原標題：推動“人工智能+”行動計劃行穩(wěn)致遠

當前，人工智能在技術創(chuàng)新與商業(yè)應用的雙輪驅動下，加速與實體經(jīng)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(chǎn)業(yè)體系，算力等人工智能基礎設施性能不斷提升，人工智能數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，算法創(chuàng)新加快迭代演進，各類智能產(chǎn)品和服務創(chuàng)新活躍，具備了良好的人工智能規(guī)?；虡I(yè)化應用基礎。近日，國務院印發(fā)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(tǒng)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(jīng)濟社會各行業(yè)各領域廣泛深度融合，系統(tǒng)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(fā)展，推動我國人工智能的產(chǎn)業(yè)體系完備優(yōu)勢、超大規(guī)模市場優(yōu)勢、海量數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢、豐富應用場景優(yōu)勢向國家智能優(yōu)勢轉化。

一、把握規(guī)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(shù)字空間和知識體系的優(yōu)化創(chuàng)新，突破科學發(fā)現(xiàn)、技術進步和生產(chǎn)組織的邊界與瓶頸，推進科技范式變革、生產(chǎn)要素重組、產(chǎn)業(yè)體系升級，大幅提升資源利用和經(jīng)濟社會運行效率，實現(xiàn)生產(chǎn)力突破和社會福祉增進，塑造全新智能發(fā)展范式。

從技術發(fā)展趨勢看，語言大模型、多模態(tài)模型、智能體和具身智能等領域技術不斷出現(xiàn)突破性創(chuàng)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“生成內(nèi)容”轉向“執(zhí)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(tài)勢看，人工智能賦能行業(yè)的路徑符合數(shù)字技術應用的客觀規(guī)律，即遵循“從數(shù)字化水平較好的領域率先突破，再逐步擴散到更多行業(yè)”的推進特征。以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字原生領域，憑借天然的數(shù)據(jù)沉淀優(yōu)勢、成熟的數(shù)字基礎設施以及海量的用戶基礎，率先實現(xiàn)人工智能應用的規(guī)?；涞?。比如，互聯(lián)網(wǎng)搜索、社交、購物、寫作、編程等領域紛紛接入大模型、拓展新業(yè)態(tài)。

下一步，人工智能逐步向金融、醫(yī)療、交通等數(shù)字化程度較高的行業(yè)滲透，重要場景應用賦能成效顯著。比如，在藥物研發(fā)中，生成式人工智能將化合物篩選周期從數(shù)年縮短至數(shù)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(yè)數(shù)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(jīng)濟領域實現(xiàn)深度應用，與更加復雜的物理場景和核心生產(chǎn)流程相結合，推動生產(chǎn)力實現(xiàn)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(jīng)濟和智能社會”的階段性目標，即到2027年，率先實現(xiàn)人工智能與6大重點領域廣泛深度融合；到2030年，智能經(jīng)濟成為我國經(jīng)濟發(fā)展的重要增長極；到2035年，我國全面步入智能經(jīng)濟和智能社會發(fā)展新階段。

二、系統(tǒng)布局，推動人工智能技術與經(jīng)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(chǎn)力提升、生產(chǎn)力提升反哺人工智能科技創(chuàng)新的雙向賦能為主線，重點布局了促進人工智能技術創(chuàng)新群體性突破，加強人工智能與其他行業(yè)技術融合創(chuàng)新，推動人工智能更高水平賦能實體經(jīng)濟的切實舉措。

首先，加快推動人工智能向現(xiàn)實生產(chǎn)力轉化。每一次通用技術的突破，都會衍生發(fā)展出一批能夠充分應用適配該技術的產(chǎn)品、服務、企業(yè)與商業(yè)模式，促進釋放技術紅利，開啟新商業(yè)模式、推動經(jīng)濟社會進步。目前人工智能已經(jīng)進入了產(chǎn)業(yè)應用的關鍵階段，真正讓人工智能“技術進步增量”形成“經(jīng)濟發(fā)展增量”，仍需進一步在生產(chǎn)力提升角度發(fā)力?！兑庖姟芬环矫婢劢股a(chǎn)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(chǎn)業(yè)的全要素智能化轉型發(fā)展路徑，布局智能原生新技術、新業(yè)態(tài)、新模式，培育服務消費新模式、產(chǎn)品消費新場景等，能夠加快促進人工智能進一步向現(xiàn)實生產(chǎn)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(chuàng)造更加智能的工作方式、開創(chuàng)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(chǎn)力的生產(chǎn)關系。

