“人工智能+”迎来大规模应用

专家表示，“人工智能+”行动已升级为“全面实施”阶段，这意味着国内人工智能已从初步探索迈向全面落地和商业应用。中国AI产业正进入系统化融合期，科技优势与产业资源有望成为经济高质量发展的新动力。

系统化推进

全面实施“人工智能+”标志着顶层设计已确立，基础技术不断完善，产业应用条件日趋成熟。行业已经从局部试点扩大到全国范围、各行各业的常态化部署。朱克力，国研新经济研究院创始院长指出，人工智能正在从技术前沿走向现代产业体系核心，成为驱动发展的重要引擎。政策重心已从单纯推动技术突破转变为普及应用、培育创新业态和构建生态系统，推动智能终端和AI智能体广泛进入各行业，催生更多新型智能业态与模式。

赛智产业研究院院长赵刚分析，多种力量共同作用下，人工智能技术迭代、高效普及和产业深度融合正引领“人工智能+”成为产业升级的新引擎。

如今，从大模型、推理模型到智能体，再到具身智能体，人工智能技术更新频率加快，每季度都有新突破。同时，AI应用成本大幅下降，模型费用从2022年初的每百万词元60美元降到1美元以下，为大规模应用奠定坚实基础。

人工智能应用愈发广泛，高性能低成本的AI技术降低了行业门槛，推动越来越多领域尝试和采用智能化方案。个人用户日常通过大模型进行智能问答、生活助手，企业广泛采用AI工具进行策划、设计、客户服务等。相关数据显示，全国AI原生APP月活用户达到4.4亿，日均词元调用约140万亿，93%国内职场人士使用AI，远超全球平均水平。

“人工智能+”行动也极大促进了国内智能原生产业的发展。核心产业规模已超1.2万亿元，带动智能算力、大模型、数据集建设、具身智能等新兴企业不断涌现。智能制造、智能驾驶、低空经济等新业态迅速成长，资本加速进入AI场景创新，提升生产效率，壮大新质生产力。

多场景应用

江汽集团与华为发布的“迈思特”CV质检大模型，针对人为检测效率低、模型泛化能力弱等产业难题，通过一套模型覆盖多场景，提高产品合格率与产能。

华为中国政企业务副总裁郭振兴表示，今年将成为“行业+AI”成果落地的重要一年。AI带来的价值已能量化，企业对AI投资意愿提升，各行业都把AI基础设施建设提上日程。AI场景方案也可复制，头部企业示范应用已形成闭环并进入商业化。

浪潮云通过“双工厂”模式推出石化行业智能解决方案，帮助企业将风险处置速度提升约30%、设备风险识别效率明显提高。高仿真靶场结合智能前置发现系统显著提升预测性维护准确率。AI原生开发平台则让业务人员自创智能体应用，单智能体交付周期缩短至一周，大幅提升效率。

浪潮集团总工程师兼浪潮云董事长肖雪认为，全面推进“人工智能+”将系统赋能各行各业。技术与产业深度结合需扎根实体需求，依托完整的产业体系与丰富场景，使AI在制造、农业等领域加速落地。

目前，人工智能在民生服务、智能制造、智慧城市等领域已实现商业化规模应用，形成成熟模式和市场。不同行业包括互联网、金融、高端制造、医疗等，具备良好数字基础和数据资源，为AI的规模应用提供支撑。赵刚指出，数字化基础、数据丰富和高知识服务成本是商业化规模应用的必要条件，这些行业已基本满足。

治理与发展并重

随着人工智能从“感知智能”向“执行智能”迈进，安全和合规成为智能体应用的基础。实现人工智能发展与安全并重，需坚持安全底线与创新发展同步，在释放创新活力的同时强化风险防范，形成良性发展治理体系。

肖雪认为，安全应是研发全过程的基本环节，应将安全要求嵌入AI设计、训练、部署与应用全周期，建立内生安全、动态防护和应急处置的防御体系。

赵刚强调，治理人工智能需包括制度完善、发展推动和安全保障，不断完善治理体系，平衡技术创新与社会风险，推动人工智能技术创新与产业升级，鼓励开放应用场景，确保治理促进经济和社会进步。同时要健全治理措施，明确责任机制，保证人工智能可持续健康发展。

朱克力建议，将实体经济赋能作为主线，逐步放宽应用场景准入，促进技术创新和产业成长。同时，强化分层分类治理，对成熟应用适度监管，对生成式AI、通用大模型等领域把好安全关，完善算法、内容审核和数据合规等规定，划定伦理和法律边界。加强AI技术治理，建立智能风险监测预警体系，对算法偏见、数据泄露、虚假生成等风险早发现、早处理。

还需完善跨部门协同监管机制，兼顾行业自律和规则建设，为人工智能健康发展创造条件。在可控和可管的框架下，既带动经济增长，也守住社会和产业安全底线。”朱克力表示。