报告摘要：本报告聚焦025区号对应的南京人工智能（AI）产业，基于最新政策文件、产业数据及企业实践，系统梳理南京AI产业的发展环境、产业链生态、核心领域发展现状、标杆企业案例、典型应用场景及面临的挑战，最终提出针对性发展建议与未来趋势预判。作为全国第9个、江苏唯一的国家人工智能创新应用先导区，南京依托“软件名城”积淀，构建起覆盖基础层、技术层、应用层的全产业链体系。截至2025年底，全市AI相关企业超1000家，累计通过国家网信办备案大模型37款（占全省62%），核心产业规模迈向600亿元目标。报告结合南京“攻坚办+部门+国企+板块+园区”的独特推进机制，重点分析算力底座、大模型生态、行业赋能等核心板块，为产业参与者、投资者及政策制定者提供全景式参考。关键词：025AI产业；南京；人工智能；大模型；产业链；应用场景；发展趋势一、引言1.1研究背景与意义人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有极强的溢出带动效应，被视为培育新质生产力的核心抓手。习近平总书记强调，要“牢牢把握高质量发展这个首要任务，因地制宜发展新质生产力”，为人工智能产业发展指明方向。南京（025）作为长三角重要中心城市、国家重要科教中心和“中国软件名城”，凭借雄厚的科教资源、扎实的产业基础和前瞻的政策布局，成功获批全国第9个、江苏省唯一的国家人工智能创新应用先导区，正从“软件名城”加速迈向“全球AI发展前沿”。本报告以“025AI产业”为核心，系统洞察南京AI产业的发展全貌，既是对南京AI产业攻坚成果的阶段性总结，也为梳理AI产业“南京模式”、推动产业高质量发展提供理论与实践支撑，对全国其他城市AI产业发展具有借鉴意义。1.2研究范围与方法本报告研究范围涵盖南京行政区域内人工智能产业的基础层（算力、芯片、传感器）、技术层（算法、大模型、计算机视觉）、应用层（工业制造、医疗健康、交通物流、政务服务等）全产业链，重点聚焦2023-2025年南京AI产业的最新发展动态。研究方法采用文献研究法、数据分析法与案例研究法相结合：梳理南京市人民政府、行业协会发布的政策文件与统计数据；整合玄武大模型工厂、南钢、硅基智能等标杆企业实践案例；参考人工智能领域学术研究成果与产业分析报告，确保报告的客观性与权威性。1.3报告结构与核心框架本报告共分为九部分：第一部分为引言，明确研究背景与框架；第二部分分析南京AI产业发展环境，包括政策、科教、经济基础等；第三部分拆解AI产业链生态，重点剖析算力、数据、算法三大核心底座；第四部分聚焦核心领域发展现状，包括大模型、工业AI、智能驾驶等；第五部分呈现标杆企业案例，总结不同类型企业的发展路径；第六部分梳理AI在多领域的应用场景；第七部分分析产业发展面临的挑战；第八部分提出针对性发展对策与未来趋势；第九部分为结论。二、南京AI产业发展环境分析2.1政策环境：多维政策体系，强化攻坚引领南京构建了“顶层设计+专项政策+落地保障”的多维政策体系，为AI产业发展提供强力支撑。2024年，南京出台人工智能“1+1”文件（《南京市进一步促进人工智能创新发展行动计划（2024-2026年）》及《南京市促进人工智能创新发展若干政策措施》），明确到2026年实现三大核心目标：引培先进基础大模型1个、打造行业大模型20个以上，统筹智能算力超6000PFLOPS（FP16），人工智能核心产业规模达600亿元。在落地机制上，2025年3月南京成立人工智能（软件）产业攻坚办，建立“攻坚办+部门+国企+板块+园区”的协同推进体系，实现政策落地、项目招商、资源统筹的“一盘棋”管理。