大力弘扬“两弹一星”精神，发展中国式现代化和新质生产力-纪念反法西斯胜利80周年，珍惜、发展得之不易的胜利果实

习近平总书记首次提出了中国式现代化的五个特征，包括：人口规模巨大的现代化、全体人民共同富裕的现代化、物质文明和精神文明相协调的现代化、人与自然和谐共生的现代化、走和平发展道路的现代化。

中国式现代化与西方发达国家的现代化道路在历史背景、核心理念、发展路径、社会制度等方面存在显著差异。以下从多个维度对比分析两者的关键区别：

一、核心理念与目标

1中国式现代化

以人民为中心：强调共同富裕，避免两极分化，追求物质文明与精神文明协调发展。

社会主义本质：坚持中国共产党领导，将现代化与社会主义制度结合，注重社会公平与集体利益。

和平发展：不通过殖民、掠夺实现现代化，主张“人类命运共同体”，推动合作共赢。

２西方现代化

资本驱动：以自由市场、私有制为基础，强调个人主义与市场竞争，经济增长优先。

历史路径依赖：部分国家通过殖民扩张、资源掠夺完成原始积累（如工业革命时期的英国、美国）。

价值观输出：常将“民主、自由”等政治制度作为现代化的普世标准。

二、经济模式

1所有制结构

中国式现代化：公有制为主体，多种所有制共存（国企主导+民营经济）；

西方发达国家：私有制占绝对主导，国企占比极低；

２市场与政府关系

中国式现代化：有效市场+有为政府”，国家战略引导产业升级（如“十四五”规划）；

西方发达国家：自由市场为主，政府干预较少（例外：战时或危机时期）；

３增长动力

中国式现代化：内需拉动（双循环）、科技创新（如5G、新能源、人工智能）；

西方发达国家：消费驱动、金融资本全球化。

三、政治制度

中国

1、一党领导的多党合作：中国共产党是核心，政策具有长期连续性（如“两个一百年”目标）。  

2、全过程人民民主：强调协商民主与基层参与，而非单纯选举政治。  

西方

1、多党竞争制：政党轮替可能导致政策断裂（如美国能源政策随政党更迭摇摆）。  

2、代议制民主：以选举为核心，利益集团游说影响决策。

四、社会与文化

中国

1、集体主义传统：注重家庭、社会和谐，国家动员能力强（如脱贫攻坚、抗疫模式）。  

2、文化自信：现代化进程中保留传统文化（如乡村振兴中的非遗保护）。

西方

1、个人自由优先：强调个人权利，社会分化明显（如医疗、教育市场化导致不平等）。  

2、文化输出主导：通过影视、传媒推广西方价值观。

五、生态与可持续发展

中国

1、“绿水青山就是金山银山”：将生态保护纳入国家战略（如碳中和目标、光伏产业全球领先）。  

2、大规模绿色转型：政府主导新能源投资（如电动汽车、风电）。

西方

1、环保与资本博弈：依赖市场调节（如碳交易），但受利益集团制约（如石油巨头游说）。  

2、历史污染转移：部分高耗能产业向发展中国家转移。 

六、国际角色

中国

1、通过“一带一路”提供基建合作，不附加政治条件；

2、推动多极化秩序，反对霸权主义；

西方

1、援助常与政治改革绑定（如IMF贷款条件）；

2、维护西方主导的国际体系（如美元霸权）；

七、关键差异总结

1. 领导力量：中国共产党 vs. 多党竞争。  

2. 公平与效率：中国平衡两者，西方更倾向效率优先。  

3. 全球化路径：中国主张互利共赢，西方曾主导不平等全球化。  

4. 传统与现代：中国融合传统文化，西方现代化伴随传统解构。

八、争议与挑战

1、中国式现代化的争议：  

西方批评中国“国家资本主义”“威权模式”，但中国认为自身道路适合国情。  

2、西方现代化的困境：  

贫富分化、社会撕裂（如美国“铁锈地带”）、民粹主义崛起。 

九、总结

中国式现代化提供了一种不同于西方的新范式，其核心在于：

1、坚持自身制度与文化主体性，

2、拒绝零和博弈，

3、探索高效且公平的发展路径。

两者的对比反映了现代化道路的多样性，未来可能形成更复杂的“多模式共存”格局。

实现中国式现代化，面对百年未有之大变局，需要弘扬“两弹一星”精神，大力发展新质生产力，聚焦人工智能（AI）和低空经济领域。

两弹一星精神

习近平总书记多次高度评价并号召大力弘扬“两弹一星”精神：

２０１１年

在会见“两弹一星”元勋及亲属代表时强调：“‘两弹一星’精神是宝贵的精神财富，一定要一代一代地传下去，使之转化为不可限量的物质创造力。”

２０２０年

在科学家座谈会上指出：“‘两弹一星’成功研制，有赖于一批领军人才，也有赖于我国强有力的组织系统。”

２０２１年

2021年在为“两弹一星”元勋孙家栋院士颁奖时要求：“要弘扬‘两弹一星’精神，敢于战胜一切艰难险阻，勇于攀登科技高峰。”

解读“两弹一星”精神的核心精髓：

“国之大者”的战略定力： 在极端困难条件下，做出研制“两弹一星”的战略决策，体现了为民族复兴奠基的深远历史眼光和“舍我其谁”的使命担当。实质内涵： 地方发展必须摒弃短期行为，立足国家战略全局（如科技自立自强、产业链安全），前瞻性布局未来产业，勇于在关键领域“揭榜挂帅”。

举国攻坚的组织效能： 打破部门、地域壁垒，集中力量办大事，实现了从基础研究到工程应用的巨大跨越。实质内涵： 发展新质生产力，要求地方政府超越“九龙治水”困局，建立强有力的产业推进专班，统筹科技、产业、土地、金融政策，营造“政产学研用金服”高效协同的创新生态。破除部门利益壁垒，建立跨领域协作机制是关键。

