當前，人工智能在技術創新與商業應用的雙輪驅動下，加速與實體經濟深度融合，已形成覆蓋基礎層、框架層、模型層、應用層的人工智能技術產業體系，算力等人工智能基礎設施性能不斷提升，人工智能數據產業蓬勃發展，算法創新加快迭代演進，各類智能產品和服務創新活躍，具備了良好的人工智能規模化商業化應用基礎。近日，國務院出臺了《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（以下簡稱《意見》），明確了系統推進“人工智能+”的總體要求，分2027年、2030年、2035年三階段推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合，系統布局“人工智能+”6大重點行動和8大基礎支撐能力。《意見》的出臺必將加速我國“人工智能+”蓬勃發展，推動我國人工智能的產業體系完備優勢、超大規模市場優勢、海量數據資源優勢、豐富應用場景優勢向國家智能優勢轉化。
一、把握規律，科學制定“人工智能+”行動目標
人工智能通過變革性賦能作用，驅動物理世界、數字空間和知識體系的優化創新，突破科學發現、技術進步和生產組織的邊界與瓶頸，推進科技范式變革、生產要素重組、產業體系升級，大幅提升資源利用和經濟社會運行效率，實現生產力突破和社會福祉增進，塑造全新智能發展范式。
從技術發展趨勢看，語言大模型、多模態模型、智能體和具身智能等領域技術不斷出現突破性創新，人工智能邁向通用智能初始階段，逐步形成從單任務智能到可擴展、多任務智能的范式轉變，推動人工智能核心能力從“感知智能”邁向“自助推理與協作執行”，從“生成內容”轉向“執行任務”，在從專用智能向通用智能的道路上取得重大突破。
從融合應用態勢看，人工智能賦能行業的路徑符合數字技術應用的客觀規律，即遵循“從數字化水平較好的領域率先突破，再逐步擴散到更多行業”的推進特征。以互聯網為代表的數字原生領域，憑借天然的數據沉淀優勢、成熟的數字基礎設施以及海量的用戶基礎，率先實現人工智能應用的規模化落地。如，互聯網搜索、社交、購物、寫作、編程等領域紛紛接入大模型、拓展新業態。
下一步，人工智能逐步向金融、醫療、交通等數字化程度較高的行業滲透，重要場景應用賦能成效顯著。如，在藥物研發中，生成式人工智能將化合物篩選周期從數年縮短至數月，新藥上市時間從13年縮短至8年，成本降低75%。隨著人工智能技術的進一步普惠化和各行業數字化轉型的全面推進，人工智能將在制造、能源等更多實體經濟領域實現深度應用，與更加復雜的物理場景和核心生產流程相結合，推動生產力實現更大的變革性突破。
在充分把握人工智能技術演進和應用階段判斷的基礎上，《意見》提出了“重點領域突破-形成新增長極-步入智能經濟和智能社會”的階段性目標，即到2027年，率先實現人工智能與6大重點領域廣泛深度融合，到2030年，智能經濟成為我國經濟發展的重要增長極，到2035年，我國全面步入智能經濟和智能社會發展新階段。
二、系統布局，推動人工智能技術與經濟社會雙向深度融合
《意見》重點聚焦深度融合，以人工智能應用引領生產力提升、生產力提升反哺人工智能科技創新的雙向賦能為主線，重點布局了促進人工智能技術創新群體性突破，加強人工智能與其他行業技術融合創新，推動人工智能更高水平賦能實體經濟的切實舉措：
