“人工智能+”：驅動產業和社會變革的新引擎

人工智能作為具有顛覆性價值的戰略技術，正在引領第四次工業革命的進程。深入開展“人工智能+”行動，是深化我國數字化轉型、加快智能化建設的關鍵引擎，具有重要的時代價值。

深刻理解“人工智能+”戰略意蘊

數字化轉型是推動全球價值鏈重構和經濟社會發展的關鍵動力，主要表現為數據支撐和基礎架構的建設，而智能化則是該進程的高級發展階段，其以人工智能為核心驅動力，深度融合大數據、雲計算等新一代信息技術，從而具備自主學習、預測和決策能力，並且增強了對大數據智能化、高效化和協同化利用，使數據資源向更高價值轉化。相較於“互聯網+”對連接效率的提升，“人工智能+”則標志著我國數字化轉型進程邁向全方位、多領域、跨界域的智能化新階段。這種演進不僅順應全球科技革命浪潮，更是今后我國突破發展瓶頸、構建現代化產業體系的戰略選擇，其最終指向是以智能化為引擎的高質量發展新范式。

社會生產全要素配置優化的實踐指導和方法路徑。從勞動者、勞動資料、勞動對象三大生產要素來看，勞動者借助人工智能輔助決策與技能培訓實現向高附加值領域轉型﹔勞動資料通過智能設備和工業互聯網智聯化實現功能倍增﹔數據則成為更為重要的新型勞動對象，將在生物交叉、新能源、新材料等諸多前沿領域產生更大價值。同時，“人工智能+”可構建動態優化機制，依托大數據分析精准匹配供需關系，優化資本、人才和技術流動。“人工智能+”通過要素賦能、制度適配等舉措，深度參與社會生產全要素的配置優化，成為重構生產要素的重要路徑。

促進跨域知識整合催生文化融合創新的新范式。人工智能的快速發展打破了傳統文化與產業的邊界，對藝術符號、數字技術等多元知識體系進行深度整合，催生動態演化的文化生態和人機協同的群體智能。運用大模型學習與解析古籍、戲曲、書畫等文化遺產，推動傳統文化資源實現數字化再生與傳承﹔進一步構建跨文明對話全新機制，助推中華文化在國際社交平台的“破圈”傳播﹔借助人工智能對文化遺產的數字化再生，通過人機協同創作，實現傳統文化從單向傳承轉向開放式傳播。

“人工智能+”的實踐圖景

技術深度滲透。“人工智能+”是系統性創新能力的集中迸發。一方面，“人工智能+”通過機器學習與專業領域知識的融合，構建起“技術——場景——數據”彼此支撐的閉環系統。比如，醫療領域的影像識別算法與病理學知識的深度結合等，這種跨域融合突破了傳統學科壁壘，催生出“人工智能+生物信息學”“智能制造工程”等交叉學科。另一方面，技術與產業深度融合反向推動技術更進一步發展，體現在“芯片——框架——模型——應用”的突破。行業實踐數據與先進算力芯片、算法結合，驅動了行業大模型和通用大模型的協同發展，同時作用於具體應用場景、賦能不同行業，實現了生成的新數據又反哺模型持續優化，實現閉環迭代。

要素協同進化。當前，智能演進的核心是數據、算法與算力的協同進化。數據層面，數據規模暴增，而數據質量的優化（如對抗訓練、數據清洗）則有效提升模型魯棒性，數據使用則從結構化向多模態升級﹔算力層面，專用計算芯片是重中之重，突破創新新型芯片架構，促進自然語言處理任務能效比大幅提高﹔算法層面，基於各種機器學習算法和深度學習框架形成特定領域的專業模型，賦能產業智能化轉型。在電商推薦系統中，憑借MoE模型可實現計算資源的精准適配。除專業模型外，通用大模型也依托海量數據和高端芯片不斷實現迭代升級，“算法——算力——數據”三者的聯動進化，正逐步形成“數據滋養算法，算法驅動硬件，硬件釋放數據價值”的新模式。

