当前，我国生成式人工智能产业发展迅速，相关企业数量已经超过4500家。然而，生成式人工智能与实 体经济融合的深度和广度仍有待提升，其巨大潜力尚未充分释放。究其原因，一方面在于生成式人工智 能技术本身仍处于快速发展期，成熟度有待提高；另一方面，不同产业因其自身特性和发展阶段的差 异，对生成式人工智能技术的需求呈现显著差异。为此，提升生成式人工智能技术的通用性和适用性、 推动科技创新与产业创新深度融合成为当务之急。 二是商业转化临界点尚未到来，行业落地较为缓慢。当前，生成式人工智能技术大规模商业化应用的路 径不畅，在算力资源紧张与训练成本高企的背景下，企业在实际部署中对生成式人工智能创新的投入回 报比不够理想，不同产业类型的生成式人工智能商业落地路径呈现出明显梯度。传统产业整体数字化水 平有限，模型与业务系统之间数据集成基础薄弱，短期内难以形成规模效应；新兴产业在部分场景中已 实现探索性应用，但普遍仍处于"点状突破、多点未及"的阶段；而未来产业由于具备更高的成本容忍度 与对颠覆式创新的开放态度，被认为是生成式人工智能最具战略潜力的应用场景，但产业落地的不确定 因素更多。根据行业特点发挥科技金融等政策工具的分类施策 ...