在当前全球科技竞争日益激烈的背景下，推动战略性新兴产业的高质量发展已成为国家创新驱动发展战略的重要组成部分。人工智能作为引领未来发展的战略性新兴产业，其发展不仅依赖于技术突破，更需要构建“创新链、产业链、资金链、人才链”深度融合的创新生态体系。本文将从“四链融合”的视角出发，探讨人工智能产业从技术突破到场景落地的全链条创新路径，并分析政府引导基金、企业研发投入与高校人才培养之间的联动效应。  

一、“四链融合”：人工智能产业发展的核心驱动力  

“四链融合”是指创新链、产业链、资金链、人才链在市场机制和政策引导下实现有机协同，形成高效、有序、可持续的创新生态系统。这一理念强调各要素之间的协同互动，通过资源整合与优化配置，推动科技创新成果向现实生产力转化。  

在人工智能产业中，“四链融合”尤为重要。首先，创新链是人工智能技术发展的源头，涵盖基础研究、算法开发、模型训练等环节；其次，产业链则是将技术创新转化为实际应用的关键环节，包括硬件制造、软件开发、系统集成等；再次，资金链为人工智能产业的持续发展提供必要的资金支持，涉及风险投资、产业基金、政府引导基金等多种形式；最后，人才链则是人工智能产业发展的核心资源，涵盖算法工程师、数据科学家、系统架构师等多层次人才。  

二、人工智能产业从技术突破到场景落地的全链条创新路径  

人工智能产业的发展路径可以分为以下几个阶段：  

基础研究与技术突破  

人工智能的基础研究主要集中在高校和科研院所，如中国科学院大学、清华大学、北京大学等。这些机构在基础理论、核心算法、开源平台等方面取得了重要进展。例如，中国科学院大学在人工智能领域构建了“基础理论—核心算法—平台工具—场景应用”四级创新架构，推动教育链、人才链、产业链、创新链四链融合。  

技术转化与产业化  

在技术突破的基础上，人工智能技术需要通过中试、原型开发、小规模应用等方式实现产业化。合肥市通过设立概念验证中心、中试基地和场景创新促进中心，推动了超过600个合作项目的落地，涉及金额超过6亿元。此外，合肥市还通过发布场景清单、举办路演对接活动等方式，挖掘场景需求，推动技术成果的转化应用。  

场景落地与商业化  

人工智能技术的最终价值在于其在实际场景中的应用。例如，在智能制造、医疗健康、智慧城市等领域，人工智能技术已经展现出巨大的应用潜力。以合肥视涯显示科技有限公司为例，该公司通过政府引导基金的支持，完成了C轮融资，投后估值超100亿元，成为“元宇宙”赛道的一只新生独角兽。这表明，政府引导基金在推动人工智能技术从实验室走向市场方面发挥了重要作用。  

生态构建与持续创新  

人工智能产业的可持续发展需要构建完整的产业生态体系。这包括产业链上下游企业的协同合作、创新链与产业链的深度融合、资金链的畅通以及人才链的持续供给。例如，南通市通过启动“创新链·政策集成平台”“产业链·交流协同平台”等四大服务平台，助力创新链、产业链、资金链、人才链“四链融合”。这种平台化、生态化的创新模式，有助于人工智能产业的长期发展。  

三、政府引导基金、企业研发投入与高校人才培养的联动效应  

在人工智能产业的发展过程中，政府引导基金、企业研发投入和高校人才培养三者之间形成了良好的联动效应。  

政府引导基金的撬动作用  

政府引导基金在人工智能产业中扮演着“四两拨千斤”的角色。通过设立专项基金、参股基金等方式，政府引导基金能够有效撬动社会资本，推动人工智能技术的产业化。例如，安徽省在2023年上半年，通过设立专项基金、参股基金等方式，为视涯科技提供了全过程支持，帮助其完成C轮融资，投后估值超100亿元。此外，滁州市针对光伏产业建立了总规模100亿元的国调战新基金和15亿元的皖能碳中和产业并购基金，为相关产业提供了强有力的资金支持。  

企业研发投入的持续推动  

企业是人工智能产业发展的主力军，其研发投入直接决定了技术的先进性和市场竞争力。例如，科丞智能健康公司通过政府引导基金的支持，布局创新药物研发，聚焦科技成果转化，预计2024年正式申报METR-NK药物的IND。这表明，企业研发投入不仅推动了技术进步，也为人工智能产业的可持续发展提供了保障。  

高校人才培养的支撑作用  

高校是人工智能人才的主要来源，其人才培养质量直接影响到产业的发展水平。例如，西藏自治区藏医院通过与西藏藏医药大学合作，为藏医药产业培养了大量高层次人才。同样，在人工智能领域，高校与企业的联合培养机制也日益重要。例如，西安市人才协会通过搭建产学研合作平台，促进了高校与企业之间的协同创新。这种“产学研”结合的模式，有助于人工智能产业的长期发展。  

四、人工智能产业“四链融合”的实践路径  

基于上述分析，人工智能产业的“四链融合”可以从以下几个方面推进：  

强化顶层设计，优化政策环境  

政府应加强顶层设计，制定科学合理的政策体系，为人工智能产业的发展提供制度保障。例如，中国科学院大学在推动“四链融合”方面，强调要强化科技、财税、金融等领域的政策配套衔接，持续优化创新生态。  

推动产学研协同创新  

产学研协同创新是人工智能产业发展的关键。高校应加强与企业的合作，推动科研成果的转化应用。例如，合肥市场应用创新促进中心有限公司通过发布场景清单、举办路演对接活动等方式，推动了600多个合作项目的落地。这种产学研协同的模式，有助于人工智能技术的快速迭代和广泛应用。  

完善资金支持体系  

政府应加大对人工智能产业的资金支持力度，通过设立产业引导基金、风险投资基金等方式，为人工智能企业提供融资支持。例如，南通市通过设立“种子天使基金+产业引导基金+CVC基金+重大项目基金”的基金体系，进一步畅通了产业链和资金链的对接渠道。  

构建多层次人才体系  

人工智能产业的发展离不开高素质人才的支撑。政府应加强与高校、科研机构的合作，推动人工智能人才的培养和引进。例如，西藏自治区通过高等教育、职业培训、师徒传承等方式，累计培养了7000余名藏医药人才。同样，在人工智能领域，高校应加强与企业的合作，推动“订单式”人才培养，提高人才的工程实践能力和产业适应性。  

五、结语  

人工智能产业作为战略性新兴产业，其发展不仅依赖于技术创新，更需要构建“创新链、产业链、资金链、人才链”深度融合的创新生态体系。通过政府引导基金、企业研发投入和高校人才培养的联动，人工智能产业可以从技术突破走向场景落地，实现从“0到1”的突破，再到“1到N”的规模化应用。未来，随着“四链融合”理念的不断深化，人工智能产业将在推动经济社会高质量发展中发挥更加重要的作用。