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摘要：分析闡述了我國人工智能發(fā)展布局，從基礎(chǔ)支撐、應(yīng)用賦能、生態(tài)構(gòu)建等方面體系化剖析我國人工智能發(fā)展現(xiàn)狀，總結(jié)歸納出應(yīng)以應(yīng)用為牽引發(fā)展我國人工智能產(chǎn)業(yè)，并提出了需明確適配行業(yè)、厘清落地現(xiàn)狀與問題、精準(zhǔn)把握推進(jìn)力度來有序有效推進(jìn)“人工智能+”行動。
關(guān)鍵詞：人工智能+；產(chǎn)業(yè)升級；新型工業(yè)化
0 引言
人工智能已深度滲透社會經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域、全過程，成為各國發(fā)展布局的關(guān)鍵。面對全球人工智能技術(shù)日新月異的新形勢，亟須從產(chǎn)業(yè)架構(gòu)深度挖掘我國人工智能產(chǎn)業(yè)的獨(dú)特優(yōu)勢，精準(zhǔn)定位發(fā)展抓手，為工作部署提供靶向指引，推動產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量躍升。本文首先對人工智能作為我國重點(diǎn)發(fā)展方向進(jìn)行了分析和闡述，包括人工智能對人類社會的影響、我國人工智能布局以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)；之后提出了“人工智能+”行動是我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展突破的關(guān)鍵，并進(jìn)一步闡述了推進(jìn)“人工智能+”行動的意義；最后厘清了“人工智能+”的內(nèi)涵理解，給出了推進(jìn)“人工智能+”行動的方法路徑。
1 人工智能已成為我國重點(diǎn)發(fā)展方向
1.1 人工智能的影響
人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，正以前所未有的速度滲透到人類社會的各個(gè)領(lǐng)域。其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、學(xué)習(xí)和決策能力，深刻改變了人們的生產(chǎn)生活方式，引發(fā)了廣泛而深遠(yuǎn)的影響。
從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度來看，人工智能已成為培育新質(zhì)生產(chǎn)力的核心動能。這種驅(qū)動作用體現(xiàn)在兩個(gè)層面：其一，人工智能加速了生產(chǎn)工具與生產(chǎn)流程的智能化轉(zhuǎn)型。以工業(yè)領(lǐng)域?yàn)槔斯ぶ悄軕?yīng)用率先在研發(fā)設(shè)計(jì)與驗(yàn)證、運(yùn)營管理與營銷兩個(gè)環(huán)節(jié)落地，并持續(xù)向生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)滲透[1]，帶動全要素生產(chǎn)率提升。其二，人工智能催生傳統(tǒng)行業(yè)的新業(yè)態(tài)。以自動駕駛領(lǐng)域?yàn)槔?，其通過多傳感器融合、深度學(xué)習(xí)算法及車路協(xié)同技術(shù)的突破，推動汽車產(chǎn)業(yè)從單一交通工具制造向“智能移動空間”生態(tài)轉(zhuǎn)型，帶來車規(guī)級芯片研發(fā)、自動駕駛解決方案定制等商業(yè)機(jī)會，形成新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。
從社會發(fā)展的角度來看，人工智能正重塑民生服務(wù)格局。它不僅改變了民眾獲取信息的渠道，降低了知識獲取門檻，更優(yōu)化了公共資源配置，提升了公共服務(wù)的普惠性，讓更多欠發(fā)達(dá)地區(qū)和群體共享技術(shù)紅利。以“醫(yī)院問診”場景為例，“人工智能名醫(yī)”通過大模型與臨床思維學(xué)習(xí)訓(xùn)練，讓名醫(yī)資源打破時(shí)間、空間和數(shù)量限制，實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地遠(yuǎn)程問診，極大緩解醫(yī)療資源分布不均勻的問題。
