（来源：天津日报）

转自：天津日报

　　科技服务业是运用现代科技知识、技术和分析方法，围绕科技创新全链条与成果高效转化、向社会提供智力服务的新兴产业。“十五五”规划明确提出：“全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革。”2025年5月，工业和信息化部等九部门联合印发《关于加快推进科技服务业高质量发展的实施意见》，支持人工智能与科技服务业深度融合，推动科技服务业从支撑创新的“服务者”演进为引领创新的“加速器”。AI（人工智能）技术具备处理海量数据、提升计算效率、发现隐藏规律三大核心能力，擅长用科学模型和大数据技术处理实验数据，替代重复试错。通过AI赋能科技服务业，可充分发挥其技术优势，实现扩能提质。

　　多维赋能

　　AI是科技服务业扩能提质的必然选择

　　2026年政府工作报告明确提出“扩能提质服务业”。科技服务业诸多重点领域如检验检测、工程设计等，具有标准体系复杂，高度依赖技术参数、实验数据和文献资料的显著特点，这使得运用AI技术提升数据处理效率、知识复用能力与决策智能化水平具有较大的扩能提质空间，具备AI赋能的良好基础。

　　在知识发现方面，AI打破传统科技服务依赖专家经验和既有知识库的局限，通过大模型对海量科学文献、专利数据、实验数据的分析和挖掘，自动发现跨领域知识关联、预测技术演进趋势，为科技服务赋能前所未有的知识洞察能力。

　　在服务模式方面，AI将科技服务人员从文献检索、数据分析等重复性工作中解脱出来，使其专注于战略咨询、复杂决策、概念验证等高价值服务，显著提升服务能级。

　　在创新生态方面，AI能够打破学科壁垒与信息孤岛，连接分散的技术创新主体、服务资源与产业需求，形成“需求牵引—知识驱动—智能匹配”的闭环创新生态，实现从“点状应用”到“全周期赋能”的跃升。

　　多点突破

　　AI赋能科技服务业的实践与成效

　　面对新一轮科技革命和产业变革，国家各部门出台多项政策鼓励以AI为核心的科技服务业智能化改革，北京、上海、深圳等城市也推出“人工智能+科技服务”专项行动，推动AI在科技服务领域的实践，成果显著。

　　在生物医药研发领域，复旦大学团队利用AI技术对超过100万个样本进行分析，发现了帕金森病全新治疗靶点，并筛选出起抑制作用的小分子，将原本需数十年的工作减少至5年。在工业检测领域，北京低碳清洁能源研究院开发的AI扫描电镜图像分析模型，对材料微观结构识别准确率达到95%，处理速度提升200倍。在研究开发领域，北京科学智能研究院发布智能双束电镜系统，样品制备成功率从不足30%跃升至90%以上，单样品制备时间缩短至60分钟以内。在新能源与新材料领域，北京大学团队通过AI构建碳纳米管垂类大模型，破解分散和纺丝技术瓶颈，推动高性能碳纳米管纤维规模化制备。

　　天津在AI赋能科技服务业方面同样取得一定成果。2025年12月，天津滨海高新区发布国家超算互联网科学计算智能体，通过深化算力网络与AI的融合创新，打造具备多行业知识体系的“超级科学智能大脑”，将传统模式下耗时1天的工作缩短至1小时左右完成。天津率先推行“AI for Science”（人工智能+科研）创新发展“2511”模式（2个平台引领、5个模块支撑、1个资源池汇聚和1个百亿级产业集群引育），构建起“算力共用、算法共享、生态共建”的创新生态。国家高性能计算机工程技术研究中心、中国科学院自动化研究所、国家超算天津中心、南开大学、天津大学、信创海河实验室等6家单位联合发出“天津倡议”，紧扣科研范式变革与产业升级需求，以协同创新破解技术瓶颈，以开放合作汇聚发展合力，奠定AI赋能天津科技服务业扩能提质的基础。

　　聚力攻坚

　　构建AI赋能科技服务业协同发展新生态

　　人工智能已在技术研发、材料科学等多个领域验证了其加速科学发现与解决复杂问题的核心价值，取得了从理论预测到实验验证的一系列成果。但是，人工智能在科技服务业领域尚处于初步应用阶段，缺乏成熟的落地经验与可复用的成果。如何通过人工智能对科技服务业进行扩能提质，还存在诸多挑战。

　　第一，资源数据“散、静、闭”。科技、工信等部门虽已建立专家库和数据库，但分散在不同系统、不同层级，缺乏统一标准与动态更新。大量信息以一次性申报为主，时效性和准确性随技术迭代逐步衰减。资源数据主要服务于政府内部的项目评审，未能全面向产业创新主体延伸。企业在寻求AI解决方案时，“有技术找不到需求、有需求找不到技术”的错配现象普遍存在。

　　第二，全周期、贯穿式赋能模式尚未形成。AI应用多集中于数据分析、文档处理等独立环节，在创意生成、知识复用、仿真模拟等核心阶段渗透不足，难以贯通“需求—研发—设计—验证—交付”全链条。同时，缺乏统一智能化匹配平台，导致企业痛点与AI技术、专家资源之间信息不对称，匹配成本高、周期长，制约核心竞争力跃升。

　　第三，政策引导不够精准全面。现有推动AI赋能的相关政策普惠性较强，主要集中在制造业等领域，对科技服务业的支持力度相对不足。相关措施多聚焦于应用示范环节，在赋能企业研发（如算法攻关）、算力支撑（如算力资源获取成本）、技术采购（如AI服务购买补贴）等环节尚存缺口，未能形成全链条闭环支撑。

　　为解决现存问题，需从以下方面提升AI赋能科技服务业能力。一是建立体系化AI资源池。加快建设“AI+技术库”，鼓励AI企业分类梳理适用于工程设计、生物医药研发等场景的软件、模型、算法；升级“AI+专家库”，对入库专家进行深度画像，建立既懂AI又熟悉垂直行业的复合型专家库；打造“AI+科技服务业场景库”，梳理细分领域约束条件、业务痛点及典型案例，引导企业高效匹配应用场景。二是打造行业应用示范。摸清科技服务业重点企业、优势资源与核心业务，构建多维关联的“AI+科技服务”产业图谱。鼓励行业龙头联合AI企业，打造贯通“需求挖掘—技术适配—应用培训—案例验证—成果转化”全链条的标杆场景。完善“技术+场景+专家”培训体系，开发涵盖数据处理、垂类模型构建等方面培训课程，提升企业AI实际应用能力。三是完善赋能支持政策。在现有“政策包”基础上，增设“AI赋能优惠激励”：在科技进步奖中增设科技服务业领域；增设和完善“AI+科技服务业”专项扶持政策；对符合条件的科技服务企业给予“算力券”支持，鼓励企业通过商业化平台或资源池采购AI服务，给予资金补贴、创新券额度上浮、项目申报优先等奖励，形成全链条支撑。

　　AI赋能科技服务业契合新一轮科技革命与产业变革的时代大势，是科技服务业扩能提质的关键。天津作为国家人工智能创新应用先导区，基础扎实，先发优势初步形成。面向未来，天津应抢抓国家战略机遇，进一步发挥先导区引领作用，加快构建AI科技服务体系，推动产业能级跃升，为科技强国建设贡献更大力量。

　　（作者均为天津市中国特色社会主义理论体系研究中心天津财经大学基地研究员）