政策解读：“人工智能 +” 行动的发展蓝图

在科技迭代日新月异的今天，人工智能已不再是停留在科幻作品中的遥远概念，而是深度融入日常生活各领域的现实生产力。国务院颁布的《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》（以下简称《意见》），如同指引行业前行的灯塔，为人工智能技术的规模化应用与高质量发展明确了方向。

近年来，人工智能技术呈现爆发式发展态势：从早期的语音识别、图像识别等基础应用，逐步演进至当前的大模型研发、智能体构建等前沿领域，其应用边界持续拓展，对经济结构优化、社会效率提升的影响也愈发深远。然而，在技术快速推进的过程中，行业也面临着一系列亟待解决的问题：各方对人工智能的价值认知存在差异，技术供给与产业需求的对接存在断层，应用落地环节仍受 “最后一公里” 瓶颈制约。正是在这一背景下，《意见》顺势出台，通过强化战略引导与统筹协调，推动人工智能技术在各行业、各领域实现广泛渗透与深度应用。

《意见》明确了三个阶段的递进式发展目标，既贴合当下产业发展实际需求，又具备面向未来的前瞻性布局。

• 第一阶段聚焦 2027 年：实现人工智能与 6 大重点领域的广泛深度融合，新一代智能终端、智能体的应用普及率突破 70%；推动智能经济核心产业规模加速增长，强化人工智能在公共治理中的赋能作用，完善人工智能开放合作体系。这一阶段是人工智能技术在关键领域的 “突破期”，通过与各行业的深度融合，为后续全面发展筑牢基础。

• 第二阶段瞄准 2030 年：达成人工智能对高质量发展的全面赋能，新一代智能终端、智能体应用普及率超 90%；使智能经济成为我国经济增长的重要引擎，推动技术普惠化与成果共享化，让更多群体享受到科技进步带来的红利。此时，人工智能将成为渗透各领域的核心生产力，重塑产业形态与生活方式。

• 第三阶段展望 2035 年：推动我国全面进入智能经济与智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供关键支撑。这一远景目标标志着我国将完成向智能化时代的全面转型，经济社会发展将实现质的飞跃。

为保障上述目标落地，《意见》围绕六大领域提出具体行动方向，构建起 “人工智能 +” 的全方位赋能体系：

• 在科学技术领域，依托人工智能加速科学发现进程、革新研发模式，甚至为哲学社会科学研究提供新方法。例如，在科研场景中，人工智能可高效处理海量实验数据，缩短科学发现周期；在材料科学领域，通过数据分析预测新材料性能，大幅减少传统试错实验的时间成本。

• 在产业发展领域，以人工智能培育智能原生新业态，推动工业、农业、服务业的智能化转型升级。传统制造业可借助智能技术实现生产流程优化，农业可通过智能装备实现精细化管理，服务业可依托智能应用创新服务模式，让传统产业焕发新活力。

• 在消费提质领域，以人工智能拓展服务消费新场景（如智能家居、陪伴服务）、培育产品消费新业态（如智能网联汽车、AI 手机），为消费者提供更个性化、高品质的消费体验。

• 在民生福祉领域，通过人工智能创造智能化工作方式、优化学习模式、提升生活品质。例如，人机协同模式可提高工作效率，智能教育系统能实现因材施教，智能健康设备可实时监测人体状况。

• 在治理能力领域，借助人工智能提升城市运行智能化水平，强化公共安全预警与生态治理能力，推动社会治理从 “被动响应” 向 “主动预判” 转变。

• 在全球合作领域，以人工智能为纽带推动技术普惠共享，参与共建全球治理体系，让人工智能成为促进人类共同发展的工具。

一、六大行动：全方位赋能经济社会发展

（一）“人工智能 +” 科学技术：重构科研范式

人工智能正在科技领域引发一场深刻变革，显著加快科学发现的节奏，为各学科发展注入新动能。在材料科学领域，人工智能通过分析海量实验数据，可精准预测新材料的物理化学性能，加速新型材料的研发进程 —— 传统科研中需耗费数年的试错实验，借助人工智能的数据分析能力，可大幅缩短筛选周期，提升研发效率。

科学大模型更是成为现代科研的核心工具。这类模型整合多领域知识与数据，能够模拟复杂科学现象，为深度研究提供支撑。例如，在气候研究中，科学大模型可综合大气、海洋、陆地等多维度数据，实现对气候变化的精准预测，为全球气候治理提供数据支持；在天文学领域，大模型可处理宇宙观测产生的海量数据，助力科学家发现新天体、探索宇宙规律。人工智能的应用打破了传统科研的边界，推动人类对世界的认知迈向新高度。

（二）“人工智能 +” 产业发展：驱动产业升级

在产业领域，人工智能为传统产业转型升级提供了核心动力。工业领域中，智能工厂已成为发展主流：通过人工智能技术，工厂实现从原材料采购、生产流程控制到产品质量检测的全环节自动化与智能化管理。智能机器人可在生产线上完成高精度、高重复性任务，既提升生产效率，又降低成本。以汽车制造业为例，人工智能驱动的自动化生产线可实现零部件组装、整车下线的全流程精准管控，不仅提高生产效率，还能保障产品质量稳定性。

