——以空天地海领域为例

创新发展研究部 谌好、李欣欣

前瞻布局未来产业是抢占全球科技竞争制高点、培育经济增长新动能、塑造长期发展核心竞争力的战略举措。由于技术前瞻、市场未显现等因素，跨前布局未来产业尤其是尚未广泛进入视野的新兴领域，存在现实困难。AI技术因其信息搜索覆盖面广、效率高，且能够超越人类认知边界和利益偏好，从海量异构数据中提取弱信号、发现非显性关联，对于识别处于萌芽期的颠覆性机会具有一定优越性。

一、方法初探：基于空天地海场景的AI驱动赛道挖掘模型

本文构建了一套“场景驱动、AI赋能、人机协同”的三阶挖掘模型，通过自研代码统一调用多家大模型，逐轮完成赛道发掘及评分工作。

基于空天地海场景的未来产业赛道挖掘模型流程图

二、相关赛道挖掘结论

基于前期系统梳理与多轮筛选，可形成一批具备技术路径、应用场景和基本商业逻辑的未来产业赛道。

总体情况。技术筛查方面，为保证结果科学性进行十轮独立复跑，共得到184个候选赛道，跨轮主题聚类后发现12条赛道反复出现6次及以上（占候选赛道77%），其中4条赛道实现十轮全复现，表明模型在方向判断上具有较高稳定性。商业潜力筛查方面，七维量化评估发现，空天地海领域未来赛道普遍具备较高的国家战略价值，但工程落地能力与经济效益偏弱，不同极端场景下产业发展风险差异显著。

赛道情况。未来空间领域复现程度较高的赛道主要包括四类：一是资源在地开发型，面向月球、深海、深地等空间资源禀赋（矿产、水、能源等），通过采集、选冶、制造形成可交易产品或在地补给。二是空间禀赋利用型，利用海水低温、地下恒温、深空低温、地质封存体等客观条件，降低冷却、储能、推进剂贮存等系统成本。三是极端环境攻坚型，未来空间环境充斥高压、低温、辐射、真空、冰封等严苛恶劣条件，多重负面环境约束倒逼完整配套产业体系加速成型。四是跨域设施协同型，建设通信、导航、能源、算力、任务协同等网络化能力，促进空天地海一体化联通。

科学性验证。经过人工后道校核，每个赛道有一定依据，如深部碳封存监测已有Sleipner（北海）、CarbFix（冰岛）、国内鄂尔多斯等示范项目；海底数据中心微软Project Natick在加州近海与苏格兰Orkney海域完成测试运行并公开发布试验报告；月面原位资源与制造已在地面利用真实月壤样本（中国嫦娥五号探月采样）完成制氧与烧结原理闭环。相关赛道技术和项目证据真实可查证，但大多还停留在示范试点或概念验证的阶段，尚未实现大规模商业化普及。

三、政策建议与实践路径

建议将基于AI的未来产业赛道挖掘作为传统跟踪方式的补充，持续完善方法、加强专家甄别，形成有组织的系统培育体系。

一是定期形成基于AI的赛道跟踪清单，拓展决策思路。建议由市级主管部门牵头，按一定频率有组织地开展基于AI的赛道挖掘，滚动形成赛道清单。根据技术进展、政策变化和市场信号滚动更新赛道清单。

二是强化专家论证提高结果可信度，持续优化模型。建议建立由技术专家、产业领袖、投资机构、政策研究者组成的多元化专家团队，围绕重点赛道清单展开专家论证，从技术、产业、需求、风险等维度，逐条评议其是否属于真正的优质赛道。相关结果作为修正结论供模型迭代优化，及时复盘方法效果，持续改进筛选尺度与评估维度，使识别工作可重复、可比较。

三是聚焦不同成熟度赛道分层支持，形成培育体系。建议对共识较强、证据较充分、时间窗相对清晰、且与本市或国家布局契合的方向，择优纳入未来产业培育库或试点清单，明确牵头单位、示范场景和阶段性目标。对争议较大、技术前期或依赖重大技术突破的方向，以跟踪研究和条件储备为主，确保公共资金与政策工具用在真正具备产业化潜力的方向上。