江小涓:中国不缺钱,缺的是“把钱用对地方”的能力

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2025月12月29日

(原标题:江小涓:中国不缺钱,缺的是“把钱用对地方”的能力)

江小涓:中国不缺钱,缺的是“把钱用对地方”的能力
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12月26日,由国家发展改革委、财政部共同推动设立的国家创业投资引导基金(简称“国家创投引导基金”)正式揭牌启动。这一注册资本高达1千亿元人民币、存续期20年的“航母级”基金,采用“引导基金公司―区域基金―子基金”三层架构,首批即完成49只子基金和27个投资项目集中签约,京津冀创业投资引导基金、长三角创业投资引导基金、粤港澳大湾区创业投资引导基金三只区域基金设立运行。未来,引导基金将推动在三个区域设立超过600只子基金,服务新兴产业和未来产业发展。

江小涓:中国不缺钱,缺的是“把钱用对地方”的能力
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几乎同步,地方层面的创投引导基金密集落子:

12月22日,粤港澳大湾区创业投资引导基金在深圳注册成立,目标规模504.5亿元,由深创投担任管理人,联合华润资本作为普通合伙人,坚持“投早、投小、投长期、投硬科技”,通过“子基金+直投”双轮驱动,聚焦种子期、初创期科技企业。

同日,天眼查显示,广东省战略性新兴产业投资引导基金有限责任公司已经成立,经营范围包括以私募基金从事股权投资、投资管理、资产管理等活动。注册资本500亿元,由广东省财政厅全资持股。

12月23日,北京市丰台区宣布设立首期规模不低于100亿元的政府产业投资基金矩阵,系该区首只由区属国企自管的系统化、市场化产业基金。

一场由中央到地方、覆盖全国主要创新高地的“资本总动员”已然展开。

然而,在这场规模空前的资金集结背后,一个更深层的问题被反复提出:当中国不再缺钱,我们是否具备“把钱用对地方”的能力?

12月27日,中国社科院大学教授、国家数据专家委员会主任委员、国务院原副秘书长江小涓在中国财富管理50人论坛2025年会上表示,目前,金融资产在我国总量已经较大,同时大部分领域产能规模已经较大,投资机会与海量资金相比也相对有限。

从“找钱”到“选项目”

过去四十年,中国发展的核心约束是资本不足;而今天,仅国家级与省级政府主导的引导基金总规模已超万亿元,叠加银行、保险、国企等长期资本,市场流动性极为充裕。

江小涓指出,经过多年积累,中国的科技创新能力已经形成了扎实的基础,预计在“十五五”期间,产业与科技将迎来集中迸发的阶段,因此,“十五五”期间大量新技术的出现是确定性趋势。只有科创企业蓬勃涌现,科创金融才有可投的对象,如果没有优质的科创项目,资金投入也就无从谈起,这也正是当前最大的机遇所在。

然而,这一机遇并不必然流向传统金融业。近年来,无论中国还是美国,风险投资(VC)和私募股权(PE)的活跃度都有所下降。江小涓认为背后的原因在于,当前时代的投资行为需要更复杂的能力支撑,需要依靠海量数据、需要借助人工智能进行大量分析与计算,来研判投资成功的概率,这与传统金融机构所具备的科创投资能力并不完全匹配。

CVC正在填补传统金融“能力缺口”

面对近年VC/PE在硬科技投资中的乏力,江小涓观察到两股更具战略定力的力量正在崛起,企业风险投资(CVC)和政府创投(GVC)。

当前,大量CVC入场,成为创投的重要力。在国内,处于投资前沿的往往是像阿里、蚂蚁、腾讯这类企业,CVC正积极投入于新创企业,而非传统意义上的金融部门在投资。如今,即便银行业能调动数百亿资金用于股权投资、支持科技创新,但从大量项目中精准识别出优质标的,仍尤为困难。

这一判断正被现实印证。根据同花顺iFinD统计,截至12月中旬,今年已有341家上市公司参与设立产业基金,投资方向高度集中于生物医药、半导体、人工智能等高技术赛道。这些企业多曾受益于一级市场融资,如今反哺生态,形成“以产促投、以投强产”的闭环。

典型案例来自阿里巴巴。12月26日,前阿里钉钉投资总经理汤明磊披露,2025年阿里AI投资布局已覆盖六大方向:AI算力基础设施如硅基流动、多模态创作入口如LibLibAI、AI标书助手如链企AI、AI视频生成工具如爱诗科技、AI材料科学平台如深度原理、AI Agent开发平台如斑头雁。

江小涓表示,CVC往往将资金投入与自身发展紧密相关的领域以支持研发。当前,许多前沿研发正是由产业界主导。例如,在人工智能大模型等领域,关键的研究已不再仅限于传统高校或科研院所,而是越来越多地由企业推进。企业拥有资金、算法、算力、AI模型以及汇聚海量人才的能力,可以更快、更高效地开展研发,投资于自身最前沿的技术方向,往往也更有把握。放眼国际,最前沿的科技公司也在积极进行自主布局。无论是马斯克旗下的多家企业,还是像Databricks、Anthropic这样的创新公司,背后都离不开大型科技公司对新兴重大科创项目的持续投入。