范式變革創新。人工智能正在解構傳統行業的物理邊界與價值鏈條，從生產到生活實現全場景適配。工業生產中的預測性維護系統通過設備振動、溫度等多維度數據分析，實現故障主動預警﹔現代農業依托多光譜遙感與氣象模型，實現播種、灌溉、植保的精准化作業。這種滲透不僅改變單一環節效率，更通過場景重構形成新的價值網絡。而“技術滲透——場景革命——生態重構”的演化路徑，又進一步催生出跨界融合的新業態。如，制造業從機械控制升級為智能體協同，工業機器人、視覺質檢系統與供應鏈預測模型形成動態聯動﹔醫療行業優質資源通過醫療大模型向基層醫療機構下沉，構建“人工智能+遠程診療”的普惠服務網絡﹔教育行業借助智能系統定制個性化學習路徑，推動知識傳授向能力培養轉型。這種創新使數據躍升為核心生產要素，算法轉化為新型生產工具，推動價值創造從規模驅動邁向智能驅動。

價值重塑重構。“人工智能+”的發展突破了傳統技術擴散的線性邏輯，形成“技術穿透——制度適配——價值平衡”的三維賦能機制。技術穿透表現為輕量化模型與邊緣計算架構使算力資源突破地理與階層雙重限制﹔制度適配對應治理框架的動態調適﹔價值分配機制的創新，則基於Shapley值的貢獻度量化模型重構生產要素回報體系。這種重構是對“技術——人力——數據”三者關系的重塑，形成“技術賦能人力、人力驅動數據、數據反哺技術”的生態，促成政府主導、多元主體參與的動態均衡體，推動公共資源配置從“經驗驅動”向“預測調控”的范式轉換。

“人工智能+”的時代價值

重構社會經濟結構，促進全產業鏈轉型升級。傳統生產要素與新興智能要素的深度融合，打破現有線性增長模式，形成“要素乘數效應”。“人工智能+”通過四重機制推動產業轉型升級：一是縱向深化，即垂直領域的智能化滲透催生技術與產業的共生體。在智能制造領域，數字孿生技術與工業互聯網平台的結合，構建虛實映射的閉環優化體系。二是橫向融合，建立跨領域知識圖譜，推動異質性技術模塊的有機整合。醫療大模型通過融合臨床醫學、基因組學和藥物化學的多模態數據，形成超越單一學科認知邊界的診療決策系統。三是逆向創新，以消費端需求倒逼生產體系柔性化改造。C2M模式通過用戶畫像與生成式設計技術的結合，在保証經濟性的同時實現個性化定制，成為制造業數字化轉型的關鍵路徑。四是生態孵化，利用開放平台加速技術擴散與創新涌現。工業互聯網平台通過API接口標准化與數據共享機制，培育出許多創新主體，憑借技術進化的蜂巢效應打造出價值共享的創新生態。

重建集體價值共識，推動認知變革與文化升維。面對“人工智能+”引發的倫理挑戰，算法的價值設計可將倫理原則嵌入技術規范，催生“有情”與“有效”並行治理的公共服務模式，堅持效能與人文的有機融合，已成為公共治理的普遍共識。推動認知增強，“技術消弭認知邊界”進一步推動文化從保存到共建的躍遷。當民俗節慶演變為元宇宙開放體驗、秦俑制作工藝借助混合現實成為全民共享的文明實踐時，技術既保留了文化“靈韻”特質，具象化了歷史意蘊，更超越了單純工具屬性，成為文明對話的精神橋梁，勾勒出“跨時空共生”的文化新圖景。

重塑技術制定模式，搶佔關鍵領域競爭先機。當前人工智能被界定為“新一代通用基礎技術”，應高度重視其應用價值，圍繞技術生態、能源基礎、人才培養等多個方面展開。在技術生態中，技術規范模式正從“事后規制”轉向“全周期協同”。不再依賴單一機構制定靜態規則，而是聯動技術研發者、使用者、監管方與倫理學者，在人工智能、腦機接口等技術落地前嵌入風險評估模塊，以動態迭代的“代碼規范+倫理審查+數據治理”復合框架，讓規范既適配技術創新節奏，又守住安全與公平底線，實現“發展與規制”的實時平衡。“人工智能+”的落地實踐離不開超大規模數據的底層支撐。數據的劇增意味著電力及土地資源的消耗將同步激增，而我國“東數西算”工程通過重新布局算力資源的空間分布，有效構建起對抗算力霸權的戰略緩沖帶。同時，我國在本土基礎設施建設上具備體系化優勢，更易部署人工智能躍進所需的“能源倉庫”。在人才培養層面，我國在人工智能相關教育方面投入巨大，並注重引進世界頂尖人才。當前，我國已擁有超過220萬的專業人員。在人才結構上，我國在人工智能行業基礎勞動力的體量上同樣具備顯著優勢。同時，通過發展“高校+職教”雙軌教育體系，疊加鼓勵創業創新的政策引導，快速夯實並建立起自身的人才群體優勢。