作为香港首份五年规划，其编制与实施恰逢全球人工智能（AI）产业重构、国家战略深度赋能、香港经济转型攻坚的关键节点。而科学谋划AI产业发展路径、破解发展难题、释放发展潜能，既是香港实现经济转型升级的必然选择，也是服务国家科技自立自强战略、贡献香港力量的责任担当。

当前，香港的AI产业已具备坚实基础，世界级科研力量集聚、国际化营商环境成熟、算力基建加速布局、政策支持力度空前，但同时也面临人才结构性短缺、数据流动壁垒、产业转化不足、应用场景有限等现实挑战。

对于香港AI产业而言，长期积累的结构性短板与发展瓶颈是客观存在的，人才结构、数据要素、产业转化、运营成本、行业治理等层面的问题相互交织，若无法在新一轮五年规划周期内系统性破解，将会直接限制AI产业的提质扩容，阻碍香港科创中心建设的整体推进。

其一，AI专业人才供需失衡，结构性短缺问题尤为突出。随着AI产业快速扩张，全链条人才缺口持续扩大，本地人才培养规模难以跟上产业增长速度，高端核心研发人才、工程化落地人才、跨界复合型人才全面紧缺。加之本港人才居住、生活、教育等配套成本偏高，对比周边科创城市，对全球高端人才的吸引力仍有提升空间，人才流失与引进困难的双重压力长期存在。

其二，数据要素流通存在明显壁垒，数据价值难以充分释放。数据是AI模型训练与技术迭代的核心生产资料，香港本地人口体量有限，原生数据规模较小，各类公共数据、行业数据分散存储，不同机构之间数据壁垒明显，数据孤岛现象普遍，难以整合形成高质量、规模化的训练数据集。两地跨境数据流动受合规规则、安全管控、监管机制等多重约束，内地海量数据无法高效合规流入香港。

营运成本高 研发转化弱

其三，产学研融合衔接不畅，科技成果产业转化能力薄弱。香港高校科研实力雄厚，基础研究成果丰硕，但长期存在重理论研发、轻落地转化的发展惯性，科研体系与市场需求脱节。大量优质AI科研成果止步于实验室阶段，缺少专业化中试平台、技术转移服务与产业化孵化载体，无法完成从技术原型到商用产品的过渡升级。本地制造业基础薄弱，科创产业配套链条不完善，智能硬件、核心零部件、智能装备等相关产业发展滞后，AI硬件产品量产落地难度较大。

其四，城市综合运营成本居高不下，加重科创企业经营负担。香港土地资源紧张，办公场地、产业园区租赁成本长期处于高位，AI研发、算力部署、实验场地等空间投入成本显著高于周边城市。整体薪酬水平偏高，技术研发团队人力成本支出压力较大，对于抗风险能力较弱的初创企业与中小科创机构而言，高昂的固定运营成本极大压缩生存与发展空间。不少创新企业发展后劲不足，甚至出现产业外迁的倾向，不利于本地AI产业生态的长期稳定培育。

其五，行业治理体系建设滞后，新兴技术风险防控能力不足。AI技术快速迭代的同时，算法偏见、隐私洩露、数据滥用、伦理失範、技术滥用等潜在风险持续增多，而香港针对AI的专项法律法规、行业标准、伦理规范仍不完善。现有监管规则多依托传统数据安全、知识产权、隐私保护条例延伸适用，无法全面覆盖大模型应用、自动化决策、智能算法部署等全新场景，企业合规边界模糊，行业规范化发展缺少统一指引。

关于香港首份五年规划，笔者建议围绕科研创新、算力建设、人才培育、数据流通、产业升级、成本减负、治理完善七大方向统筹相关规划，激活产业内生动力，推动香港AI产业实现高质量稳步发展。

一是持续深化科研创新引领建设，全面强化本地原始创新核心能力。集中资源做强高校科研集群优势，持续加大AI基础理论与前沿技术研发投入，聚焦大模型技术、多模态融合、智能算法、AI安全等关键领域布局重点科研平台，依托本地顶尖院校搭建高水平实验室与创新研发载体。整合全域科研资源，升级国际化科创合作平台，深化跨境科创联动，依托深港合作载体搭建联合研发体系，推动两地科研设备、研究数据、科研人才互通共享，协同攻克关键核心技术难题。

