为江苏商业构建更优的 AI 技术生态，需围绕 “技术协同 - 数据流通 - 场景落地 - 价值共生” 核心逻辑，结合本地产业特征与发展需求，从多个维度系统推进：

一、打造垂直行业技术基座，推动技术产业化落地

1. 行业大模型的定制化研发

针对重点产业（电子信息、物联网、新能源等）建立行业级大模型研发中心，整合企业生产数据、供应链信息、行业知识等，开发适配具体场景的模型。例如，面向装备制造业构建设备故障预测模型，提升预测准确率，降低停机损失；针对纺织业开发面料质量检测模型，通过图像识别技术提高质检效率，减少不良品率。

1. 算力资源的普惠化供给

搭建省级算力调度平台，整合分散的算力资源，形成弹性算力池。通过政策补贴降低企业算力使用成本，对中小企业采购智能算力给予一定比例补贴，同时对接外部算力资源，进一步降低企业接入门槛，让更多企业能够负担并应用 AI 技术。

1. 工具链的标准化与轻量化

提供低代码开发平台、行业模板库和智能运维工具，简化 AI 应用开发流程。例如，为农产品企业提供溯源系统模板，企业通过简单操作即可快速部署，缩短开发周期，降低技术使用难度，让非技术型企业也能高效应用 AI 工具。

二、建立数据要素流通体系，释放数据价值

1. 公共数据的分级开放

设立公共数据专区，按照数据安全等级，开放交通、气象、文旅等领域的公共数据。企业可基于这些数据开发各类应用，比如结合景区人流数据优化旅游服务，根据气象数据调整农业生产计划，提升商业决策的精准度。

1. 行业数据的协同共享

推动建立行业数据空间，通过技术手段实现跨企业数据协同，同时保护数据隐私。例如，在生物医药领域，企业可在不共享原始数据的情况下开展联合研发，加速新药研发进程；在制造业，通过共享供应链数据，优化库存管理和生产调度。

1. 数据资产的合规交易

搭建数据交易平台，规范数据资产的登记、定价和交易流程。通过政策激励企业参与数据交易，对购买非关联方数据集的企业给予补贴，帮助企业获取更多有价值的数据资源，用于产品研发和市场拓展。

三、强化中小企业赋能，促进技术平权

1. 轻量化工具与场景方案

开发适用于中小企业的 SaaS 化 AI 工具，如智能客服、动态定价系统等，降低企业应用 AI 的成本和门槛。例如，为零售店铺提供智能店长工具，实现库存管理、促销推荐等功能自动化，提升运营效率，减少人力投入。

1. 金融与技术的协同支持

设立人工智能产业基金，重点支持中小企业的 AI 项目，同时联动金融机构，为应用 AI 技术并取得成效的企业提供信贷优惠，解决企业在技术升级过程中的资金难题，推动更多中小企业主动拥抱 AI。

1. 县域特色产业的 AI 适配

针对县域特色产业集群，开发垂直领域的 AI 工具。例如，为板材企业提供智能文案生成和工艺展示工具，提升产品线上推广效果；为水晶加工企业开发设计辅助工具，丰富产品样式，提高产品附加值和市场竞争力。

四、深化政企协同，打造示范场景

1. 创新平台的资源聚合

由政府提供政策支持，企业主导技术研发，高校参与人才培养，建立联合创新平台。整合各方资源，针对具体行业痛点开展技术攻关，形成可复制的解决方案，并向全行业推广，加速 AI 技术在各领域的落地应用。

1. 跨行业场景的融合应用

推动不同行业数据互通，实现场景联动。例如，零售企业结合旅游数据开展 “购物 + 旅游” 跨界营销，制造业企业与服务业合作优化客户服务流程，通过跨行业协同创造新的商业价值。

1. 合规与安全的技术保障

采用数据安全技术保护企业数据隐私，确保数据在共享和应用过程中的安全性。同时，提升算法的可解释性，让 AI 决策过程更透明，满足监管要求，增强企业和用户对 AI 技术的信任。

五、完善人才培养体系，解决人才瓶颈

1. 校企联合培养

推动高校与企业合作开设 AI 相关专业定向班，将企业实际项目引入教学，培养既懂技术又懂行业的复合型人才，为企业输送具备实践能力的专业人才，缓解企业人才短缺问题。

1. 技能培训与人才引进

开展面向企业技术骨干和创业者的 AI 技能培训，提升现有人员的技术应用能力。通过政策优惠吸引高端 AI 人才落户，为人才提供住房、就业等方面的支持，壮大本地 AI 人才队伍。

1. 柔性引才机制

建立专家工作站，吸引外部高端人才定期参与本地企业的技术研发和项目指导，借助外部智力资源解决企业技术难题，提升本地 AI 技术应用水平。

六、推动绿色 AI 发展，构建可持续生态

1. 低能耗技术的推广

推广低功耗的 AI 硬件和技术，降低数据中心的能耗，减少企业在算力使用过程中的能源消耗和成本支出，同时助力环保目标实现。

1. 循环经济的 AI 赋能

开发 AI 驱动的废弃物分类、资源回收系统，提升资源利用率。例如，通过图像识别技术提高垃圾分类准确率，促进可回收资源的再利用，降低处理成本。

1. ESG 管理的智能化

为企业提供 ESG 数据分析平台，整合能耗、排放等数据，生成可持续发展报告，帮助企业优化生产流程，降低环境影响，提升企业社会责任形象，增强市场竞争力。

七、建立生态评估与迭代机制

1. 生态健康度监测

构建包含技术成熟度、企业活跃度、数据流通量等指标的评估模型，定期发布生态健康指数，及时发现生态建设中的薄弱环节，为后续优化提供依据。

1. 动态政策调整

根据评估结果，调整政策支持方向和资源投入比例，对发展滞后的领域给予专项扶持，确保生态各环节均衡发展，持续优化 AI 技术生态的结构和效能。

1. 生态伙伴价值共享

建立生态贡献激励机制，对在技术开源、数据共享、人才培养等方面表现突出的企业给予政策优惠和项目支持，鼓励更多主体参与生态建设，形成价值共生的良性循环。

通过以上多维度的举措，徐州锴隆能够为江苏商业构建一个技术协同高效、数据流通顺畅、场景应用广泛、各方价值共生的 AI 技术生态，推动江苏商业在 AI 时代实现高质量发展，形成具有地方特色的 AI 生态模式。