隨著“人工智能＋”政策的全面鋪開，中國正迎來智能化高質量發展的嶄新時代。數字基礎設施的迅猛發展、應用場景的廣泛涌現，以及研究基礎的不斷夯實，共同構筑了一個數字中國的夢想。如何在這個風口浪尖上，通過長線投資、頂層設計、跨行業跨區域調動資源等手段，突破技術難題，培育新興產業，實現高質量發展，正成為我們國家所面臨的重要課題。

一、我國人工智能發展的友好環境

從“互聯網＋”到“5G＋”再到“人工智能＋”，數字技術在經濟社會高質量發展過程中展現出強大的賦能實力。今年兩會將“人工智能+”行動首次寫入政府工作報告，并提出要深化大數據、人工智能等研發應用，打造具有國際競爭力的數字產業集群。另一方面，報告中也提出，要深入推進數字經濟創新發展，制定支持數字經濟高質量發展政策，積極推進數字產業化、產業數字化，促進數字技術和實體經濟深度融合。適度超前建設數字基礎設施，加快形成全國一體化算力體系。這為人工智能對產業的賦能奠定了良好的制度基礎。

隨著5G、云計算、人工智能、量子信息等為代表的科技革命蓬勃發展，中國正在構建更為高效、更為先進的新型數字化信息基礎設施。云和網作為支撐互聯網穩步發展的兩項重要基礎設施，其連接越來越緊密，并且朝著智能化方向發展和演進。在云網一體方面，中國建成梯次化云計算基礎設施，研發和部署云網運營系統，實現不同設備、不同廠商、跨層級、跨區域的網絡和云計算資源統一管理。在云智一體方面，各大通信企業研發服務于大模型的全棧智算服務體系，打造滿足多個大模型同時訓練的公共智算中心。在天地一體方面，企業對6G研發加大，加快推進“天星+地網+樞紐港”的能力布局。

我國對人工智能的研究更加側重于技術的應用、優化和市場化，強調技術到產品的快速轉化和在大規模場景中的應用。經過多年的持續積累，我國已取得了令人矚目的成就。例如，我國人工智能國際科技論文發表量和發明專利授權量居世界第二，部分領域核心關鍵技術實現重要突破，語音識別、計算機視覺技術世界領先等。人工智能技術的應用領域廣泛、應用場景多樣，數字基礎設施完善程度遠超其它國家；當前我國已成為全球最大網絡零售市場和最大移動支付交易市場，人工智能應用范圍及使用強度世界領先。同時，我國也是世界人工智能應用與數據生產、流通第一大國，各類型數據的生產、應用、流通更是遠超世界其它國家，從而形成了我國在世界人工智能領域較為突出的比較競爭優勢。

隨著人工智能技術的不斷融入，工業領域正在經歷一場深度的數字化轉型變革。工業智能是制造業數字化轉型的重要方向。人工智能的核心技術包括機器學習/深度學習、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜和語音技術等。這些技術正在被廣泛應用于工業領域，為工業應用提供系統化的解決方案。首先，它可以提高生產效率，減少生產成本。其次，它可以改善質量穩定性，提高產品質量。此外，人工智能技術還可以降低能耗成本，提升設備穩定性，提高危險工業場景的安全性等。在制造業中人工智能的應用價值也日益凸顯，廣泛應用于研發設計、生產過程管控、經營管理優化以及產品與服務環節。比如，在研發設計與規劃階段，很多藥企使用人工智能輔助設計藥物分子，并在新材料企業也獲得了廣泛的應用。在機械產品設計或裝備設計中，以前大部分都是工程師人工開展的正向設計，現在可以通過交互式的方式提出需求，通過人工智能以創成式方式設計出所需要的結構或產品形態。與此同時，在生產制造環節沉淀了一批成熟的人工智能應用，如基于機器視覺的產品質檢技術，已經在工廠中廣泛應用。在企業經營管理過程中，智能營銷、供應鏈管理、倉儲管理等智能化應用也得到了應用推廣。在制造業領域中，最大的應用場景是在產品服務環節。隨著產品越來越智能化，企業需要關注如何與客戶和產品建立連接，以挖掘更深層次的數據價值。以電梯為例，制造和安裝過程很快，但服務周期長達20年甚至更長。通過數字化和智能化技術和手段，企業可以在長服務周期內獲取更多價值。

