【研究报告】《“人工智能+”行动深度解读与产业发展机遇》

一、政策背景与战略意义

1、我国人工智能政策演进

自2015年“互联网+”行动首次纳入人工智能，至2025年“人工智能+”行动明确六大重点任务，我国人工智能顶层设计历经四次关键升级：

• 2015-2017年：从“互联网+”到专项规划，标志AI成为国家战略。

• 2021-2024年：强调技术攻关与产业赋能，2024年政府工作报告首次提出“人工智能+”行动。

• 2025年：发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，形成系统性行动框架。

战略意义：人工智能已成为大国科技竞争的核心领域。历史经验表明（如英国蒸汽革命、美国电力时代），促进技术扩散的制度环境比技术本身更能推动国家崛起。当前人工智能制度设计关乎中美科技决战与长期国力竞争。

2、技术发展阶段迭代

• 2000-2018年为专用AI阶段，基于感知、理解、判断，依赖专用算法和结构化数据，聚焦特定场景数据分析。

• 2018年起进入AI大模型阶段，以Transformer架构为基础，参数规模达百亿-万亿级，采用通用算法和大规模无标注数据，从决策型任务拓展至创意型、生成型任务，生成式AI重塑行业基础范式。

3、全球竞争格局对比

• 美国：采取“联盟+遏制”战略，通过放松监管、加强算力基建、输出技术生态巩固霸权。科技巨头（如英伟达、微软）市值爆发式增长，形成“模型-云基建-算力芯片”闭环。

• 欧盟、日韩等：加速立法与应用落地，强调伦理治理与产业融合（如欧盟《人工智能法案》、韩国“K-Robot经济”）。

• 中国：凭借数据资源（占全球数据总量26.67%）、完备产业体系、应用场景优势，成为全球第二大AI市场，但仍在芯片生态、应用深度等方面存在短板。

二、行动核心内容解读

1、总体框架与目标行动

以“推动智能经济与社会形态形成为目标”，遵循前瞻谋划、安全可控、开放共享等5大原则，构建“技术-产业-治理”协同体系：

• 三阶段目标：

    2027年：AI应用普及率超70%，初步深度融合。

    2030年：成为经济重要增长极，普及率超90%。

    2035年：全面步入智能社会阶段。

• 六大场景领域：覆盖科技、产业、消费、民生、治理及全球合作。

• 八大支撑体系：模型、数据、算力、应用环境、开源生态、人才、政策、安全。

2、关键领域应用路径

（1）人工智能+科学技术：驱动科研范式变革

• 突破性案例：AI助力数学证明（如陶哲轩联合GPT-5 Pro解决微分难题）、生物化学（AI设计新药进入临床试验）、物理学（优化核聚变控制）。

• 趋势：科研范式从“实验假设”转向“AI预测-自动化验证”，催生“AI+人类”共生系统。

（2）人工智能+产业发展：培育智能原生经济

• 核心路径：

传统产业升级：全流程AI赋能（如工业质检、供应链协同）。

智能原生创造：从0到1开辟新业态（如Robotaxi服务、AI诊断系统）。

农业与服务业：聚焦智能农机、无人服务与人机协同模式。

（3）人工智能+消费提质：拓展新场景与新业态

• 服务消费：情感陪伴、智能助理等需求爆发。全球AI陪伴应用收入从2023年0.3亿美元激增至2030年700亿-1500亿美元。

• 产品消费：智能网联汽车、AI眼镜等终端普及。京东数据显示，2025年AI产品成交量同比增长76%。

（4）人工智能+民生福祉：打造美好生活

• 工作：智能代理新形态，重点推动在劳动力紧缺、环境高危等岗位应用；通过人工智能培训提升创业和再就业能力。

• 学习：人工智能融入教育过程，创新教学模式、提高教育质量、促进教育公平、推动自主学习。

• 生活：人工智能作为助理/助手，在医疗健康、文化、精神和身体健康(社交、慰藉陪伴、养老托育助残、全民健身)、居住等各方面发挥作用。

（5）人工智能+治理能力：迈向人机协同

• 典型案例：浙江隧道巡检AI机器狗、广西洪涝AI预警实现“零伤亡”。

• 趋势：治理从“人海战术”转向“数据智能驱动”，实现事前预警与系统重塑。

3、基础保障机制创新

• 模型能力：国产模型（如DeepSeek、腾讯元宝）与国际差距缩小，但架构创新仍待突破。

• 数据供给：破解高价值语料不足、行业数据孤岛问题，需完善产权制度与激励模式。

• 算力统筹：国产芯片占比提升（2024年达28%），但需强化算力-电网协同。

• 应用中试：国家建设中试基地（如医疗、交通领域），破解技术落地“最后一公里”。

• 人才建设：政策推进全学段 AI 教育，完善多元化人才评价体系，支持企业用股权期权引才留才，加强国际人才合作。