深度解析“人工智能+”战略行动
随着人工智能的迅猛发展和广泛应用，它正在深刻改变人类的生产和生活方式，展现出强大的技术能力和赋能潜力。我国正积极推进“人工智能+”行动计划，通过科技创新引领产业革新，并以产业升级促进科技迭代，推动人工智能在各行各业的应用。2025年发布的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确了总体要求、发展目标和重点方向，“十五五”规划纲要也提出全面实施“人工智能+”行动。如何让“人工智能+”释放出强大动能，本期特邀专家围绕相关问题进行探讨。
人工智能重塑创新模式
为何要推进“人工智能+”行动？从深入实施到全面实施，如何把握“人工智能+”行动的发展需求？
王晓明（中国科学院科技战略咨询研究院产业科技创新研究部部长、研究员）：人工智能是推动新质生产力发展的关键引擎，它彻底改变了创新模式。传统要素如劳动力和资本对GDP的边际贡献减弱，而人工智能被视为与电力、互联网同等重要的通用技术，具有极强的渗透性和赋能效果。实施“人工智能+”行动，是提升新质生产力的重要步骤，通过重组全球资源、重构产业发展模式，实现全要素生产率的指数级增长。
人工智能不仅改变了全球经济格局和竞争态势，也是大国博弈的核心领域。世界主要经济体将发展人工智能视为提升国家竞争力和维护国家安全的重大战略。2025年，美国推出多项人工智能计划，计划投资数千亿美元以保持其在该领域的领先地位。全球人工智能竞争已从单一的“算力与模型竞争”转向“生态与应用竞争”。我国积极应对国际竞争，深入实施“人工智能+”行动，利用市场规模和产业体系优势，通过“场景驱动”抢占人工智能产业应用高地，进而推动底层芯片和基础算法的突破，化解关键技术被“卡脖子”的风险。
人工智能是提升民生服务质量和推动社会治理现代化的重要工具。作为拥有14亿多人口的最大发展中国家，我国在社会治理方面面临诸多复杂问题和挑战。在民生领域，借助智能体等技术实现教育、医疗、养老等公共资源的高效配置，高质量服务从广泛覆盖转向精准对接，显著提升民众的获得感和生活品质。在社会治理方面，推动治理逻辑从“经验驱动、事后处理”向“算力支撑、事前预警”转变，通过人机协同激发基层治理活力，为构建精细化、智能化治理体系提供坚实基础，从而推动国家治理体系和治理能力现代化。
2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，部署构筑我国人工智能发展的先发优势。人工智能被定义为“引领未来的战略性技术”，政策聚焦于基础理论、核心算法（如计算机视觉、语音识别）和高端芯片的研发。
2024年，“人工智能+”行动首次写入《政府工作报告》。2025年，印发《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。相关政策不仅强调人工智能技术本身，还关注其如何赋能产业发展。算力基础设施不断完善，数据要素制度逐步健全，为人工智能的实际应用奠定了基础。
“十五五”规划纲要提出，全面实施“人工智能+”行动，加强人工智能与科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理的结合。未来，不仅要扩大应用规模，还要注重创新模式的重塑。通过引领科研模式变革、抢占产业应用制高点，实现生产方式的深层次变革和生产力的革命性飞跃。
人工智能全方位赋能各行业，展现出巨大发展潜力。在“AI+科学研究”方面，人工智能成为“实验室助手”，将材料研发、药物筛选周期从年缩短至周。在“AI+产业”方面，人工智能广泛应用于产品设计、供应链管理、智能检测等环节，综合分析多种因素，辅助需求预测与库存优化，提升供应链韧性。基于计算机视觉的智能检测技术在整车制造中实现亚毫米级缺陷实时识别，提高检测效率。在“AI+消费”方面，人工智能推动智能产品和服务消费增长。一方面，大模型技术带动终端产品升级；另一方面，有效解决医疗、教育、养老资源分布不均的问题，智能化服务满足消费者日益增长的需求。
未来，人工智能发展将聚焦三个方向。一是AI for Science加快科技创新进程，推动原创技术产出。二是具身智能快速发展，人工智能进一步参与生产生活，在物理世界获取真实数据进行自我迭代。预计到2035年，我国工作场所的人形机器人数量将突破200万台。三是高质量数据集建设持续推进，形成良好数据产业生态。
“人工智能+消费”激发新动能
“人工智能+”不仅是科技前沿，更关乎民众现实需求。作为一项颠覆性技术，人工智能如何提振消费？
李勇坚（中国社会科学院大学应用经济学院教授）：消费是我国经济增长的关键引擎，2025年最终消费支出对经济增长贡献率达52%。随着消费市场的扩展，居民消费需求呈现多元化特征，传统消费模式面临挑战。以人工智能为代表的新一轮科技革命，通过强大的数据处理、深度学习与智能决策能力，为破解消费痛点、激活消费提供了新路径。
人工智能通过场景创新拓展消费边界，在旅游、购物、健康等领域持续推动消费增长。在旅游领域，人工智能助手能提供个性化旅游攻略和讲解，AR导览眼镜带来沉浸式体验，极大提升旅游品质。在购物领域，AI购物助手通过大数据精准推荐商品，虚拟试衣间提供新购物场景。在健康领域，人工智能赋能健康管理平台，集成可穿戴设备、营养推荐等功能，带动相关行业发展。
