4月底召开的中央政治局会议提出，全面实施“人工智能+”行动 ，发展智能经济新形态
，完善人工智能治理 。

专家认为，从以往“深化拓展 ”“深入实施
” ，升级为“全面实施”
，表述的变化标志着“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 、商业化发展新阶段
。我国已进入AI产业化
、产业AI化双向深度融合期 ，要通过系统性布局
，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
。