针对大模型发展痛点，推出算力补贴、备案扶持等专项政策，如玄武大模型工厂通过评审后获得数百万元算力补贴，有效降低企业成本；针对鸿蒙生态发展，印发《南京市鸿蒙生态发展行动计划》，组建产业联盟，推动政务与公共服务领域鸿蒙应用开发，截至2025年底，南京通过认证的开源鸿蒙发行版操作系统15款、软硬件产品122款，均位列全国城市第二。此外，南京各板块因地制宜出台配套政策：雨花台区启动“AI·镜界”人工智能生态街区建设，每年安排10亿元专项资金；建邺区打造“亲橙OPC社区”，探索“单人+AI，即公司”创业模式；江北新区落地总投资10亿元的工业软件专项基金，强化产业链协同。2.2科教环境：顶尖资源集聚，创新底蕴深厚南京是全国科教资源最密集的城市之一，为AI产业发展提供坚实的人才与技术支撑。全市拥有51所高校，其中14所设立人工智能学院；95名院士中，9名从事AI相关研究；43个双一流学科中，7个与AI紧密相关，在机器学习、数据挖掘等领域处于全国领先水平。核心科研平台方面，南京布局了14家省级以上AI相关重点实验室，包括南京大学计算机软件新技术国家重点实验室、南京理工大学“高维信息智能感知与系统”教育部重点实验室等。2025年11月，中国科学院工业人工智能研究所在宁成立，聚焦工业AI全链条创新；紫金山实验室将AI技术与6G、网络安全等融合，推动跨领域技术突破。新型研发机构成为成果转化重要载体，全市累计布局24家AI领域新型研发机构，包括图灵人工智能研究院（依托姚期智院士团队）、南京智谷人工智能研究院等。人才供给方面，南京高校每年培养大量AI相关专业人才，同时通过“紫金山英才计划”等政策吸引全球高端人才。截至2025年底，南京AI领域集聚各类人才超10万人，形成以顶尖院士为引领、骨干专家为核心、青年人才为支撑的多层次人才队伍。2.3经济与产业基础：软件底蕴扎实，产业协同高效南京作为“中国软件名城”，软件和信息服务产业规模连续多年位居全国前列，为AI产业发展奠定坚实产业基础。2025年1-10月，南京入库软件和人工智能招商项目249个，提前完成全年目标，投资总额达199.5亿元，其中高能级项目16个。产业载体方面，南京形成了“多园协同、各具特色”的发展格局：雨花台区软件谷集聚中兴、华为等数百家企业，延伸至70多平方公里，成为AI核心产业集聚区；麒麟科创园建成南京智算中心，二期算力达每秒180亿亿次；栖霞区智谷、徐庄高新区（玄武大模型工厂所在地）、江北新区等分别聚焦智能驾驶、大模型研发、工业AI等细分领域。2025年11月，“AI·镜界”南京人工智能生态街区开街，规划面积1.96平方公里，包含10个专业园区，实现“前店后厂”的研发与展示联动。产业协同方面，南京依托“4266”产业体系，推动AI与钢铁、石化、汽车等优势制造业深度融合，同时联动金融、文旅、医疗等特色领域，形成“AI+全产业”的协同发展格局。世界智能制造大会连续十年在南京举办，2025年首次设置国际展区，吸引菲尼克斯、霍尼韦尔等国际巨头参与，搭建全球AI产业交流平台。三、南京AI产业链生态全景解析南京AI产业链已实现基础层、技术层、应用层全覆盖，形成“算力底座坚实、技术创新引领、应用场景丰富”的完整生态体系。核心要素方面，算力、数据、算法三大底座协同发力；产业主体方面，集聚了从初创企业到龙头企业、从科研机构到应用单位的全链条参与者。3.1基础层：算力与数据双轮驱动，筑牢产业根基3.1.1算力底座：多元布局，规模与效率并重南京已建成多节点智算中心集群，形成“分布式布局、集约化调度”的算力体系。