随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，人工智能加速演进，正成为重塑生产方式、生活方式和治理方式的重要力量。大模型、智能体、具身智能等技术快速突破，人工智能对经济社会发展的影响由局部赋能走向全域渗透。面对人工智能发展新形势，必须把握技术演进和产业融合规律，深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能更好赋能千行百业、增进人民福祉。
一、准确把握人工智能发展的新趋势
当前，人工智能进入创新突破加快、应用扩散提速、产业竞争加剧的新阶段，技术形态、应用方式、发展动力和竞争焦点都在发生深刻变化，呈现出三个鲜明特征。
一是技术形态从专用智能向通用智能加快演进。过去，人工智能主要围绕语音识别、图像分类、机器翻译等特定任务展开，模型能力较为单一。如今，生成式人工智能快速发展，大模型具备文本、图像、音频、视频等多模态理解和生成能力，能够完成知识问答、逻辑推理、内容创作等多种任务。随着智能体从“能对话”向“能办事”转变，具身智能从虚拟空间走向现实世界，人工智能正逐渐成为能够理解需求、分解任务、协同调用资源的新型生产工具。
二是应用方式从单点辅助向全流程融合加快拓展。以往人工智能多应用于客服、推荐、识别等单一环节，主要发挥降本增效作用。现在，“人工智能+”推动技术深度嵌入研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等全过程。在制造、农业和服务业领域，智能工厂、精准种养、辅助诊疗、个性化学习等新模式不断涌现。“人工智能+”不是在传统业务上简单增加一个工具，而是通过数据、算法、知识与行业经验的深度融合，推动各行业重新定义产品、重构业务流程、创新组织方式和价值创造模式。
三是发展动力从技术供给向场景牵引加快转换。人工智能只有进入真实场景、解决实际问题，才能转化为现实生产力。我国拥有完整产业体系、超大规模市场和丰富应用场景，为人工智能迭代升级提供了独特优势。完整产业体系为工业模型训练和智能装备应用提供复杂环境，多样消费需求和公共服务需求为智能终端、教育、医疗、养老等应用创造广阔空间。场景开放能够带动数据汇聚、模型优化和产品迭代，形成技术突破与产业升级相互促进的良性循环，使“人工智能+”成为推动传统产业改造升级、培育壮大新兴产业和未来产业的重要力量。
二、准确把握人工智能变革的新逻辑
人工智能由一项专业技术成长为具有广泛渗透性、带动性和重构性的通用技术，其根本在于算法突破、要素积累和制度创新的共同作用。
算法、数据和算力协同突破，为人工智能跃迁提供基础支撑。深度学习、预训练模型和强化学习等方法不断进步，显著提升模型的理解、生成和推理能力。数据资源持续积累，算力基础设施加快建设，为复杂模型训练和大规模应用提供支撑。更为重要的是，算法、数据、算力形成了相互促进的创新体系，算法模型提升扩大数据应用需求，数据质量提高推动算法性能优化，算力进步又降低算法训练和部署成本，三者协同演进使人工智能创新周期不断缩短、应用门槛持续下降。
科技创新与产业创新深度融合，为人工智能打开广阔空间。人工智能的赋能属性需同实体经济结合，才能充分释放乘数效应。人工智能进入研发、生产、流通和消费环节，可以辅助科研发现、优化工艺参数、预测市场需求，催生智能汽车、智能机器人等新产品。传统产业为人工智能提供数据、知识和应用场景，人工智能则为传统产业注入新的技术能力和发展动能。
发展和治理相互促进，为人工智能行稳致远提供制度保障。人工智能在创造巨大价值的同时，也带来数据安全、算法偏见、隐私保护、就业结构调整等新问题。既不能因风险而停滞发展，也不能只重创新而忽视治理。要把安全要求嵌入数据采集、模型训练、产品设计、应用部署等各环节，并根据不同技术类型、应用场景和风险等级实施分类分级监管。以治理促进规范发展，以发展推动治理完善，形成鼓励创新、包容审慎、底线清晰的制度环境，才能实现创新活力与安全秩序的统一。
三、准确把握“人工智能+”实践的新要求
面对人工智能发展大潮，我们必须把握机遇、发挥优势，坚持自立自强、应用牵引、开放共享和智能向善，深入实施“人工智能+”行动，加快形成创新活跃、产业繁荣、应用广泛、治理有效的人工智能发展新格局。
加强基础能力建设，筑牢人工智能创新发展根基。加强基础理论和前沿技术研究，聚焦高端芯片、基础软件、关键算法等领域开展协同攻关，提升基础软硬件自主可控水平。统筹推进算力基础设施建设，优化算力资源布局，提高算力供给效率和普惠水平，防止重复建设和资源闲置。完善高质量数据集建设、开放和流通机制，加强数据治理和安全保护，让更多数据依法合规转化为创新资源。建设开放活跃的开源生态，推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，加快培养跨学科、复合型人才，为人工智能发展提供持续支撑。
拓展融合应用深度，释放“人工智能+”乘数效应。坚持以解决实际问题为导向，推动人工智能从“可用”向“好用”、从示范应用向规模化普及转变。深化“人工智能+制造”，发展工业大模型、智能工厂和智能装备。推进“人工智能+农业”，提升生产、经营和服务智能化水平。发展“人工智能+服务业”，推动生产性服务业向专业化和价值链高端延伸。实施“人工智能+消费”，培育智能网联汽车、智能机器人、人工智能手机和电脑等新型终端。推进“人工智能+民生”，鼓励人工智能辅助教师教学、医生诊疗和基层治理，让技术进步更多更公平惠及人民群众。
强化企业主体地位，完善协同创新和成果转化机制。企业处在技术创新和市场需求结合的前沿，是推动“人工智能+”落地的重要力量。要支持科技领军企业牵头组建创新联合体，促进产学研用深度协同，推动大中小企业融通创新。鼓励龙头企业开放场景和平台资源，带动中小企业智能化改造，避免人工智能应用成为少数大企业的“专属能力”。发挥政府采购、首台套应用、场景开放等政策作用，为新技术新产品提供试用机会。发展长期资本、耐心资本和战略资本，引导资源投向基础研究、关键核心技术和长期价值创造。
坚持智能向善，提升人工智能治理和全球合作水平。完善人工智能法律法规、伦理规范和技术标准，明确数据使用、算法责任、内容标识和权益保护边界。加强安全评估、风险监测和应急处置能力，防范虚假信息、算法歧视、数据泄露和技术滥用。完善职业转换支持体系，帮助劳动者适应智能化转型，促进人机协同而不是简单替代。深化“人工智能+全球合作”，积极参与全球人工智能治理，反对以技术垄断和“小院高墙”阻碍发展合作，帮助发展中国家提升数字基础设施和人工智能应用能力，让人工智能成为造福全人类的国际公共产品，为世界人工智能发展贡献更多中国智慧和中国方案。
（作者单位：对外经济贸易大学）
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