程絮森：以'人工智能+'为抓手 打造智能经济新引擎

程絮森

中国人民大学首都发展与战略研究院副院长

国家发展与战略研究院研究员、信息学院教授

人工智能作为引领新一轮科技变革的核心驱动力，正在深度重构经济运行模式与社会生活方式，推动生产力实现质的飞跃和生产关系的深刻调整。习近平总书记强调，要依托新型举国体制优势，坚持自主可控，注重实践应用，引导我国人工智能朝着有益、安全、公平的方向稳健发展。

“十五五”规划及政府工作报告明确提出，要全面推进“人工智能+”战略部署。需充分发挥人工智能的引领作用，培育智能产业集群，加速构建智能经济体系，稳步发展新质生产力，为经济高质量发展注入强劲动力。

当前，人工智能技术正处于快速迭代的关键阶段。必须牢牢把握这一历史性契机，抢占产业应用制高点，在全球科技竞争中掌握主动权。凭借数据资源雄厚、产业体系完整、应用场景广泛等优势，我国人工智能领域取得显著进展。但面对激烈的国际竞争和复杂的外部环境，我国在基础理论、源头创新、核心技术等方面仍存短板。需从短、中、长期视角统筹规划、多措并举，精准破解瓶颈障碍，打通“最后一公里”，推动“人工智能+”战略稳健落地，加速形成人机协作、跨界融合、共建共享的智能经济新业态。

筑牢“人工智能+”战略根基

强化基础支撑能力建设，是保障“人工智能+”战略落地的短期核心任务。要以技术突破和制度创新为双引擎，推动算力、数据、模型等要素协同联动、互为赋能。

算力布局与资源统筹双管齐下，强化智能算力一体化配置。算力是支撑人工智能训练与推理的基石，是激活数据要素价值的关键。需协同推进算力基础设施建设、互联互通标准制定及软硬件协调发展，提升国产化比例。发挥“东数西算”工程枢纽作用，构建全国性算力网络，搭建算力资源调度平台，实现跨行业、跨领域算力高效共享。建立算力评估机制，支持第三方机构开展算力交易评测。

数据质量与供给体系协同优化，推进高质量数据集建设。数据是人工智能发展的养料，盘活存量、布局增量是制胜关键。需构建多层次数据供给体系，整合分散的优质数据资源，将原始数据转化为高质量中文语料和专业数据集。深化数据开放共享，创新交易模式与保护机制，完善数据要素市场，建立分级流通标准和跨境流动风险管控体系，促进国际数据协作。以企业需求为导向，发布行业数据集建设指引，实现“以模引数”，推动企业数据开发与模型训练深度融合。

自主创新与开源生态两手抓，提升模型核心能力。加强基础理论研究和架构创新，探索训练推理新方法，培育行业大模型，打造场景小模型，推动大小模型协同发展。同时培育开源开放生态，引领全球开源社区建设。开源共享既能降低技术门槛、普及人工智能应用，也可贡献中国方案。坚持开源与闭源并举，推动我国模型创新能力从“跟跑”向“领跑”跨越。

拓展“人工智能+”应用新空间

培育规模化新场景，是“人工智能+”战略中期推进的核心抓手。场景是人工智能技术的“试验田”、战略落地的“加速器”和制度创新的“试金石”。需依托我国超大规模市场和丰富场景优势，促进科技与产业深度融合。

聚焦需求牵引，加速培育高价值应用场景。真实需求是驱动技术攻关的突破口，围绕科技、产业、消费、民生、治理等领域，挖掘和建设一批高价值场景。政府机关、事业单位、国企要发挥示范作用，主动开放核心业务场景，吸引民企、中小企业和科研机构协同参与，勇当“先行者”。推动“人工智能+”在真实场景中验证，涵盖技术设施“硬建设”和商业模式“软创新”，形成科产协同创新模式。

秉持人本理念，推动“人工智能+”在民生文化领域普惠共享。坚持“以人为本、智能向善”，在就业、教育、医疗、养老等民生领域深化应用，让科技成果惠及全民。同时推进人工智能在文化创作、传播、交流中的应用，鼓励文化产业数字化转型，实现科技与文化深度融合，打造提升国家文化软实力的新引擎。

构建“人工智能+”国际合作新格局

深化国际产业协作，筑牢全球协同根基。坚持以企业需求为导向、产业合作为纽带，引导企业高效开展技术认证与合规评估，整合龙头资源，带动中小企业有序出海，提升国际合作规范化水平。借助金砖、上合、中国—东盟、G20、APEC等多边平台，积极参与人工智能议题讨论，支持举办世界人工智能大会等高端活动，推广我国成功案例，夯实国际合作基础。

完善多边治理框架，构建全球治理新体系。坚持共商共建共享，提升发展中国家在人工智能治理中的话语权，探索广泛参与的合作机制，共享数字红利，共迎全球挑战。统筹发展与安全，协同应对应用风险，确保人工智能安全可控。推动实现发展权利、机会、规则的平等。将完善全球治理作为长期制度目标，以制度协同促进技术协同，推动人工智能在开放公正的环境中合作共赢。