核心智算中心包括麒麟科创园南京智能计算中心、江北新区人工智能计算中心、中国电信南京智算中心等，其中麒麟智算中心二期建成后，算力达每秒180亿亿次，相当于百万台个人电脑同时计算。2025年12月，我国信息通信领域首个国家重大科技基础设施——未来网络试验设施在南京通过验收并投入运行，可联通全国40个城市算力中心，形成跨域算力网，2000公里跨域池化算效比达单数据中心的98%，破解高端算力“少、杂、散”难题。玄武大模型工厂创新“削峰填谷”算力调度模式，将东部算力需求与西部清洁能源匹配，服务华电能源、镁佳智能等企业时，显著降低算力成本。政策层面，南京通过“算力券”等方式补贴企业算力支出，2025年全市算力相关补贴超亿元，推动算力资源向中小企业开放，提升算力利用效率。3.1.2数据要素：平台支撑，合规与流通并行南京前瞻布局数据要素基础设施，构建“数据供给—加工—交易”的闭环生态。江苏国际数据港与玄武大模型工厂形成“前港后厂”模式，深度挖掘本地企业数据资源，提供数据治理服务；江苏省数据交易所已上架数据产品3837款，覆盖公共与行业数据，国机数科“农机云”“机械装备行业云”入选国家可信数据空间。企业数据治理成效显著，南钢自2021年启动数据治理以来，积累8500余张数据表、2000多项业务指标，超90%核心数据迁移至数据湖，2024年成为全国首批数据资产入表上市公司，年度入表资产规模超千万元。在数据安全与合规方面，南京推动行业大模型国家网信办备案，2025年新增备案大模型25款，累计达37款，占全省62%，其中玄武区22款，占全省1/3。3.1.3核心硬件：细分突破，协同发展南京在传感器、智能机器人等AI核心硬件领域形成特色优势。亿嘉和科技推出轨交巡检机器人、高压电带电作业机器人等产品，其地铁巡检机器人螺丝松动识别率超96%，替代人工完成深夜高强度检修；埃斯顿专注工业机器人研发，在AI视觉引导、高精度控制等技术上实现突破，服务汽车、电子等多个行业。芯片领域，南京依托集成电路产业基础，推动AI芯片与算法协同创新，润和软件、诚迈科技等企业深度参与鸿蒙生态，开发适配AI硬件的操作系统与驱动程序，形成“硬件+软件”协同发展格局。3.2技术层：算法与大模型引领，创新成果丰硕3.2.1算法创新：聚焦前沿，斩获多项大奖南京高校与企业在算法领域持续突破，重点覆盖计算机视觉、自然语言处理、机器学习等方向。南京理工大学团队研发的多模态行为识别、智能驾驶操作、高铁智能运营等技术，分别获得2025年江苏省自然科学一等奖、科技进步奖一等奖；小视科技突破复杂场景下的微小目标识别、高速运动模糊等难题，其“灵犀工业视觉大模型”核心指标达国际领先水准。算法落地方面，南京推动“揭榜挂帅”机制，企业发布技术需求，高校与科研机构对接攻关，形成“基础研发—落地应用—迭代优化”的闭环。如南理工与理想汽车联合开发的智能辅助驾驶算法，实现实时疲劳驾驶提醒、路况感知等功能，已成功产业化；与电网企业合作开发的智能调度算法，提升电网运行效率。3.2.2大模型生态：量产化发展，备案数量领先南京以“工厂化模式”推动大模型研发与落地，形成全国领先的大模型生态。玄武大模型工厂运用软件工程理念，构建大模型生产线，将行业数据与基础大模型作为“原料”，标准化加工生产行业大模型，3个月内即可完成一款行业大模型开发，已推出12款覆盖工业、能源、司法等领域的行业大模型，且全部通过国家备案。截至2025年底，南京累计培育行业大模型90多个，37个通过国家网信办备案，占全省62%；16个完成API调用登记。