人工智能在推動社會進(jìn)步的同時(shí)，也對就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生沖擊，給倫理治理帶來挑戰(zhàn)。首先，人工智能將重塑就業(yè)結(jié)構(gòu)和模式。歷次科技革命都會引發(fā)就業(yè)結(jié)構(gòu)深層次重塑，人工智能發(fā)展引發(fā)的就業(yè)變革也將呈現(xiàn)出“破壞—重構(gòu)—升級”的螺旋式演化規(guī)律。在技術(shù)革新的沖擊下，重復(fù)性高、創(chuàng)造性低的中低技能崗位首當(dāng)其沖。數(shù)據(jù)顯示[2]，約9 200 萬個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化崗位（如財(cái)會、翻譯等），將因人工智能的應(yīng)用面臨替代風(fēng)險(xiǎn)。但人工智能也會促進(jìn)傳統(tǒng)崗位煥發(fā)新生，并使全新職業(yè)賽道加速涌現(xiàn)。從人工智能產(chǎn)業(yè)核心的算法研發(fā)、數(shù)據(jù)標(biāo)注，到與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合催生的自動駕駛工程、智能客服等跨界崗位，預(yù)計(jì)將釋放1.7 億個(gè)就業(yè)新機(jī)會，推動就業(yè)結(jié)構(gòu)向更具技術(shù)含量與創(chuàng)新價(jià)值的方向迭代升級[2]。其次，人工智能也衍生出一系列復(fù)雜的倫理社會風(fēng)險(xiǎn)。它能夠以假亂真地生成幻覺信息與虛假內(nèi)容，在互聯(lián)網(wǎng)的加速傳播下，擾亂信息真實(shí)性的根基，使公眾難以分辨虛實(shí)。而其自主決策的“黑箱”特性，讓算法運(yùn)作過程晦澀難懂，一旦出現(xiàn)決策失誤或引發(fā)事故，責(zé)任認(rèn)定變得模糊不清，給現(xiàn)有的法律框架與治理體系帶來巨大沖擊。隨著人臉識別等技術(shù)的普及，個(gè)人生物特征等敏感信息面臨泄露風(fēng)險(xiǎn)，公民的隱私權(quán)與人身安全時(shí)刻受到威脅。此外，人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)中若存在偏見與歧視，經(jīng)過算法的不斷學(xué)習(xí)與強(qiáng)化，會進(jìn)一步放大社會不公，加深不同群體間的隔閡，威脅社會公平正義的底線。
1.2 我國人工智能布局
《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確“三步走”目標(biāo)：從技術(shù)與應(yīng)用跟世界先進(jìn)水平“并跑”，到以理論突破帶動部分技術(shù)和應(yīng)用“領(lǐng)先”，再到理論、技術(shù)、應(yīng)用均達(dá)世界先進(jìn)水平[3]。圍繞技術(shù)自立自強(qiáng)、賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)、安全可靠可控這3個(gè)重點(diǎn)，我國在算力、數(shù)據(jù)、算法、應(yīng)用、安全5個(gè)維度已制定發(fā)布多項(xiàng)政策。
“人工智能+”行動連續(xù)兩年被寫入我國政府工作報(bào)告之中[4-5]，多部門迅速跟進(jìn)出臺一系列人工智能賦能行業(yè)的政策文件，全方位、深層次地深化產(chǎn)業(yè)布局，致力于推動人工智能與各領(lǐng)域的深度融合。工業(yè)和信息化部于2024年開始以人工智能和制造業(yè)深度融合為主線，以智能制造為主攻方向，以場景應(yīng)用為牽引全面推進(jìn)人工智能賦能新型工業(yè)化活動[6]。國務(wù)院國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會于2024年啟動中央企業(yè)“人工智能+”專項(xiàng)行動，并將以“應(yīng)用導(dǎo)航”“數(shù)據(jù)賦能”“智算筑基”為重點(diǎn)在2025年繼續(xù)深化該項(xiàng)行動[7]。此外，中國氣象局、國家衛(wèi)生健康委員會、教育部等眾多部門也緊密圍繞各自領(lǐng)域的需求與特點(diǎn)出臺“人工智能+”相關(guān)政策文件，充分發(fā)揮人工智能的技術(shù)優(yōu)勢，提升各領(lǐng)域的生產(chǎn)服務(wù)質(zhì)量與效率。
在國際舞臺上，我國提出的《全球人工智能治理倡議》[8]和《人工智能能力建設(shè)普惠計(jì)劃》[9]，均以推動人工智能全球務(wù)實(shí)合作為宗旨，促進(jìn)多邊交流與協(xié)同發(fā)展，著力彌合國際智能鴻溝，實(shí)現(xiàn)科技紅利共享。整體來看，我國高度重視人工智能國際合作，始終以合作、開放、發(fā)展與安全的理念[10]，致力于以人工智能技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級和技術(shù)共享，踐行真正的人工智能多邊主義。
1.3 我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)
1.3.1 基礎(chǔ)層
算力、數(shù)據(jù)與算法作為人工智能的核心要素，構(gòu)成了驅(qū)動現(xiàn)代人工智能發(fā)展的底層支柱。其中，算力是支撐人工智能運(yùn)行的硬件基礎(chǔ)，為模型訓(xùn)練與推理提供計(jì)算能力保障；數(shù)據(jù)是人工智能的“知識基座”，其規(guī)模與質(zhì)量直接決定了模型學(xué)習(xí)的廣度與深度；算法是人工智能的“智能內(nèi)核”，具備理解、生成、推理能力。三者間形成緊密的協(xié)同生態(tài)：算力與數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)張能夠推動算法迭代優(yōu)化，而算法復(fù)雜度的提升又會反向刺激算力升級與數(shù)據(jù)需求增長。這種循環(huán)促進(jìn)的機(jī)制，正是人工智能技術(shù)持續(xù)突破的核心動力。
