在数字经济时代，互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术已成为驱动全球经济增长和社会变革的核心引擎。推动这些技术与实体经济深度融合，不仅是我国实现经济高质量发展、构建现代化产业体系的关键举措，也是应对国际竞争、培育新质生产力的战略选择。本报告旨在系统梳理融合发展的现状、路径与挑战，并提出综合性的政策建议，以期为相关决策与实践提供参考。
一、深度融合的时代背景与战略意义
当前，世界经济正经历数字化、网络化、智能化的深刻转型。互联网作为连接基础设施，大数据作为新型生产要素，人工智能作为赋能工具，三者协同作用，能够重塑传统产业的生产方式、组织形态和商业模式。深度融合实体经济，有助于提升全要素生产率，催生新业态、新模式，增强产业链韧性和竞争力，同时为解决发展不平衡不充分问题提供技术支撑。从“中国制造2025”到“新基建”，从“数字中国”到“智能+”，国家层面持续出台政策，明确将融合发展置于核心位置。
二、现状分析：进展、模式与典型案例
我国在融合领域取得显著进展。互联网数据服务产业蓬勃发展，为实体经济提供数据采集、存储、分析与应用支持；人工智能在制造业、农业、服务业等领域的渗透率不断提升，智能工厂、智慧农业、数字金融等应用场景不断拓展。融合模式主要包括：1）技术嵌入型，如工业互联网平台赋能制造业数字化转型；2）产业衍生型，如基于大数据的个性化定制服务；3）生态重构型，如人工智能驱动的智慧城市系统。宣讲家网等平台在政策解读与知识传播中发挥重要作用，促进了理念普及与经验共享。区域、行业、企业间发展不平衡，核心技术自主性不足、数据壁垒与安全风险、人才短缺等问题依然突出。
三、主要挑战与制约因素
- 技术层面：关键共性技术（如高端芯片、工业软件）仍受制于人，人工智能算法透明度与可靠性有待提升，数据质量标准不一且流通机制不畅。
- 产业层面：传统企业数字化改造动力不足、成本高昂，中小企业面临“不会转、不敢转”的困境；跨界融合面临行业壁垒与监管滞后。
- 数据治理层面：数据所有权、隐私保护、跨境流动等法律体系尚不完善，数据孤岛现象普遍，公共数据开放共享程度有限。
- 生态层面：复合型人才严重短缺，产学研用协同创新机制不健全，投资周期长、风险高制约技术落地。
四、推进深度融合的路径与策略建议
- 强化技术攻关与基础设施：集中资源突破核心软硬件瓶颈，加快5G、物联网、算力网络等新型基础设施建设，降低企业用数用智成本。
- 深化重点行业应用示范：实施制造业数字化转型行动，推广农业、服务业智能化解决方案，支持平台型企业与实体企业共建生态。
- 完善数据要素市场体系：健全数据产权、交易流通、安全治理等基础制度，推动公共数据有序开放，培育专业数据服务商。
- 优化政策与监管环境：制定包容审慎的行业规范，加强跨部门协同，通过税收优惠、基金引导等方式激励企业创新。
- 构建人才与创新网络：加强高校学科交叉培养，引进高端人才，建设产学研融合平台，鼓励开源社区与国际合作。
五、未来展望
随着技术迭代加速和全球数字化竞争加剧，深度融合将向更广范围、更深层次、更高水平迈进。未来应聚焦“智能融合”，推动人工智能成为实体经济的内生变量；强化“数据驱动”，释放数据要素的倍增效应；倡导“包容发展”，缩小数字鸿沟，让技术红利惠及全社会。宣讲家网等媒介需持续发挥桥梁作用，传播前沿动态与最佳实践，凝聚社会共识。
推动互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合，是一项长期系统工程，需政府、企业、社会多方协同，以技术创新为矛，以制度创新为盾，方能打通堵点、释放潜力，为我国经济高质量发展注入持久动能，在全球数字浪潮中赢得主动。