代表性大模型包括途牛“AI助手小牛”（降低旅游套餐价格15%-30%）、鼓楼医院“博爱”大模型（支撑2000余种医学检查项目）、江苏广电“荔枝传媒大模型”（将视频剪辑时间从15分钟缩短至2分钟）等。3.3应用层：全场景赋能，渗透千行百业南京深入实施“人工智能+”行动，推动AI技术在工业制造、医疗健康、交通物流、政务服务、民生消费等领域广泛应用，打造了一批标杆场景。2025年，南京发布30个AI标杆应用场景，覆盖重点行业，推动AI从“技术概念”走向“产业实效”。工业领域，AI赋能制造业智能化升级；医疗领域，智能诊疗设备与大模型提升诊疗效率；交通领域，智能调度与网联汽车加速落地；政务领域，AI简化办事流程；民生领域，智能体与数字人改变生活方式。各领域应用相互促进，形成“场景牵引技术创新、技术迭代赋能场景”的良性循环。四、南京AI产业核心领域发展现状4.1工业人工智能：赋能制造升级，成效显著南京将工业AI作为核心发展方向，依托钢铁、石化、汽车等优势制造业，推动AI与研发设计、生产制造、运维管理全链条融合。2025年11月，中国科学院工业人工智能研究所在宁成立，聚焦工业AI顶层设计与体系落地，打造智能制造国家战略科技力量。代表性案例包括：南钢基于8500余张数据表构建“元冶·钢铁大模型”，实现生产流程优化与质量管控，降低生产成本5%以上；强思数科推出“流程工业高精度三维智能建模”技术，采用激光扫描+AI生成三维模型，降低建模成本50%，精度误差控制在2毫米以内，满足工业级标准；小视科技“灵犀工业视觉大模型”在矿山园区应用，通过AI视觉算法识别矿车“偷煤”行为，同时精准识别生产瑕疵，为企业挽回巨额损失，相关案例入选国家级典型案例。政策层面，南京推动市属国企带头开展“人工智能+工业”专项行动，深挖“智改数转网联”需求，引导服务商与工业企业联合开发专属模型，2025年工业AI相关产值同比增长35%以上。4.2大模型与生成式AI：生态完善，商业化加速南京大模型发展呈现“政府引导、平台支撑、企业主导、场景驱动”的特点，商业化进程不断加快。玄武大模型工厂作为核心载体，吸引达索系统、百度南京创新中心、小度华东总部等项目落户，构建“数据供给方—加工方—输出方”的闭环生态。企业层面，硅基智能专注数字人领域，2024年输出8万个“硅基劳动力”，应用于银行客服、医生问诊、律师咨询等场景；云蝠智能转向语音智能体赛道，其大模型语音智能体7×24小时处理6000通废品回收来电，替代100名人工接线员，年节省成本超300万元，同时在不良资产处置领域实现商业化落地；诚迈科技、润和软件深度参与鸿蒙生态，开发多款大模型相关软硬件产品，推动大模型在教育、医疗等领域应用。南京大模型发展呈现两大趋势：一是从“行业结合”向“岗位结合”深化，玄武大模型工厂计划培育15家“一人公司”，打造岗位专属模型；二是开源生态加速构建，依托高校科研优势，推动基础大模型开源，降低中小企业应用门槛。4.3智能驾驶与智能网联：技术突破，场景落地南京在智能驾驶领域形成“技术研发+场景应用+产业集聚”的发展格局，集聚中科创达、T3出行、华设深澜机器人等核心企业。中科创达自主研发AI原生整车操作系统“滴水OS”，实现拟人化交互，赋能超5000万辆量产汽车，其车载驾舱3D渲染引擎工具全球市场占有率接近70%，服务宝马、奔驰等知名车企。场景应用方面，南京智能驾驶公交车累计运营里程突破3000公里，实现平稳对接站台；T3出行基于领行阡陌大模型优化智能调度系统，通过分析赛事数据、实时人流，提前调度车辆至最优接驳点，应答速度提升40%；麒麟科创园、江心洲等区域打造智能网联汽车测试区，为技术迭代提供场景支撑。