在全球算力競爭的大背景下，我國算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢迅猛。從整體規(guī)模來看，截至2024年底，我國算力總規(guī)模已達(dá)280 EFLOPS（每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算，F(xiàn)P32），其中智能算力占比32%，達(dá)90 EFLOPS，穩(wěn)居全球第一梯隊(duì)[11]。從增長動能來看，隨著“東數(shù)西算”工程的深入推進(jìn)，各類新增算力加速向國家樞紐節(jié)點(diǎn)匯聚[12]，我國2024年算力規(guī)模較2023年增長16.5%[13]，擴(kuò)張速度顯著。
與此同時(shí)，我國算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展還面臨結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。目前，我國仍存在算力供給緊張與部分算力閑置未有效利用的雙重矛盾，標(biāo)準(zhǔn)化、普惠化的全國算力服務(wù)統(tǒng)一大市場尚未形成。部分地區(qū)算力中心呈現(xiàn)“多而散”的狀態(tài)，各主體獨(dú)立運(yùn)營、缺乏協(xié)同和共享機(jī)制，難以實(shí)現(xiàn)跨主體、跨行業(yè)、跨區(qū)域的資源高效共享。且我國高性能芯片與國際先進(jìn)水平存在差距，盡管涌現(xiàn)了華為昇騰芯片等國產(chǎn)人工智能芯片，但在性價(jià)比、能效比等指標(biāo)上還有待提升。
在數(shù)據(jù)資源上，我國呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)總量持續(xù)擴(kuò)張、數(shù)據(jù)質(zhì)量同步提升的雙重增長態(tài)勢。從數(shù)據(jù)總量來看，2024年我國數(shù)據(jù)生產(chǎn)總量為41.06 澤字節(jié)（ZettaByte，ZB），同比增長25%，預(yù)計(jì)在2025年將突破50 ZB[12]。其中，金融、互聯(lián)網(wǎng)、通信、制造等數(shù)字化基礎(chǔ)較為扎實(shí)的行業(yè)數(shù)據(jù)增長勢頭強(qiáng)勁；大模型、智能家居、智能網(wǎng)聯(lián)汽車的規(guī)?；瘧?yīng)用已成為數(shù)據(jù)增長的核心驅(qū)動力，貢獻(xiàn)了整體數(shù)據(jù)量的40%以上；而機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的加速更帶動其數(shù)據(jù)生產(chǎn)量增速超30%，成為極具潛力的未來增長極。從數(shù)據(jù)質(zhì)量來看，依托政策引導(dǎo)與市場需求的雙重拉動，我國已在成都、合肥等地的數(shù)據(jù)標(biāo)注基地推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)[12]，形成了335 個(gè)醫(yī)療、工業(yè)、教育等行業(yè)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集[15]，2024年高質(zhì)量數(shù)據(jù)集數(shù)量同比增長27.4%[14]，為大模型訓(xùn)練及人工智能應(yīng)用落地提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。
比較而言，我國數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)規(guī)模有待提升。2023年，全球數(shù)據(jù)標(biāo)注工具和服務(wù)市場規(guī)模達(dá)85 億美元[16]，而我國數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)規(guī)模于2024年突破80 億元[15]，且相關(guān)企業(yè)仍處于發(fā)展初期，距離Scale AI、Clickworker等具有國際影響力的企業(yè)仍有差距。同時(shí)，我國數(shù)據(jù)資源的有效利用存在較大提升空間。2023年，我國數(shù)據(jù)留存率僅為2.9%，低于發(fā)達(dá)國家平均水平，因此我國從數(shù)據(jù)資源大國向數(shù)據(jù)資源強(qiáng)國的跨越仍需持續(xù)發(fā)力[17]。
