解读“人工智能+”国家行动：重塑14亿人智能化未来

百科大全 2025年08月27日 17:04 1 admin

当全球还在争论AGI（通用人工智能）何时到来，中国已按下全民智能化“快进键”。

今天，国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，开启“智能经济”时代。

从繁华都市到偏远乡村，从沿海港口到内陆腹地，一场全方位智能化浪潮呼啸而至。

地缘政治风暴加剧，贸易壁垒持续升级，技术竞争愈演愈烈，中国正用“人工智能+”重新定义规则。关键在于，如何在国家推动与市场活力间找到平衡？

这道题，没有标准答案。

但可以确定的是，关乎14亿人智能化未来的时代巨轮，已经启航。

这次远航的蓝图，就藏在《意见》那看似平淡的条文之中。

当我们剥开政策文本的外壳，会发现一个精妙设计的“6+8”框架正在悄然运转。

6大重点行动犹如六根支柱，撑起了国家智能化的宏伟建筑：“人工智能+”科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力和全球合作。

而8项基础支撑能力则像水电气，为这座建筑输送源源不断的动力：模型基础能力、数据供给创新、智能算力统筹、应用发展环境、开源生态繁荣、人才队伍建设、政策法规保障和安全能力水平。

这是一个有机的生态循环。

当“人工智能+”产业发展推进时，工厂车间产生的海量高质量数据回流到系统中，这些数据反过来增强了数据供给创新能力，为模型基础能力的提升提供更优质的养料。

引人深思的是，《意见》频频提到的“智能经济”。

这不是简单的词汇更新，而是一场范式革命。

过去的“数字经济”主要关注的是把现有流程搬到网上，比如电子商务、移动支付，本质是提升效率。

而“智能经济”构想的却是创造全新的、从诞生之初就以人工智能为核心基因的业态和商业模式。

这是从优化现有价值链到生成创新价值链的根本性转变，从信息连接扩散到知识运用创造的历史性跃迁。

这个宏大愿景，有一条清晰路径。

到2027年，要在6大重点领域实现人工智能的广泛深度融合，新一代智能终端和智能体应用普及率超过70%。

到2030年，这个数字要达到90%以上，智能经济要成为中国经济发展的重要增长极。

到2035年，中国将全面进入智能经济和智能社会的全新发展阶段。

2027年聚焦于在关键领域实现应用突破，2030年转向让智能应用在经济中占据核心地位，2035年则是整个社会的全面转型。

每个阶段都有清晰的衡量标准，每次迭代都为下一步奠定基础。

这就是“人工智能+”的中国答案。它不是技术的堆砌，不是概念的炒作，而是一个有机的、自我强化的国家级智能化转型工程。

“人工智能+”并非横空出世，而是中国AI战略持续演进的必然结果。

从2024年《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动，到当年中央经济工作会议将“人工智能+”列为2025年九大重点任务，再到2025年国务院《意见》的全面部署，政策在短短一年多时间完成了从“探索期”到“落地期”的加速演进。

从概念提出到布置任务，再到规模化落地，这一进程的背后，是中国人工智能产业已突破7000亿元且持续高增长的坚实基础。

从2017年到2025年，短短8年时间里，中国对AI的思考更是发生了根本性的变化。

回到2017年，那个时候的《新一代人工智能发展规划》还在谈论基础理论突破、关键共性技术研发，重点关注智能机器人、智能运载工具这些具体的技术领域。那是一个典型的“造工具”时代，目标很明确：追赶西方，弥补技术差距。

但现在不同了。

2025年的“人工智能+”行动，核心框架完全围绕产业、消费、民生、治理这些社会经济领域展开。反复提到的关键词是“广泛深度融合”和“应用普及率”。

这种转变意味着什么？简单来说，就是中国AI战略从“造工具”转向了“用工具”。

北京的决策层显然认为，中国在AI基础能力方面已经达到了一个足够的基线水平。现在的战略优先级是什么？把技术潜力转化为切实的经济生产力、社会效益和治理效率。

通过大规模的部署和数据积累，在全球竞争中建立起基于应用的、难以逾越的优势。

值得注意的是，“+”这个符号意味深长。

“人工智能+”有意呼应了早前推动中国数字经济发展的“互联网+”战略。但两者本质不同。

“互联网+”通过构建无处不在的网络基础设施，将社会的各个节点连接起来，实现了商业模式和生活方式的数字化。它为中国积累了海量的数据池和泛在的连接性。

“人工智能+”则是这一逻辑链条的自然延伸，它要激活“互联网+”时代积累的数据资产，将一个相对被动的信息基础设施，转变为一个能够主动决策、自主生成内容的智能基础设施。