建设算力枢纽 培育人才

二是全面推进算力枢纽体系建设，夯实AI产业发展底层支撑。结合城市空间规划与产业布局，稳步推进超算中心扩容升级，持续提升本地智能算力整体规模与运行效能，优化算力架构设计，依托先进技术降低算力能耗与使用成本。统筹各大科创园区算力资源差异化布局，结合不同区域产业定位，划分科研算力、通用算力、跨境协同算力、城市边缘算力等功能板块，实现全域算力资源统筹调度、互补协同。搭建统一的公共算力服务平台，整合政府、科研机构、市场主体的闲置算力资源，推动算力资源集约化利用与普惠共享。

三是系统落实人才集聚与本土培育工作，从根源破解人才短缺瓶颈。面向全球出台AI高端人才专项扶持政策，聚焦核心研发、算法设计、安全治理、行业解决方案等紧缺领域，优化高端人才引进配套福利，在安居保障、税收优惠、子女教育、医疗服务等方面提供全方位支持，简化跨境人才通行与执业审批流程，打造国际化人才发展环境。搭建青年科创人才培育平台，设立专项扶持资金与创新项目计划，挖掘本土青年科创潜力，完善全周期人才服务体系。

四是持续推进数据要素流通工程，充分释放数据核心生产价值。加快搭建全市统一的公共数据共享开放平台，建立标准化数据目录与统一接口规范，有序推进公共数据分级分类开放，为AI研发提供基础数据支撑。引导行业龙头企业、商业机构建立数据共享协作机制，通过合规合作模式推动行业数据互联互通，打破企业间数据孤岛。依托两地科创合作试点区域，主动对接国家跨境数据流通试点政策，探索建立适配香港发展的跨境数据合规审核、安全监管、风险防控机制，在科研协作、医疗研究、产业研发等可控领域稳步放宽数据流动限制，丰富本地AI模型训练数据来源。

推动跨境数据合规审核

五是大力实施产业转化升级工程，构建完整可持续的AI产业生态。依托各大科创园区与研发载体，集中建设专业化AI中试平台、技术转移中心与产业化孵化空间，补齐科研成果转化中间环节短板，为实验室技术优化、产品迭代、市场适配提供全方位服务。引入知识产权运营、技术交易、创业孵化、投融资对接等专业服务机构，打通技术研发到市场落地的完整链条。分层分类培育市场主体，针对性扶持本土龙头企业做大做强，聚焦新兴赛道孵化高成长性科创企业，通过补贴、税收、场地支持等多元举措减轻中小企业经营压力，推动大中小企业协同创新、融通发展。

六是稳步落实成本优化减负举措，切实降低科创企业综合发展压力。结合北部都会区等新兴片区开发规划，加大科创产业用地供给，规划专属AI产业园区，以优惠政策供应办公场地与产业空间，缓解企业场地成本压力。打造共享研发空间、联合实验室、轻量化办公载体，为初创团队提供低成本发展空间。优化科创企业税收优惠政策，针对AI行业技术人才制定专项税收减免方案，合理降低企业人力成本负担。持续完善科创金融服务体系，扩大政府引导基金投放规模，设立AI专项产业基金，引导金融机构开发适配科创企业的信贷产品与融资服务，拓宽中小创新主体融资渠道，降低融资成本。

七是不断完善行业治理体系建设，筑牢AI产业健康发展底线。结合香港法治体系优势，加快补齐AI领域制度短板，围绕算法管理、大模型应用、数据安全、伦理规范等关键领域，出台贴合本地实际的行业规则与管理条例，明确行业合规边界，引导企业规范经营。组建专业化AI监管与伦理研究机构，建立常态化风险监测体系，运用智能化技术手段实现算法运行、数据使用、智能应用的动态监管，完善风险预警与应急处置流程，有效防范算法滥用、数据洩露、伦理失範等各类风险。

（作者为外资投资基金董事总经理）