【摘 要】
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深度学习增强了人工智能（AI）算法的通用性，近年来催生了AI产业的快速发展，但实践表明AI技术和算法在产业领域的落地应用依然面临极大困难；企业用上并用好AI、学术界和产业界协同以解决算法落地困难等问题，受到广泛关注。本文着眼我国AI产业的健康可持续发展，从企业AI应用落地的实际案例出发，梳理业界现状、剖析发展挑战、探讨根本原因、提出应对策略。企业AI落地应用的复杂性表现在业务需求、数据、算法、基础
【基金项目】
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中国工程院咨询项目“中国工程科技未来20年（2021—2040年）创新发展机制与策略研究”（L2124001）； 国家自然科学基金项目（72088101）；
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深度学习增强了人工智能（AI）算法的通用性，近年来催生了AI产业的快速发展，但实践表明AI技术和算法在产业领域的落地应用依然面临极大困难；企业用上并用好AI、学术界和产业界协同以解决算法落地困难等问题，受到广泛关注。本文着眼我国AI产业的健康可持续发展，从企业AI应用落地的实际案例出发，梳理业界现状、剖析发展挑战、探讨根本原因、提出应对策略。企业AI落地应用的复杂性表现在业务需求、数据、算法、基础设施、配套方案等多个维度，应用成熟度取决于数据的准备程度及治理水平。在国家宏观层面，有必要构建更友好的AI产业生态环境，促进AI全产业链协同发展；以更有力的具体举措支持AI产业的技术研发，特别是全栈AI、AI基础平台及工具体系、AI根技术等，提高我国AI核心技术的自主可控能力；鼓励企业积极实施数字化转型，采用AI技术进行智能化升级，形成AI产业技术研发、企业AI落地创新的强耦合及双向循环。
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