其次，形成以人工智能應用引領生產(chǎn)力提升、生產(chǎn)力提升反哺人工智能科技創(chuàng)新的雙向賦能模式?！叭斯ぶ悄?”不僅要通過人工智能技術與其他行業(yè)技術的融合創(chuàng)新，推動千行百業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，更要在推動全領域全行業(yè)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(shù)據(jù)實現(xiàn)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(chuàng)新帶應用、以應用促創(chuàng)新的“人工智能+”雙向賦能新范式。從內(nèi)在要素看，推動算法、數(shù)據(jù)、算力三大要素緊密耦合、相互強化，模型算法重構應用生產(chǎn)力，新應用場景催生海量高價值數(shù)據(jù)，并驅動模型持續(xù)迭代優(yōu)化，進一步突破基礎原理和關鍵工程化問題，持續(xù)增強“人工智能+”技術能力的關鍵引擎，形成與技術應用內(nèi)生性正反饋循環(huán)的“飛輪效應”。從發(fā)展過程看，通過重點領域突破及后續(xù)規(guī)?；瘧?，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(xù)優(yōu)化提供充足需求牽引力和市場空間。同時，通過優(yōu)化應用環(huán)境、繁榮開源生態(tài)、建設人才隊伍、強化政策法規(guī)、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(shù)字經(jīng)濟向智能經(jīng)濟加速演進。智能經(jīng)濟是脫胎換骨的全新形態(tài)，《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(shù)據(jù)要素價值，驅動物理世界、數(shù)字空間和知識體系的優(yōu)化創(chuàng)新，突破科學發(fā)現(xiàn)、技術進步和生產(chǎn)組織的瓶頸與邊界，推進科技范式變革、生產(chǎn)要素重組、產(chǎn)業(yè)體系升級、治理模式優(yōu)化，大幅提升資源利用和經(jīng)濟社會運行效率，實現(xiàn)生產(chǎn)力突破和社會福祉增進，塑造全新智能發(fā)展范式。同時，《意見》也針對邁向智能經(jīng)濟過程中的重點民生問題給予回應，尤其是強調要充分發(fā)揮人工智能對新就業(yè)崗位的創(chuàng)造效果，有序推動人工智能規(guī)?；涞?。

三、持續(xù)探索，不斷開拓“人工智能+”創(chuàng)新發(fā)展新局面

一是注重技術創(chuàng)新與環(huán)境保障的協(xié)調統(tǒng)一。要準確把握人工智能發(fā)展的客觀規(guī)律，完善配套政策構建、提高公共資源供給、加強法律法規(guī)建設、加快關鍵標準研制、強化復合人才培養(yǎng)、激發(fā)創(chuàng)業(yè)就業(yè)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(yè)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(xù)發(fā)展的關鍵問題。

二是注重產(chǎn)品能力與實際需求的協(xié)調統(tǒng)一。人工智能企業(yè)雖具備相應技術儲備和產(chǎn)品開發(fā)能力，但因對行業(yè)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(yōu)化產(chǎn)品能力、強化技術協(xié)同創(chuàng)新，切實緩解模型輸出不穩(wěn)定、場景融合難度大等人工智能行業(yè)應用“不能用”“不好用”的困擾。

三是注重行業(yè)水平與轉型路線的協(xié)調統(tǒng)一。不同行業(yè)在數(shù)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(tài)、模型部署方式、資源需求等因素因業(yè)施策，制定符合企業(yè)發(fā)展實際的智能化轉型路線，鼓勵數(shù)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(yè)企業(yè)在缺乏對智能化轉型充分認知的情況下盲目跟風。

（作者系中國信息通信研究院院長）