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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