规上集成电路产量同比增长23.1％，出口额大涨88.7％；全球每销售10台人形和四足智能机器人，就有8台产自中国……今年上半年，我国紧抓新一轮科技革命和产业变革机遇，坚持以科技创新引领产业创新，把人工智能作为赋能实体经济的关键抓手，推动产学研融通创新，一体推进基础研究、技术攻关与成果转化，取得了一系列硬核成果，新质生产力加速培育壮大，推动经济社会高质量发展。

　　新型举国体制的体系化攻关

　　新型举国体制绝非简单的行政命令，而是有效市场和有为政府的更好结合。

　　在此体系中，基础科学是“根”。华为创始人任正非多次疾呼：“只有基础科学强，国家才能强。”华为之所以能在芯片封锁下突围，源于数十年在数学、物理等基础理论方面的“压强式投入”。国家实验室与顶尖院所聚焦底层原理集中攻坚，企业深耕转化，中小团队探索前沿。时隔九年，国家超级计算深圳中心发布的新一代“灵晟”超算系统以2.19EFLOPS持续性能重返全球榜首，其背后离不开基础算法的突破。这种从基础理论到工程实现的贯通，正是举国体制的优势所在。

　　“研发—中试—孵化”全链条正在把举国体制的“体系化”落到实处。工业和信息化部已布局32家国家制造业创新中心、21家国家级制造业中试平台、331家重点培育平台和1800多家储备平台，认定首批14家卓越级、402家标准级科技型企业孵化器，在孵企业和团队超42.5万家。科创板上市企业中三分之一出自孵化器，这证明了一流的应用研究必须站立在雄厚的基础研究地基之上。

　　让产业痛点成为科研靶点

　　企业是创新的主体。过去，部分科研成果被束之高阁，根源在于立项与市场脱节。如今，“产业出题、科技答题”新机制正在形成，企业在重大项目中主导技术路线遴选，让产业痛点成为科研靶点。

　　企业不只是技术使用者，更是基础设施组织者、生态搭建者。进入智能经济新时代，华为、百度、阿里巴巴在AI算法侧的开源生态，中科曙光、浪潮在算力侧的集群建设，都是“产业出题”倒逼出来的“科技答题”。

　　2026年上半年，我国人工智能相关行业保持30％以上的高增长，规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率超过30％，人工智能已渗透到领航级智能工厂70％以上的业务场景，沉淀了超6000个垂直领域模型，带动1700多项关键智能制造装备与工业软件规模化应用。硬核成果集中涌现：C919交付41架，CR450动车组试验圆满成功，全球首艘万车级运输船交付。更令人振奋的是基础研究领域，继此前中国数学家在国际顶级奖项上屡获佳绩后，近期又有学者因在代数几何领域的突破性成果荣获菲尔兹奖。这标志着我国在基础数学这一“皇冠明珠”领域的崛起，而数学正是AI、密码学与高端制造的通用语言。目前，我国AI技术应用普及率超30％，开源大模型下载破百亿次，这些应用层的繁荣，无不依赖于底层数学模型的革新。

　　推动教育科技人才一体发展

　　建设教育强国、科技强国、人才强国具有内在一致性。我国已建成全球规模最大的高等教育体系，在学总规模4872.57万人，科学、技术、工程、数学专业（STEM）毕业生年超500万；“十四五”时期，我国全社会研发经费投入年均增长10％，研发人员达795万人年，首次跻身全球创新指数排名前十。

　　然而，结构性矛盾依然存在。AI、集成电路等领域人才缺口大，传统教育滞后。破解之道在于强化基础学科人才培养。我们既要打破“四唯”评价框架，也要鼓励“坐冷板凳”。2024年《科技人才评价规范》的实施，让科研人员从“争帽子”中解放出来，潜心钻研。教育部在职业教育中增补AI、低空经济等专业；同时，高等教育“强基计划”也在大力推进，旨在选拔培养有志于服务国家重大战略需求且综合素质优秀或基础学科拔尖的学生。此外，我国正加快培育“技术经理人”，他们是连接科研成果与市场需求的纽带，确保基础研究成果能顺畅流向产业端。

　　人工智能成为科研“超级搭档”

　　我国在人工智能领域的优势，为科技创新与产业融合提供了强劲动力。AI技术的突破与算力基础设施的完善，正推动智能制造、生物医药、自动驾驶等产业迅速进入智能化发展新阶段。截至2026年6月底，我国智能算力总规模达2185EFLOPS，同比增长177％。全国一体化算力平台实现资源智能调度，让算力如水电般“即取即用”。

　　应用场景“反哺”AI，推动科研迭代效率跃升。我国有全球最全工业门类、最大制造业体量，AI在新能源仿真、新药分子模拟、材料试错上的每一次落地，都在“反哺”算法优化。工业大模型加速抗体、小分子药物筛选，抗肿瘤靶向药等新药临床前研发周期缩短40％；AI视觉质检场景实现微米级缺陷自动识别，检测效率较人工提升5倍以上。

　　AI4S（人工智能驱动的科学研究）正在引发科研范式革命。从“假设—实验—归纳”转向“数据—AI—预测—验证”，科研周期被压缩一个甚至几个数量级。郑州AI4S集群覆盖60多种场景，6万张国产AI加速卡自主可控，蛋白质折叠模拟较传统算法加速1000倍；浙江大学“求是引擎”约6小时完成相当于科研人员数周的工作量；上海Golab物质科学智能研发工厂在不需人员介入情况下，独立完成135项真实科研任务，完整打通科研全流程闭环。这一切表明，AI不仅加速了技术发明，更极大地拓展了人类探索基础科学的边界。

　　构建科创全周期金融支持体系

　　科技创新光有技术不够，还得有钱。近年来，国家不断完善金融支持科技创新政策框架，从信贷、债券、股权等多方面，推动构建全方位多层次科技金融体系，金融支持科技创新强度和水平持续提升。科技创新和技术改造再贷款自2024年设立以来，近三年的额度实现从5000亿元到8000亿元再到1.2万亿元的“三级跳”，利率则实现从1.75％到1.5％再到1.25％的“三连降”。截至4月末，银行发放的科技创新和技术改造贷款已达1.5万亿元。截至二季度末，本外币科技型中小企业贷款余额4.15万亿元，同比增长20.1％，增速比各项贷款高15.0个百分点。截至5月7日，债券市场“科技板”设立并运行一年，发行规模达2.6万亿元。上半年，A股市场71家企业首发上市，募资705.74亿元，企业数量和募资总额同比分别增长39.2％和88.93％。“投早、投小、投长期、投硬科技”已成刚性约束。

　　从央行再贷款到科创债，从IPO“绿色通道”到耐心资本，一个覆盖科技创新全生命周期的金融支持体系正在加速成型，这不仅消除了“答题人”的资金焦虑，更为那些短期内难见经济效益但关乎国家长远竞争力的基础研究和前沿探索提供了资金支持，确保产业“出题”后，科技界能沉下心来完成这份关乎未来的“答卷”。

　　科技创新与产业创新的深度融合，正在神州大地上形成“产业出题、科技答题”的良性循环。通过持续完善新型举国体制、强化企业主体作用、完善教育科研体制机制、深化AI赋能、优化金融生态，我国有望在更多领域实现从“跟跑”到“领跑”的跨越，书写新时代的创新篇章。