在算法框架方面，我國基礎(chǔ)模型能力已實(shí)現(xiàn)從“跟隨”轉(zhuǎn)為“并跑”的跨越。2024年，我國基礎(chǔ)模型能力提升明顯。語言大模型在數(shù)學(xué)、理解等專項(xiàng)能力上表現(xiàn)優(yōu)異，但多語言、推理等場景仍有差距。在多模態(tài)大模型能力上，“文生圖”能力躋身全球第一梯隊(duì)，“文生視頻”能力保持全球領(lǐng)先。
我國在基礎(chǔ)架構(gòu)及訓(xùn)推框架上還處于發(fā)展階段。如DeepSeek依托工程化創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了行業(yè)影響力的快速提升，但底層理論創(chuàng)新仍然不足。我國代表性框架（如百度飛槳、華為昇思等）在分布式訓(xùn)練、千億參數(shù)模型支持等領(lǐng)域取得階段性進(jìn)展，但在算子庫完整性、編譯優(yōu)化效率等技術(shù)指標(biāo)上較弱，且國際社區(qū)活躍度與學(xué)術(shù)影響力不足，尚未形成“技術(shù)研發(fā)—生態(tài)建設(shè)”的正向循環(huán)。
1.3.2 應(yīng)用層
人工智能應(yīng)用可按服務(wù)對象分為B（Business）端應(yīng)用和C（Consumer）端應(yīng)用。B端應(yīng)用面向企業(yè)、政府、機(jī)構(gòu)等組織，以解決商業(yè)痛點(diǎn)、提升運(yùn)營效率為核心；C端應(yīng)用則直接服務(wù)于個(gè)人消費(fèi)者，以改善生活體驗(yàn)、滿足個(gè)性化需求為目標(biāo)。從應(yīng)用發(fā)展前景來看，我國龐大且完備的產(chǎn)業(yè)體系與超大規(guī)模的人口基數(shù)為人工智能應(yīng)用提供了廣闊的市場空間，但付費(fèi)意愿仍需培養(yǎng)。
從B端應(yīng)用來看，以制造業(yè)為例，我國在該領(lǐng)域具備扎實(shí)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)與廣闊的發(fā)展空間。2023年，我國制造業(yè)占據(jù)全球制造業(yè)近30%的份額，達(dá)到4.8 萬億美元產(chǎn)值，占國內(nèi)生產(chǎn)總值的27%[18]。自2010年起，我國成為全球擁有聯(lián)合國產(chǎn)業(yè)分類中全部工業(yè)門類的國家，涵蓋41 個(gè)工業(yè)大類、207 個(gè)中類、666 個(gè)小類，且近半數(shù)工業(yè)品產(chǎn)量位居全球首位[19]。依托從上游原材料到下游終端產(chǎn)品的完整產(chǎn)業(yè)鏈、強(qiáng)大完善的制造與配套能力、在全球制造業(yè)格局中不可替代的主導(dǎo)地位，我國潛在制造業(yè)人工智能應(yīng)用場景及市場空間巨大。同時(shí)，從投資流向來看，我國43%的人工智能風(fēng)險(xiǎn)投資流向制造業(yè)，標(biāo)志著制造業(yè)人工智能應(yīng)用正成為資本聚焦的重點(diǎn)領(lǐng)域，我國制造業(yè)人工智能應(yīng)用將迎來進(jìn)一步突破[20]。在產(chǎn)業(yè)落地層面，我國制造業(yè)人均工業(yè)機(jī)器人數(shù)量已超越多數(shù)發(fā)達(dá)國家[21]，且供應(yīng)能力持續(xù)攀升。在2025年第一季度，我國工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)量達(dá)到14.9 萬套，同比增長26%[22]，為智能制造提供了堅(jiān)實(shí)的硬件支撐。
從C端應(yīng)用來看，國內(nèi)外市場規(guī)模相近。截至2025年6月，ChatGPT憑借近8 億周活用戶、超1 億日活用戶的數(shù)據(jù)，深度滲透全球民眾的工作生活場景[23]。同時(shí)，我國人工智能應(yīng)用榜單的前五名（夸克、DeepSeek、豆包、快對AI、騰訊元寶）已實(shí)現(xiàn)超1.2 億日活用戶總和[24]，盡管單款產(chǎn)品尚未形成絕對優(yōu)勢，但14多億人口的基數(shù)為C端人工智能應(yīng)用市場增長預(yù)埋無限潛力。
然而，龐大的用戶規(guī)模與商業(yè)化變現(xiàn)能力尚未形成正向關(guān)聯(lián)。受國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)長期免費(fèi)經(jīng)濟(jì)模式影響，我國消費(fèi)者已形成謹(jǐn)慎的數(shù)字產(chǎn)品付費(fèi)習(xí)慣，疊加人均收入差異導(dǎo)致的價(jià)格敏感性，我國C端人工智能應(yīng)用付費(fèi)轉(zhuǎn)化率面臨瓶頸。數(shù)據(jù)顯示[25]，66.8%的受訪者愿意為人工智能服務(wù)訂閱付費(fèi)，但普遍心理價(jià)位錨定在1~20 元/月的低價(jià)區(qū)間，與國外用戶對ChatGPT Plus（20 美元/月）等高價(jià)服務(wù)的較高接受度形成反差。
1.3.3 生態(tài)層