自力更生的创新锐气： 面对技术封锁，老一辈科学家坚持“外国人能搞的，中国人也能搞”，在理论、材料、工艺上取得根本性突破。实质内涵： 掌握核心技术是关键。地方发展AI与低空经济，绝不能仅满足于集成应用，必须在关键组件、核心算法、底层平台等“根技术”领域有所布局或积极融入国家战略攻关体系。

科学求实的严谨作风： 以严谨细致、精益求精的态度攻克无数技术难关。钱学森的“系统工程”、王淦昌的“一万年也要搞出来”的执着是其生动写照。实质内涵： 新质生产力发展非一日之功，需地方干部尊重科研规律、产业规律，杜绝“大干快上”的浮躁心态，建立科学的项目评估和风险管理机制，厚植长期可持续发展的土壤。

弘扬“两弹一星”精神，可以以史为鉴，面对复杂的国际形势，集中力量办大事，突破卡脖子工程，大力发展新质生产力，聚焦人工智能与低空经济领域。下面，具体探讨这两个领域如何进行规划、发展和落地。

01人工智能

重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁，抢占全球AI竞争制高点

一：AI基本概念

1、首先，人工智能核心要素包括：算力、算法、数据、大模型；（略）

2、其次，人工智能技术和产业分为：基础层、技术层和应用层。

2.1基础层提供计算能力和数据的“燃料与引擎”，基础层是AI产业的底层基础设施，相当于信息时代的“电网”和“水库”，主要为AI提供算力、数据和计算环境支持。

2.1.1核心组成部分 具体内容与作用 ：代表性企业/技术：

2.1.1.1 算力硬件 提供AI模型训练和推理所必需的硬件计算能力：

2.1.1.1.1GPU：英伟达NVIDIA (A100, H100) 、AMD (MI300) ；

2.1.1.1.2ASIC专用集成电路：Google TPU、华为昇腾； 

2.1.1.1.3FPGA FPGA全称是Field-Programmable Gate Array，中文译为 现场可编程门阵列。它是一种独特的半导体芯片，其最大特点是：在制造完成后，其硬件功能仍然可以由用户通过编程来重新定义和配置。Intel (Altera)、Xilinx；

2.1.1.1.4AI芯片：寒武纪、地平线、Graphcore；

2.1.1.2数据服务 数据是训练AI模型的“燃料”。包括数据的采集、清洗、标注和管理：

2.1.1.2.1数据标注公司：Appen、Scale AI、海天瑞声；

 2.1.1.2.2数据服务平台：AWS Data Exchange、Azure Open Datasets；

2.1.1.2.3各行业自身的数据积累

2.1.1.3计算框架与云平台| 提供AI开发所需的软件工具和云端计算资源，降低开发门槛：

2.1.1.3.1框架：TensorFlow (Google)、PyTorch (Meta)、PaddlePaddle (百度) ；

2.1.1.3.2AI云服务：国际：AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure Machine Learning；国内：阿里云PAI、百度云AI、腾讯云TI平台。

2.1.2总结：基础层就是卖铲子的人。在AI的“淘金热”中，他们提供挖金子需要的铲子（硬件）、地图（数据）和营地（云平台）。基础层“IaaS (基础设施即服务)”的色彩更浓。关注的是计算力、数据、存储。资本密集型，美国主要由芯片巨头和云服务大厂主导，国内由地方政府主导。

2.2技术层提供核心算法的“工具箱”。

技术层，有时也被称为“算法层”或“平台层”，是在基础层之上，通过算法模型将数据转化为各种通用能力的层面。它向应用层提供现成的AI技术能力，通常是通过API（应用程序接口）或SDK（软件开发工具包）的形式交付。

2.2.1核心组成部分 具体内容与作用 ：代表性企业/技术：

2.2.1.1计算机视觉 让机器能够“看”和理解图像与视频：

2.2.1.1.1技术提供方：商汤科技、旷视科技、依图科技、OpenCV；

 2.2.1.1.2通用能力：人脸识别、物体检测、图像分割、图像生成；

2.2.1.2自然语言处理 |让机器能够理解、处理和生成人类语言：

2.2.1.2.1技术提供方：OpenAI (GPT系列)、Google (BERT/PaLM)、科大讯飞、百度文心；

2.2.1.2.2通用能力：语音识别(ASR)、语音合成(TTS)、机器翻译、情感分析、文本摘要；

2.2.1.3机器学习/深度学习平台 提供构建和训练AI模型的通用算法框架和平台：

2.2.1.3.1技术提供方+H2O.ai,DataRobot, 第四范式、华为云ModelArts；

2.2.1.3.2通用能力：预测分析、异常检测、推荐系统；

2.2.1.4知识图谱 将信息组织成相互关联的网络，让机器具备推理能力：

2.2.1.4.1技术提供方：Google Knowledge Graph, 明略科技、海致星图 ；

2.2.1.4.2通用能力：智能搜索、风险分析、决策辅助；

2.2.1.5AI开源社区与框架 虽然基础层提供了框架，但社区生态的繁荣是技术层创新的源泉：

2.2.1.5.1社区：GitHub, Hugging Face；

2.2.1.5.2模型库：Hugging Face Transformers, TensorFlow Hub, PyTorch Hub；

2.2.2总结：技术层就是制造标准化工具的人。他们利用基础层的“铲子和营地”，制造出“金属探测器”（计算机视觉）、“语言翻译器”（NLP）等标准化工具，卖给“淘金者”（应用层）。公司）、中国的智谱（大模型公司）等。技术层PaaS (平台即服务)”和 “MaaS (模型即服务)”的色彩更浓。关注的是算法、模型、能力。技术密集型，是AI创业公司最集中的领域。

2.3应用层又在技术层之上：探索、开发AI技术在各领域应用。AI应用领域极其广泛，几乎已经渗透到所有行业。可以将其分为以下几个核心领域和垂直行业，这种分类有助于理解AI技术的广度和深度。