技术研发方面，南理工与理想汽车联合开发的智能辅助驾驶项目，通过精准感知路况，提升驾驶安全性；高校与企业合作突破多传感器融合、高精度地图、决策规划等核心技术，推动智能驾驶从L2级向更高等级升级。4.4医疗人工智能：精准赋能，提升诊疗水平南京推动AI与医疗健康深度融合，开展“人工智能+医疗健康”专项行动，全市12家医疗机构实现智能导诊、用药指导等五大场景贯通应用，累计调用量超180万次。鼓楼医院是医疗AI领域的标杆，其基于50余亿条数据构建大数据平台，用50多门医学教科书训练医学基础模型，再精调专科大模型，影像报告辅助生成模型支持2000余种检查项目，将600字报告撰写时间从10分钟缩短至1分钟，服务超10万人次。企业层面，浩鲸健康推出AI智能中医智诊仪，依托“灵山中医大模型”与“素山中药大模型”，融合2000多部中医典籍与亿级token数据集，1分钟生成体质辨识报告；佗道医疗等企业研发的AI医疗设备，在病灶识别、病理分析等方面发挥作用，提升基层医疗机构诊疗能力。未来，南京将进一步推动医疗AI在院感防控、远程诊疗、慢性病管理等领域的应用，鼓楼医院即将上线的“院感智能体”，可将感染源研判时间从半小时压缩至几分钟。五、南京AI产业标杆企业案例分析5.1硅基智能：数字人赛道领军者，打造“硅基劳动力”硅基智能2017年落地南京，专注于AI大模型与数字人研发，是国内数字人领域的领军企业。公司核心优势在于将大模型技术与数字人应用深度结合，打造高仿真、可交互的数字人产品，实现“真假难辨”的交互体验。商业模式上，硅基智能以“硅基劳动力”为核心产品，为银行、医疗、法律等行业提供数字化服务。2024年，公司输出8万个“硅基劳动力”，替代人工完成客服、问诊、法律咨询等重复性工作，帮助客户降低人力成本、提升服务效率。技术层面，公司构建了自主大模型体系，支撑数字人在多场景的精准交互，同时不断迭代算法，提升数字人形象与语音的自然度。发展路径上，硅基智能依托南京科教资源，与高校开展技术合作，同时享受南京算力补贴、场景支持等政策红利。未来，公司将进一步拓展数字人应用场景，推动数字人从“服务型”向“生产型”转变，赋能更多行业数字化转型。5.2亿嘉和科技：智能机器人专家，赋能特种场景亿嘉和科技位于雨花台区软件谷，专注于智能机器人研发、生产与销售，核心产品覆盖轨交、能源、清洁等特种场景。公司以“机器人替代危险劳动”为核心定位，在地铁检修、高压电作业等领域形成独特优势。核心技术上，亿嘉和突破AI视觉识别、自主导航、精准控制等关键技术，其地铁巡检机器人可精准识别螺丝松动和异物附着，识别率超96%，替代人工完成深夜高强度检修；高压电带电作业机器人实现“无人化”作业，提升电力运维安全性与效率。市场层面，公司产品已应用于全国多个城市的地铁、电网系统，同时拓展海外市场，推动商业清洁能源产品出海。未来规划上，亿嘉和将布局康养领域，推出具身智能机器人产品，帮助老年人进行慢性病管理，同时深化工业机器人研发，推动AI与机器人技术的深度融合。5.3玄武大模型工厂：行业大模型量产基地，构建创新生态玄武大模型工厂是南京大模型生态的核心载体，由玄武区联合清华大学人工智能专家团队打造，采用“工厂化”模式研发行业大模型，实现大模型的标准化、量产化生产。运营模式上，工厂依托“前港后厂”模式（与江苏国际数据港联动），解决数据供给与算力支撑问题；提供从算力底座、模型工具链到合规指导的全链条服务，帮助企业快速开发行业大模型，3个月内即可完成一款模型开发。