【观点摘要】
·当前人工智能进入产业应用关键阶段，要将“技术进步增量”转化为“经济发展增量”，需从生产力提升发力。
·每一次通用技术突破，都会催生适配的产品服务、企业与商业模式，并释放红利，推动经济社会进步。
·鼓励数字化基础好、智能升级需求大的场景先行先试要配资，形成示范带动效应后扩大场景范围，避免企业在对智能化转型缺乏充分认知时盲目跟风。
从工厂里的智能生产线，到城市中的智慧交通网络，再到医疗领域的AI辅助诊断……人工智能正在融入经济社会的方方面面。
眼下，我国人工智能产业不断壮大，新技术、新应用、新业态不断涌现。如何更深层次地赋能经济社会高质量发展？
“人工智能在技术创新与商业应用的双轮驱动下，加速与实体经济深度融合，已形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的人工智能技术产业体系。”中国信息通信研究院院长余晓晖做客经济高质量发展专家谈时表示，算力等人工智能基础设施性能不断提升，人工智能数据产业蓬勃发展，算法创新加快迭代演进，各类智能产品和服务创新活跃，具备了良好的人工智能规模化商业化应用基础。
国务院日前印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），明确了系统推进“人工智能+”的总体要求，分2027年、2030年、2035年三阶段推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合要配资，系统布局“人工智能+”6大重点行动和8大基础支撑能力。
《意见》如何通过系统布局推动人工智能技术与经济社会双向深度融合？
余晓晖表示，《意见》重点聚焦深度融合，以人工智能应用引领生产力提升、生产力提升反哺人工智能科技创新的双向赋能为主线，重点布局了促进人工智能技术创新群体性突破，加强人工智能与其他行业技术融合创新，推动人工智能更高水平赋能实体经济的切实举措：
一是加快推动人工智能向现实生产力转化。每一次通用技术突破，都会催生适配的产品服务、企业与商业模式，并释放红利，推动经济社会进步。当前人工智能进入产业应用关键阶段，要将“技术进步增量”转化为“经济发展增量”，需从生产力提升发力。《意见》一方面聚焦生产力重点领域，构建中国特色“AI4S”体系，提出一二三产业的全要素智能化转型发展路径，布局智能原生新技术、新业态、新模式，培育服务消费的新模式、产品消费的新场景等，加快促进人工智能进一步向现实生产力转化；另一方面从民生、治理、全球合作切入，提出优化工作方式、构建治理图景、共建全球治理体系等举措，推动构建适配先进生产力的生产关系。
二是形成以人工智能应用引领生产力提升、生产力提升反哺人工智能科技创新的双向赋能模式。“人工智能+”需与行业技术融合推动各行业创新，借全领域智能化升级的场景与数据实现技术突破。《意见》布局“人工智能+”重点应用与技术支撑体系，构建“以创新带应用、以应用促创新”双向赋能新范式。从内在要素看，推动算法、数据、算力三大要素紧密耦合，相互强化，模型算法重构应用生产力，新应用场景催生海量高价值数据，并驱动模型持续迭代优化，进一步突破基础原理和关键工程化问题，持续增强“人工智能+”技术能力的关键引擎，形成技术应用内生性正反馈循环的“飞轮效应”；从发展过程看，通过重点领域突破及后续规模化应用，在对技术核心要求提出更高要求的同时，为人工智能技术持续优化提供充足需求牵引力和市场空间。同时，通过优化应用环境、繁荣开源生态、建设人才队伍、强化政策法规、提升安全水平等举措，为双向赋能新范式构筑完善资源与制度支撑。
三是推动数字经济向智能经济加速演进。智能经济是脱胎换骨的全新形态，《意见》的实施，将加快通过人工智能的变革性赋能作用，释放数据要素价值，驱动物理世界、数字空间和知识体系的优化创新，突破科学发现、技术进步和生产组织的瓶颈与边界，推进科技范式变革、生产要素重组、产业体系升级、治理模式优化，大幅提升资源利用和经济社会运行效率，实现生产力突破和社会福祉增进，塑造全新智能发展范式。同时，《意见》也针对迈向智能经济过程中的重点民生问题给予回应，尤其是强调要充分发挥人工智能对新就业岗位的创造效果，有序推动人工智能规模化落地。
下一步深入实施“人工智能+”行动应注意把握好哪些方面？余晓晖认为主要把握以下三方面：
一是注重技术创新与环境保障的协调统一。要把握人工智能发展规律，完善政策构建、提高资源供给、加强法规建设、研制关键标准、培养复合人才、激发创业就业活力、加大财政支持、促进国际合作、保障技术安全，落实《意见》要求，解决算力短缺、标准滞后、人才匮乏、转型成本高制约“人工智能+”可持续发展的关键问题。
二是注重产品能力与实际需求的协调统一。人工智能企业有技术储备和产品开发能力，但因缺乏对行业流程和场景逻辑的深入理解，难以形成契合实际需求的解决方案，陷入供需错配局面。结合《意见》要求，需推动供需深度对接，加快基础理论研究、提高模型推理精度、调研场景诉求、优化产品能力、强化技术协同创新，缓解模型输出不稳定、场景融合难等行业应用“不能用”“不好用”的困扰。
三是注重行业水平与转型路线的协调统一。不同行业在数字化水平、资源供给能力、市场竞争格局等应用基础方面差异较大要配资，需坚持市场驱动，结合场景价值、模型生态等因素因业施策，制定符合企业实际的智能化转型路线。鼓励数字化基础好、智能升级需求大的场景先行先试，形成示范带动效应后扩大场景范围，避免企业在对智能化转型缺乏充分认知时盲目跟风。（实习生赵梓稀对本文亦有贡献）
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