人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的構(gòu)建與發(fā)展離不開多要素的協(xié)同支撐，而人才與資金作為核心驅(qū)動力發(fā)揮著不可替代的作用。人才作為技術(shù)創(chuàng)新的主體，其思維與科研能力是推動人工智能技術(shù)突破理論邊界、迭代升級的關(guān)鍵要素。資金為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供物質(zhì)基礎(chǔ)，通過在技術(shù)研發(fā)、成果轉(zhuǎn)化、規(guī)模應(yīng)用等階段的持續(xù)注入，能夠有效激活創(chuàng)新鏈條，加速產(chǎn)品商業(yè)化進(jìn)程。
在人才方面，我國近年來加大人工智能人才集聚及培養(yǎng)力度。在人才分布上，跟隨產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)，“長三角”“京津冀”“粵港澳”等城市群依托經(jīng)濟(jì)、科研、產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢，已形成人工智能核心人才圈[26]。在人才培養(yǎng)方面，截至2025年4月，全國共有626 所普通高校成功備案人工智能本科專業(yè)[27]，越來越多的高校也在探索學(xué)科交叉融合的“人工智能+”及產(chǎn)學(xué)研聯(lián)動的創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，人才隊(duì)伍規(guī)模正不斷擴(kuò)大。
總體來看，我國在人工智能頂尖人才儲備上還遠(yuǎn)不足。從人才吸引力來看，僅有12%的人工智能精英首選在中國就業(yè)[28]，國內(nèi)頂尖高校、科研機(jī)構(gòu)與頭部企業(yè)尚未對全球人工智能頂尖人才形成“虹吸”效應(yīng)。從人才影響力來看，我國頂尖人工智能人才的整體學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度未占領(lǐng)先優(yōu)勢。清華大學(xué)發(fā)布的2022年人工智能全球2 000 名最具影響力學(xué)者榜單（AI 2 000）中，我國僅有232 人次入選，占比為11.6%[29]。
在投融資方面，我國人工智能投融資愈發(fā)活躍。從規(guī)?？偭可蟻砜?，2024年我國人工智能投融資事件達(dá)696 起，投融資規(guī)模破千億元，創(chuàng)新活力持續(xù)釋放[29]。在投資偏好上，我國人工智能投資呈現(xiàn)“輕基礎(chǔ)、重應(yīng)用”的特點(diǎn)，超半數(shù)資金流向人工智能行業(yè)應(yīng)用賽道，重點(diǎn)布局具身智能和自動駕駛等領(lǐng)域[30]。
從全球來看，我國在人工智能領(lǐng)域的投資規(guī)模仍顯偏小。2024年，我國人工智能融資金額的全球占比下滑至13.2%[31]，國內(nèi)投資機(jī)構(gòu)普遍“穩(wěn)慎、猶豫”，且我國人工智能企業(yè)鮮少獲得高額投資。
2 “人工智能+”行動是我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展突破的關(guān)鍵
2.1 推進(jìn)“人工智能+”行動的意義
我國具備數(shù)據(jù)資源與市場規(guī)模的雙重優(yōu)勢：作為超大規(guī)模社會經(jīng)濟(jì)體，龐大的人口基數(shù)形成天然的數(shù)據(jù)富集生態(tài)，而多元場景需求則為技術(shù)創(chuàng)新提供了廣闊的實(shí)踐空間與價(jià)值轉(zhuǎn)化渠道。與此同時(shí)，我國資本配置明顯向應(yīng)用層傾斜，進(jìn)一步強(qiáng)化了技術(shù)商業(yè)化的推進(jìn)動能。
基于上述優(yōu)勢，我國宜構(gòu)建以應(yīng)用牽引為核心的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展范式。通過發(fā)揮“人工智能+”的場景賦能效應(yīng)，依托上層豐富的應(yīng)用生態(tài)與多元化賦能需求，形成對基礎(chǔ)層軟硬件能力的反向驅(qū)動機(jī)制，從而突破技術(shù)發(fā)展瓶頸。具體而言，可將龐大市場規(guī)模形成的潛在動能轉(zhuǎn)化為行業(yè)應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)效能，以“大市場”驅(qū)動應(yīng)用商業(yè)閉環(huán)，并通過新應(yīng)用場景催生海量數(shù)據(jù)，憑借爆發(fā)式增長的用戶規(guī)模帶動數(shù)據(jù)持續(xù)積累，推動各行業(yè)場景數(shù)據(jù)規(guī)模呈指數(shù)級增長。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步推進(jìn)應(yīng)用價(jià)值向產(chǎn)業(yè)資源的轉(zhuǎn)化，通過數(shù)據(jù)要素的深度開發(fā)與價(jià)值釋放，夯實(shí)人工智能發(fā)展的資源底座，將數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)勢系統(tǒng)性轉(zhuǎn)化為模型能力優(yōu)勢。