农业领域同样在人工智能推动下向数智化转型。智能农机可根据土壤肥力、作物生长状态实现精准播种、施肥与灌溉，推动农业生产从 “粗放式” 向 “精细化” 转变；农业无人机能快速巡查大面积农田，及时识别病虫害并提供解决方案。这些智能装备的应用大幅提升了农业生产效率与农产品质量，让传统农业焕发新活力。服务业中，智能客服、智能物流等应用则推动服务模式创新，提升服务效率与用户体验。

（三）“人工智能 +” 消费提质：优化消费体验

人工智能为消费领域带来了颠覆性变革，显著提升消费体验。智能家居的普及让生活场景更智能、舒适：通过智能音箱可实现对家居设备的语音控制，智能门锁替代传统钥匙提升出行便利性，智能摄像头则为家庭安全提供保障。例如，用户可在下班途中通过手机远程控制空调调温、热水器预热，到家即可享受舒适环境。

智能网联汽车成为消费市场新热点。这类汽车不仅具备自动驾驶功能，还能通过互联网实现与外界的实时信息交互：行驶中可根据路况自动调整路线、规避拥堵，车内智能系统可根据用户偏好提供音乐、导航等个性化服务，让驾驶体验更轻松。在购物场景中，人工智能通过分析用户浏览记录、购买偏好，为电商平台提供精准商品推荐，帮助用户节省购物时间。人工智能的应用让消费生活更丰富多元，满足了人们对高品质生活的需求。

（四）“人工智能 +” 民生福祉：提升生活品质

在民生领域，人工智能推动工作方式、学习模式与生活场景的智能化升级。工作场景中，智能办公软件可自动处理文档排版、数据统计等繁琐任务，提升工作效率；在重复性劳动岗位，智能机器人可替代人工完成基础工作，让人类投入更具创造性的任务。例如，在数据录入岗位，智能机器人能快速完成海量数据的精准录入，减少人工误差。

学习领域中，人工智能驱动的教育产品可根据学生学习特点制定个性化学习计划，实现 “因材施教”；在线教育平台借助人工智能技术提供互动式学习资源，让学习过程更高效、有趣。智能翻译工具则打破语言壁垒，便利跨语言交流。生活场景中，智能健康监测设备可实时追踪心率、血压、睡眠质量等健康数据，及时推送健康建议，甚至在身体出现异常时提醒就医，为居民健康提供保障。

（五）“人工智能 +” 治理能力：创新社会治理路径

人工智能为社会治理提供了全新思路，推动治理模式向智能化、精细化转变。“城市大脑” 的应用是典型代表：通过整合交通流量、环境监测、公共安全等多领域数据，“城市大脑” 可实时掌握城市运行状态，辅助科学决策。在交通治理中，其能根据实时路况动态调整信号灯时长，缓解拥堵；在公共安全领域，可通过监控数据识别异常情况，及时联动相关部门处置，提升城市安全水平。

在安全治理方面，人工智能推动实现 “多元共治”。借助人工智能技术，可对安全生产场景进行实时监测，提前识别安全隐患，预防事故发生；在防灾减灾领域，通过分析气象、地质数据，可实现灾害预警与应对方案制定，降低灾害损失。生态治理中，人工智能通过处理卫星图像、环境监测数据，能及时发现森林火灾、水污染等问题，为生态保护提供精准支持。

（六）“人工智能 +” 全球合作：搭建国际合作新平台

人工智能突破国界限制，成为推动国际合作的重要纽带，为全球技术交流、资源共享提供了新平台。在技术研发领域，各国科学家可依托人工智能开展跨国协作，共享研究成果，加速技术突破；通过国际合作，人工智能技术可在全球范围内普及应用，让更多国家与群体受益。

中国在人工智能全球合作中积极发挥作用，推动技术普惠共享。中国提出的人工智能相关倡议为国际合作提供了框架思路，在全球治理体系构建中，中国积极参与规则制定，推动形成公平合理的国际准则，确保人工智能发展符合人类共同利益。通过全球协作，人工智能将成为促进世界和平与发展的重要力量，为构建人类命运共同体注入动力。

二、八项支撑：筑牢 “人工智能 +” 行动实施基础

为保障 “人工智能 +” 行动稳步推进，《意见》提出八项支撑措施，从技术、数据、算力、环境等多维度为人工智能发展夯实基础。

（一）提升模型基础能力

模型基础能力是人工智能发展的核心，需通过加强基础理论研究、支持多路径技术探索与模型架构创新，强化人工智能 “核心算力”。只有在基础理论层面实现突破，才能研发出具备更强学习与认知能力的先进模型，为技术规模化应用提供支撑。