人工智能通过产品创新激发消费需求。以智能穿戴设备为例，截至2025年三季度末，我国智能穿戴相关产品总量达18.1万种，较2020年增长超90%，其中智能手表品种数达2.9万种，年均增长46.8%。同时，可穿戴设备带动相关消费，如夸克AI眼镜支持支付宝支付，提升复购率。传统家电智能化水平提升，全屋智能系统根据用户习惯自动调节环境，实现家庭用能优化。炒菜机器人、擦窗机器人等销量大幅增长，中国炒菜机器人2024年市场规模达31.7亿元，2030年预计突破117亿元。奥维云网数据显示，2025年内置AI大模型的彩电快速渗透，线上市场零售额份额从1月份的0.8%增至6月份的42.1%，线下市场零售额份额从1.8%增至28.3%。未来，智能适老化产品有较大增长空间。人形机器人通过AI视觉识别、多模态交互和自主决策算法，实现全场景渗透。截至2025年底，我国60岁及以上人口占总人口的23%，人形机器人需求或迎来爆发式增长。
人工智能通过创造性利用数据要素推动消费业态创新。利用人工智能技术，能有效收集与分析消费者需求数据，指导企业调整供给策略，通过柔性生产、智慧供应链满足消费者需求，同时为消费者参与设计、营销等提供便利。在这个过程中，消费业态持续创新，消费需求得到更好满足。例如，通过人工智能动态预测消费者需求，实现生产预测。人工智能与大数据深度融合，能够对社会需求进行精准预测，使企业有效计划生产，降低存货。又如，C2M等新消费模式兴起，释放消费者潜在需求。利用大数据汇聚消费者需求，在产品研发、设计、生产、营销等过程中应用人工智能，通过定制化生产满足消费者个性化需求。
人工智能通过嵌入交易流程，推动业态创新并拉动消费增长。比如，千问APP接入淘宝、支付宝、高德等，优化消费流程，实现智能购物。今年2月，千问发布的“春节30亿大免单”活动数据显示，6天内AI完成下单超1.2亿笔。又如，人工智能主播可实现24小时直播，并基于互动信息调整对话内容，自动优化优惠信息，转化效率大大提升。
2025年，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》部署“人工智能+”消费提质，提出“拓展服务消费新场景”“培育产品消费新业态”，强调“大力发展智能网联汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能终端”。顺应科技革命浪潮，人工智能与各行业结合，将为我国消费增长注入新动力。
“人工智能+制造”推动新型工业化
出台《“人工智能+制造”专项行动实施意见》有何深意？人工智能与制造业双向赋能解决了哪些突出问题？
王高翔（中国电子信息产业发展研究院新型工业化研究所副所长）：人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有很强的溢出带动效应。工业和信息化部等8部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，对于加快形成新质生产力、推进新型工业化具有重要战略意义。
从技术演进角度看，人工智能正从“工具”向“要素”转变。不同于以往的信息化、自动化技术仅在局部替代人力，新一代人工智能具备感知、认知、决策、执行的完整能力闭环，贯穿研发设计、生产制造、供应链管理、售后服务全链条。系统推进“人工智能+制造”，有助于将技术突破转化为产业升级动能，加快重组生产要素、重构生产流程、重塑商业模式。
从产业竞争角度看，我国制造业亟须以智能化开辟新的竞争赛道。一方面，传统低成本竞争优势逐步减弱；另一方面，逆全球化思潮抬头、技术脱钩加剧，出口成本增加，供应链安全风险加大。人工智能技术能够通过要素替代降低综合成本、工艺优化提升产品质量、数据连接增强供应链掌控力，为制造业开辟高质量发展新路。
从全球博弈角度看，全球主要制造业大国将人工智能与制造业融合上升为国家战略，在新一轮产业竞争中抢占制高点。我国制造业具备产业体系完整、规模领先的优势，为人工智能发展提供了海量数据和应用场景。推动实施“人工智能+制造”专项行动，有助于将独特优势转化为落地应用的先发优势，在全球智能制造竞争中赢得主动。
实践表明，人工智能与制造业双向赋能，有助于系统性破解制造业转型中的难题。
破解了“看不见”的难题。人工智能与制造业深度融合，能有效解决生产过程不透明、设备状态难感知、质量缺陷靠人眼等困境，助力企业实现生产全过程实时感知与精准调控。
破解了“做不好”的难题。过去，高精度、高复杂度的制造环节依赖熟练工人，产品良品率受限。智能工厂依托人工智能，通过机器视觉、智能质检等技术，推动质量管控从事后抽检转向全程在线。
破解了“转不动”的难题。中小企业在数字化、智能化转型中面临资金、技术制约。龙头企业牵头建设的垂直工业互联网平台与行业大模型，为中小企业提供智能化解决方案。制造业丰富的应用场景与海量工业数据，也为人工智能从通用大模型向行业垂直模型演进提供了训练资源，形成良性循环。近年来，工信部已遴选三批101个中小企业数字化转型试点城市，支持超4万家中小企业开展数字化改造。
也要看到，“人工智能+制造”仍存在一些问题。融合广度深度不足，全链条融合面临技术成熟度低、场景适配性差等堵点。工业数据价值挖掘不足，制造业数据中约44%被有效利用，但符合大模型训练要求的高质量数据占比仅4%。底层算法、工业软件等领域短板突出，工业级芯片与高端传感器供给能力不足。
抓住科技革命机遇，推动人工智能与制造业在更广范围、更深层次交汇融通，需多维度协同发力。一是强化示范引导，以点带面，形成典型模式，加快培育一批制造业智能原生企业。二是强化工业数据筑基，加快建设行业高质量数据集，培育壮大一批数据咨询、数据标注经营主体。三是强化“根技术”投入，夯实算力、算法、数据等基础底座，推动重点领域关键技术攻关。