王继龙：筑基AI 进而让AI重塑万物——“十五五”信息化新蓝图

若称“十四五”是信息化全面拥抱数字化的五年，那么“十五五”将被赋予全新定义。信息化的核心不再直接服务于人，而是直接服务于AI，由AI驱动整个信息世界。这不仅是技术路线的演进，更是一场关乎勇气、思维模式与组织形态的根本性跃迁，它迫使我们重新回答：当机器开始具备理解、推理与创造能力时，信息化究竟应围绕谁来设计？

王继龙

清华大学网络科学与网络空间研究院教授

01

正在发生的角色更迭

AI技术革命让软件开始“自作主张”，它能代写邮件、调整参数，甚至读懂报错日志并优化自身代码。过去几十年，计算机始终是人的“副驾驶”，人下指令，机器执行；人做判断，机器记录。无论系统多复杂，方向盘始终掌握在人手中。

但在“十五五”期间，人工智能将坐上主驾驶位，它们不仅执行指令，更将负责感知、判断和规划。这种转变绝非修修补补的版本升级，而是底层逻辑的重写，这要求我们拿出梭哈AI的勇气与决心，要么All in AI，要么被时代抛弃。

02

“十五五”信息化规划

适配高动态时代

AI让持续迭代成为常态。模型能力每隔数月便跨越一个台阶，框架、工具链和最佳实践几乎每个季度都在被重写。在此节奏下，再指望“做一个项目管五年”，无异于刻舟求剑，系统建成之日，往往就是其落后于技术现实之时。

因此，新五年规划的核心命题发生根本变化，不再是列出一张长长的系统建设清单，而是设计一个可持续演进的框架。清单思维追求一次建成、长期使用，框架思维则追求持续生长、永不定型。

一个面向高动态时代的规划框架，至少需在三个层面留出接口。

一是容纳未知的技术。今日主流的大模型架构，五年后可能已被取代，因此规划不应锁定在某项具体技术上，而应规定模块化、可替换的边界，让底层模型、算力供应、数据通道都能像零件一样平滑替换，不至于牵一发而动全身。

二是容纳未知的需求。AI将催生大量今日无法预见的应用场景，规划要留白，建设通用的能力底座（数据、算力、平台、运管），让新需求能快速长在底座之上，而非每次都从零立项。

三是容纳未知的风险。新技术必然带来新威胁，框架要把安全和合规作为内生能力，而非事后补丁，让防护体系能随攻击手段一同进化。

简而言之，“十五五”规划要从建设一座大楼的思路，转向规划一座可不断生长的城市的思路，我们划定路网、管廊和规则，至于住进何种应用，交给时间和创造力去填充。

03

赋能AI

给AI备好“水电煤”

未来五年，信息化基础设施的首要任务不再是服务人，而是服务AI。如同工业时代需先有水、电、煤，智能时代也要先为AI备齐其赖以运转的基础要素。这里有四个关键发力点：网络、算力、数据、安全。

网络赋能：

为AI修好高速公路

AI对网络的要求与人类截然不同。人类上网，延迟几百毫秒几乎无感；而AI间的协作在微秒级，海量参数、数据和智能体消息在节点间高频穿梭，传统互联网的乡间土路已难以承载AI这台赛车。

“十五五”需建设适配AI的新型网络基础设施，实现高可靠、高吞吐、低延迟。这绝非简单的带宽升级，而要重新设计路由策略、拥塞控制和调度逻辑，让计算和数据在云、边、端之间自由流动，让算力像水一样按需调度，让一次跨地域的模型推理不再被网络抖动拖垮。当智能体间需实时协同时，网络本身必须成为一种确定性的承诺，而非尽力而为的运气。

算力赋能：

新二八模型

算力是AI的引擎，但获取算力的两条路各有代价：自建算力安全可控但投入巨大、利用率难保；租用算力弹性高效却存在数据出域的安全隐忧，非此即彼皆非良策。

更务实的策略是自建与租用并举，不妨称之为“新二八模型”：20%的核心、敏感业务放在自主可控的自建算力上，把数据牢牢留在自己手里，保障安全与合规；80%的弹性、非敏感需求通过公有云、智算中心等社会化算力解决，做到用多少、付多少，让突发的训练与推理高峰被弹性吸收。