2.3.1、按技术功能分类（横向分类）

这种分类方式关注AI技术本身能做什么，它们是赋能各行各业的基础能力。

2.3.1.1.计算机视觉

（1）核心能力：让机器能够“看”和理解图像与视频。

（2）主要应用：

图像识别与分类：物体识别（人脸、商品、车辆）、场景识别（风景、室内）、内容审核（识别暴力、色情违规图片）。

目标检测与跟踪：自动驾驶中识别行人和车辆、视频监控中跟踪特定目标。

图像分割：医学影像分析（分割肿瘤组织）、自动驾驶场景理解（区分道路、天空、建筑物）。

图像生成与增强：AI绘画（DALL-E, Midjourney）、老照片修复、图像超分辨率。

2.3.1.2.自然语言处理

（1）核心能力：让机器能够理解、解释和生成人类语言。

（2）主要应用：

语音识别：智能助手（Siri, Alexa）、会议转录、实时字幕。

自然语言理解与生成：机器翻译（Google Translate）、智能客服聊天机器人、文本摘要、内容创作（写作辅助）。

情感分析：分析社交媒体、评论中的用户情绪，用于品牌监控和市场研究。

信息抽取：从大量文本中自动提取关键信息（如人名、地点、事件）。

2.3.1.3.预测与决策

（1）核心能力：从数据中学习模式，进行预测、推荐和自动化决策。

（2）主要应用：

预测性分析：金融风控（预测欺诈）、设备预测性维护（预测故障）、需求 forecasting（零售业）。

推荐系统：电商产品推荐（亚马逊、淘宝）、视频内容推荐（Netflix, YouTube）、新闻推送。

强化学习：AI玩游戏（AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶决策、资源优化（如电网调度）。

2.3.1.4. AI赋能的数据分析与自动化

（1）核心能力：处理、分析和从海量数据中提取洞察，并自动化业务流程。

（2）主要应用：

大数据分析：商业智能、市场趋势分析、科学研究（如天文数据分析）。

智能流程自动化：机器人流程自动化（RPA）与AI结合，处理非结构化数据，实现端到端自动化。

2.3.2、按垂直行业分类（纵向分类）

这种分类方式关注AI技术具体在哪些行业落地，解决特定领域的问题。

按行业领域  典型应用场景来看主要分类如下：

2.3.2.1、医疗健康 医学影像分析（CT、MRI影像辅助诊断）、药物发现（加速新药研发）、个性化治疗、健康管理（可穿戴设备数据分析）、机器人辅助手术；

2.3.2.2、金融科技 algorithmic trading（算法交易）、欺诈检测、信用评分、智能投顾、客户服务自动化、反洗钱；

2.3.2.3、零售与电商个性化推荐、智能供应链管理（库存优化、物流路径规划）、无人便利店、客户洞察分析；

2.3.2.4、汽车与交通 自动驾驶（L2-L5级）、高级驾驶辅助系统（ADAS）、交通流预测与优化、智能停车；

2.3.2.5、制造与工业 工业视觉质检（产品缺陷检测）、预测性维护、工业机器人（精准抓取、装配）、数字孪生与流程优化；

2.3.2.6、教育个性化学习路径（自适应学习平台）、AI助教（答疑、批改作业）、内容生成（制作教学材料）、虚拟教师；

2.3.2.7、娱乐与媒体 内容生成（AI生成音乐、视频、剧本）、游戏AI（智能NPC）、特效制作、用户内容推荐；

2.3.2.8、安防 智能视频监控（异常行为检测、人员追踪）、人脸识别门禁、网络安全（AI防御网络攻击） ；

2.3.2.9、农业 精准农业（无人机监测作物健康、智能灌溉）、产量预测、牲畜健康监控、农业机器人（自动采摘、除草） ；

2.3.2.10、能源 智能电网（需求预测、负荷平衡）、设备故障预测（如风力发电机）、能源勘探（分析地质数据）

2.3.3、总结

横向（技术功能）：回答了“AI能做什么？”的问题，包括视觉、语言、预测决策、自动化等核心能力。这些是工具包。

纵向（行业应用）：回答了“AI在哪里用？”的问题，涵盖了医疗、金融、制造、交通等几乎所有行业。这些是应用场景。

AI应用的未来趋势正是横向技术与纵向行业的深度融合。例如，一家汽车制造商（垂直行业）会同时用到计算机视觉（感知环境）、NLP（语音交互）、预测决策（路径规划）等多种横向技术来打造一辆智能汽车。

理解这两个维度，就能更全面地把握AI应用的巨大生态。

应用层“SaaS (软件即服务)”的色彩更浓。关注的是行业、场景、产品。将技术层的能力应用到具体行业，解决实际问题。

二：当前国际形势

中美人工智能（AI）力量对比是当今全球科技竞争的核心焦点，两者处于一种 “结构性不对称”的竞争状态，各有显著优势和短板，无法用简单的“谁更强”来概括。

我们可以从几个关键维度进行深入对比：

1、核心结论：总体态势

美国：在基础理论、原创算法、高端芯片（算力根基）、顶尖人才和领先的AI生态系统方面全面领先，处于“领导者”地位。

中国：在技术应用、落地速度、数据规模、政府支持力度和庞大的国内市场方面具有显著优势，是强大的“追赶者和应用强国”。

这是一种 “美国创技，中国用技”的格局。美国负责从0到1的突破，中国擅长从1到N的规模化应用和创新。

2、分维度详细对比

维度 美国 中国  对比分析

2.1. 基础研究与原创创新 美国绝对领先。

开创性模型：Transformer、BERT、GPT等颠覆性创新均源于美国公司和实验室。行业顶级会议：NeurIPS、ICML等顶会论文作者绝大多数来自美国机构或与美国有联系。

开源引领：TensorFlow, PyTorch等核心框架均来自美国。 中国快速追赶，但仍存差距。

论文数量：全球第一，但原创性和影响力仍不及美国。更多是应用创新和工程优化，例如在计算机视觉的落地应用上很强。开始出现有影响力的开源项目（如PaddlePaddle），但全球生态仍远弱于美国。美国是规则的制定者和方向的探索者，中国是快速的学习者和优秀的改进者。

