摘 要:在新一輪科技革命和產業變革加速演進的背景下，人工智能是連接創新鏈與產業鏈的關鍵橋梁，是推進高質量發展的重要驅動。深化拓展“人工智能+”行動，需充分利用并鞏固我國特有的制度、市場、產業、人才四大優勢，推動經濟社會全面智能化，構建涵蓋生產、服務、民生和政務的應用體系；并從技術突破、場景構建、制度創新和生態培育四個方面入手，著力構建系統化、多層次、可落地的實施框架，在塑造高質量發展新動能與新優勢的同時，提升人民群眾的獲得感、幸福感、安全感。

關鍵詞:“人工智能+” 數字技術 科技革命 產業變革

【中圖分類號】F42 【文獻標識碼】A

2025年中央經濟工作會議提出“深化拓展‘人工智能+’”，這與“十五五”規劃建議中“全面實施‘人工智能+’行動”相呼應，為“人工智能+”向深向實推進指明方向。在新一輪科技革命和產業變革加速演進的背景下，人工智能正快速融入經濟社會發展各領域，成為驅動高質量發展的關鍵引擎。深化拓展“人工智能+”，是實現高水平科技自立自強、建設科技強國的重要舉措，為推動產業智能化升級注入強大動力。

優勢條件：“人工智能+”靠什么？

黨的二十屆四中全會審議通過的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》提出：“我國經濟基礎穩、優勢多、韌性強、潛能大，長期向好的支撐條件和基本趨勢沒有變，中國特色社會主義制度優勢、超大規模市場優勢、完整產業體系優勢、豐富人才資源優勢更加彰顯。”[1]這四大優勢既是“十四五”時期取得巨大成就的堅實支撐，也是“十五五”時期推動高質量發展、確?；緦崿F社會主義現代化取得決定性進展的關鍵依靠，還是我國深化拓展“人工智能+”的底氣和動力所在。我國可以憑借制度、市場、產業和人才四個方面的優勢，推動人工智能科技創新與產業創新深度融合，賦能經濟社會高質量發展，加速人工智能迭代演進，在全球人工智能競爭格局中贏得戰略主動。

中國特色社會主義制度為我國人工智能技術突破提供根本保障。近年來，在人工智能技術自主創新攻堅戰中，我國在芯片制造、算法研發等關鍵領域，充分發揮新型舉國體制優勢，集中力量辦大事，科技事業取得歷史性成就。華為麒麟9000s芯片成功突破7納米芯片制程技術，我國芯片自給率不斷提升。2020年我國芯片生產規模約為242億美元，芯片自給率約為16.6%，2021年芯片自給率約為17.6%，2022年約為18.3%。至2023年，通信、汽車電子、工業、消費電子和計算機領域的模擬芯片應用率分別達到36.2%、24.3%、20.5%、10.5%、7.2%。[2]此外，這種制度優勢在基礎研究領域也尤為顯著，特別是在翔宇醫療腦科學實驗室展示的腦機接口新品活動中，驅使機械臂能夠精準解碼神經信號，實現“腦控”寫字，字符準確率達到95%以上。

超大規模市場為人工智能應用場景創新提供實踐沃土?？v觀全球，我國擁有全球最豐富的應用場景庫，場景多樣性的優勢催生獨特的場景驅動創新模式。在制造業領域，華為問界M7打破行業慣例，實現72小時閃電交付的全球最快紀錄。這一紀錄的背后，是華為云人工智能驅動的智能排產系統，實現訂單數據實時傳輸，產線配置即時動態調整，關鍵零部件本地化儲備，庫存周轉率不斷提升。在服務業領域，美團智能配送系統經歷五代版本革新，系統每天調度逾80萬騎手，每日配送量超過2400萬個訂單。高峰期，每小時執行約29億次路徑規劃算法。在農業領域，阿里巴巴的“ET農業大腦”構建起覆蓋種植、加工、銷售的全產業鏈數據平臺。在醫療領域，平安好醫生的人工智能問診系統通過自然語言處理技術，早在2020年就可識別3000余種疾病癥狀。在基層醫院試點中，人工智能助診儀不僅為醫生提供問診方向建議，而且使得醫患有效溝通時長增加50%，鑒別診斷合理率達96%。在智慧城市建設領域，阿里巴巴城市大腦1.0于2017年10月在杭州上線后，杭州市區試點的中河—上塘高架道路、莫干山路等主干道平均延誤分別降低15.3%和8.5%，高架道路出行時間節省4.6分鐘；蕭山區5平方公里試點范圍內平均通行速度提升超過15%，平均節省出行時間3分鐘；120、119、110等特種車通行速度最高提升超過50%，救援時間減少7分鐘以上。

