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技术快速迭代
，应用全面普及，产业深入发展——

“人工智能+”走向规模化落地

4月底召开的中央政治局会议提出 ，全面实施“人工智能+ ”行动
，发展智能经济新形态，完善人工智能治理。

专家认为 ，从以往“深化拓展
”“深入实施”
，升级为“全面实施 ”，表述的变化标志着“人工智能+
”行动已从试点探索转向规模落地 ，人工智能(AI)迈入规模化
、商业化发展新阶段
。我国已进入AI产业化、产业AI化双向深度融合期
，要通过系统性布局，将人工智能的技术优势 、产业优势切实转化为经济高质量发展的强劲增量。

系统性部署

“提出全面实施‘人工智能+’行动 ，意味着顶层设计已经成形
、技术底座基本夯实、产业应用条件趋于成熟，不再局限于个别领域 、个别地区试点
，而是上升为全国性
、全产业、全场景的常态化战略部署 。”国研新经济研究院创始院长朱克力认为，这标志着人工智能从科技前沿赛道 ，深度嵌入现代化产业体系全局
，从增量点缀变成高质量发展的核心引擎
。政策重心也从单纯扶持技术研发，转向技术普及 、业态培育
、场景落地、生态构建一体推进 ，推动智能终端 、AI智能体走向千行百业
，催生更多智能原生新业态新模式。

赛智产业研究院院长赵刚分析，这是AI技术快速迭代
、应用全面普及与产业深入发展等多重力量作用的结果 ，标志着“人工智能+ ”正成为我国现代化产业体系建设新引擎 。

从人工智能大模型、推理模型 、智能体到具身智能体
，人工智能技术加速迭代，每3个月就掀起一轮新的技术浪潮
。同时AI技术应用成本不断降低 ，模型成本从2022年初的每百万词元平均60美元降至不足1美元
，为人工智能技术规模化应用奠定了基础。

人工智能应用全面普及 。高水平低成本的AI技术，降低了AI使用门槛 ，激发了各行业各领域的AI应用需求，个人端用户在生活中普遍使用大模型进行智能问答等
，企业端用户在工作中广泛使用大模型进行营销策划、方案设计和客户服务等
。研究机构数据显示，我国AI原生APP月活用户4.4亿 ，日均词元调用量达到约140万亿
，93%的国内职场受访者使用AI工具，远高于全球58%的平均水平。

实施“人工智能+”行动也带动我国智能原生产业加快发展 ，人工智能核心产业规模超过1.2万亿元
，培育出一批智能算力
、大模型、高质量数据集建设 、具身智能等新业态的标杆企业，也全面推动智能制造
、智能驾驶、低空经济等数智化新业态发展 ，引导资本不断投入AI场景价值创造
，提升全要素生产率，培育壮大新质生产力 。

多场景应用

江汽集团近日携手华为对外发布“迈思特
”CV质检大模型 ，旨在突破传统人工质检效率瓶颈 、小模型泛化能力有限等问题
。一模型多场景通用
，全平台化赋能生产，提升良品率和产能。

华为中国政企业务副总裁郭振兴表示 ，今年是“行业+AI”实现跃升之年 。AI价值可量化，企业能直接算清AI带来的收益；用户投资意愿加大
，多个行业都把AI基础设施建设作为首要任务；AI场景化方案可复制，行业头部企业标杆应用都已落地并实现商业闭环。

浪潮云基于“双工厂 ”模式推出石化行业解决方案 ，帮助企业将风险从识别到处置的时间缩短30%左右
，装备运行风险识别率大幅提升
。通过构建高仿真靶场环境，以AI驱动前置发现系统脆弱点 ，预测性维护预警准确率提升80%左右。通过AI原生开发平台生产智能体
，让业务人员成为场景智能的创造者，能自主打造智能体应用 ，单智能体交付周期从2个月缩至1周
，效率大幅提高 。

浪潮集团总工程师
、浪潮云董事长肖雪认为，全面实施“人工智能+
”行动 ，将更加突出对千行百业的系统性赋能作用
。“人工智能+”意味着技术与产业深度耦合
，必须扎根产业沃土、服务实体需求，需要依托我国完备的产业体系和丰富的应用场景 ，在工业制造 、农业生产等领域加速落地。

我国人工智能在民生服务
、智能制造、消费升级 、智慧城市等重点领域已实现商业化规模化应用，形成成熟应用模式和市场规模 。“人工智能商业化规模化应用需具备3个基本条件
，即数字化基础好
、数据资源丰富、知识服务成本较高
。目前，互联网 、金融、高端制造
、医疗等重点领域能够满足这些条件 ，人工智能商业化规模化应用较好。 ”赵刚说 。

治理与发展同步

随着AI发展从“感知智能
”向“执行智能”迈进
，监管合规、安全可控等成为智能体落地的重要前提
。统筹人工智能发展和安全，须坚持发展为先 、安全为底
、治理同步、包容审慎 ，在释放创新活力的同时筑牢风险防线
，形成发展与治理同频共振的新范式。

肖雪认为，安全不是事后补丁 ，而是研发全流程的原生组成部分
，应将安全要求嵌入AI研发 、训练
、部署、应用全生命周期，构建“内生安全+动态防护+应急处置 ”的“免疫系统
” 。

赵刚表示 ，统筹发展与安全
，加强人工智能治理，应从完善制度 、促进发展
、保障安全3个方面发力
。构建AI治理制度体系 ，平衡技术创新与社会风险；促进人工智能技术创新和产业发展，鼓励开放应用场景
，确保AI治理服务于经济增长和社会进步；不断完善AI治理手段，强化AI责任认定 ，确保AI始终安全、可靠 、可控和向善发展。

朱克力认为
，首先，应坚持以赋能实体经济为主线 ，有序放开应用场景准入
，鼓励智能终端
、AI智能体加快落地，让技术创新有空间、产业成长有土壤 。其次 ，健全分层分类治理框架
，对成熟应用放宽监管 、鼓励普及，对生成式AI、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、数据合规等规则
，划定伦理红线和法律边界。同时，强化技术治网 、以技治AI ，建立智能化风险监测预警体系，对算法歧视
、数据泄露、虚假生成等风险早发现 、早处置
。

“还应完善跨部门协同监管机制
，兼顾规则共建与行业自律。让人工智能在可控
、可管、可用的框架下健康成长，既成为经济增长新动能 ，又守住社会安全 、产业安全底线 。”朱克力说
。

经济日报记者黄鑫【