2.2. 算力与芯片（AI的“发动机”）美国垄断性优势。英伟达（NVIDIA）的GPU（如A100/H100）是全球AI训练的绝对标准，几乎无可替代。AMD, Google（TPU）, Intel等公司也提供强大算力方案。掌控全球最先进的芯片设计软件（EDA）和制造技术。中国最大短板，受制于人。严重依赖进口高端AI芯片（尤其是英伟达）。华为昇腾、寒武纪等国产芯片正在努力追赶，但在性能、软件生态（CUDA）上差距巨大。美国出口管制（禁售高端GPU）对中国AI发展构成严重制约。这是中美AI竞争中最不对称、最核心的环节。美国握有“燃料”开关。

2.3. 数据与应用 美国领先，但领域不同。拥有Google, Meta, Microsoft等全球性平台，获取多语言、多文化的全球数据。应用更偏向2B（对企业）和前沿探索（如生物医药、科学研究）。 中国规模优势巨大。庞大的人口和统一的互联网市场产生了海量、多维度的数据，尤其在面部识别、语音、短视频等领域。应用落地速度极快：移动支付、短视频推荐、智慧城市、安防监控等2C（对消费者）和政府驱动的应用世界领先。拥有字节跳动、腾讯、阿里巴巴等精通AI应用的科技巨头。 中国在数据驱动的应用层面（尤其是视觉和语音）实现了反超和领先，拥有全球最复杂的应用场景。

2.4. 人才 美国是全球顶尖人才的“磁石”。汇聚全球最优秀的AI科学家和工程师（大量来自中国、印度等）。斯坦福、MIT、CMU等高校是AI人才的摇篮。OpenAI, Google Brain/DeepMind等机构是人才的聚集地。

中国本土培养能力强，但顶尖人才仍流向美国。清华、北大等高校培养了大量优秀工程师，人才基数庞大。“大脑流失”：许多最顶尖的中国籍AI科学家仍选择在美国学习和工作。中国企业高薪吸引人才回流，但整体顶尖理论人才密度仍低于美国。 美国拥有全球最顶尖的“大脑”，中国拥有全球最庞大的“工程师军团”。

2.5. 产业生态与投资 美国成熟的风险投资体系支持从基础研究到创业的完整链条。tech巨头 + 初创公司 + 顶尖高校形成强大且健康的创新三角。 中国政府主导的强力推动。“新一代人工智能发展规划”*等国家战略提供顶层设计和政策资金支持。资本市场活跃，但更倾向于快速应用和商业化。 美国是市场驱动的“创新生态”，中国是政府与市场双轮驱动的“战略工程”。

2.6. 监管与伦理 美国关注伦理与安全，进展相对缓慢，强调在创新与规范之间找平衡。 中国“先行先试”，更强调技术落地和效率，监管为发展让路，但近年来也开始重视数据安全和算法治理。不同的模式导致应用落地的速度差异巨大。

3、总结：优势与挑战

3.1美国的优势与挑战：

3.1.1优势：掌控源头创新和算力根基，引领未来方向。

3.1.2挑战：应用落地有时较慢，全球数据获取面临隐私法规挑战。

3.2中国的优势与挑战：

3.2.1优势：无与伦比的应用场景、数据规模和政策执行力，落地能力极强。

3.2.2挑战：被“卡脖子”的芯片问题是最致命的阿喀琉斯之踵，基础理论研究薄弱，顶尖人才不足。

未来趋势：这场竞争将持续下去。中美技术“脱钩”的风险正在迫使中国加速建立自主可控的AI技术栈（从芯片到框架）。而美国则需要应对中国在应用层面带来的强大竞争。最终，两者很可能形成两套相对独立的体系，在各自优势领域引领发展。

5、补充：阿联酋，特别是迪拜和阿布扎比，正在以惊人的财力和雄心勃勃的战略，迅速崛起为全球人工智能（AI）领域的一股不可忽视的力量。其发展模式在全球独树一帜。

5.1核心摘要

阿联酋的目标不是成为硅谷式的、由私营企业驱动的创新中心，而是旨在成为 “全球AI的标杆政府”和 “AI治理与伦理的领导者” 。它通过国家顶层设计、巨额资金投入和吸引全球人才，快速汇聚资源，在特定领域形成了强大的影响力。

5.2阿联酋AI发展的核心战略与特点

5.2.1.国家级顶层驱动与战略前瞻

世界首位人工智能部长：2017年，阿联酋任命了全球首位人工智能部长——奥马尔▪苏尔坦▪阿尔▪奥拉玛（H.E. Omar Sultan Al Olama），这标志着AI已成为国家最高战略优先级。

 “2031人工智能战略”：这是该国首个AI战略，旨在通过AI提升政府绩效、加速产业发展。其更宏大的愿景是 “2071百年计划” ，旨在使阿联酋在未来半个世纪成为世界领先者，AI是核心支柱。

5.2.2.巨额主权财富基金驱动投资

阿布扎比的穆巴达拉投资公司和G42等由王室核心成员主导的控股公司，是阿联酋AI战略的“钱袋子”和执行手臂。

大规模投资与合作：G42与OpenAI、微软建立了深度战略合作。旗下公司 Core42正在构建国产AI大模型能力。投资了众多全球AI独角兽企业。这种由国家资本主导的投资模式，使其能快速布局全球AI生态链，从芯片到应用。