完整產業體系為人工智能技術與實體經濟加速融合落地提供基礎支撐。黨的十八大以來，我國工業體系更加健全，已擁有41個工業大類、207個工業中類、666個工業小類[3]的完整體系，為人工智能技術提供全鏈條測試環境，而且這種產業寬度和縱深，使得我國人工智能企業平均技術轉化周期較國際同行大幅度縮短。在深圳，人工智能檢測一體機在制造業產線上正在發揮巨大用途，通過深度學習、大模型等，人工智能檢測一體機在車企產線上可一次性進行超70種缺陷類型的自動識別，質檢效率提升超85%，實現95%以上缺陷分類準確率。[4]在蘇州，生物醫藥產業集群通過人工智能輔助藥物設計，使制藥行業從項目啟動到臨床前研究階段，平均耗時從4.5年壓縮到12個月以內。[5]在寧德，人工智能正在催生新的制造范式，寧德時代通過生成式人工智能設計電池結構，發布“鈉新電池+雙核架構+第二代神行超充電池”，雙核電池的“自生成負極技術”實現本質上的顛覆性突破，在將電池體積能量密度提升60%、重量能量密度提升50%的同時，有力推動新能源汽車產業的未來發展。

豐富人才資源為人工智能技術持續發展與創新提供不竭動力?！度蛉斯ぶ悄苋瞬抛粉櫿{查（2.0）》報告[6]顯示，我國每年在科學、技術、工程、數學等專業（STEM）畢業生數量超500萬人，涌現出眾多引領前沿、貢獻卓著的頂尖專家。從一些關鍵指標來看，我國在人工智能領域具有人才年輕化和水平高級化兩大顯著特征。比如，DeepSeek‌是中國領先的通用人工智能研發團隊，團隊成員以“90后”為主，多畢業于中國頂尖高校；又如，在國際計算機視覺與模式識別會議（CVPR）等頂級學術會議上，我國作者論文數量位居全球首位，基礎研究能力快速提升。一種新型的“技術—產業—人才”正向循環不斷累積，促使我國人工智能發展從跟跑階段加速邁向并跑甚至領跑的新階段。在此基礎上，我國已經成為人工智能人才的主要產出國。不僅如此，報告還顯示，從本科院校來看，我國高校幾乎培養了全球一半的頂尖人工智能人才。[7] 

總體而言，在四大優勢協同作用下，我國人工智能的快速發展正在重塑全球人工智能競爭格局?！?025年全球創新指數報告》[8]顯示，2025年，我國人工智能技術的研發復用率和迭代效率顯著提高，國家級算力與數據基礎設施持續完善，企業紛紛將人工智能納入核心戰略軌道，并在政策引導、專利布局、學術研究與產品應用之間，形成有效聯動與外溢效應，推動我國創新能力實現規模擴張與質量躍升并舉。正是因此，2025年我國創新指數排名提升至全球第10位，首次躋身全球前十。[9]

應用領域：“人工智能+”加什么？

“人工智能+”不同于“互聯網+”，二者在技術基礎、主要目標、應用重點、變革深度等方面存在顯著差異（見表1）。理論上講，“互聯網+”主要側重于通過互聯網技術對各行業進行連接和信息共享，實現業務流程的優化和效率提升；“人工智能+”則更強調利用人工智能技術賦予各領域智能決策、自主學習和深度融合的能力，推動經濟社會運行方式發生根本性變革。

人工智能作為通用目的技術，必須通過多領域滲透才能釋放其變革潛力，而我國超大規模市場、完整產業體系及豐富應用場景，為此提供了最佳實踐土壤。這也體現了“人工智能+”從技術突破到場景融合再到產業變革，進而實現范式重構的四階演進規律。其基本方向是通過全要素賦能，重塑生產生活方式，形成人機協同、跨界融合的智能經濟和社會新形態。正是因此，深化拓展“人工智能+”，需要聚焦構建涵蓋生產、服務、民生和政務的應用體系。

生產領域。我國制造業正在經歷一場由數字技術驅動的全鏈條智能化變革，覆蓋從智能設計到智能制造再到智能運維的完整閉環。要實現這一變革，需通過人工智能、物聯網和工業互聯網等技術的深度融合，重構傳統生產模式，推動產業向高端化、柔性化和可持續方向演進。具體而言，在智能設計環節上，人工智能驅動的仿真與優化技術，可以大幅提升研發效率，促使復雜產品的迭代周期顯著縮短。在智能制造方面，工業互聯網平臺與柔性生產系統的結合，正在打破傳統流水線的剛性限制，使小批量、多品種的定制化生產成為可能。在智能運維階段，預測性維護和實時數據分析技術通過設備狀態的動態監測，可以顯著降低非計劃停機風險；同時，人工智能優化設計在關鍵零部件性能提升與成本控制之間找到平衡點，這一趨勢在新能源裝備等戰略性新興產業領域尤為明顯。這種生產領域內的全鏈條變革，不僅通過數據閉環優化資源配置效率，更推動制造業從規模擴張向質量效益轉型，必將為我國構建現代化產業體系注入新的發展動能。

