在全球经济格局深度调整、新一轮科技革命与产业变革加速演进的背景下，构建现代化产业体系已成为中国经济高质量发展的核心命题。2025年政府工作报告明确提出“因地制宜发展新质生产力，加快建设现代化产业体系”，并将其列为全年十大重点任务之一，凸显了其在国家战略中的关键地位。现代化产业体系以创新驱动为核心，强调新兴产业、未来产业与传统产业的协同升级，旨在通过技术革新、结构优化与全要素生产率提升，夯实中国式现代化的物质技术基础。现代化产业体系不仅是现代化经济体系的重要组成部分，更是新质生产力的发展载体。

　　当前，中国现代化产业体系建设已取得显著成效。在制造业高端化方面， 2023年我国半导体器件专用设备制造、航天器及运载火箭制造等高技术行业增加值分别增长31.5%、23.5%，显著高于制造业平均5.0%的增速，制造业产品质量合格率提升至93.65%。在智能化转型方面，全国累计建成421家国家级智能制造示范工厂和万余家省级数字化车间，5G技术深度融入工业场景，重点工业企业数字化研发设计工具普及率达80.1%、关键工序数控化率达62.9%。在绿色转型方面，截至2023年我国创建国家级绿色工厂5095家，产值占制造业总产值17%，光伏组件、风电设备等清洁能源装备占全球市场份额超70%，新能源汽车产销量连续8年全球第一，2023年出口量同比增长超40%。在未来产业布局方面，量子计算机“本源悟空”完成30万次运算任务，商业航天“千帆星座”计划部署首批18颗卫星，人工智能核心产业规模突破5000亿元，5G基站超294万个。与此同时，我国在科技创新的基础投入上也持续加码， 2023年研发经费突破3.3万亿元，研发人员全时当量达724万人年，这为建设现代化产业体系提供了坚实的基础保障。

　　同时也要清醒地看到，目前建设现代化产业体系仍然面临多重现实挑战。高端科技人才是建设现代化产业体系的核心人力资本。当前全球产业变革进入智能化、数字化深水区，人工智能作为通用型技术，正重塑制造业、服务业等全产业链条，高端AI人才凭借跨学科知识储备与创新能力，为产业转型升级注入了新动能。我国具备强大的高端人才供给能力，已成为全球人工智能等前沿领域高端人才的主要来源地，但对高端人才的集聚效应仍有提升空间。

　　我国建设现代化产业体系面临的现实问题

　　产业创新体系依然存在短板。产业创新体系是建设现代化产业体系的核心动力引擎，可以通过技术突破、要素重构等多条途径为建设现代化产业体系提供系统性创新机制。这种创新机制不仅能够提升全要素生产率，更能通过创新要素的跨域流动，推动产业体系向价值链高端跃升，实现质量变革、效率变革、动力变革。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视科技创新，坚持把创新摆在国家发展全局的核心位置，不断强调科技创新在全面创新中的引领作用。通过深入实施创新驱动发展战略，我国产业创新体系日臻完善，创新实力正从量的积累迈向质的飞跃。一方面，我国技术创新水平持续提升，截至2023年底，我国发明专利有效量为499.1万件，其中国内(不含港澳台)发明专利有效量为401.5万件，成为世界上首个发明专利有效量突破400万件的国家;另一方面，创新质量逐渐提高，创新含金量最高的发明专利申请授权数量由2013年的20.77万件增至2023年的92.1万件。需要注意的是，虽然我国产业创新体系已经在创新数量、创新质量等方面取得了重大突破，但就全局而言，产业创新体系在基础研发、成果转化和企业研发强度等方面仍然存在短板。

　　一是基础研究与前沿创新能力依然薄弱。以半导体行业为例，我国半导体产业在附加值较低的环节占据较高比例，这反映出产业结构的不合理性。截至2023年，在封装测试领域，我国企业凭借劳动力成本优势和一定的技术积累，占据了全球市场约30%的份额。然而，这一环节的附加值较低，利润空间有限。相比之下，在晶圆制造环节，我国企业虽然近年来有所发展，但2023年的市场份额依然较低，且技术水平与国际先进水平仍有差距。在附加值更高的材料和设备领域，我国企业的发展更为滞后。半导体材料市场规模庞大，但我国国产化率较低，高端光刻胶等关键材料几乎完全依赖进口，这严重制约了我国半导体产业的自主可控发展。在设备方面，我国企业市场份额较低，而国外巨头凭借长期的基础研究积累，在光刻机等核心设备上占据垄断地位。由此来看，我国在基础研究与前沿领域的创新能力依然相对薄弱，破除核心技术受制于人的困境仍然面临阻碍。