成果方面，工厂已推出12款行业大模型，涵盖工业、能源、政务等领域，助力玄武区22个行业大模型通过国家备案，占全省1/3。创新举措上，工厂计划打造“一人公司”发展模式，培育超过15家“一人公司”典型案例，推动大模型与岗位深度结合；同时享受南京算力补贴、备案扶持等政策，有效降低运营成本。未来，工厂将进一步细化行业模型开发，强化与企业的对接，构建更完善的大模型生态。5.4南钢：传统制造转型标杆，AI赋能智能制造南钢作为南京传统制造业龙头，通过AI技术赋能，实现从“传统钢铁”向“智能钢铁”的转型，成为全国制造业数字化转型的标杆企业。公司核心举措是构建完善的数据治理体系与工业大模型。数据治理方面，南钢自2021年启动数据治理，积累8500余张数据表、2000多项业务指标，超90%核心数据迁移至数据湖，2024年成为全国首批数据资产入表上市公司，年度入表资产规模超千万元。技术应用上，公司基于数据资源构建“元冶·钢铁大模型”，应用于生产流程优化、质量管控、设备运维等环节，降低生产成本5%以上，提升生产效率10%以上。转型成效上，南钢通过AI赋能，实现了生产过程的智能化、精细化管理，产品质量稳定性显著提升，同时降低了能耗与污染物排放。其转型经验为传统制造业AI赋能提供了可借鉴的“南钢模式”。六、南京AI产业典型应用场景盘点6.1政务服务：智能高效，优化营商环境南京推动AI技术在政务服务领域的深度应用，提升服务效率与群众体验。“星汉Galaxy大模型”专注政务领域，实现政策解读、事项办理指南生成等功能，帮助企业与群众快速了解政务流程；AI智能审批系统可自动审核材料，将部分审批事项办理时间从几天缩短至几小时。此外，南京推动鸿蒙生态在政务领域的应用，开发多款政务鸿蒙应用，实现政务系统的国产化替代与智能化升级。各区县政务服务中心引入智能导诊机器人，引导群众办理业务，解答常见问题，减少排队时间。6.2交通出行：智能调度，提升出行体验除智能驾驶外，南京AI技术在交通调度、出行服务等领域广泛应用。T3出行基于领行阡陌大模型，实现赛事、节假日等高峰期的动态运力预测与调度，应答速度提升40%；公交线网优化和客流仿真AI大模型，帮助优化公交线路布局，提升公交出行效率。AI智能体集散中心展示的智能出行场景，用户只需下达“打车回家”指令，智能体即可同步调用多个打车软件，匹配优惠券完成叫车，无需手动切换应用；智能停车系统通过AI视觉识别车牌，引导车辆快速找到空余车位，提升停车场利用率。6.3文化娱乐：技术赋能，丰富产品形态南京AI技术在文化娱乐领域的应用亮点纷呈。南京理工大学团队参与央视影视作品修复，通过AI技术精准去除画面噪声与破损痕迹，让《雷锋》等红色电影及奥运会影像资料重焕高清质感，部分技术已市场化。江苏广电“荔枝传媒大模型”实现视频智能拆条，当解说员高喊“进球了”，系统可自动截取进攻与庆祝画面，2分钟内完成15秒短视频的审核推送，而人工剪辑需15分钟；该模型还可按文稿生成视频脚本，辅助内容策划制作。AI修图技术广泛应用，华为、vivo等手机品牌借助南京相关技术，实现一句话修图，去除路人、更换人物性别等操作快速完成。6.4教育领域：智能赋能，推动教育公平南京成立全国首个市级中小学人工智能教育研究中心，全市中小学人工智能教学应用覆盖80%以上学科，推动AI教育进校园、进课堂，提升学生科技素养。AI智能教学系统可根据学生学习情况，生成个性化学习方案，实现“因材施教”。高校层面，南京14所高校设立人工智能学院，开设AI相关专业，培养专业人才；同时，高校与企业合作开展职业技能培训，提升在职人员的AI应用能力，为产业发展提供人才支撑。