服務領域。加快實現從個性化到精準化再到預見性的服務升級，關鍵是促使人工智能、大數據、物聯網等新一代信息技術與服務場景深度融合，重構服務供給邏輯、優化資源配置效率，推動服務行業向更高效、更人性化的方向發展。分層面來看，在個性化服務上，人工智能驅動的智能識別與推薦系統，可以通過深度學習與用戶畫像構建，達成服務內容與個體需求的精準匹配。這樣既可提升用戶體驗的獨特性，又可通過持續的數據反饋，形成需求識別、服務提供、效果優化之間的正向循環，使服務供給從“千人一面”轉向“千人千面”。在精準化服務上，基于用戶行為分析的智能算法，通過多維標簽體系，能夠實現服務內容與場景的動態適配，在提高服務內容精準度的同時，優化服務流程的精準度。在預見性服務上，實時數據分析與智能調度系統，通過預測用戶需求與資源供給的波動，實現服務資源的動態調配，不僅降低服務中斷風險，而且通過提前布局資源提升服務響應的敏捷性。本質上講，服務行業的智能化躍遷，是產業從勞動力密集型向技術密集型轉型的集中體現，即通過人工智能與大數據技術深度融合，促使服務行業突破傳統物理空間的限制，形成“數據驅動—智能決策—實時響應”的新型服務生態，為構建現代化服務體系提供新動能。

民生領域。通過人工智能、物聯網等前沿技術與民生場景的深度融合，構建起囊括基礎保障、便利獲取和情感關懷三位一體的智能服務體系。具體來看，在普惠服務方面，智能技術應用應瞄準突破傳統公共服務的時空限制，加強需求識別與資源匹配的精準化，促進服務覆蓋的無差別化，確保資源分配公平性，實現民生保障從普惠邁向精準普惠。在便捷服務方面，基于實時數據分析的智能調度系統可以重構服務流程，通過資源優化配置與響應機制創新驅動，助推服務供給的即時化與彈性化，讓民生服務從被動響應轉向主動適配。在情感關懷方面，情感計算與智能交互技術的應用，應該賦予服務系統感知能力，這必然要求通過建立需求識別與情感反饋的深度交互機制，保障服務供給的個性化與溫度感，促使民生服務從功能滿足升級為情感滿足?？梢钥隙ǖ卣f，這場深刻的服務體系智能化轉型，本質上是促進民生服務從傳統模式向智能生態的躍遷，即通過技術賦能與模式創新，推動民生服務形成包括數據驅動、智能決策和實時響應為一體的新型治理范式，促進民生保障從廣覆蓋向高質量發展轉變。

政務領域。通過數字技術與制度創新的深度融合，推動政府治理打破傳統模式，推動治理邏輯從管理本位向服務本位的范式轉換，實現向高效協同、透明公開、全民參與的智能治理目標邁進。具體而言，在高效治理維度，政務系統通過數據共享機制與業務流程再造，實現公共資源從分散配置向精準調度轉變，進一步提升政策執行的響應速度與資源利用效率。協同不僅發生在部門內部，更需延伸到政府與市場、社會之間的互動。在透明化建設方面，政務公開必須從結果公示向過程可溯方向深化，這是提升公眾對政府行為的信任度前提，也是運用社會監督機制推動行政效能提升的必然要求。此外，透明化建設要為公眾參與提供信息基礎，促使政策制定從政府主導逐步向協同共治轉換。在公眾參與層面，智能交互平臺可以突破傳統參與渠道的時空限制，通過移動端應用、社交媒體集成等方式，構建出全天候、零距離的政民互動生態，促使治理主體從單一權威向多方協同轉變。必須強調的是，這一躍遷不僅是技術層面的升級，更是治理理念、組織架構和運行機制的系統性重構，必須通過數字技術賦能，推動政務系統形成數據驅動決策、智能優化流程、社會協同治理的新型運行機制，推進政府職能從管理者向服務者轉變，是國家治理體系和治理能力現代化的內在要求。