二、人工智能＋空間廣闊

農業人工智能是多種信息技術的集成及其在農業領域的交叉應用，其技術范疇涵蓋了智能感知、智能裝備、專家系統、物聯網等。例如。作為農業人工智能基礎的智能傳感技術。智能傳感技術在物聯網的宏觀調控下，能根據目前農產品種植的特點，對不同作物的環境需求做出相應的感知，通過對其進行智能監測，可實現土壤探測、產量預測、病蟲害防護、植株成像、果實瑕疵檢測、豬臉識別等功能。

人工智能還在現代服務業方面有著巨大的使用潛力。在金融領域，AI通過機器學習和自然語言處理等技術，能夠對大量的金融數據進行分析和挖掘，提供智能的風險管理和投資建議。例如，AI系統可以通過分析客戶的信用歷史和交易數據，進行信貸審批，提高審批的效率和精確度。此外，AI+還能通過區塊鏈技術和數字貨幣，為金融領域帶來更多的創新和變革，如去中心化的金融服務，更安全的交易方式等。在智慧醫療方面，AI賦能的診后患者服務模式已在醫院取得成功試點，在不額外增加醫護人員的前提下，可實現對全部出院患者的個性化跟蹤與服務，有效保障規范化診療，大幅防止患者出院后不良事件的發生。在職業教育領域，AI的賦能將為職業教育的各個環節帶來效率的大幅提升，還會涉及學習及教育模式的升級變革。在公共服務領域，應用大模型和生成式AI提供了多渠道、高效率的咨詢服務，涉及智能客服、自動化辦事流程、數據分析輔助決策等。而在零售、旅游、文化等行業，智能導購、個性化推薦、虛擬旅游導覽等各類AI產品的應用能夠明顯提升客戶互動體驗。

政府治理方面，新一代人工智能將重塑政民互動模式，提升政民互動體驗；優化數字政務服務體系，支撐公共決策科學精準，輔助政府治理與決策，是更為智能有效的國家治理工具。首先，承載著強大語言理解和生成能力的新一代人工智能將會對現有人機交互模式帶來全方位的深層次沖擊，重構政府與民眾之間的互動過程，從而帶來政民互動體驗的實質性改善。例如，可以利用大語言模型等技術開發智能聊天機器人，讓政府和民眾之間的溝通交流更加順暢。其次，新一代人工智能有望借助海量數據和萬物互聯的嵌入平臺、操作系統或基礎設施，對現有在線政務服務和自動化的公共事務處理體系進行全面、變革性的優化，實現各項服務之間的互聯互通，并開發公共服務響應系統，實現治理工具的智能化。再次，新一代人工智能通過海量數據的匯聚和決策算法的優化，利用模型模擬和預測支持公共決策和管理工作，處理現實生活中的復雜巨系統問題，推動公共決策智能化、科學化、精準化，成為決策者的數字助手。

人工智能在綠色產業中也有很多應用場景。電力部門可以借助智能電網，通過先進的信息技術、通信技術和自動化技術，實現電力系統的實時監控、優化調度、故障診斷和快速恢復等功能。當前，國家電網公司已經開始建設智能電網項目，利用AI技術提高電力系統的運行效率和可靠性。例如，通過對大量數據的實時分析，智能電網可以實現對光伏、風能等可再生能源的優化調度，提高其發電效率。此外，AI還可以對工業污染進行監測與治理。工業生產過程中會產生大量的廢水、廢氣和固體廢物，對環境造成嚴重污染。AI技術可以幫助企業實時監測污染物排放情況，并通過大數據分析預測未來的污染趨勢。

