推动人工智能产业发展的策略探讨

人工智能产业发展的政策建议

作者：臧红印

一、背景

国家视人工智能为新质生产力发展的核心动力，致力于促使其与实体经济紧密结合，以把握全球科技竞争的战略先机。当前，人工智能技术更新迭代迅速，已从理论研究阶段迈向大规模实际应用，对提高全要素生产率、促进产业升级作用明显。我国拥有数据资源充足、产业链条完整、市场潜力广阔等有利条件，为人工智能进步奠定了稳固基础。与此同时，世界各国持续加强人工智能战略部署，欧美国家借助立法、资金投入和算力基础设施建设巩固领先优势。我国也亟需完善顶层设计并系统推进，以解决应用落地过程中面临的“最后一公里”难题，例如供需对接不顺畅、数据共享不充分、算力成本高昂等。在此背景下，国务院及地方政府相继推出“人工智能+”行动系列政策，旨在通过加强关键技术攻关、构建产业生态、拓展应用场景、优化要素支撑等途径，引导人工智能从“技术突破”走向“价值创造”，全面助力经济社会发展。

二、发展历程

人工智能产业政策的发展脉络大致可分为萌芽期、规范期和深化期三个阶段，核心目标是推动技术实现从“工具赋能”到“系统性变革”的跨越。

（一）萌芽期（2017年前后）：确立国家战略地位

2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，首次将人工智能提升至国家战略高度，提出“三步走”目标：至2030年，核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模突破10万亿元。同年，“人工智能”首次被写入《政府工作报告》，标志着政策体系建设的启动。

（二）规范期（2021–2023年）：构建安全与发展并重的治理体系

随着技术应用的深入，政策导向转向“安全与发展并重”。2021年《新一代人工智能伦理规范》出台，细化了研发、使用全过程的伦理要求；2023年《生成式人工智能服务管理暂行办法》施行，建立了备案制度，加强了数据安全与内容监管，实现了从“包容审慎”到“分类分级精准治理”的转变。

（三）深化期（2024年起）：全面实施“人工智能+”行动

2024年，“人工智能+”首次写入《政府工作报告》，2025年进一步升级为“持续推进”，旨在推动AI与制造业、医疗、金融等各行各业深度融合。2025年10月，“十五五”规划建议进一步明确人工智能是发展新质生产力的关键支撑，强调要突破高端芯片、基础软件、大模型等核心技术，建设全国一体化数据市场，完善治理体系并拓展国际合作。

三、发展现状和特点

（一）发展现状

1.国家政策现状：以“人工智能+”为核心，构建系统性发展框架

2025年8月，国务院正式印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），标志着中国人工智能产业政策从“规划引导”全面转向“行动落地”。该文件首次系统性地将“人工智能+”确立为国家战略引擎，覆盖科技、产业、消费、民生、治理、全球合作六大重点领域，并明确了三大阶段性目标：到2027年：人工智能与六大重点领域实现广泛深度融合，新一代智能终端与智能体应用普及率超过70%；到2030年：人工智能全面赋能高质量发展，应用普及率超过90%，智能经济成为核心增长极；到2035年：全面迈入智能经济与智能社会新阶段，支撑社会主义现代化建设。

2026年，“十五五”规划纲要进一步提出“打造智能经济新形态”，《政府工作报告》首次将“深化拓展‘人工智能+’”列为年度重点任务，推动政策从顶层设计向商业化规模化应用快速演进。关键支撑体系表现为算力、数据、中试平台三位一体。政策体系强化了基础设施与制度保障，形成了“三位一体”支撑架构。算力基建：全面实施“东数西算”工程，建成京津冀、长三角、粤港澳等8个国家算力枢纽节点和10个数据中心集群。截至2025年底，全国智算总规模达到159万PFlops，其中枢纽节点占比超过80%。数据要素：健全数据基础制度，推动高质量数据集建设，鼓励跨行业、跨区域的数据共享与开放。算电协同：2026年“算电协同”写入政府工作报告，推动绿电直供、余热回收，要求新建算力设施绿电应用占比达到80%以上，实现“以电强算、以算促电”。中试平台：北京、河南等地加快建设国家人工智能应用中试基地，破解中小企业“不敢试、试不起”的难题，加速技术从实验室走向产业化。

2.地方政策特点：聚焦场景、精准施策、差异化布局

地方政府围绕国家部署，形成了“一地一策、一业一策”的精细化推进模式：《北京市支持医疗健康领域人工智能应用发展行动计划（2026–2027年）》聚焦医疗全链条应用（防、筛、管、救、治、康），支持AI辅助诊断、智能康复；同时推进“人工智能+视听”，支持40个垂类大模型、50部AIGC原生创作项目。《广东省人工智能赋能制造业高质量发展行动方案（2025–2027年）》，作为全国首个省级制造业AI专项，推动工业大模型、算力券补贴、标杆项目遴选，培育了147家专精特新“小巨人”企业，数量居全国首位。粤港澳大湾区，依托广东政策覆盖，以智能制造、智能物流、智慧港口为突破口，推动AI与跨境数据流通机制的协同创新。