这个比例非死规矩，而是一种思维，先按数据敏感度和业务连续性给业务分级，再为每一级匹配最合适的算力形态。真正的能力在于能否让自建与租用之间无缝切换、统一调度，形成一张对上层应用透明的算力一张网。

数据赋能：

打造数据银行

数据是AI的食粮，但现实中普遍面临数据共享困境，用的人拿不到，有的人不敢给。需要数据的部门苦于无米下锅，掌握数据的部门则担心责任、隐私和权属，宁可把数据锁在抽屉里，结果是大量数据沉睡，AI吃不饱。

数据银行是一个值得期待的破局方向。它不是简单的数据交换市场，而是一套合规汇聚、统一治理、清晰定价、可控流通的机制。

打个比方，可像存钱一样存入数据。提供方把数据存进数据银行，由数据银行负责脱敏、确权和保管，并据此获得相应收益或积分。可像贷款一样借出数据。需求方按规则借用数据，可采用可用不可见、用完即焚的方式，数据在受控环境中被模型使用，但不被复制带走，全程可审计、可追溯。

“十五五”要做的，是把数据汇交从被动提交变成主动入市，让贡献数据的人有收益、有保障，让使用数据的人有渠道、有边界。关键是建立一套清晰的权益分配与责任界定规则，谁的数据、产生多少价值、风险如何分担，都要算得清、说得明。数据只有流动起来，才能真正成为资产，而让它敢于流动的前提，是规则先于流动到位。

安全赋能：

建设全新的AI安全体系

AI带来的不只是效率，还有全新的风险类型。这些风险是传统网络安全防护从未遇到过的，如提示词注入（一句话让模型说出不该说的话）、模型投毒（训练数据被恶意篡改）、隐私泄露（模型记住并复现敏感信息）、深度伪造（以假乱真的视频音频）等。

面对这些新威胁，“十五五”必须建立覆盖数据、模型、框架、应用全链条的AI安全防护体系。在数据层做好溯源与清洗，在模型层做好对齐与红队测试，在框架层做好权限与隔离，在应用层做好审计与熔断。这是决定AI能否放心使用的必选项，没有安全兜底的智能，跑得越快，摔得越重。

04

AI赋能

放权，让一切自动运转

把“水电煤”备齐之后，真正的价值释放来自第二步：敢不敢把权力交给AI，让它从工具变成同事，让信息系统从被人操作走向自动运转。这一步靠的不只是技术，更是观念。

开放思维

让AI执行审批权限

规章制度、操作手册、流程规范，所有这些结构化、数字化的知识，AI不仅能学习，还能执行，甚至比人做得更合规、更无情绪、更可追溯。它不会因疲惫而疏忽，不会因人情而通融，每一次决策都留有清晰的依据链条。

因此，要敢于尝试放权。可先从低风险场景切入，会议室预定、材料合规审核、标准合同盖章都可让AI自主审批。在这些规则明确、边界清晰的场景里，AI往往能展现出比人类更低的错误率和更高的效率。

其中真正的关键是信任机制。要同步建立AI决策的可审计、可申诉、可熔断体系，每一笔决策可回溯，当事人有异议可申诉，一旦出现异常可立即叫停回滚。人类不再事事亲为，而是走到更高处，守住底线、设定边界、监督异常。

开放平台

让每个人都能“捏”一个AI应用

未来的应用研发不再只是程序员的专利。当开发的门槛被语言和拖拽抹平，业务人员自己就是最懂需求的产品经理。

“十五五”应大力建设低代码、无代码的AI众创平台，让每个人都能用拖拽、配置，甚至用自然语言描述的方式，创建属于自己的AI应用：财务人员搭一个自动对账助手，科研人员捏一个文献速读机器人，一线员工做一个专属的任务台账工具。

释放群体智能的力量。当创造工具的权利交还给最接近问题的人，创新就不再依赖少数技术精英的排期，而是从成千上万个岗位上同时涌现，每个人都是应用的创造者，每个岗位都能拥有量身定做的AI助手。信息化部门的职责，也随之从“替业务写应用”转变为“为业务提供能自己造应用的平台”。

