我國“人工智能+”行動(dòng)的必要性及推進(jìn)路徑

吳盈盈  宋平  任璐

（中國信息通信研究院人工智能研究所，北京 100191）

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(dòng)。

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(huì)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(dòng)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(huì)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)力，正以前所未有的速度滲透到人類社會(huì)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(dòng)能。這種驅(qū)動(dòng)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(dòng)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(dòng)駕駛領(lǐng)域?yàn)槔渫ㄟ^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(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)從單一交通工具制造向“智能移動(dòng)空間”生態(tài)轉(zhuǎn)型，帶來車規(guī)級芯片研發(fā)、自動(dòng)駕駛解決方案定制等商業(yè)機(jī)會(huì)，形成新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。

從社會(huì)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(dòng)社會(huì)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(huì)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(huì)、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(huì)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(dòng)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(huì)，推動(dòng)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(huì)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(huì)進(jìn)一步放大社會(huì)不公，加深不同群體間的隔閡，威脅社會(huì)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)[6]。國務(wù)院國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)于2024年啟動(dòng)中央企業(yè)“人工智能+”專項(xiàng)行動(dòng)，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(dòng)[7]。此外，中國氣象局、國家衛(wèi)生健康委員會(huì)、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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)算法迭代優(yōu)化，而算法復(fù)雜度的提升又會(huì)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(dòng)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(dòng)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)模化應(yīng)用已成為數(shù)據(jù)增長的核心驅(qū)動(dòng)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(dòng)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(dòng)，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(dòng)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(dòng)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(dòng)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)模總量上來看，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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(huì)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)數(shù)據(jù)持續(xù)積累，推動(dòng)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(huì)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(dòng)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(dòng)力，從頂層設(shè)計(jì)出發(fā)，主動(dòng)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(huì)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(dòng)產(chǎn)品模式、商業(yè)模式、服務(wù)模式創(chuàng)新，繼而推動(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)的方法路徑

“人工智能+”可賦能社會(huì)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(dòng)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?huì)經(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(dòng)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(dòng)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(huì)勞動(dòng)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)則是確保“人工智能+”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(dòng)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(huì)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)模化應(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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)社會(huì)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(dòng)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(huì)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)，并充分考量其可能引發(fā)的社會(huì)結(jié)構(gòu)性變革。在宏觀框架外，各行業(yè)“人工智能+”行動(dòng)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。

The necessity and implementation path of China’s “AI+” initiative

WU Yingying, SONG Ping, REN Lu

（Artificial Intelligence Institute, China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191, China）

Abstract: The paper analyzes and elaborates on the layout of China’s artificial intelligence (AI) industry. It systematically examines the current state of China’s AI development from the perspectives of foundational support, application empowerment, and ecosystem building. The study concludes that China’s AI industry should be driven by application-led development. It further proposes that the “AI+” initiative should be advanced in an orderly and effective manner by clearly identifying suitable industries, thoroughly assessing the current state and challenges of implementation, and precisely calibrating the intensity of its rollout.

Keywords: AI+; industrial upgrade; new industrialization