在中国,政府创投(GVC)也正在入场。她表示,GVC与传统金融部门也在竞争,争相涌入新创项目,但这随之带来一个问题,政府已投资了大量产业基金,究竟如何才能准确筛选项目?过去存在的项目甄选难题是否已经得到解决?这些问题仍有待进一步观察。

江小涓对中国科技创新前景高度乐观。她认为,经过“十四五”持续投入,中国已在多个前沿领域打下坚实基础。她预测,国内产业创新会大量涌现,优质项目融资渠道是多元且通畅的,既可从传统金融部门获取资金,也可寻求大型平台企业投资部门的支持,还能面向海外市场募集资本,好项目不缺乏资金来源,对科创产业来说,这当然是好事。

然而,这对传统金融行业而言则意味着挑战,尤其会对国内资本市场及科创金融体系形成挑战,如果自身不进行改进与提升,优质的市场主体就会被这些新势力获得,也就可能持续外流。

但关键在于:谁将抓住这一机遇?

从1万亿元国家引导基金,到500亿粤港澳基金、百亿丰台产业基金,再到数百家上市公司的CVC行动,中国正以前所未有的力度向科技创新注入资本。

但正如江小涓所警示:“我们不缺钱,缺的是把钱用对地方的能力。”

在这场关乎国家未来竞争力的大考中,答案不在账本上,而在对技术、产业与创新规律的深刻理解之中。


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人保财险政银保 ,人保车险_国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析

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国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析 2024年5月13日 来源:人民日报 科技日报 中研普华报告 705 41 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。将大模型应用到具体的医疗场景,以大模型驱动行业持续进步,已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前,在国内相关政策的支持下,越来越多医疗机构和科技企业参与其中。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 国产大模型应用场景不断拓展图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。 当前,我国大模型进入发展加速期,在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下,我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力,涌现出一批具有行业影响力的大模型应用,形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径:一是打造跨行业通用化人工智能能力平台,即通用大模型,其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透;一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型,发挥其领域纵深优势,提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。 今年政府工作报告提出,着眼推进分级诊疗,引导优质医疗资源下沉基层。基于云计算、人工智能、物联网等技术的智慧医疗新场景,或成为优化医疗资源配置、提升医疗服务质量的关键推手。 将大模型应用到具体的医疗场景,以大模型驱动行业持续进步,已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前,在国内相关政策的支持下,越来越多医疗机构和科技企业参与其中。在国内,一些大模型已广泛应用于医疗实践、行政管理和患者教育等领域,以减轻医生负担,惠及更多患者。智慧医疗新场景正在提升居民整体就诊体验,缓解看病难、医疗资源配置不均等问题。 中国医疗人工智能行业发展现状分析 近年来,人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深,随着人工智能领域,语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟,人工智能的应用场景越发丰富,人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展,提升医疗服务水平的重要因素。 人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛,从应用场景来看主要分成了语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共12个领域。 医疗人工智能是人工智能技术在医疗领域的运用与发展,其应用主要表现在智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理、智能药物研发和医疗机器人等方面。 据中研产业研究院分析: 在国家政策层面推动行业发展的前提下,越来越多的医疗AI初创企业开始涌现。目前这些医疗人工智能初创企业业务主要分布在辅助诊断、药物研发、健康管理、医院管理、手术替代等领域。其中,有61%的医疗人工智能初创企业业务主要布局在辅助诊断领域,而具体业务又多以影像学智能辅助诊断系统、语音识别为主,这主要和人工智能领域图像识别与语音识别技术较为成熟有关;布局医院管理领域的初创企业占比为15%;排在第三位的应用领域为健康管理,占比为14%。 人工智能与医疗的结合方式较多,就医流程方面包括诊前、诊中、诊后;适用对象方面包括医院、医生、患者、药企、检验机构等;从赋能医疗行业的角度分析,包括降低医疗成本,提高诊断效率等多种模式。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、药物研发、基因测序等领域。 医疗AI的应用领域日益广泛,包括药物发现、医学影像、临床决策支持系统(CDSS)等。随着技术的迭代和发展,医疗AI在治疗、诊断和健康管理等方面的应用越来越深入。智能导诊与问诊系统也通过自然语言处理和语音识别技术,为患者提供了更加便捷、准确的服务,有效减轻了医疗资源的压力。此外,人工智能还在药物研发、患者管理等方面发挥了重要作用,推动了医疗行业的智能化升级。 新时代下,人工智能对于医疗健康行业不再是锦上添花的尝试,而是成为行业蓬勃发展的新质生产力。 本报告对国内外医疗人工智能行业的发展状况进行了深入透彻地分析,对我国行业市场情况、技术现状、供需形势作了详尽研究,重点分析了国内外重点企业、行业发展趋势以及行业投资情况,报告还对医疗人工智能下游行业的发展进行了探讨,是医疗人工智能及相关企业、投资部门、研究机构准确了解目前中国市场发展动态,把握医疗人工智能行业发展方向,为企业经营决策提供重要参考的依据。 想要了解更多医疗人工智能行业详情分析,可以点击查看中研普华研究报告。 ...