政策破局：四大 “首次” 勾勒 “人工智能 +” 新边界
不同于以往聚焦技术研发或特定领域应用的政策，《意见》以四大 “首次” 突破，构建起更立体的人工智能发展框架：
- 首次覆盖全产业智能化路径：明确第一、二、三产业需在技术、组织、流程、人才、数据等核心要素上系统性融合 AI，例如工业机器人通过强化学习优化操作路径、农业传感器网络结合气候模型降本增效，从微观生产到宏观产业协同实现全链条智能升级。
- 首次布局智能原生业态：不再局限于 “AI + 传统行业” 的改造模式，而是瞄准新一代智能终端、智能体等原生场景，推动 AI 从 “辅助工具” 变为 “创新引擎”，例如产业大脑系统压缩研发 - 生产 - 物流协同周期，催生全新商业模式。
- 首次提出全球合作新模式：在逆全球化背景下，《意见》明确通过 “一带一路” 数字合作、多边机制参与等方式，将我国 AI 发展融入全球治理，既规避技术孤立风险，也为全球智能经济提供 “中国方案”。
- 首次跨学科融合哲学社科：创造性将哲学社会科学研究方法引入科学智能（AI for Science，AI4S）范畴，推动 AI 不仅赋能自然科学研究，更成为哲学思辨、社会分析的工具 —— 正如上海人工智能实验室主任周伯文所言，“AI4S 是对研究对象、工具和研究者的全面提升，已有学者通过 AI 对话深化哲学思考，甚至引发‘AI 是否需对齐人类伦理’的深度讨论”。
战略演进：从 “跟跑” 到 “领跑” 的十年驱动力
从 2015 年 “互联网 +” 到 2025 年 “人工智能 +” 的跃迁，背后是我国科技战略逻辑的根本转变。周伯文 —— 这位曾获 “吴文俊人工智能杰出贡献奖” 的专家，将其核心驱动力概括为 “四重协同”：
- 国际竞争倒逼：2016 年以来，人工智能成为全球高技术领域竞争 “主战场”，政策必须优先服务国家重大战略需求，突破关键核心技术 “卡脖子” 问题；
- 国内发展牵引：产业升级、民生改善对效率与质量的需求，叠加数字技术的颠覆性突破，推动 AI 从 “可选项” 变为 “必选项”；
- 技术规律适配：AI 已从单一模型发展为 “形态多元化（模型、智能体、终端）、能力高阶化（价值创造提升）、体系化（与多领域深度融合）” 阶段，需要政策从 “技术扶持” 转向 “生态培育”；
- 制度优势支撑：新型举国体制让我国能集中力量开展技术攻关，而全球最完整的工业门类（联合国产业分类中全部工业门类齐全、200 多种工业品产量全球第一），则为 AI 提供了最丰富的应用试验场。
全程参与《意见》起草的国家信息中心大数据部人工智能处处长刘枝进一步补充：“如果说此前 AI 政策是‘单点突围’，《意见》则是‘系统作战’—— 以场景开放为引擎，以应用繁荣为抓手，以要素协同为根基，以安全治理为护航，让 AI 真正成为像电力一样的基础要素。”
阶段目标：从 “补短板” 到 “成体系” 的三步走逻辑
《意见》提出的 2027 年、2030 年、2035 年三阶段目标，并非简单的时间递进，而是一套 “压力 - 能力 - 实力” 的转化机制：
- 2027 年：基础夯实期：核心目标是 “AI 与 6 大重点领域广泛融合”，新一代智能终端、智能体普及率超 70%。刘枝解读，这一阶段聚焦 “强基础、补短板”，通过普及率指标倒逼技术落地，同时完善 AI 开放合作体系，对冲逆全球化风险；
- 2030 年：能力跃升期：普及率目标提至 90%，智能经济成为经济增长 “重要极”。此时恰逢 “十五五” 规划收官，政策重点转向 “促升级、提质量”，将技术优势转化为产业话语权，打通国内国际双循环；
- 2035 年：实力引领期：全面步入智能经济、智能社会新阶段，为基本实现社会主义现代化提供支撑。这一阶段旨在完成 “从跟跑到领跑” 的跨越，让 AI 成为国家综合实力的核心组成部分。
核心优势：超大规模市场与全要素协同的 “中国底气”
在全球 AI 竞速中，我国并非依赖单一要素领先，而是构建了 “政策 - 场景 - 数据 - 算力 - 人才” 的系统性优势：
- 超大规模市场托底：14 亿人口 + 完整产业体系，形成全球最复杂、最多样的 AI 应用场景 —— 从工业质检到农业植保，从医疗诊断到城市治理，场景反哺技术迭代的 “闭环”，让我国 AI 模型在特定领域泛化能力领先；
- 全要素支撑完备：数据生产量全球前列，跨行业融合与合规流通优势显著；“东数西算” 工程构建全国一体化算力网络，算力成本与调度效率优势突出；全球最大规模的工程教育体系，为 AI 产业提供稳定人才供给；
- 生态协同效应显著：已形成 “算力基础设施 - 行业解决方案 - 开源生态” 的完整产业链，例如开源社区加速技术迭代，行业解决方案降低中小企业 AI 应用门槛，政策则通过 “新型举国体制” 整合各方资源，避免重复研发。
周伯文认为，这种系统性优势让我国在 “AI 产业化速度、跨行业渗透深度、成本控制能力” 上形成独特竞争力，“未来随着量子计算突破、开源生态成熟，我国有望从‘应用领跑’迈向‘技术引领’”。
落地影响：从产业到民生的 “智能红利”
《意见》的实施，将让 “人工智能 +” 从政策文本走进现实，带来看得见的改变：
- 对产业：开启 “加速赛道”：场景开放将拓展 AI 应用广度，例如制造业 “AI + 质检” 覆盖率提升，服务业 “AI + 客服” 效率优化；技术迭代加速推动产品落地，例如家用智能终端、工业智能体成本下降；投资热度升温则为 AI 企业提供更充足的资金支持，形成 “技术 - 应用 - 资本” 的正向循环；
- 对民生：重构 “生活方式”：工作中，智能助手降低高强度、高风险岗位负担；教育中，AI 推动个性化学习，缩小区域教育差距；生活里，“AI + 医疗” 提升诊断效率，“AI + 康养” 改善老年服务，“AI + 文旅” 丰富消费体验。
但周伯文也提醒，AI 应用绝非 “替代人”，而是 “提升人”——“AI 的核心价值不是降低人力成本，而是创造新价值、提高民生福祉，比如加速新药研发、应对气候变化、优化社会治理。”
向善之道：让 AI 真正惠及每个人
要实现 “人工智能 +” 的良性发展，还需突破三大关键问题：
- 明确企业责任：AI 企业作为直接参与者，需将 “惠及民生” 纳入发展目标，避免技术滥用，例如不开发可能加剧就业歧视、隐私泄露的应用；
- 加强普及教育：提升全民 AI 应用能力，避免 “数字鸿沟”—— 无论是老年人学习使用智能终端，还是职场人掌握 AI 工具，只有每个人都能享受技术红利，“智能社会” 才名副其实；
- 完善政策引导：在鼓励创新的同时划定 “安全红线”，例如明确 AI 伦理准则，规范数据使用，平衡技术发展与风险防控。
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