5.2.3. 打造标志性项目与品牌形象

马斯达尔城：旨在打造全球最可持续发展的AI和绿色技术示范区。

迪拜：寻求成为全球最智能的城市，利用AI优化交通、安全、能源和政府服务（如“迪拜现在”App）。

5.2.4.聚焦核心领域：能源、金融、医疗、政府服务

利用AI优化其传统优势产业（石油、天然气）的勘探和生产效率。

在金融领域，迪拜国际金融中心（DIFC）大力推动FinTech和AI应用。

在医疗领域，发起大型基因组计划，利用AI进行疾病研究和个性化医疗。

5.3 国际地位与影响力

阿联酋在国际AI舞台上的地位非常独特且日益重要：

5.3.1.全球AI治理与伦理的积极参与者：阿联酋积极主办全球性AI论坛和峰会（如“AI Everything”），试图搭建东西方AI对话的桥梁。

它将自己定位为一个中立、开放的平台，吸引来自美国、中国、欧洲的科技公司和高管，特别是在地缘政治紧张加剧的背景下，这一角色愈发重要。

5.3.2.“避风港”与全球人才枢纽：

凭借稳定的政治环境、零所得税、高生活质量和对未来的愿景，阿联酋成功吸引了大量因欧美签证问题或寻求新机会的全球AI科学家、工程师和创业者。

它正在成为全球AI人才的另一个重要聚集地。

5.3.3.主权AI（Sovereign AI）的典范：

阿联酋大力推动 “主权AI”概念，即一个国家发展自主可控的AI能力，包括数据、计算基础设施和人才。

其与NVIDIA的紧密合作（大量采购GPU）旨在建设国家级的AI算力基础设施。

5.3.4.发布领先的大语言模型（LLM）：

阿联酋的技术创新研究所发布了 Falcon系列开源大模型（如Falcon 40B/180B），一度在开源排行榜上名列前茅，震惊了业界。

这一举动表明，阿联酋并非只有资金，也具备了相当的技术研发实力，并希望通过开源策略提升其技术影响力。

5.4优势与挑战

5.4.1.优势：雄厚的资金：无需担心短期回报，可以进行长期战略性投资。高效的决策：自上而下的国家战略，执行力强，阻力小。战略位置：地处欧亚非交汇处，地理位置中立，是理想的全球枢纽。强烈的动机：迫切希望摆脱石油经济依赖，实现国家转型。

5.4.2.挑战：人才基础薄弱：本土人才库有限，严重依赖外来人才，存在可持续性挑战。地缘政治平衡：需要在美中科技竞争中小心行走。与美国关系紧密，但同时与中国科技公司也有合作，面临来自美国的压力。文化与环境：相对保守的社会文化是否能与高度创新的AI产业完美融合，仍需观察。“光环”效应：其影响力目前更多来自财富和战略，而非像美国那样的原生创新能力。

5.5结论

阿联酋已成为全球AI格局中一个举足轻重的“战略投资者”和“节点玩家”。它可能无法在基础理论创新上超越美国，也无法在应用规模上与中国媲美，但它成功地利用其资本和政策优势，为自己赢得了独特的生态位：一个由政府主导、资金驱动、致力于应用和治理的全球AI枢纽，并正在快速积累技术实力和国际影响力。对于任何全球AI参与者来说，阿联酋都是一个必须与之对话和合作的重要伙伴。

三：总体目标

为中国制定人工智能（AI）发展的总体目标是一项关乎国家未来竞争力的顶层战略设计。它必须兼具前瞻性、战略性、系统性和可行性，既要瞄准世界科技前沿，也要紧密结合国家重大需求。

以下是一个多层次、分阶段的AI发展总体目标框架建议：

1、 核心愿景（远期展望）

到2049年（新中国成立100周年），将中国建成世界领先的人工智能创新中心、产业高地、治理范式和人才沃土，实现人工智能技术与经济社会发展的深度融合，以AI驱动国家高质量发展，提升全民福祉，保障国家安全。