　　二是成果转化率偏低。从科技成果转化角度来看，2024年我国高校专利转化率约为3.8%，企业专利转化率约为50%，科研院所专利转化率约为11.8%，与部分发达国家仍有差距。这背后的原因是多方面的。一方面，基础研究、应用研究与产业化之间存在脱节现象。基础研究往往侧重于理论探索和知识创新，其成果在向应用研究转化过程中，缺乏有效的衔接机制和平台，导致许多具有潜在应用价值的基础研究成果难以得到进一步开发和利用。而应用研究在向产业化推进时，又面临着市场对接不畅、技术成熟度不足等问题，使得科研成果难以顺利转化为实际生产力。另一方面，企业作为科技创新的重要主体，在成果转化过程中发挥着关键作用，但我国部分企业对科技成果转化的认识不足，缺乏主动承接和转化科研成果的动力与能力。部分企业过于注重短期经济效益，对长期的科技研发和成果转化投入意愿不强，导致科研成果在企业端的落地转化受到限制。此外，我国科技成果转化的中介服务体系尚不完善，技术交易市场不规范、信息不对称等问题依然存在，这也在一定程度上阻碍了科技成果转化的效率和成功率。

　　三是企业研发强度不够。2024年中国全社会研发投入强度为2.68%，中国企业500强中，制造业企业平均研发强度为2.39%，这与发达国家研发强度仍然存在差距。这一现状在一定程度上制约了我国企业的自主创新能力以及在全球产业竞争中的地位。究其原因，首先，面对市场中的诸多不确定因素，部分企业担心研发投入无法获得相应的回报，从而对研发投资持谨慎态度。其次，我国企业在研发管理和创新机制方面还不够成熟，激励机制和人才培养体系尚不完善，导致研发资源利用效率不高，研发投入的产出效果不佳。最后，我国在鼓励企业研发的政策支持体系方面虽已取得一定进展，但在政策落实的精准度和协同性上仍有待加强，部分政策的扶持力度和针对性还不够，无法充分激发企业的研发积极性。

　　产业结构仍然存在优化空间。产业结构是建设现代化产业体系的基础载体。高级化、合理化的产业结构可以通过资源要素的高效配置实现传统产业升级与新兴产业培育并举，从而推动全要素生产率提升。特别是在全球价值链重构背景下，数智化导向的产业结构调整，既能培育经济增长新动能，又能增强应对国际竞争的抗风险能力，可以为建设现代化产业体系提供动态演进框架和可持续发展路径。2008年世界金融危机之后，我国产业结构一度出现过度“去工业化”的不良现象，但这一现象在2020年之后得到有效缓解，第二产业增加值占比稳定在38%-39%区间。需要注意的是，我国产业结构仍然存在优化空间，特别是传统产业数智化转型困难、新兴产业支撑不足等问题依然突出。

　　一是传统产业数智化转型困难。传统制造业作为我国实体经济的主体，占比长期维持在80%以上，但在全球产业链重构、消费需求升级的双重压力下，其转型问题日益凸显。截至2022年第二季度，我国规模以上工业企业中实现智能化生产全流程覆盖的比例为6.6%，2023年第二产业数字化渗透率为25.03%，低于服务业的45.63%和发达国家制造业33%的平均水平。这种转型困境主要体现在：一方面，需求侧与供给侧错配加剧。近年来传统制造业面临需求收缩与产能过剩的双重挤压，多数中小企业受限于高昂的智能化改造成本，难以突破低端锁定困境。另一方面，数字化转型深度不足。尽管5G、工业互联网等技术加速渗透，但核心生产环节的数字化应用仍存短板。这些无疑增加了制造业利用数字技术的成本和门槛。

　　二是新兴产业支撑不足。现代化产业体系指的是未来产业与战略性新兴产业、主导产业、支柱产业依次递进的体系，当前全球新一轮科技革命与产业变革深入发展，以人工智能、量子信息、集成电路为代表的新兴产业正成为大国博弈的焦点。然而，我国战略性新兴产业在快速发展的同时，仍面临核心技术受制于人、产业链关键环节存在“断点”等突出问题。多年来，我国集成电路贸易逆差较大，2024年我国集成电路进出口额分别为3856亿美元和1595美元，出口额仅为进口额的41%。而且，超过2/3的国内芯片是通信芯片和消费类电子芯片，计算机芯片占比不足11%，与国际上25%的比重差距甚大。这种核心技术依赖进口的局面，不仅导致我国相关产业的附加值较低，还会使我国产业链供应链面临着技术封锁、供应中断等风险，阻碍了我国新兴产业向高端化、智能化、绿色化发展的进程。