七、南京AI产业发展面临的挑战7.1核心技术短板仍存，高端算力依赖度较高尽管南京在算法、大模型等领域取得突破，但在AI芯片、高端传感器等核心硬件领域，与北京、深圳等城市相比仍有差距，部分高端芯片依赖进口，自主可控能力不足。算力方面，虽然南京建成多个智算中心，但高端算力供给仍显不足，部分企业训练大模型需依赖外部算力资源，增加了成本与技术风险。此外，在基础大模型研发领域，南京企业与头部科技巨头相比，资金与人才投入差距较大，缺乏具有全国影响力的基础大模型，行业大模型多基于开源基础模型微调，核心技术话语权较弱。7.2高端人才缺口较大，人才结构有待优化南京虽然科教资源丰富，但AI领域高端领军人才、复合型人才仍存在缺口。一方面，全球AI高端人才竞争激烈，南京对顶尖人才的吸引力与一线城市相比存在差距；另一方面，高校培养的人才多偏向理论研究，具备产业实践经验的复合型人才较少，难以满足企业实际需求。人才流动方面，部分优秀AI人才流向一线城市，导致南京部分中小企业面临人才招聘难、留存难的问题，制约了企业技术创新与规模扩张。7.3产业链协同不足，中小企业发展受限南京AI产业链各环节协同性有待提升，基础层、技术层、应用层企业之间的合作不够紧密，存在“各自为战”的情况。大型企业与中小企业之间的协同创新机制不完善，中小企业难以获得大型企业的技术、资金与场景支持，发展受限。此外，南京AI企业多聚焦细分领域，缺乏跨领域、跨行业的龙头企业，产业集聚效应有待进一步强化；部分企业面临融资难问题，尤其是初创企业，资金短缺制约了技术研发与市场拓展。7.4数据要素流通不畅，场景落地存在壁垒尽管南京布局了数据交易所等平台，但数据要素流通仍面临诸多障碍。公共数据开放程度不足，企业难以获取高质量公共数据用于模型训练；不同行业、不同企业之间的数据标准不统一，数据孤岛现象严重，影响数据价值挖掘。场景落地方面，部分行业存在准入壁垒，AI技术推广应用面临体制机制障碍；部分企业开发的AI产品与市场需求脱节，缺乏针对性，导致场景落地困难，商业化进程缓慢。八、南京AI产业发展对策与未来趋势8.1核心发展对策8.1.1强化技术攻关，补齐核心短板加大对AI核心技术的研发投入，重点支持AI芯片、高端传感器、基础大模型等领域的技术攻关。依托在宁高校、科研院所与新型研发机构，组建产学研协同创新团队，突破关键核心技术；鼓励企业参与国家重大科技项目，提升自主创新能力。优化算力布局，加快推进智算中心集群建设，提升高端算力供给能力；深化未来网络试验设施的应用，完善跨域算力调度体系，降低企业算力成本；推动算力与算法、数据的协同创新，提升算力利用效率。8.1.2完善人才体系，强化人才引育实施更具吸引力的人才政策，加大对AI高端领军人才、复合型人才的引进力度，给予住房、医疗、子女教育等全方位保障；依托“紫金山英才计划”，培育本土青年AI人才。优化高校人才培养方案，加强AI相关专业建设，增设产业急需的课程，推动高校与企业合作开展实习实训，提升学生实践能力；开展在职人员AI技能培训，培养一批具备实操能力的技术技能人才。8.1.3强化产业链协同，培育龙头企业搭建产业链协同平台，推动基础层、技术层、应用层企业深度合作，形成“大企业引领、中小企业配套”的产业生态；鼓励龙头企业开放技术、数据与场景资源，支持中小企业创新发展。加大对AI企业的扶持力度，设立专项产业基金，支持企业融资与规模化发展；培育一批跨领域、跨行业的AI龙头企业，提升产业集聚效应；推动AI企业与传统制造业、服务业企业合作，拓展应用场景，实现互利共赢。8.1.4破解数据壁垒，深化场景应用加快推