2、 总体原则

2.1自主可控与开放合作相结合：牢牢掌握核心关键技术（如AI芯片、框架、大模型），同时积极参与全球AI治理与合作，不搞闭门造车。

2.2创新引领与应用驱动相结合：鼓励从0到1的原始创新，同时以丰富的应用场景和市场优势反哺技术迭代，形成良性循环。

2.3市场主导与政府引导相结合：发挥市场在资源配置中的决定性作用，同时加强政府在战略规划、政策制定、伦理监管中的引导作用。

2.4发展与安全并重：统筹技术进步与安全保障，确保AI发展可控、可靠、可信，防范技术滥用和潜在风险。

3、 分阶段具体目标

3.1第一阶段：巩固优势，突破瓶颈（2024-2030年）

3.1.1.技术目标：

算力：实现高端AI训练和推理芯片（如GPU、ASIC）的自主可控，建立覆盖全国、算力充沛的国家算力网络。

框架与模型：打造具有全球影响力的深度学习框架（如PaddlePaddle）和开源生态。研发出若干具有国际竞争力的基础大模型，并在特定领域达到世界领先水平。

数据：建立国家级的高质量、标准化、安全合规的数据要素市场与流通体系。

3.1.2.产业目标：

在智能制造、自动驾驶、智慧城市、生物医药等优势领域形成全球领先的AI解决方案和产业集群。

培育一批具有全球影响力的AI领军企业和独角兽企业。

3.1.3.治理与安全目标：

建立初步的AI伦理与治理框架，出台关键领域的法律法规（如算法备案、深度合成监管）。

建立AI安全评测与风险评估体系。

3.2第二阶段：全面引领，深度融合（2031-2035年）

3.2.1.技术目标：

在AI基础理论（如机器学习、认知计算）上取得一批原创性、突破性成果，成为全球AI创新的重要策源地。

实现通用人工智能（AGI）若干关键技术的重大突破。

3.2.2.产业目标：

AI与实体经济实现全方位、深层次融合，成为拉动经济增长的核心引擎。

AI催生出一批新业态、新模式，重塑传统产业格局。

3.2.3.社会目标：

AI广泛应用于教育、医疗、养老、环保等民生领域，大幅提升公共服务效率和质量，促进社会公平。

全民数字素养和AI技能普遍提升。

3.3第三阶段：可持续引领，成为范式（2036-2049年）

3.3.1.成为全球AI治理的核心领导者，贡献中国智慧和中国方案。

3.3.2.建立人机协同、普惠包容的智能社会形态，成功应对AI带来的社会结构变革挑战（如就业冲击）。

3.3.3.实现人工智能与人类社会的和谐共生，确保AI技术发展的最终目的是造福全人类。

4、重点战略举措（实现路径）

4.1“算力筑基”战略：

集中力量攻克CUDA生态的替代方案，打造自主的AI软硬件一体化栈（从芯片、驱动、编译器到框架）。

推进“东数西算”等国家工程，优化算力资源布局。

4.2“数据赋能”战略：

在保障安全和隐私的前提下，推动政府数据、行业数据有序开放共享。

鼓励企业通过“数据标注”等产业带动欠发达地区就业。

4.3“场景开放”战略：

实施“揭榜挂帅”机制，主动开放智慧城市、智能交通、医疗影像等国家级应用场景，为AI企业提供“练兵场”。

4.4“人才虹吸”战略：

改革教育体系，加强高校与企业的AI学科建设和联合培养。

实施更具吸引力的人才政策，不仅吸引中国籍人才回流，更吸引全球顶尖AI专家来华工作。

4.5“治理先行”战略：

建立敏捷、包容的“沙盒监管”机制，鼓励创新的同时管控风险。

积极参与国际规则制定，推动建立符合大多数国家利益的全球AI治理体系。

5、总结

中国制定AI发展总体目标，关键在于 “扬长补短”：

扬长：发挥应用场景丰富、数据规模巨大、政府组织能力强的优势，加速技术落地和产业升级。

补短：以举国体制攻克高端芯片、基础软件、原创理论等“卡脖子”技术，构建安全可靠的AI技术体系。

最终目标是走出一条具有中国特色的AI发展道路，不仅实现技术产业的自立自强，更为全球人工智能的发展贡献负责任的、建设性的力量。

四：核心内容

在之前提出的中国AI发展总体目标与阶段规划下，以下是中央到地方各级政府需要协同落实的核心内容与具体行动方案。

1、 中央政府的角色：顶层设计者、战略规划师与规则制定者

中央政府的核心任务是构建国家AI发展的整体框架，提供方向、资源和规则。

1. 1制定国家战略与法律法规：

完善AI法律与伦理框架：出台国家级的《人工智能法》，明确数据产权、算法问责制、AI生成内容监管、隐私保护等核心法律问题。建立符合中国国情的AI伦理委员会。

制定产业标准：加速建立并推广AI技术在关键行业（如医疗、金融、自动驾驶）的应用标准、互操作协议和安全标准，避免碎片化发展。

1.2.组织重大科技攻关（新型举国体制）：

攻克“卡脖子”技术：围绕AI芯片（GPU/ASIC）、计算框架、底层开发工具（替代CUDA生态）、大型算法模型等关键领域，设立国家级重大专项，整合顶尖高校、科研院所和龙头企业力量进行联合攻关。

建设国家算力基础设施：推进“东数西算”工程，构建全国一体化的算力网络体系，将西部的能源优势转化为算力优势，为东部AI发展提供低成本、高效率的算力支持。

1.3.提供财政与金融支持：

设立国家AI发展基金：通过引导基金、税收减免、研发补贴等方式，直接支持AI基础研究、关键技术研发和中小企业创新。

鼓励资本市场支持：支持符合条件的AI企业在科创板上市融资，鼓励风险投资投向AI早期项目。

1.4.推动高水平开放与合作：

主导和参与国际规则制定：在全球AI治理舞台上积极发声，推动建立公平、包容的国际AI规则体系。

实施“国际AI人才计划”：打造有国际竞争力的人才引进政策（如签证、税收、子女教育），吸引全球顶尖AI科学家和工程师来华工作。

2、 地方政府的角色：主战场、试验田和服务员

地方政府的核心任务是结合本地产业优势，创造良好的落地环境，将国家战略转化为具体产业动能。

2.1.打造特色化的AI产业集群（避免同质竞争）：

北京、上海、深圳：发挥人才、资本和技术高地优势，聚焦基础大模型研发、AI芯片设计、核心算法创新，打造AI研发和高端人才基地。

杭州、广州：发挥互联网和电商优势，聚焦AI在商业、金融科技、智慧物流等领域的应用创新。

苏州、合肥、西安：发挥制造业和科研优势，聚焦工业AI、智能制造、机器人、自动驾驶等“AI+制造”领域。

贵州、内蒙古、宁夏：发挥能源和气候优势，聚焦AI算力中心、数据存储与清洗、后台 processing等产业。

2. 2开放应用场景，提供“练兵场”：

发布“城市机会清单”：主动向社会开放智慧交通、智慧医疗、城市管理、政务服务等领域的应用场景，采用“揭榜挂帅”的方式，让AI企业来解决实际问题。

推行“沙盒监管”：在自动驾驶、低空经济、数字货币医疗AI诊断等高风险但高价值的领域设立监管沙盒，允许企业在真实环境中有限度地测试新技术，并配套建立容错和免责机制。

2.3.优化本地发展环境与生态：

建设AI产业园区：提供完善的配套设施、低廉的办公空间和便捷的政务服务，形成产业聚集效应。

设立地方性人才政策：在中央政策基础上，提供更优厚的地方性人才补贴、安家费和配套服务，并推动本地高校与产业界联合培养AI应用型人才。

举办高水平会展和赛事：通过世界人工智能大会等活动，提升城市AI品牌影响力，吸引项目和投资。

2.4.促进数据开放与流通：

建立地方大数据平台：在保障安全和隐私的前提下，依法依规开放政府数据、公共事业数据，为AI训练提供高质量的“燃料”。

探索建立数据交易所：促进数据要素的市场化流通和定价，激活数据价值。

3、 央地协同与区域联动

3.1.规划协同：

国家发改委、科技部、工信部等部委需与各省市共同制定区域AI发展规划，确保地方规划与国家战略同频共振，避免重复建设和资源内耗。

3.2.数据互联：

推动建立全国一体化的数据要素市场，打破各地的“数据孤岛”，制定统一的数据标准和流通规则，实现跨区域、跨行业的数据安全有序流动。

3. 3算力协同：

将东部产生的海量数据，通过国家算力网络输送到西部进行计算，再将结果返回东部应用，形成“东数西算”的全国一盘棋格局。

3.4生态共建：

鼓励跨区域的AI产业联盟和创新共同体，例如长三角、京津冀、粤港澳大湾区等区域应率先建立AI一体化发展示范区，共享人才、资本和技术。

4、总结：中央与地方的职责分工

4.1中央：定方向、给资源、立规矩。制定国家战略、法律法规、基础研究、举国攻关、算力网络、国际规则。

4.2地方：创环境、促产业、抓落地。发展产业集群、应用场景、人才政策、产业园区、数据开放、沙盒监管。

通过上述分工，中国可以构建一个 “中央统筹、地方特色、上下联动、全国协同”的AI发展体系，既保证了国家战略的统一性和前瞻性，又充分调动了地方的积极性和创造性，从而系统性地推进AI强国目标的实现。