海量數(shù)據(jù)的持續(xù)輸入將加速算法優(yōu)化迭代，進(jìn)而形成對芯片技術(shù)創(chuàng)新、算力基礎(chǔ)設(shè)施升級的剛性需求。伴隨技術(shù)迭代與產(chǎn)業(yè)升級，將吸引更多高端人才集聚與社會資本投入，最終以“應(yīng)用牽引—底層突破 —生態(tài)完善”的上升路徑，實(shí)現(xiàn)我國人工智能產(chǎn)業(yè)從規(guī)模優(yōu)勢向技術(shù)優(yōu)勢、生態(tài)優(yōu)勢的全面轉(zhuǎn)化。
2.2 “人工智能+”的內(nèi)涵理解
從概念的本質(zhì)來看，“人工智能+”并非人工智能技術(shù)與行業(yè)場景的機(jī)械疊加，而是通過技術(shù)滲透實(shí)現(xiàn)全領(lǐng)域生產(chǎn)要素的重構(gòu)與價(jià)值釋放，與“+人工智能”存在根本不同。
與“+人工智能”相比，“人工智能+”的應(yīng)用覆蓋面更廣、應(yīng)用融合度更深。在“+人工智能”階段，側(cè)重于在現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)、業(yè)務(wù)流程或產(chǎn)品中，被動或局部地引入人工智能技術(shù)，解決特定問題，通常局限于單一業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)或特定場景。例如，傳統(tǒng)零售企業(yè)為優(yōu)化庫存管理，引入人工智能算法進(jìn)行銷量預(yù)測。這往往只是對原有業(yè)務(wù)的局部優(yōu)化，未對整個(gè)業(yè)務(wù)體系和商業(yè)模式進(jìn)行根本性變革。在教育領(lǐng)域，部分在線教育平臺僅將人工智能用于課程推薦，而未從教學(xué)理念、學(xué)習(xí)模式等層面進(jìn)行深度革新，難以產(chǎn)生顛覆性影響。而在“人工智能+”階段，人工智能技術(shù)作為核心驅(qū)動力，從頂層設(shè)計(jì)出發(fā)，主動對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興領(lǐng)域進(jìn)行系統(tǒng)性改造與重塑，滲透到經(jīng)濟(jì)社會的各個(gè)環(huán)節(jié)，同時(shí)致力于打破行業(yè)的發(fā)展邊界，構(gòu)建全新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，推動產(chǎn)品模式、商業(yè)模式、服務(wù)模式創(chuàng)新，繼而推動全領(lǐng)域、全鏈條的系統(tǒng)性變革。
與“+人工智能”相比，“人工智能+”的帶動性、發(fā)展性更強(qiáng)。從短期來看，“+人工智能”因只聚焦于單一環(huán)節(jié)，應(yīng)用落地的技術(shù)門檻低、時(shí)間周期短，可快速發(fā)揮人工智能提質(zhì)增效的作用；但從長期來看，“+人工智能”的發(fā)展模式對人工智能產(chǎn)業(yè)本身的帶動作用有限。而“人工智能+”雖在短期內(nèi)對算力、算法、數(shù)據(jù)的要求更高，賦能千行百業(yè)的速度相對較慢，但這種發(fā)展模式從人工智能本身出發(fā)，從長期來看更能帶動人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同發(fā)展，繁榮產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
2.3 推進(jìn)“人工智能+”行動的方法路徑
“人工智能+”可賦能社會經(jīng)濟(jì)體系的全領(lǐng)域、全鏈條，若缺乏科學(xué)規(guī)劃與有效引導(dǎo)，極易引發(fā)資源分散、重復(fù)建設(shè)等問題，導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用流于表面，難以形成實(shí)際效能。因此，推進(jìn)“人工智能+”行動需以系統(tǒng)性思維統(tǒng)籌全局，避免盲目跟風(fēng)、一擁而上。
首先，要明確“+”的行業(yè)，確保技術(shù)資源與政策支持能夠集中投入關(guān)鍵領(lǐng)域。在行業(yè)選擇層面，需以國家發(fā)展方向?yàn)橹敢劢箤ι鐣?jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)顯著、與民眾生活質(zhì)量緊密關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵領(lǐng)域，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展和民生福祉兩大維度統(tǒng)籌布局。