三、以智提質，人工智能產業發展展望

（一）多措并舉：破解人工智能治理困境

AI大模型的發展提升了世界對算力的需求，而算力的需求也暴露出我國AI大模型的芯片短缺問題，亟需“破局”。首先，中國與國際領先AI芯片差距較大。以英偉達最新發布的H200 GPU為例，性能已經達到其A100 GPU近5倍。而我國AI芯片的大模型集群訓練性能，大多數不到其性能的50%，這也意味著，我國AI芯片在大模型訓練性能方面，與國際領先水平約是3年的代際差距。此外，在當前時代背景下，我國AI芯片產能受阻、向高端芯片進階關鍵技術受限等，也在一定程度上制約了AI芯片的發展。而為了解決中國芯片技術的“卡脖子現象”，研發機構需要在可編程性和性能功耗這兩個矛盾因素間找到平衡；構建公共的AI芯片開放軟件生態，使得成果開源開放，高效支撐大模型訓練。而應對算力不足的情況，必須要從三大基石上發力，即算料、算力、算法。在算料方面，需要打破數據壁壘，建立開放共享的多模態數據標準和大數據中心，構建合理高效的知識圖譜；算力方面，需要構建統一的算力調度平臺，避免政府和企業無序投入；算法方面，需要加強基礎研究，培養更多富有創新精神的高素質人才，發揮新型舉國體制作用，開展關鍵技術集中科研攻關。

（二）頂層設計：構建數字中國新體制

政府應當加強法律法規、標準體系、倫理規范等方面的制定，以確保人工智能的發展是有序、可控的。頂層設計要圍繞著數據安全、隱私保護、人工智能倫理等方面進行規劃，形成科技創新和法治建設相輔相成的格局。這將為我國人工智能行業提供清晰的發展方向，確保其健康、可持續發展。以新能源產業為例，能源是關乎國家經濟發展的全局性、戰略性問題。這需要國家層面制定頂層規劃，統籌兼顧經濟增長、能源安全和碳達峰碳中和目標。中央到地方完善的政策體系是推動新能源發展的關鍵，持續穩定的資金支持才能引導能源結構調整，將國民經濟體系對煤炭、石油等傳統能源的依賴轉換到新能源上來。

（三）長線投資：智能引領國家經濟新常態

長線投資是推動中國人工智能發展的關鍵策略之一。未來，政府需要持續加大對人工智能的資金支持，設立專項資金，推動相關產業鏈的不斷升級。這不僅包括對基礎研究和技術創新的支持，還需要鼓勵創新型企業，為其提供更加寬松的融資環境。當下來看，盡管人工智能在文字圖像處理、人機交互等多個領域已經有了較為成熟的應用，但整體滲透率仍處于相對低值，特別是在AIGC、自動駕駛等一些重要的細分領域中，人工智能還仍處于發展初期，且面臨著一定的技術挑戰。因此，后續來看，“人工智能+”在各個領域是否能進入大規模的商用，是否能有現象級的應用或產品進入消費級市場，將是推動本輪人工智能主題性行情成為長期投資主線的關鍵所在。

（四）協同創新：智能未來聯動發展

未來，人工智能發展不僅僅需要單一行業的支持，更需要各個領域的協同創新。政府可以通過搭建聯合研究基地、推動產學研用一體化的機制，促進不同領域間的資源調動和協同創新?？缧袠I跨區域的聯動將打破原有的創新壁壘，形成更加靈活、高效的創新生態。這有助于人工智能在醫療、教育、金融等多個領域的深度應用，推動相關產業鏈的全面發展。

（五）培養人才：構建智能時代的智力支持

多場景應用離不開多學科研究。開展人工智能應用研究時，構造的往往是一個典型的復雜巨系統，需要多學科交叉融合。要深化數學與人工智能交叉應用研究，如智能感知和自主決策一體化等，著力解決具體行業領域應用的堵點卡點。