这解释了为什么《意见》将目标定位于“重塑人类生产生活范式”。因为它追求的不仅仅是效率提升，而是促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革。

还有一个细节特别值得关注：开源的地位发生了质的变化。

在2017年规划中，“开源开放”只是作为一项基本原则被提及。

但在2025年的《意见》中，开源被提升为八大核心“基础支撑能力”之一，并且有高度具体化的实施机制。比如，明确提出要“建立健全人工智能开源贡献评价和激励机制，鼓励高校将开源贡献纳入学生学分认证和教师成果认定”。

这反映了一个重大的战略调整。

面对西方在专有技术上可能施加的限制，中国正将开源视为一种地缘政治工具，而不仅仅是一种软件开发方法。

DeepSeek开源的成功震惊了硅谷，让OpenAI、Google等巨头意识到，中国不仅在追赶，而且正在探索一条完全不同的技术路径。

通过在学术层面进行制度性激励，国家试图将开源文化深度嵌入其创新体系。目标是双重的：既要通过全球知识库来加速国内技术迭代，也要通过培育和主导不受美国企业控制的国际开源生态系统，在全球技术竞争中开辟新的战线。

这就是中国AI战略的新逻辑：不再是亦步亦趋的跟随者，而是要成为规则的制定者和生态的主导者。

从“造工具”到“用工具”，从“追赶”到“超越”，这场转向的意义，或许比我们想象的更加深远。

从顶层设计到垂直落地，“人工智能+”的价值最终要由实体经济来检验。

关键所在，要用人工智能这把钥匙，去打开那些长期困扰国家发展的结构性难题的大门。

工信部已经启动了“人工智能+制造”专项行动，旨在改变中国制造的底层逻辑。

比如在钢铁行业，一个有意思的转变正在发生。

那些在高炉边工作了几十年的老师傅，他们凭经验判断炉温、调整配料的绝活，正在被转化成可复制、可优化的算法模型。这就是所谓的“AI炼钢”——把人的智慧变成机器的智能，让经验成为可以无限复制的生产力。

但真正的野心远不止于此。

《意见》提出的“工业全要素智能化”，意味着从设计、中试到生产、服务，整个制造业链条都要被AI重新定义。

如果说制造业的智能化是为了产业升级，那么农业的数智化转型，则直接关系到14亿人的饭碗。

农业农村部发布的《全国智慧农业行动计划》，勾画出了一幅未来农业的图景：国家农业农村大数据平台将成为新的基础设施，农业农村用地“一张图”将让每一寸土地的信息都清晰可见，智慧农业基础模型将像农业专家一样，为每一块田地开出精准的“处方”。

这个转型的紧迫性不言而喻。

在耕地红线不能突破、水资源日益紧张的现实约束下，“藏粮于技”刻不容缓。通过AI技术提高单产，用更少的资源生产更多的粮食，这不是锦上添花，而是生死攸关。

《意见》要求加快农业数智化转型，核心在于发展智能农机与农业机器人等装备，让精准农业覆盖从育种到收获的全过程。

在医疗和教育领域，人工智能被赋予了更加深远的社会意义。

国家卫生健康委员会推动的AI辅助诊疗，瞄准的是医疗资源分布不均这个老大难问题。

想象一下，当基层医院的医生能够借助AI系统，获得相当于三甲医院专家的诊断建议，这将极大缓解看病难、看病贵的问题。

《意见》提出要推广“人人可享的高水平健康助手”，这意味着AI的目标不只是辅助诊断，更是覆盖健康管理和医保服务的全周期伙伴。

教育领域的变革同样令人期待。

《意见》将“智能学伴”等前沿概念纳入顶层设计，不是要取代老师，而是要实现真正的因材施教。每个学生都能获得个性化的学习方案，教育将从千人一面的知识灌输，转变为激发每个人潜能的能力培养。

纵观“人工智能+”优先布局的这些领域——制造业、农业、医疗、教育、公共治理，你会发现一个清晰的逻辑：它们恰恰对应着中国最紧迫的战略挑战。

产业升级以避免“中等收入陷阱”、保障粮食安全应对国际变局、均衡医疗资源促进社会健康公平、革新教育模式构筑未来人才优势——每一个都是必须解答的时代命题。

所以，这份《意见》的真正意义，在于它试图用技术手段去化解国家发展的结构性矛盾。

成败与否，不仅取决于技术突破的速度，更取决于我们能否在推进过程中，妥善处理好创新与安全、效率与公平、发展与治理之间的平衡。

这注定是一条充满挑战的道路，但也是一条必须走通的道路。

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