技术快速迭代 ，人工应用全面普及 
，智能走产业深入发展——

　　“人工智能+”走向规模化落地

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

　　专家认为 ，规模从以往“深化拓展”“深入实施”，化落升级为“全面实施” ，人工表述的智能走变化标志着“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
、规模商业化发展新阶段。化落我国已进入AI产业化、人工产业AI化双向深度融合期 ，智能走要通过系统性布局
，规模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

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