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? 本報記者 李洋

當前，人工智能（AI）已成為驅動產業轉型升級、培育新質生產力的核心“引擎”，但企業在AI模型研發、采購及場景應用中，仍面臨成本高、門檻高、風險高與落地難“三高一難”困境。為破解這一問題，今年以來，廣東、山東、上海等省份相繼推出“模型券”舉措，通過財政資金精準補貼，引導企業加大AI模型投入，推動AI技術與制造業、政務、民生等領域深度融合。

如何讓“模型券”從補貼“工具”真正變為落地“抓手”，推動AI從實驗室走向生產線，正成為各界關注的焦點。

從供需兩側激活AI產業生態

為推動AI技術深度落地，多地密集出臺“模型券”配套政策，構建全鏈條支持體系。

廣東省政府辦公廳印發《廣東省人工智能賦能制造業高質量發展行動方案（2025—2027年）》，鼓勵地市設立“模型券”支持企業購買工業模型服務，同時聚焦電子信息、智能家電、汽車、機器人等重點行業，培育垂直領域大模型與場景專用小模型；上海市經信委印發《上海市進一步擴大人工智能應用的若干措施》，明確發放3億元“模型券”，對調用第三方大模型API或私有化部署的主體給予最高50%、500萬元補貼，還推出“免申即享”“三券聯動”（算力券、模型券、語料券）政策；山東省則推出省級“模型券”分級獎補，設立卓越領軍級、優秀創新級、培育成長級3個級別，分別給予最高100萬元、75萬元和50萬元獎補。

“模型券”政策的落地，從供需兩側為AI產業發展注入強勁動能。

“‘模型券’政策對人工智能大模型與垂直行業小模型的研發及商業化落地，具有雙重推動作用。”知名經濟學家、國研新經濟研究院創始院長朱克力表示，對大模型而言，通過政策補貼降低企業研發成本，緩解了“算力成本高、訓練周期長”的痛點，鼓勵更多企業參與大模型優化，形成技術迭代與場景適配的良性循環；對垂直行業小模型而言，政策破解了“場景碎片化、商業化難”困境，加速其在醫療、教育、物流等領域落地。

中國商業經濟學會副會長宋向清認為，“模型券”通過財政杠桿精準撬動行業資源，形成三重推動效應：一是降低研發與應用門檻；二是引導研發資源向垂直領域傾斜；三是激活產業鏈協同創新網絡，倒逼模型服務商提升質量，同時鼓勵企業開放模型能力，形成“模型即服務”協同生態。

“這種雙向激勵正推動形成多層次、健康互補的AI產業生態體系。”蘇商銀行特約研究員武澤偉說。

據公開報道，在政策賦能下，一批企業已取得顯著成效。山東卡奧斯COSMOPlat的天智工業大模型憑借場景實效獲得山東省模型券“卓越領軍級”獎補，其打造的注塑工藝智能體，可實現換產時掃碼一鍵調取最優參數，讓新員工快速上手，節省調機時間30%-50%，設備能耗下降約10%。廣州市某汽車企業借助廣東省“訓力券”補貼，自動駕駛模型訓練成本降低40%，訓練周期縮短至原來的1/3；上海市依托量子城市大模型打造的“數字時空一券通”，讓消費者無需搶券即可在商戶直接立減，200家參與商戶覆蓋便民消費領域，大幅度提升消費券使用效率。

從“買”到“用”仍存堵點

盡管“模型券”政策成效初顯，但當前企業從“買模型”到“用模型”的轉型仍面臨諸多堵點。朱克力指出，制造業企業使用AI模型的核心痛點集中在3個方面：一是數據質量差，生產數據格式不統一、標注缺失，直接導致模型訓練效果不佳；二是場景復雜度高，制造業流程涉及多環節協同，現有模型多聚焦單一環節，難以滿足整體優化需求；三是維護成本高，企業缺乏專業團隊進行長期維護，導致模型迭代滯后。

“制造業AI模型落地的核心挑戰在于技術與工業場景需深度融合。”武澤偉進一步補充說，工業級應用對模型的可靠性、精度及可解釋性要求嚴苛，而現成模型往往難以直接滿足；加之企業內部既懂制造工藝又精通AI的復合型人才嚴重匱乏，制約模型選型、部署與優化；此外，工業數據質量參差不齊，治理與標注成本高昂，進一步增加了模型落地難度。

武澤偉舉例說，某中小型裝備制造企業通過“模型券”采購設備運維模型，雖實現了基礎故障預警，但面對復雜工況下的復合型故障，因缺乏專業團隊對模型進行針對性微調，未能達到預期效果。而且當前“模型券”多聚焦模型采購環節，尚未精準覆蓋決定落地成敗的關鍵需求，未能完全解決“最后一公里”難題。

有望從“單一補貼”到“生態賦能”

針對上述痛點，專家普遍認為，“模型券”政策需從“單一補貼工具”向“全鏈條生態賦能平臺”演進，推動企業真正實現從“買模型”到“用模型”的轉變。

“推動企業從‘買模型’向‘用模型’轉型，其核心在于構建‘以用促建、以效驗真’機制。”天使投資人、資深人工智能專家郭濤建議，優化補貼發放邏輯，將補貼與場景落地成效深度掛鉤，按實際降本幅度、效率提升比例等量化指標分階段發放；同時設立二次開發專項基金，支持企業在現有模型基礎上開展微調訓練，提升模型與業務場景的契合度；此外，還需強化復合型人才支撐，構建模型部署、運維、優化全流程培訓體系，幫助企業掌握自主應用能力。

宋向清表示，要構建場景驅動的引導機制：一是建立場景需求對接平臺，整合政府、行業協會、龍頭企業資源，定期發布重點行業場景需求清單；二是強化應用成效評估與持續激勵，建立應用成效動態追蹤機制，對長期產生經濟效益的項目給予額外獎勵；三是培育場景落地配套能力，支持企業建設融合AI的工業互聯網平臺，發展“模型即服務”等創新模式。

朱克力建議，政策優化可從3個方面發力：一是補貼方式更靈活，探索“分期補貼”或“效果付費”機制，降低企業初期投入風險；二是覆蓋范圍更廣泛，擴展至農業、服務業等場景；三是生態建設更完善，鼓勵模型供應商與企業共建聯合實驗室，推動模型標準制定，解決兼容性問題。

業界認為，隨著政策協同不斷加強、場景生態持續完善、企業應用能力逐步提升，“模型券”有望成為連接技術供給與產業需求的橋梁，推動AI從“能用”走向“好用”“常用”，為產業轉型升級與新質生產力培育提供強勁支撐。