□ 本报记者 倪方方 陈珺璐 陈祉樾

“AI+是大趋势，不变革就落后。”12月2日，2025江苏互联网大会上，不少从业者发出这样的感叹。在AI不断突破认知边界、重塑千行百业的当下，如何拥抱“AI+”热潮，成为备受关注的话题。

人工智能将无处不在

“互联网抹平了信息鸿沟，AI抹平了能力鸿沟。”大会上，中国移动通信联合会人工智能与元宇宙产业委联席秘书长叶毓睿一席话引发现场共鸣。他说，AI具备自学习、自优化的动态进化能力，能重构生产要素、价值创造方式和组织形态。

算力是支撑AI运行的硬件基础。截至今年10月底，我省投用算力规模达85EFLOPS（fp32），其中智能算力占比超74%，实现“城域1ms、省内3ms、长三角区域5ms、跨国家枢纽节点20ms”的算力时延圈。我省电信企业在南京、苏州吴江等地建成省市级算力纳管调度平台，实现省内自有算力和第三方社会算力统一接入、封装、调度，累计可调度超25EFLOPS的智能算力。

目前，我省开发AI+生物制药、医疗、教育、公安、政务、工业质检、智慧交通等60多个垂直行业应用。人工智能应用项目达1.6万个，其中制造能源领域2679个，政务、医疗、交通等行业同步加速智能化转型。

在大会展厅，两只憨态可掬的机器狗引来围观。除了会“卖萌”，它还是一位“巡查员”，不仅能在目标区域自主移动、越障，结合AI算法与远程操控系统，还能自主巡航、实时监测。“在无人区的电厂、油田等高危区域，机器狗比人工巡检效率高得多，还降低了风险。”中国联通江苏分公司相关负责人介绍。

AI+能极大拓展人类认知边界、劳动能力，推动生产力革命性跃迁。当天，叶毓睿展示了他从江苏一家企业AI定制的一件衬衫。他介绍，用户仅需提供身高数据，正面照、侧面照，无需近身量体，即可定制。相比以往，AI定制大幅压减成本和周期，带来效率跃升。

跨越从“好看”到“好用”的鸿沟

人工智能与产业深度融合的过程中，仍存在对人工智能作用认知不统一、供需对接不畅、落地“最后一公里”梗阻等问题，与会嘉宾呼吁加强战略统筹与政策引导。

中博研究院解决方案部总监华程说，作为人工智能三要素之一，数据或将成为制约行业发展的“卡脖子”领域，如何让有价值的数据成为能盈利的商品值得关注。不少地方虽已搭建数据交易平台，但卖方花大成本清洗出来的数据往往很难找到买家。有的即便成功交易，买方也难以变现。

新华报业传媒集团是江苏首个实现数据资产入表的媒体机构。新华日报大数据公司市场总监刘守成介绍，集团建立覆盖数据采集、清洗、标注、建模、应用全流程的标准化体系，大幅提升数据处理效率，同时打造自主可控平台，以平台化、工具化的方式提升数据开发的质量。

“让AI技术真正在产业土壤中生根发芽，首先要跨越从实验室到生产线的鸿沟。”南京理工大学教授、省工业互联网标准化技术委员会主任李千目说，当前人工智能发展仍存在“看起来好看、用起来不好用”的共性问题。许多技术停留在概念阶段，与具体产业适配度不足。

李千目也注意到，不少地方兴起“人形机器人热”，相关企业数量增长迅猛，但大多集中于同质化开发，缺乏对核心模块的深耕。其实，企业可围绕人形机器人关节控制、机器视觉等细分领域突破，形成差异化优势，构建协同发展的产业链条。

嘉环科技股份有限公司副总裁、人工智能研究院院长陈哲接触的不少中小企业想要AI转型，但普遍不知道如何转，步子也迈得小。“这中间需要有人为他们做咨询、规划和落地，目前精通的人才太稀缺了。”陈哲说。

学会用AI对抗AI

人工智能赋能千行百业时，也伴随着多元安全风险。

“人工智能的自主性，意味着它比其他前沿技术更容易脱离人类控制。”中国信通院安全研究所副所长魏薇说，人工智能技术应用面临组件安全漏洞、模型生成“幻觉”、数据投毒等多类现阶段难以根治的内生安全风险。相关风险事件呈现爆发式增长，去年全球人工智能突发风险事件数量增长近50%，较10年前增长16倍。

省通信管理局局长许继金说，人工智能安全风险初现端倪，监测发现10余种主流大模型版本受框架漏洞影响，人工智能基础设施成为网络安全新焦点。

以自动驾驶领域为例，在复杂天气或异常路况下，AI容易误判路面积水、反光区域或非常规障碍物；在开放环境中，AI也可能受到伪造交通标识或篡改感知信息的攻击。“在自动驾驶智能体工具库中加入一段极为轻微、看似正常的投毒内容，系统便可能在后续决策过程中被诱导调用错误工具，从而导致自动驾驶产生明显的行为偏移。”东南大学网络空间安全学院教授李松泽告诉记者。

“要学会用AI对抗AI。”联通数科安全事业部CTO、中国联通网信安全科学家周凯说，利用AI赋能常态化安全运营是大趋势，也是目前的最佳路径。常态化安全运营是一个体系化的工程，包括技术、管理、流程等诸多因素。单从技术角度看，涉及资产、基线配置、安全策略、安全事件等的闭环管理，这些都可以通过AI来优化重塑，实现降本增效。

魏薇建议，面对人工智能深度融入的态势，各方应加强底线风险防范能力，提升产业发展韧性，深入参与国际规则构建，加强人工智能治理国际合作，赋能人工智能产业自主发展。

李松泽表示，当AI越来越懂人的时候，人类也应不断探寻AI。