自主设计

让AI规划下一代的自己

更进一步，可让AI分析现有系统的架构、运行数据和用户反馈，自主提出重构或升级方案。事实上，AI今天已能自动完成数据库调优、接口设计和代码生成，在受控环境下，它完全有能力独立完成一个中等规模系统的设计与搭建。

当这一天到来，人类的角色将从设计者变成决策者：我们告诉AI资源边界在哪里、业务底线是什么、合规红线不能碰，然后说一句“走你”，剩下的设计、实现、自测交给它们去跑。我们要把握的是做不做、值不值、合不合规的方向盘，而不再是怎么写每一行代码的方向盘。这并不意味着失控，恰恰相反，正因为有清晰的边界和可回退的机制，放手才成为可能。

持续演进

创造永不停止学习的有机体

AI最迷人之处，在于它的不眠不休、不抱怨、不懈怠，以及持续学习的天性。这意味着，信息系统第一次有机会摆脱建成即静止、不改就老化的宿命。

“十五五”的信息化系统应当实现感知—学习—决策—行动的闭环。持续监测业务变化、用户反馈、技术进展和运行问题，并据此自主发起需求分析、规划设计、开发实现和测试发布。它像一个有生命的数字有机体，能自我感知不适、自我诊断病因、自我开方调理。如果用一句朴素的话来形容这种状态，那就是好好学习，天天向上。一个会自己进化的系统，才能真正跟上一个不断进化的时代。

05

信息化队伍建设

AI员工将成为主力

AI将成为“十五五”期间信息化工作的主力员工。大量重复性强、规则明确的工作，AI完全可以胜任，且成本更低、速度更快、错误更少。它可以7×24小时不间断响应工单，可以在毫秒间扫描成千上万条日志，可以同时为上百个用户做一对一的答疑。

那么，现有的信息化团队将何去何从？答案不是消失，而是两极分化、各自向上，分别走向两类更高价值的角色。

第一类，转型为业务信息化主管。他们从技术部门挂职深入到各业务一线，服务人事、财务、科研、资产等业务工作的智能化转型。他们不再是埋头写代码的人，而是真正读懂业务痛点、并能把这些痛点准确翻译给AI的桥梁。他们既懂业务的语言，又懂AI的脾性，是连接需求与智能的关键接口，也是最难被替代的角色。AI再强，也需要有人告诉它，这件事到底要解决什么问题。

第二类，成为基础设施与运行维护专家。他们是AI的护航者，守护着算力、网络、数据和安全这套智能世界的底座，确保整个系统不会因一根光纤断裂、一次配置失误或一场安全攻击而崩塌。当AI在前台高速运转时，正是他们在后台维系着这一切得以运转的根基。

与此同时，传统的应用研发、用户支持、测试等岗位将逐步被AI取代。但这不是失业，而是升级，每个人都需要向上述两类角色之一转型，把自己从“可被替代的执行”迁移到“难以替代的判断与守护”上来。

于是，未来的信息化团队画像被彻底改写，不再是几十个工程师对着屏幕逐行敲代码，而是一小群牧羊人引领着一大群AI员工在数字草原上放牧。人定方向，AI出力；人守底线，AI狂奔。

06

梭哈AI不是赌

是看清了方向

有人会问，梭哈AI会不会太冒险？

回望信息化的历史，每一次跨越式发展面前，犹豫者、保守者、观望者，最终大多被时代的洪流冲走。从大型机到PC，从单机到网络，每一次敢于All in新事物的人，都收获了指数级的回报。真正的风险，从来不是押注未来，而是假装未来不会到来。

所以，梭哈AI不是一场豪赌，而是看清方向后的果断下注。它需要勇气，但更需要前述的那套底座与机制作为支撑，有了可演进的框架、充足的“水电煤”、可信任的放权体系和完成转型的队伍，这一注才下得稳、下得起。

“十五五”不是对“十四五”的修补优化，而是一次重新起跑。赋能AI，让AI赋能一切。