（二）加强数据供给创新

数据是人工智能发展的 “核心燃料”。需以应用需求为导向，推进高质量人工智能数据集建设，完善数据产权与版权制度，通过成本补偿、收益分成等机制激发数据所有者积极性，为人工智能技术提供充足、高质量的数据资源。

（三）强化智能算力统筹

算力是人工智能运行的关键保障。需支持人工智能芯片研发创新，培育使能软件生态，加速超大规模智算集群技术突破与落地；优化国家智算资源布局，完善全国一体化算力网，发挥 “东数西算” 国家枢纽作用，推动数、算、电、网等资源协同，满足人工智能对海量数据处理的需求。

（四）优化应用发展环境

通过布局国家人工智能应用中试基地、搭建行业共性平台，为技术应用提供试验与优化场景，加速技术从 “实验室” 向 “产业端” 的转化，推动人工智能更快服务于各行业实际需求。

（五）促进开源生态繁荣

开源生态是人工智能技术创新的重要载体。需支持开源社区建设，鼓励技术与资源共享，汇聚全球开发者智慧，加速技术迭代与传播，推动行业整体进步。

（六）加强人才队伍建设

人才是人工智能发展的核心要素。需培育兼具技术能力与行业认知的复合型人才，完善符合 AI 人才特点的多元化评价体系，为青年人才提供发展机会，吸引并留住高素质人才，为行业发展注入活力。

（七）强化政策法规保障

完善的制度环境是人工智能健康发展的前提。需健全相关法规、伦理规则与政策体系，加大金融与财政支持，发展长期资本、耐心资本与战略资本，完善风险分担与投资退出机制，通过财政资金、政府采购等政策工具为行业发展提供保障。

（八）提升安全能力水平

安全是人工智能发展的底线。需建立技术监测、风险预警与应急响应体系，防范数据泄露、算法偏见等安全风险，确保人工智能技术安全可靠运行，增强用户信任。

三、挑战与应对：在问题解决中推进发展

“人工智能 +” 行动在带来机遇的同时，也面临多方面挑战，需针对性制定应对策略。

（一）技术可靠性挑战

在精密制造、复杂决策等深垂直领域，人工智能应用存在模型幻觉、算法黑箱等问题，工业场景中人工智能系统故障率较传统系统高出 30%。以自动驾驶为例，在恶劣天气、道路施工等复杂路况下，技术仍存在安全隐患。应对这一挑战，需加大基础理论与关键技术研发投入，通过技术迭代提升系统稳定性与可靠性。

（二）数据与算力制约

数据层面，80% 的企业数据未实现标准化，跨行业数据共享机制缺失，高质量数据集稀缺，导致人工智能 “燃料不足”；算力层面，智能算力占总投资比例超 40%，中小企业部署成本是大型企业的 3 倍，高成本限制技术普及。需通过建立数据标准与共享机制、优化算力布局、降低算力成本，缓解数据与算力瓶颈。

（三）人才结构性缺口

复合型 AI 人才缺口达 500 万人，“AI + 工业”“AI + 医疗” 等跨界人才尤为稀缺，懂技术、懂行业的双重能力人才不足，制约技术在各领域的落地。需加强跨学科教育，完善人才培养体系，通过校企合作、职业培训等方式培育复合型人才。

面对上述挑战，需从多维度发力：技术研发上聚焦基础理论突破，数据治理上完善标准与共享机制，算力建设上优化资源配置，人才培养上强化跨学科融合。唯有如此，才能推动 “人工智能 +” 行动突破瓶颈，实现技术与各领域的深度融合。

四、未来展望：迈向智能社会的发展愿景

“人工智能 +” 行动不仅是技术层面的革新，更是推动经济社会转型的核心动力。其通过促进人工智能与各领域深度融合，为解决社会发展难题提供新思路，推动生产力革命性跃迁与生产关系深刻变革，为中国式现代化建设提供支撑。

展望 2027 年，随着人工智能与 6 大重点领域实现深度融合，新一代智能终端、智能体应用普及率超 70%，工作与生活场景将发生显著变化：智能办公系统提升工作效率，智能家居优化生活体验，智能网联汽车改善出行质量，人工智能在公共治理中的作用进一步增强，城市管理与公共服务更高效。

到 2030 年，智能经济成为我国经济增长的重要引擎，人工智能全面赋能高质量发展。届时，智能原生企业大量涌现，商业模式与业态持续创新；教育领域实现个性化教学，医疗领域智能辅助诊断更精准，技术普惠化让更多人享受到科技红利。

2035 年，我国将全面进入智能经济与智能社会新阶段：人工智能渗透生活各领域，智能机器人与人类协同工作，智能交通实现 “零拥堵、零事故”，智能环保系统实时守护生态环境，社会更加公平、和谐，为基本实现社会主义现代化提供坚实支撑。

“人工智能 +” 行动的蓝图已明确，智能社会的愿景令人期待。这一进程需要科研人员、企业从业者、普通民众共同参与，每个人都能在科技变革中找准定位、贡献力量。唯有携手共进，才能迎接智能社会的到来，共同创造更美好的未来。