"人工智能+"行动全面启动 产业化进程加速

4月末中央政治局会议明确，将全面推进“人工智能+”战略部署，构建智能经济发展新格局，完善AI治理体系。

业内权威人士指出，从先前“深化拓展”“深入实施”到如今的“全面实施”，表述的演进反映出“人工智能+”战略已从试验田迈向大规模推广阶段，AI正式步入规模化、商业化运营的新纪元。当前我国正处于AI产业化与产业AI化协同推进的深度融合期，需通过系统性规划，将AI的技术潜力和产业势能有效转化为推动经济高质量发展的强大动力。

国研新经济研究院创始院长朱克力强调，全面推进“人工智能+”战略的实施，代表着顶层框架已构建完成、技术基础已牢固、产业落地条件已具备。不再局限于特定领域或地区的试验阶段，而是升级为覆盖全国、贯穿全产业、融入全场景的系统性战略部署。这标志着AI从科技前沿赛道深度融入现代化产业体系全局，从补充角色转变为核心驱动力。政策导向也从单纯的技术研发支持，转向技术推广、业态培育、场景落地、生态建设协同推进，加速智能终端和AI智能体在各个行业的渗透，催生更多原生智能新业态。

赛智产业研究院院长赵刚分析，这是AI技术加速演进、应用广泛渗透与产业纵深推进共同驱动的成果，标志着“人工智能+”正成为我国现代化产业体系建设的新动力。

从大模型、推理模型到智能体和具身智能体，AI技术持续突破，每三个月就会产生新一轮技术革新。与此同时，AI应用成本也在持续下降，模型费用从2022年初每百万词元约60美元大幅降至不足1美元，这为AI技术的广泛推广奠定了基础。

AI应用正在广泛普及。高性能低成本的AI技术降低了使用门槛，推动各行业对AI的需求增长。个人用户在日常生活中频繁使用大模型进行智能问答，企业用户则在工作中广泛应用大模型进行营销策划、方案设计和客户服务等工作。数据显示，我国AI原生APP月活跃用户达4.4亿，日均词元调用量约140万亿，93%的国内职场人士使用AI工具，远超全球58%的平均水平。

推进“人工智能+”战略加快了智能原生产业发展，AI核心产业规模已超1.2万亿元，涌现出智能算力、大模型、高质量数据集和具身智能等新业态的领军企业。同时推动智能制造、智能驾驶和低空经济等数字化新业态全面发展，吸引了更多资本投入AI应用场景，提高了全要素生产率，进一步壮大了新质生产力。

江汽集团与华为合作推出“迈思特”CV质检大模型，解决传统人工质检效率低和小模型泛化能力不足的问题。该模型实现多场景通用，全面赋能生产流程，有效提升良品率和产能。

华为中国政企业务副总裁郭振兴指出，今年是“行业+AI”实现突破的关键年份。AI价值已可量化评估，企业能清晰看到AI带来的回报；用户投资意愿增强，多个行业将AI基础设施建设列为优先事项；AI场景化方案已可复制推广，行业领先企业的标杆应用均已落地并完成商业闭环。

浪潮云采用“双工厂”模式打造石化行业解决方案，将企业风险识别到处置的时间压缩约30%，显著提升装备运行风险识别能力。通过搭建高仿真靶场环境，利用AI主动发现系统薄弱环节，使预测性维护预警准确率提升约80%。通过AI原生开发平台生成智能体，使业务人员能够自主创建智能体应用，单个智能体交付周期从2个月缩短至1周，效率大幅提升。

浪潮集团总工程师、浪潮云董事长肖雪表示，全面推进“人工智能+”战略将更加注重对各行业的系统性赋能。“人工智能+”代表技术与产业的深度融合，需要扎根产业基础、服务实体经济，依托我国完善的产业体系和丰富的应用场景，在工业制造和农业生产等领域加速渗透。

AI在民生服务、智能制造、消费升级和智慧城市等重点领域已实现商业化规模应用，形成了成熟的商业模式和市场规模。赵刚指出，AI商业化规模应用需满足三个基本条件：良好的数字化基础、丰富的数据资源和较高的知识服务成本。互联网、金融、高端制造和医疗等重点领域已具备这些条件，AI商业化应用效果显著。

随着AI从“感知智能”向“执行智能”演进，监管合规和安全可控成为智能体落地的关键前提。统筹AI发展与安全，需坚持发展优先、安全托底、治理协同、审慎包容的原则，在激发创新活力的同时筑牢风险防线，形成发展与治理同步推进的新模式。

肖雪强调，安全不应是事后补救，而应贯穿研发全过程，需将安全要求融入AI研发、训练、部署和应用全生命周期，构建“内生安全+动态防护+应急处置”的综合防护体系。

赵刚指出，统筹AI发展与安全、加强AI治理需从制度完善、促进发展和安全保障三个维度同步推进。建立AI治理制度体系，平衡技术创新与社会风险；推动AI技术创新和产业发展，扩大应用场景开放，确保AI治理服务于经济增长和社会进步；持续完善AI治理方法，强化责任认定，确保AI始终保持安全、可靠、可控和向善发展。

朱克力认为，首先应以服务实体经济为核心，有序扩大应用场景开放，推动智能终端和AI智能体加速落地，为技术创新提供空间、为产业成长培育土壤。其次，建立分层分类治理框架，对成熟应用适度放宽监管、鼓励推广，对生成式AI和通用大模型等前沿领域严守安全底线，完善算法备案、内容审核和数据合规等制度，划定伦理红线和法律边界。同时，强化技术治理网络、以技术手段治理AI，构建智能化风险监测预警机制，对算法歧视、数据泄露和虚假生成等风险做到早发现、早处置。

“还需健全跨部门协同监管机制，平衡规则共建与行业自律。在可控、可管、可用的框架下促进AI健康发展，使其成为经济增长新动能，同时守好社会安全和产业安全底线。”朱克力总结道。（记者 黄 鑫）