中国AI发展路径：房超教授深度解析“人工智能+”战略

近日，北京亦庄人工智能研究院执行院长房超教授应邀为重庆、武汉、遂宁、巴中等地政府干部及重点企业代表，系统解读国务院“人工智能+”行动计划，深入剖析中国特色人工智能发展逻辑。课程紧扣AI垂直领域，全面梳理从技术创新本质、核心维度、迭代规律，到顶层设计、产业实践与落地瓶颈的完整体系。

讲座核心观点如下：

AI科创的核心特征与逻辑

Part.1

传统科技创新多依赖单点突破与线性升级，而人工智能创新则是数据、算法、算力、场景四要素协同驱动的体系化变革，具备非线性迭代、场景反哺技术、数据驱动进化、跨域通用赋能等独特属性。AI的创新本质，不在于单一参数优化，而在于模型能力、数据闭环、算力架构与应用场景的双向循环演进，这是所有AI研发与产业革新的底层根基。

AI科创体系维度与发展现状

Part.2

AI科创体系可分为基础原创、关键技术和工程应用三大维度。基础原创创新是突破“卡脖子”难题的关键，聚焦大模型架构、通用算法、多模态融合与AI安全可控等核心领域，构成自主AI体系的基石；关键技术层面，当前竞争焦点集中于高效推理、轻量化模型、行业专用大模型与智能决策系统，目标直指“模型大而不精、通用不专用、成本高、适配差”等痛点；工程应用创新是落地关键，区别于实验室理论，更强调真实场景适配，通过微调、迭代、清洗与重构，实现AI从原型到规模化产业应用的转化。

我国在场景与应用创新规模上全球领先，但底层原创、基础理论与核心架构仍存短板，AI发展正从“应用驱动粗放增长”迈向“基础与场景双向协同”的高质量阶段，未来竞争力将完全依赖自主原创的底层技术支撑。

“人工智能+”行动计划的内涵

Part.3

基于我国发展实际与战略目标，国务院于2025年推出“人工智能+”行动。该行动并非技术简单叠加，而是以AI创新成果为载体，重构全行业运行模式，是国家级AI价值释放的战略部署，所有落地均需围绕技术创新展开。行动承接中长期规划，打通从研发到全域赋能的全链条，依托我国完备产业体系与丰富场景优势，将AI积累转化为新质生产力的核心引擎，形成具有中国特色的产业路线图。其实施逻辑可分三层：第一层为技术供给层，依托国家算力平台、基础算法库与行业数据集，持续输出可控AI成果；第二层为产业融合层，围绕制造、农业、能源、医疗、教育、文旅、政务、交通、金融、科研十大领域，制定差异化改造方案，避免“一刀切”；第三层为生态保障层，配套数据流通、安全监管、人才培养、财税扶持与标准建设五大机制，补齐制度短板。

在实体经济领域，行动明确推动行业专用大模型研发，鼓励企业联合科研机构攻关定制算法，运用机器视觉、智能控制、数字孪生等自研技术改造产线，实现全流程自主感知、决策与优化；在科研赋能领域，部署“AI+科学研究”专项，支持大模型加速仿真、数据分析、分子预测与系统推演，缩短基础科研周期；在公共服务领域，重点推动多模态交互、智能感知与风险预警技术落地，覆盖基层政务、公共卫生、城市安全、普惠教育等民生场景。

行动计划的作用与未来发展

Part.4

该行动对AI发展具有规范与倒逼效应：明确要求建立以行业降本增效、核心技术自主率、产业转化规模为核心的评价体系，摒弃重演示轻落地的虚浮创新，转向务实、适配产业的高质量研发。针对区域差异，一线城市聚焦通用大模型与底层框架，制造业城市主攻工业AI与轻量系统，县域优先布局低成本普惠应用，构建分层协同的全国布局。为保障落地，国家同步推进数据流通机制、分级安全监管、行业标准体系、产学研协同与中小企业扶持政策，系统破解数据壁垒、安全风险、标准缺失、人才短缺与转型成本高等五大难题，为AI规模化、常态化、安全化落地提供制度支撑。

人工智能是新质生产力最核心的引擎，其创新深度与质量，直接决定产业升级速度、科技竞争实力与社会治理现代化水平。我国智能化建设必须遵循AI专属逻辑与中国特色，紧扣“人工智能+”总体部署，坚持底层攻关与场景创新并重、技术迭代与安全规范同步、单点突破与体系构建协同，持续优化创新生态，稳步推进全行业智能升级。