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展維度來看，第一產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的根基，承載著保障國家糧食安全的重任，“人工智能+農(nóng)業(yè)”將推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式向智能化、集約化深度轉(zhuǎn)型，促進(jìn)“鄉(xiāng)村振興”規(guī)劃的實(shí)施；第二產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的支柱，是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的核心載體，“人工智能+制造業(yè)”將推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，助力我國從“制造大國”向“智造強(qiáng)國”跨越，穩(wěn)固實(shí)體經(jīng)濟(jì)根基；第三產(chǎn)業(yè)作為吸納就業(yè)的主渠道和經(jīng)濟(jì)增長的新引擎，“人工智能+服務(wù)業(yè)”將有效提升服務(wù)質(zhì)量與效率，重塑服務(wù)模式與體驗(yàn)，增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的韌性與活力。從民生福祉維度來看，醫(yī)療行業(yè)直接關(guān)系民眾生命健康，是民生保障的核心支柱，“人工智能+醫(yī)療”將有效緩解“看病難、看病貴”的難題，提升醫(yī)療資源配置效率與診斷準(zhǔn)確性，讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)惠及更多人群，提升全民健康水平；教育行業(yè)作為民生福祉的重要基石，是培養(yǎng)社會勞動力的核心手段，“人工智能+教育”將促進(jìn)教育公平，讓每個(gè)孩子都能享有優(yōu)質(zhì)教育資源，為我國未來發(fā)展奠定基礎(chǔ)；養(yǎng)老服務(wù)行業(yè)在人口老齡化加劇的背景下，成為保障民生福祉的迫切需求，“人工智能+養(yǎng)老”將緩解人力不足、服務(wù)精準(zhǔn)度低、情感關(guān)懷缺失等困境，全方位提升老年人的生活幸福感與安全感。
其次，要厘清“人工智能+”在各行業(yè)落地的現(xiàn)狀和問題，判斷“什么能做”“什么要做”。可從需求側(cè)、供給側(cè)、保障側(cè)3個(gè)維度展開系統(tǒng)性剖析：需求側(cè)聚焦市場對“人工智能+”產(chǎn)品及服務(wù)的需求總和，反映了行業(yè)潛在的發(fā)展空間；供給側(cè)涵蓋能夠提供“人工智能+”相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品與服務(wù)的主體，直接決定了滿足市場需求的能力；保障側(cè)則是確?！叭斯ぶ悄?”健康、穩(wěn)定、可持續(xù)發(fā)展的支撐體系，全方位為人工智能賦能行業(yè)發(fā)展保駕護(hù)航。
從需求側(cè)來看，各行業(yè)存在共性問題。一方面，許多傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)對人工智能技術(shù)的認(rèn)知和接受程度較低，缺乏應(yīng)用人工智能技術(shù)的意識和動力，擔(dān)心技術(shù)投入成本高、回報(bào)周期長，對人工智能技術(shù)的實(shí)際價(jià)值和應(yīng)用潛力認(rèn)識不足；另一方面，即便企業(yè)有應(yīng)用意愿，也面臨著缺乏專業(yè)人才、難以評估人工智能技術(shù)適用性等難題。以中小企業(yè)為例，其數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱，缺乏數(shù)據(jù)積累和技術(shù)團(tuán)隊(duì)，難以獨(dú)立開展人工智能應(yīng)用項(xiàng)目，導(dǎo)致“不敢用”“不會用”的情況普遍存在。同時(shí)，各行業(yè)在需求側(cè)還存在特性問題。以制造業(yè)為例，工業(yè)應(yīng)用場景碎片化高，且不同企業(yè)的生產(chǎn)流程、設(shè)備參數(shù)和工藝標(biāo)準(zhǔn)存在較大差異，導(dǎo)致人工智能模型難以實(shí)現(xiàn)跨場景復(fù)用，制約規(guī)?；瘧?yīng)用。因此，要有序推進(jìn)人工智能賦能工業(yè)場景的落地應(yīng)用，優(yōu)先聚焦生產(chǎn)流程中的高價(jià)值場景，同時(shí)支持新場景試點(diǎn)示范，鼓勵(lì)大型企業(yè)和行業(yè)龍頭發(fā)揮示范引領(lǐng)作用，帶動中小企業(yè)共同推進(jìn)“人工智能+”，激勵(lì)更多企業(yè)參與新場景開拓。
