习近平总书记在中共中央政治局第二十次集体学习时强调，“人工智能领域要占领先机、赢得优势，必须在基础理论、方法、工具等方面取得突破”“以人工智能引领科研范式变革，加速各领域科技创新突破”。当前，我国人工智能发展面临基础能力弱、要素协同不畅、治理体系滞后等系统性挑战。开源创新是破解这一系列难题的关键，亟待构建人工智能开源创新生态体系。通过政策、产学研、产业、人才的协同激发创新活力，打造具有全球竞争力的人工智能开源创新生态体系，对提升创新能力、推动产业升级、加快实现高水平科技自立自强具有重大意义。
以政策协同筑牢开源创新根基。政策协同是构建人工智能开源创新生态体系的制度保障，需形成从顶层设计到落地执行的全链条支撑。一方面，立足国情与国际竞争格局，制定人工智能开源发展长远战略，明确基础研究、平台建设、产业应用等领域的发展目标与重点任务，为市场主体提供清晰的方向指引；另一方面，加快制定并出台《人工智能促进法》，通过法律形式明确政府、企业、科研机构等参与主体的权利与义务，营造全民参与的发展环境。同时，设立国家级人工智能开源专项基金，重点支持开源社区运营、核心技术研发与重大项目孵化，通过财政资金杠杆效应吸引社会资本投入，扩大创新资本基数。此外，地方政府需结合区域特色制定差异化配套政策，如对人工智能算力开源平台给予税收减免等优惠，鼓励企业开放闲置算力资源，提升算力利用效率。成立由科技、工信、财政、税务等部门组成的专门工作小组，打破信息壁垒与行政壁垒，形成政策合力，打通政策落地“最后一公里”，完善跨部门协同工作机制，为开源创新厚植制度土壤。
以产学研协同激发开源创新动力。产学研协同是推动人工智能开源创新的重要引擎，通过高校、科研机构与企业的优势互补，能够构建技术突破与成果转化的完整闭环，为开源创新生态注入持续动能。作为创新源头，高校与科研机构要充分发挥理论研究优势，聚焦人工智能底层算法、基础模型、核心框架等前沿领域，持续加大基础研究投入。通过建设前沿技术研究中心、重点实验室等高水平平台，汇聚跨学科顶尖科研人才，开展长期系统性、颠覆性研究，攻克“卡脖子”技术难题，为开源创新提供高质量的技术供给，筑牢创新根基。企业则需彰显市场导向与工程化优势，主动强化与高校、科研机构深度协同联动。基于真实市场需求反向牵引科研方向，在促进科研成果与产业需求精准对接的同时，凭借丰富的工程化经验和场景落地能力，将实验室成果转化为可复用、易推广的开源产品与解决方案，加速技术从论文到产品的产业化进程。此外，要着力搭建多元化交流合作平台，打破协同壁垒，推动知识信息共享、人才双向流动与资源高效整合，形成“基础研究—技术研发—产业应用—反哺研究”的良性循环，持续激发开源创新的内生动力。
以产业协同拓展开源创新边界。产业协同是释放人工智能开源创新价值的关键路径，通过产业链上下游联动与跨行业深度融合，有效拓宽技术应用场景，激活开源创新生态的无限潜力。在产业链层面，『芯片』企业聚焦专用『芯片』研发，为开源模型训练提供高性能算力支撑；算力服务商搭建高效灵活的开源算力平台，通过资源池化降低中小企业技术使用门槛；算法开发者深耕模型优化，持续提升开源技术的精度与效率；应用开发商基于开源框架开发垂直行业解决方案，共同构建从底层技术到终端应用的完整产业生态链。在场景落地层面，开源技术可赋能传统制造业优化生产流程，实现质量检测智能化升级；通过开源智能平台，实现个性化学习推荐，推动教育行业提升教学质效。这种协同模式精准打通技术落地堵点，形成动态优化的生态循环，既加速传统产业智能化转型与多场景融合创新，又反向驱动开源技术迭代升级，构建技术更新与产业成长的良性互动机制。
以人才协同筑牢开源创新支撑。人才是打造人工智能开源创新高地的第一资源，构建多层次人才协同培养与发展体系，是开源创新生态持续演化的关键保障。高校作为人才培育主阵地，需加大人工智能通识教育投入，优化专业课程体系，增设开源技术核心课程，将创新思维与实践能力培养贯穿教学全过程。通过与企业共建实习基地、开展联合实训和毕业设计项目，让学生深度参与开源项目开发，强化技术应用与创新方法训练，为开源创新生态储备高素质人才。政府、行业协会与企业应形成培育合力，定期举办开源技术进阶培训、前沿主题线上讲座，针对性提升从业人员的技术素养与工程能力。依托国际合作项目和高端人才引进计划，邀请国外顶尖开源专家来华开展讲学，同时支持国内人才深度参与国际开源社区项目，拓宽全球视野，提升我国在国际开源领域的话语权。此外，需健全人才评价激励机制，建立以创新贡献为核心的多元评价标准，完善开源成果奖励制度，构筑畅通的人才成长通道，形成持续高效的人才供给动力，为构建人工智能开源创新生态提供坚实的人才支撑。
（作者单位：西南政法大学人工智能法学院，本文为重庆市中国特色社会主义理论体系研究中心成果）