0２低空经济

充分利用AI技术，破解管理困局，服务安全健康发展，搭建地方政府低空经济生态系统，形成国民经济新的增长极

一：当前发展低空经济面临的主要困难、问题和机遇

1、安全问题：发展低空经济、建立完整、完善的低空飞行生态系统，首先需要解决的是飞行器和航线运营、管理的安全问题；

2、管理审批问题：让低空经济从想得到、到看得到、到蓬勃发展，核心要素之一是解决空域管理审批问题，建立常态化、规模化、高效率的空域和航线审批管理制度；

3、技术问题：如电池需解决续航问题、电磁抗干扰等技术解决特殊、复杂场景传感器数据抗干扰等等，亟需突破现有技术范式，构建新一代低空经济智能技术体系；

4、运营、监管平台问题：传统通航飞行空管系统的规则体系已难以适应低空产业的高速发展需求，急需发展越来越完善的运营、监管平台，解决复杂、多样性的飞行器、航线、地勤设施管理等问题；

5、应用开发问题：以文旅、物流、应急为应用主线的全场景应用开发，穷尽、解决不同行业、产业需求，释放生产力势能、最大化商业价值，创造新的经济增长点；

6、人才培养问题：人才方面，低空人工智能作为高度交叉融合的学科领域，专业型与复合型人才缺口显著。同时，早做规划、布局的人才培养，使得我国具备充足的人才优势，也是我国领跑未来国际低空领域发展的有力武器；

7、国际大市场机遇问题：发挥我国低空经济理论和研究、产品和技术、政策和效率的多发优势，抢抓历史机遇，积极布局国际市场，形成由我国引领国际低空经济领域发展的有利格局，通过科学、合理布局和开展国际合作，抢占国际市场，联动国内市场，形成经济发展新的增长极。

另外，我国在产业层面，部分地区存在重复建设与低水平建设现象，阻碍了健康产业生态的形成，制约了技术水平的持续提升。因此，亟需构建以高校、企业、地方政府、基金公司为核心主体共同参与、协同发展的产学研政策金融协同创新机制。科学、合理、高效、目的性、针对性强的设立专项科研基金、产业发展基金等，聚力攻克核心技术瓶颈，扶持高科技项目、高水平低空经济相关运营项目迅速落地、高速发展；同步优化人才培养模式，完善产业顶层规划与区域协调机制，着力破除制约发展的关键瓶颈。

低空系统作为典型复杂系统，由飞行器、基础设施、低空飞行运营及监管平台、航线运营等异质元素动态构成，涉及大量前沿、复杂性和多样性AI技术。在智能感知领域，融合多源传感器数据并结合轻量化目标检测算法，可显著提升目标识别精度，有效克服单一传感器在复杂光照或遮挡条件下的误判问题；在空域管理领域，结合分布式强化学习与博弈论优化方法，能够实现通航飞机与物流无人系统的高效协同，有效缓解空中交通管制员的负担。实践表明，应用低空人工智能技术的航空器，在提升安全生产效能和增强防灾减灾能力方面具有显著优势，为应对上述系统挑战提供了有效路径。此外，低空人工智能融合了具身智能、数字孪生等前沿技术领域，其价值不仅体现在服务低空应用本身，更能辐射至城市管理、环境监测等多元场景，为相关行业提供创新解决方案。因此，亟需进一步加大技术研发投入，加速人工智能技术在低空领域的深度融合应用，以充分释放其产业潜力。

通过加强顶层设计，强化政策协调，推动跨部门、跨地区协同联动，形成发展合力，低空人工智能技术必将引领低空产业实现根本性变革，推动低空经济依托人工智能实现跨越式发展，为国民经济注入新动能。在政策引领与各方协同努力下，低空经济有望构建起系统化、成熟化的发展格局，成为经济增长的重要引擎。

二：总体目标

构建以AI为核心驱动力的低空经济立体新生态，通过技术创新、场景落地、空域数字化管理等手段，破解“看不见、管不住、用不好”的难题，实现低空资源的高效利用。

通过科学布局、合理规划，避免重复建设造成浪费，大力发展国内低空经济市场。形成技术突破，各行业产业效能大幅提升，专业性、复合型人才集中培养，拉动就业的有利局面；同时，立足国内，抢占国际市场，通过观念、思想、理论、政策体系，以及技术、产品和人才优势，让利国际渠道合作方，合理布局国际合作模式，抢占、引领国际合作和市场。

预计到2027年我国将达到低空经济初步发展阶段，预期形成“空中物流网+应急救援网+文旅运营网+城市服务网”的立体发展生态，带动相关产业规模显著增长，推动新质生产力的发展。

三：核心内容

（1）技术支撑：打造AI低空大脑系统 ，建设低空AI高速公路。

1. 智能感知：融合多源传感器（激光雷达、毫米波雷达等）与人工智能目标检测算法，实现复杂环境下高精度的目标识别精度，破解遮挡、电磁干扰等难题。同时，引入北斗高精度定位技术，解决高楼区等复杂环境下信号弱的问题。

2. 搭建“城市级低空安全智能管控底座”：投资建设集成感知网（雷达、光电、ADS-B）和低空通信专网（5G专网、L波段甚高频数据链），形成对低空目标（300米以下）的全天候无缝监视能力，解决“看不见”的问题。