落地抓手：“人工智能+”怎么加？

當前，“人工智能+”行動蓬勃開展，為千行百業注入強勁動能。站在新的起點，推動“人工智能+”向縱深發展，從“有沒有”走向“好不好”“強不強”，關鍵在于把重心放在涵蓋生產、服務、民生和政務在內的四維體系優化建設上。這就需要我們從圍繞技術突破、場景構建、制度創新和生態培育四個方面入手，著力構建系統化、多層次、可落地的實施框架，系統解決數據、算力、算法與產業的協同瓶頸，從而拓展其實踐廣度與價值深度，真正釋放人工智能驅動的倍增效應。

繼續加強技術突破以筑牢自主可控的智能技術基座。深化拓展“人工智能+”，需聚焦基礎理論、關鍵技術與開源生態三大重點方向，構建自主可控的技術創新體系。在基礎理論方面，應依托國家實驗室與頂尖高校推進非對稱創新，重點突破類腦計算、神經形態芯片等前沿領域，形成自主可控的底層架構。針對深度學習框架、大模型架構等“卡脖子”環節，需繼續強化新型舉國體制的集中攻關能力，實現從“跟跑”到“領跑”的轉變。在此基礎上，關鍵技術攻關應覆蓋全鏈條，具體包括芯片設計、算法框架、傳感器等核心環節，強化軟硬件協同優化能力，構建面向產業需求的技術棧。此外，圍繞開源生態的基本要求，還需建設國家級開源平臺，鼓勵龍頭企業開放核心工具鏈，推動技術成果的規?；瘮U散與迭代升級，進而形成從理論創新到技術研發再到成果應用的閉環創新生態。

大力推動場景構建以打造梯度擴散的智能應用范式。基于我國豐富的場景資源，應擴大生產場景、工作場景、生活場景供給，優先聚焦智能制造、智慧醫療、智慧城市等領域的標桿場景打造。為此，建議通過標準化接口與模塊化方案實現跨行業復制。其中，在場景開放機制構建方面，全力推動政府部門與國企率先發布需求清單，引導社會力量參與場景建設。在此過程中，場景設計還需遵循需求牽引、技術驅動、價值閉環的基本原則，引入動態評估機制篩選高價值場景，優先配置算力、數據與政策資源。例如，可先在工業互聯網平臺中嵌入人工智能質檢、能耗優化等輕量化模塊，降低中小企業應用門檻。在此基礎上，加快建立跨場景數據流通體系，以破解數據孤島問題。

持續深化制度創新以構建適應智能時代的治理框架。制度創新是“人工智能+”深化拓展的保障性工程。為此，我國需加快人工智能領域立法，重點是明確技術研發、數據治理、安全保障的權責邊界，建立起包容審慎的監管沙盒，在自動駕駛、醫療診斷等高風險領域設置彈性容錯空間。在政策制定上需側重三個方面，一是設立產業發展基金支持關鍵技術攻關與示范應用，二是完善創新產品政府采購制度，三是構建分級分類的標準化體系。從治理機制上講，還需積極推動敏捷治理模式的發展，建立算法備案與評估制度，加強技術倫理審查。此外，必須格外重視新型人才培養機制的建設，推動高校開設跨學科課程，建立政產學研用協同的人才池，形成引育用留的全鏈條支撐。

積極推進生態培育以構建協同共生的產業發展格局。協同共生的產業發展格局表現為基礎研究、技術轉化和產業應用的良性循環。其中，在產業集群建設上，可以考慮在京津冀、長三角等區域布局差異化特色園區，促進產業鏈上下游企業協同創新。這就需要推動大企業建設行業級人工智能平臺，為中小企業提供工具包與算力支持，降低技術應用成本。在跨區域合作方面，鼓勵地方政府聯動行業協會與鏈主企業，協商共建跨界融合創新聯合體，支持龍頭企業聯合高校設立實驗室，開展共性技術研發。在國家層面，加快數據確權、流通與收益分配機制方案的頂層設計，可以考慮通過隱私計算等技術實現數據安全協作；強化國際合作，參與全球標準制定，提升我國在全球人工智能治理體系中的話語權。

展望未來，“人工智能+”必將成為驅動中國式現代化建設的新引擎，為實現高質量發展注入持續動能。這一過程需堅持技術自主性與應用普惠性并重，在實現技術突破的同時，確保發展成果惠及全社會，需注重引入動態調整機制，定期評估技術路線與政策效果，確保“人工智能+”與經濟社會發展的動態適配。

【本文作者為上海社會科學院世界經濟研究所研究員、博導；本文系上海文化發展基金會資助項目“人工智能發展的全球態勢及其對中國影響和應對”（項目編號：2024B001）的階段性成果】

注釋略

責編：賈 娜／美編：石 玉