首先，加快推動人工智能向現實生產力轉化。每一次通用技術的突破，都會衍生發展出一批能夠充分應用適配該技術的產品、服務、企業與商業模式，促進釋放技術紅利，開啟新商業模式、推動經濟社會進步。目前人工智能已經進入了產業應用的關鍵階段，真正讓人工智能“技術進步增量”形成“經濟發展增量”，仍需進一步在生產力提升角度發力。《意見》一方面，聚焦生產力提升的重點領域，構建涵蓋自然科學和哲社科的中國特色的“AI4S”體系，提出第一、二、三產業的全要素智能化轉型發展路徑，布局智能原生新技術、新業態、新模式，培育服務消費新模式、產品消費新場景等，能夠加快促進人工智能進一步向現實生產力轉化。另一方面，從民生福祉、治理能力、全球合作等方面，提出創造更加智能的工作方式、開創社會治理人機共生新圖景、共建全球人工智能治理體系等舉措，將推動構建適配先進生產力的生產關系。
其次，形成以人工智能應用引領生產力提升、生產力提升反哺人工智能科技創新的雙向賦能模式。“人工智能+”不僅要通過人工智能技術與其他行業技術的融合創新，推動千行百業創新發展，更要在推動全領域全行業智能化升級的同時，通過更多領域新增的豐富場景和海量數據實現人工智能技術迭代更新突破。《意見》通過布局“人工智能+”重點應用領域以及技術基礎能力支撐體系，全面構建了以創新帶應用、以應用促創新的“人工智能+”雙向賦能新范式。從內在要素看，推動算法、數據、算力三大要素緊密耦合、相互強化，模型算法重構應用生產力，新應用場景催生海量高價值數據，并驅動模型持續迭代優化，進一步突破基礎原理和關鍵工程化問題，持續增強“人工智能+”技術能力的關鍵引擎，形成與技術應用內生性正反饋循環的“飛輪效應”。從發展過程看，通過重點領域突破及后續規模化應用，在對技術核心要求提出更高要求的同時，為人工智能技術持續優化提供充足需求牽引力和市場空間。同時，通過優化應用環境、繁榮開源生態、建設人才隊伍、強化政策法規、提升安全水平等舉措，為雙向賦能新范式構筑完善資源與制度支撐。
最后，推動數字經濟向智能經濟加速演進。智能經濟是脫胎換骨的全新形態，《意見》的實施，將加快通過人工智能的變革性賦能作用，釋放數據要素價值，驅動物理世界、數字空間和知識體系的優化創新，突破科學發現、技術進步和生產組織的瓶頸與邊界，推進科技范式變革、生產要素重組、產業體系升級、治理模式優化，大幅提升資源利用和經濟社會運行效率，實現生產力突破和社會福祉增進，塑造全新智能發展范式。同時，《意見》也針對邁向智能經濟過程中的重點民生問題給予回應，尤其是強調要充分發揮人工智能對新就業崗位的創造效果，有序推動人工智能規模化落地。
三、持續探索，不斷開拓“人工智能+”創新發展新局面
一是注重技術創新與環境保障的協調統一。要準確把握人工智能發展的客觀規律，完善配套政策構建、提高公共資源供給、加強法律法規建設、加快關鍵標準研制、強化復合人才培養、激發創業就業活力、加大金融財政支持、積極促進國際合作、保障技術安全能力水平，深化落實《意見》要求，切實解決算力供給短缺、行業標準滯后、復合人才匱乏、轉型成本高昂等制約“人工智能+”可持續發展的關鍵問題。
二是注重產品能力與實際需求的協調統一。人工智能企業雖具備相應技術儲備和產品開發能力，但因對行業流程和場景邏輯缺乏深入理解，難以形成與實際需求高度契合的解決方案，最終陷入“有勁使不上”的供需錯配局面。結合《意見》要求，需推動供給側與需求側深度對接，加快基礎理論研究、加強模型推理精度、精確調研場景訴求、定向優化產品能力、強化技術協同創新，切實緩解模型輸出不穩定、場景融合難度大等人工智能行業應用“不能用”“不好用”的困擾。
三是注重行業水平與轉型路線的協調統一。不同行業在數字化水平、資源供給能力、市場競爭格局等應用基礎方面存在較大差異，需堅持市場驅動，結合場景價值、模型生態、模型部署方式、資源需求等因素因業施策，制定符合企業發展實際的智能化轉型路線，鼓勵數字化基礎較好、智能升級需求大的應用場景先行先試，形成示范帶動效應后，再逐步擴大場景范圍，避免行業企業在缺乏對智能化轉型具備充分認知的情況下盲目跟風。