（二）政策核心特点：五大结构性特征

1.发展优先，场景驱动。政策重心从技术研发转向“AI+”融合应用，强调在制造、医疗、交通、教育等实体经济场景中实现规模化落地。

2.企业梯度培育。构建“单项冠军—专精特新—初创企业”三级支持体系，省级财政对国家级“小巨人”企业给予最高200万元奖励，实现省市联动激励。

3.安全可控，伦理先行。同步推进《人工智能治理研究报告（2025年）》《人工智能安全治理研究报告（2025年）》等制度建设，强调数据隐私、算法透明、责任认定。

4.生态开放，开源协同。以上海“模速空间”为代表，打造大模型创新生态社区，吸引了超过800家AI企业集聚，推动国产大模型开源生态引领全球。

5.区域协同，东西联动。“东数西算”实现算力资源跨区域优化，甘肃庆阳、内蒙古和林格尔等西部枢纽成为AI算力新高地。

四、困难和挑战

人工智能产业发展面临模型趋同、用户粘性不足、数据安全、算力瓶颈及伦理规范等多重挑战。当前行业在技术、应用与治理层面均存在亟待突破的难点。

（一）技术与产业层面挑战

1.模型趋同，护城河变窄

顶尖大语言模型在基准测试上的性能差距已缩小至个位数百分比，领导地位频繁更替，大模型正趋于“商品化”。未来竞争将更多依赖于算力规模、垂直数据、产品体验或分发渠道，而非模型本身的核心差异。

2.算力与芯片“卡脖子”问题突出

高端AI芯片依赖进口，供应链存在安全风险。国产AI芯片与主流深度学习框架兼容性不足，形成“技术孤岛”，限制了硬件性能向实际应用效能的转化。

3.数据质量与共享机制缺失

73%的工业数据滞留在私有云，医疗影像跨机构共享率不足12%，低质量“暗数据”导致全球每年损失超过3万亿美元。公共数据开放不足，难以满足大模型训练需求。

（二）应用落地与用户粘性困境

1.用户真实使用粘性低。尽管ChatGPT宣称拥有8亿周活用户，但美国仅有约10%的用户每日使用，多数为“一次性游客”。企业端部署更慢，仅25%的企业已部署LLM项目，40%的计划延迟至2026年以后。

2.应用场景碎片化。AI在制造、医疗等领域虽有成功案例（如钢铁缺陷检测准确率提升至98%），但跨行业复制困难，缺乏统一标准和闭环生态。

（三）安全与伦理风险

1.数据安全与隐私泄露风险

用户敏感数据在AI处理过程中易被泄露；科研人员违规使用开源工具可能导致核心技术信息外泄。

2.算法偏见与决策黑箱

贷款审批、保险定价等场景存在歧视性偏见，医疗、自动驾驶领域若出现错误决策，后果严重且责任难以界定。

3.恶意使用与社会影响

深度伪造技术被用于诈骗、传播虚假信息，个性化推荐削弱用户自主权，军事AI可能违反“人类最终决策权”原则。

（四）治理与人才结构问题

1.监管滞后于技术发展。生成式AI的伦理审查、责任认定制度建设滞后，各地政策同质化严重，存在重复投资与资源错配。

2.人才结构“倒金字塔”。应用型人才过剩，基础理论与底层创新人才稀缺，制约了原始创新能力。

五、政策建议

人工智能产业发展的政策建议主要包括坚持鼓励创新与适度监管相结合、加强安全能力建设、推动人工智能在法治轨道上健康发展。根据国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，到2030年，我国人工智能应用普及率将超过90%，智能经济成为重要增长极。为实现这一目标，政策建议从多个维度展开：

（一）鼓励创新与适度监管并重

构建包容创新的制度环境，完善政策支持体系和知识产权保护，助力企业突破核心技术。同时，针对自动驾驶、医疗AI等高风险领域实施分类分级监管，强化全生命周期监测，防控潜在风险。

（二）强化人工智能安全能力建设

将数据加密、风险预警、应急响应等安全技术嵌入算法研发、模型训练和应用全过程。完善安全评估标准与责任追溯体系，确保人工智能在安全可控的前提下释放效能。

（三）推进法治化治理进程

新修订的《中华人民共和国网络安全法》自2026年1月1日起施行，首次增设人工智能专门条款，明确支持技术研发的同时强化风险监测与监管，标志着我国人工智能治理正式迈入法治化新阶段。

（四）深化“人工智能+”融合应用

推动人工智能与科技、产业、民生等领域深度融合，重点发展智能原生企业、智能制造装备、智能网联汽车等新业态，加快培育新质生产力。