3. 不断提高空域精细化管理水平。结合清华大学、中科院等机构研发的空域精细化管理平台，充分挖掘发挥空域资源的利用效率，实现通航飞机与多类型无人机的动态协同。基于分布式强化学习，融合5G-A/低轨卫星通信、无人机自动识别、动态空域网格划分等技术，实现“一键融通”的低空航行规则制定，提升空域管理效率。 加快部署“城市低空交通数字大脑”： 引入成熟的低空交通管理系统以及军地民协同管理机制，实现航线自动规划、自动导航与避障、多无人机协同、动态容量评估、冲突智能预警、空中电子围栏实时更新。

4. AI赋能飞行器自主化：导航、决策与安全的革命。利用北斗厘米级定位+5G-A通信网络，由深思实验室的“风矩阵”作为验证测试手段，配合深度强化学习算法，让无人机在山区、城市高楼群等场景实现自动精准避障，自主路径规划，复杂环境的适应性突破，提高无人机运行的安全性和可靠性。

5. 探索运行模式：规划特定区域（如机场物流末端配送、海岛物流、应急救援、园区巡查）的超视距飞行常态化运行。联合清华团队设立无人机物流标准规范研究课题，验证新的管理模式。

（2）场景落地：全领域拓展与试点运营

1.高频刚需型场景

即时物流配送：开展医药冷链、紧急文件等无人机“点到点”配送试点，将城市商圈到社区的配送时间从1小时缩至15分钟。开展山地、海洋河流岸基动态配送等刚需场景运营，大力支持物流企业与低空技术团队合作，实现常态化运营。

AI精密巡检：针对高速公路/电力/油气管道/基站塔杆、农林病虫害监测等场景，部署AI视觉识别无人机及后台AI分析算法平台，大幅提升巡检效率与结果准确率。

应急测绘与救援：在灾害发生时，利用“无人机+AI”系统快速完成线路损毁评估和灾害现场实时建模，为救援方案提供数据支撑，提升应急响应速度。

2.产业融合型场景

高端文旅：充分利用eVTOL飞行器以及AI运营调度系统打造特色低空观光路线，为未来城市空中交通做好飞行验证基础及运营磨合示范，结合举办沉浸式光影秀、休闲体育飞行等活动，丰富文旅产业内容。

高端农业：在本地农业园区部署高工效施药无人机队，利用AI作业系统作为牵引实现靶向精量施药、授粉，提高农业生产效率和质量。

3.探索运行模式：规划特定区域（如机场物流末端配送、海岛物流、应急救援、园区巡查）的超视距飞行常态化运行。联合清华团队设立无人机物流标准规范研究课题，验证新的管理模式。

（3）基础设施建设与安全保障

1.核心枢纽：规划建设具备多机协同调度、自动充换电、小型货物周转、基础维护检测功能的分布式垂直起降场/无人机驿站（网格化布局），为低空经济发展提供硬件支撑。

2.法规本地化：建立涵盖飞手实名注册登记管理、飞行活动申报、安保反制措施部署的无人机安全综合管理办法，明确无人机禁飞区、限飞区范围。

3.“电磁天网”：在关键设施（如党政机关、机场、大型活动场馆）周边部署具备信号侦测、精准定位、反制处置能力的低空防御系统（如清华电子系支持的“慧眼”低空安防系统）。

4.电池安全监控：依托本地新能源汽车电池回收网络，推动建立共享的无人机动力电池全生命周期安全监控与回收利用体系。

5.无人机智能化验证与分级：建设无人机智能化验证平台，对无人机进行智能化测试，并给予评分和级别，保障无人机运行安全。

低空与AI的结合是发展新质生产力的立体引擎。当算法成为“空中交规”、数据流化作“三维导航”、无人机巢升级为“城市神经元”，低空经济正依托AI实现从单点创新到系统重构的跃迁。技术落地需持续突破三关：适航认证关、协议标准关、生态协同关。唯有打通“感知-决策-控制”全智能链路，方能将万米空域转化为驱动高质量发展的新蓝海。低空经济的终极竞争是技术、政策与生态的协同进化。只有以人工智能为底座，以场景应用为牵引，以安全治理为基石，才能将广袤空域转化为驱动新质生产力发展的立体引擎，真正实现“天空资源”向“经济动能”的历史性跨越。

结语：以精神之光点燃发展之火

新时代新征程，“两弹一星”精神历久弥新。其蕴含的“谋国之长远”的战略眼界、“集智聚合力”的攻坚魄力、“敢为天下先”的创新锐气、“求是唯实”的科学风范，正是我们在发展新质生产力伟大征程中迫切需要的精神引擎。

我们要深刻领会习近平新时代中国特色社会主义思想，将这一思想的立场观点方法转化为推动发展的强大武器。发展人工智能与低空经济，最忌“穿新鞋走老路”——不能停留于表面的技术应用，而要敢于在核心基础、管理模式、体制机制上谋求突破。 要发扬“举国攻坚”的智慧，破除传统行政藩篱，打造深度融合的科创生态链；要秉承“自力更生”的骨气，在关键领域培育根技术；要坚持“科学求实”的态度，一步一个脚印打造经得起时间检验的标杆项目。

两弹一星事业的成功使中国彻底摆脱被奴役、被压迫的命运，从此能够挺直腰板、在世界上站立起来，赢得宝贵的和平发展期。今天，是习近平总书记所讲的百年未有之大变局。唯有将“两弹一星”精神内化于心、外化于行，以“功成不必在我”的境界和“功成必定有我”的担当，方能把握时代赋予的历史性机遇，在人工智能和低空经济这两片“新蓝海”中破浪前行，为中国式现代化伟业奠定坚实根基。这是历史对今天执政者的召唤，也是人民对新时代奋斗者的重托。

作者简介

张又亮

智向寰宇人工智能专委会理事长。主要工作领域：人工智能、低空经济、国际合作。

刘博

北京衡宽低空科技发展有限公司董事长。主要工作领域：低空经济。