第三是基础研究短板亟需弥补。我国在应用层表现非常突出，但基础理论、算法模型等底层创新仍然落后于国际顶尖水平。

　　例如机器学习领域的基础研究常被应用技术淹没，导致原创性探索不足。自立自强需要从应用反哺基础转向基础引领应用，在神经形态芯片、多模态大模型等应用前沿领域实现突破。

　　第四是全球治理话语权的争夺。人工智能治理规则尚未定型，技术标准的制定权直接影响到国际话语权。通过自主技术路径的突破，中国可为全球智能治理贡献方案，推动形成公平安全的全球创新生态。

　　竞争激烈

　　发展人工智能为何突出应用导向？

　　眼下，我国在人工智能领域发展势头良好。最新数据显示，截至今年4月9日，我国人工智能专利申请量达157万6379件，占全球申请量的38.58%，位居全球首位。从遥不可及的“黑科技”，到赋能千行百业的“好助手”，人工智能正融入经济社会生活，开启人们对未来的新想象。

　　而在全民AI热潮之下，我们也需要保持“冷静思考”：截至2025年3月31日，通过国家网信办备案的AI大模型数量已经达到346个。互联网大厂、初创企业纷纷投入大量资源，试图通过提高模型性能来占据市场优势。人工智能大模型竞争激烈，如何将大模型真正转化为生产力？为何人工智能的发展要突出应用导向？