　　三是人工智能产业结构问题渐显。根据工业和信息化部披露的数据，截至2024年4月，中国人工智能骨干企业数量为4311家，其产业层级分布呈现明显的“金字塔”结构：基础层、技术层、应用层的企业占比分别为9.93%、28.60%和61.47%，体现出“应用主导、技术追赶、基础薄弱”的产业特征。人工智能通过数据要素的高效配置与智能算法深度赋能，可以通过生产流程优化与资源精准匹配显著提升全要素生产率。在制造领域，AI推动柔性生产与智能决策，重构产业链协作模式;在服务业，AI催生数字孪生、智慧物流等新业态，促进产业跨界融合。更重要的是，AI技术集群突破加速产业基础高级化，推动传统产业智能化改造和战略性新兴产业培育，形成“人工智能+”创新生态。这种技术穿透力不仅可以提升产业国际竞争力，更能通过人机协同重塑生产要素结构，为构建创新驱动、协同发展的现代产业体系提供核心支撑。然而，目前我国这种“头重脚轻”的人工智能产业结构，一方面导致关键算法、芯片等核心环节受制于人，产业链安全风险高企，另一方面也使得价值分配向应用端倾斜，形成“基础薄弱—技术模仿—应用内卷”的不良循环，阻碍产业向全球价值链高端攀升。

　　精准施策推动我国现代化产业体系建设

　　❖ 积极优化人才生态

　　实施引育结合人才发展战略。针对人才供给与储备失衡问题，需实施引进与培育并举的人才发展战略，应积极优化人才生态，通过构建涵盖科研、产业、生活的全链条服务网络提升人才黏性。具体而言，一是建立动态化人才数据库，精准追踪顶尖AI人才成长路径，针对关键人才制定“一人一策”职业发展方案。二是设立AI领域专项科研基金，允许科研人员以技术入股形式参与成果转化，探索“科学家合伙人”制度，以合伙人方式留住高端人才并调动其研发积极性。三是试点建设国际人才社区，集成教育医疗资源，实行高端人才税收优惠政策。四是完善柔性人才引进机制，通过跨境联合课题申请等模式将全球人才智力资源纳入国内创新体系。针对高端人才引进，一是启动人工智能基础教育强基计划，在顶尖高校增设智能芯片、算法架构等专业方向，构建本硕博贯通式培养体系。二是强化基础研究奖励机制延长研究周期，允许科研团队分段分期申报经费，激发研发人员对底层技术突破研发意愿。

　　优化人才培养体制机制。一是优化高校学科布局。进一步推动高校增设人工智能相关专业，完善从本科到博士的全链条培养体系。鼓励高校加强基础学科建设，如数学、计算机科学等，为AI人才培养奠定坚实基础。同时，注重跨学科融合，开设“AI+X”复合型专业，培养具备多领域知识和技能的高端AI人才。二是深化产教融合模式。加强高校与企业合作，建立紧密的产学研用协同机制。鼓励企业参与高校课程设置、实习实训等人才培养环节，提高人才培养的针对性和实用性。支持高校与企业共建联合实验室、实训基地，促进科研成果向产业转化，培养学生的实践能力和创新精神。三是推动职业教育与培训。重视职业教育在AI人才培养中的作用，开展针对在职人员的AI技能培训，提升现有劳动力的AI素养和应用能力。鼓励企业建立内部培训体系，为员工提供持续学习和晋升的机会，培养适应AI时代发展的产业大军。

　　❖ 加强完善产业创新体系建设

　　加强基础研究投入。一是大幅增加基础研究财政投入，设立专项基金。以美国为例，其国家科学基金会(NSF)每年投入数十亿美元支持基础研究，催生了众多颠覆性技术。我国可借鉴此模式，专项基金重点投向人工智能、量子计算、生物技术等前沿领域，确保基础研究有稳定资金来源，为产业创新提供坚实理论支撑。二是激励企业积极参与基础研究。政府可出台相关政策，对企业投入基础研究的资金按一定比例给予税收抵免，并建立企业基础研究后补助机制，对取得重大基础研究成果的企业，给予高额一次性奖励，引导企业将目光放长远，从源头助力产业创新升级。但与此同时，有研究指出，政府补贴和税收优惠在市场竞争程度高的环境中更加有效。因此，政府在产业政策制定和推行过程中，对不同行业实施的产业政策细则不能“一刀切”，而应该根据企业所在行业的市场竞争环境采取差别化实施策略。