從供給側(cè)來看，各行業(yè)普遍存在垂類模型訓(xùn)練及推理的算力不足、行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集供給有限、模型能力與行業(yè)實(shí)際需求脫節(jié)等問題，造成“不能用”“不好用”的困擾。因此，在算力層面，要加速自主算力技術(shù)迭代，推進(jìn)國產(chǎn)芯片架構(gòu)創(chuàng)新與異構(gòu)計(jì)算融合發(fā)展，并進(jìn)一步統(tǒng)籌算力布局，強(qiáng)化算力資源的跨區(qū)域協(xié)同調(diào)度與動態(tài)分配；在數(shù)據(jù)層面，要建立公共數(shù)據(jù)分級分類開放機(jī)制，優(yōu)先開放政務(wù)、交通、醫(yī)療等領(lǐng)域的高價(jià)值數(shù)據(jù)，同步完善數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系與標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)注流程，健全數(shù)據(jù)確權(quán)、定價(jià)、交易等流通機(jī)制，破除“數(shù)據(jù)孤島”；在算法層面，要聚焦現(xiàn)有技術(shù)路線進(jìn)行模型優(yōu)化，持續(xù)提升推理精度與效率，更要鼓勵(lì)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同探索，推動算法研發(fā)與行業(yè)需求深度耦合，形成適配產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)供給體系。
從保障側(cè)來看，各行業(yè)都面臨復(fù)合型人才匱乏、智能化轉(zhuǎn)型資金短缺、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系滯后、安全監(jiān)管機(jī)制缺位等難題，嚴(yán)重阻礙“人工智能+”的供需對接。在人才培育上，既要鼓勵(lì)高校優(yōu)化學(xué)科設(shè)置，強(qiáng)化人工智能與行業(yè)學(xué)科的交叉融合，推動產(chǎn)學(xué)研用聯(lián)合培養(yǎng)適應(yīng)產(chǎn)業(yè)需求的復(fù)合型人才，又要加速傳統(tǒng)行業(yè)人才的智能化轉(zhuǎn)型，建立面向行業(yè)從業(yè)者的常態(tài)化人工智能培訓(xùn)機(jī)制；在資金支持上，應(yīng)充分發(fā)揮國有資金引導(dǎo)作用，推動社會資本加大投入，暢通相關(guān)企業(yè)融資上市渠道；在標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)上，要加快各行各業(yè)順應(yīng)人工智能時(shí)代的標(biāo)準(zhǔn)制訂，建立動態(tài)更新機(jī)制，確保標(biāo)準(zhǔn)體系與技術(shù)發(fā)展保持同步；在安全監(jiān)管上，需建立覆蓋人工智能全生命周期的風(fēng)險(xiǎn)分級分類管理框架，并加快人工智能立法進(jìn)程，明確技術(shù)研發(fā)者、使用者、監(jiān)管者的權(quán)責(zé)邊界，完善風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急處置機(jī)制，為“人工智能+”的健康發(fā)展筑牢制度防線。
最后，要把握“人工智能+”的推進(jìn)力度，確保技術(shù)發(fā)展與社會穩(wěn)定、價(jià)值導(dǎo)向“同頻共振”。在就業(yè)保障方面，聚焦制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等重點(diǎn)領(lǐng)域，加強(qiáng)對重點(diǎn)領(lǐng)域就業(yè)和失業(yè)形勢監(jiān)測，并建立人工智能失業(yè)援助快速響應(yīng)機(jī)制，幫助失業(yè)群體實(shí)現(xiàn)技能重塑與崗位轉(zhuǎn)換，防范化解潛在的規(guī)模性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，確保勞動力市場平穩(wěn)過渡；在倫理規(guī)范方面，要引導(dǎo)行業(yè)堅(jiān)持“以人為本”“智能向善”，完善倫理審查制度，筑牢人工智能發(fā)展的倫理基石。
3 結(jié)束語
推進(jìn)“人工智能+”行動將充分釋放我國數(shù)據(jù)資源富集、市場規(guī)模廣闊的雙重優(yōu)勢，有力驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新突破與產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建，為我國在全球人工智能競爭中開辟差異化突圍路徑。鑒于“人工智能+”應(yīng)用廣度的持續(xù)延伸和深度的不斷挖掘，需秉持全局觀念，分行業(yè)、有側(cè)重地推進(jìn)“人工智能+”行動，并充分考量其可能引發(fā)的社會結(jié)構(gòu)性變革。在宏觀框架外，各行業(yè)“人工智能+”行動需緊密結(jié)合自身技術(shù)基礎(chǔ)與發(fā)展訴求，制訂相應(yīng)推進(jìn)策略，具體落地路徑仍有待進(jìn)一步探索。
