对于正在建设具有全球影响力的科技创新中心的上海而言，人工智能不仅是技术变革的前沿领域，更是重塑城市核心竞争力的战略引擎。“人工智能是上海未来产业发展的重中之重。”全国政协委员、中国科学院院士丁洪指出了人工智能在产业格局中的核心地位。

谈及上海如何发力人工智能产业，丁洪给出的关键词是“协同”。在他看来，AI for Science（人工智能驱动的科学研究）领域代表着人工智能的终极目标——在科学发现层面做出突破性贡献。“上海拥有独特的资源禀赋，包括国家实验室、复旦、交大等多支重要力量，关键在于如何将这些分散的优势聚合为系统性的竞争力，将基础研究的势能转化为产业发展的动能。”

对此，丁洪建议，应推动国家实验室、高校和企业构建融合发展格局，实现“握指成拳”。“高校在人才培养和梯队建设上具有优势，企业在算力资源和组织效能上更为突出。两者各有所长，亦各有其限，应当更多地实现优势互补、协同发力，实现一体化推进。”他举例说，高校的人工智能学院可以邀请企业深度参与，设立产业导师，让学生将超过一半的时间投入到企业实战中，让理论与实践有机融合。

丁洪认为，人工智能与未来产业的融合空间广阔。“无论是可控核聚变、量子科技还是脑机接口，AI都能发挥巨大作用。”比如，核聚变的关键挑战之一是磁约束下的等离子体控制，其不稳定性长期难以克服。AI的介入能够显著提升控制的精准度和稳定性，进而大幅延长可控核聚变的持续时间；再如，在量子计算领域，如果用量子计算模拟神经网络，速度的提升将不是线性增长，而可能是指数级的跃迁。

“在产业发展方面，上海的政策制度已经体现出很强的前瞻性。”丁洪举例说，上海未来产业基金从初始的100亿元迅速增至150亿元，体现了战略决心，他也建议进一步加大支持力度。

今年，政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，要“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”。丁洪认为，上海已经集聚了一批具备超大规模算力建设条件的高校、机构与企业。要进一步抢占算力建设先机，需要政府从资金和政策两个层面协同发力。一方面，政府要发挥统筹协调作用，推动各方力量形成合力；另一方面，要提供应用场景与资金支持，让这些高校、机构与企业能够在真实需求中打磨技术、积累经验。

丁洪也指出，算力基础设施建设需要遵循客观规律，不必拘泥于地理边界。“超大规模算力中心不一定非建在上海本地，可以布局在能源资源更为富集的地区，比如内蒙古、新疆、云南，这些地方电力供应充沛，能够支撑算力中心的长期稳定运行。”他建议，可以探索“研发在上海、算力在西部”的协同模式，由上海的企业和科研机构主导技术研发和算法创新，算力中心则布局在能源成本更低的区域，“这样既能发挥上海的人才和技术优势，又能充分利用西部地区的能源资源，实现算力与电力的最优匹配”。