　　优化产业创新生态。一是建立产学研长效合作机制，促进产业创新。鼓励行业龙头企业牵头组建创新联合体，带动产业链上下游中小企业协同创新。同时，聚焦产业关键核心技术难题，组织企业与高校、科研机构联合申报国家和地方科技项目。二是打造产业创新集群，集聚创新资源，产生协同效应。规划布局打造一批具有国际竞争力的产业创新集群，如长三角集成电路产业集群、京津冀生物医药产业集群。同时，设立集群发展专项资金，支持集群内企业开展联合研发、技术交流等活动。三是加快建设科技成果转化孵化设施，促进科技成果转化。精准聚焦于成果转化孵化的关键环节与重要节点，引导各地依据自身实际情况，合理布局概念验证中心、小试中试平台以及应用场景基地的建设工作，系统性地推进科技成果从实验室迈向大市场的进程，实现科技创新成果的高效转化与产业化应用。

　　❖ 持续化解产业结构性矛盾

　　优化产业结构布局。一是推动产业升级转型。加快传统产业向高端化、智能化、绿色化发展，加大对传统产业的技术改造和设备更新投入，提高产品附加值和生产效率，淘汰落后产能，如钢铁、水泥等行业通过节能减排和技术创新实现转型升级。二是培育新兴产业集群。重点发展新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料、高端装备等战略性新兴产业，打造一批具有国际竞争力的新兴产业集群，发挥产业集聚效应，促进产业链上下游协同发展，如在新能源汽车领域，形成涵盖电池研发生产、整车制造、充电桩设施建设等完整产业链的产业集群。三是促进产业融合发展。推动制造业与服务业深度融合，鼓励制造业企业向服务型制造转型，发展生产性服务业，如研发设计、检验检测、现代物流、金融服务等，提高制造业的附加值和竞争力;促进农业与二三产业融合，发展农产品加工、乡村旅游、农村电商等新业态，拓展农业增值空间。

　　加强科技创新驱动。一是加大研发投入力度。提高全社会研发投入占 GDP 的比重，引导企业成为研发投入的主体，鼓励企业设立研发专项资金，对技术创新项目给予税收优惠和财政补贴，支持高校和科研机构开展基础研究和前沿技术研究，为产业发展提供技术储备。二是完善科技创新体系。建立健全以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，加强知识产权保护，完善科技成果转化机制，促进科技成果与产业的紧密结合，提高科技成果的转化率和产业化水平;建立科技资源共享平台，促进科研仪器设备、科技文献、实验数据等资源的开放共享，提高科技资源的利用效率。三是培养和引进创新人才。加强教育改革，培养适应产业发展需求的创新型、复合型、应用型人才，鼓励高校和职业院校调整学科专业设置，加强与企业的合作办学，开展订单式人才培养;制定优惠政策，吸引海外高层次人才和创新团队来国内创新创业，为产业发展提供智力支持。

　　大力发展人工智能产业。一是加大基础研究投入。政府应加大对人工智能基础研究的财政投入，设立专项基金，长期稳定支持基础层技术研发，如芯片设计、算法理论等，为创新提供资金保障。并通过税收优惠、风险补偿等政策，吸引社会资本投入基础研究，鼓励企业、风险投资机构等参与，形成多元投入机制，缓解基础研究资金压力。同时，加强高校、科研机构与企业间的合作，建立共享科研平台，整合优势资源，提高资源利用效率，避免重复研究，集中力量攻克关键核心技术。二是加强核心技术攻关。针对关键算法、芯片等核心技术，发布攻关榜单，不分所有制、不分资历，让有能力的团队或个人“揭榜”，以结果为导向，激发创新活力，加快技术突破。并加强国际合作交流，积极参与国际大科学计划和大科学工程，与国际顶尖科研团队合作，引进国外先进技术和管理经验，提升我国在国际人工智能领域的影响力和话语权。三是促进产业链协同发展。推动产业链上下游企业合作，鼓励基础层、技术层、应用层企业开展战略合作，通过股权合作、技术共享、供需对接等方式，形成紧密的产业链合作共同体，实现互利共赢。打造产业联盟和创新共同体，由行业协会或龙头企业牵头，成立人工智能产业联盟，制定产业规范和标准，搭建交流合作平台，促进企业间的信息共享、资源互补和协同创新。加强知识产权保护，完善市场监管机制，营造公平竞争的市场环境，同时推动人工智能与5G、大数据、云计算等新兴技术的融合应用，培育新的经济增长点，拓展产业发展空间。