（一）我国人工智能政策演进历程

我国人工智能相关政策历经初步布局 — 战略升级 — 融合深化 — 规范发展的完整演进路径，为产业发展筑牢制度根基：

来源：深企投产业研究院

（二）人工智能技术发展阶段迭代

（三）全球 AI 竞争格局

全球 AI 竞争呈现多极化、专业化、生态化态势，美、中、欧依托技术研发、政策扶持争夺产业主导权：

（一）总体框架

“人工智能 +” 行动以推动 AI 与各行业深度融合，构建智能经济、智能社会形态为核心目标。核心内涵：通过 AI 技术重塑生产、生活、治理方式，实现生产力跨越式提升、生产关系系统性变革；通过搭建新型基础设施、新技术体系、新产业生态、新就业岗位，完成 AI 从实验室研发到产业全域应用的闭环落地，最终支撑经济社会高质量发展。

（二）分领域应用方向

“人工智能 +” 行动覆盖国民经济关键领域，明确各行业落地路径：

（三）阶段发展目标

• 2027 年近期目标

• 2030 年远期目标

（一）模型基础能力提升

大模型是 AI 发展的核心底座，我国大模型技术实现跨越式突破：

（二）数据供给创新

数据是 AI 发展的核心生产要素，我国数据资源优势与短板并存：

• 资源优势：2024 年全国数据生产总量达 41.06 泽字节，占全球总量 26.67%，为 AI 发展提供海量数据基础。
• 现存问题：高价值语料不足、公共与行业数据开放度低、自动化标注技术与专业人才短缺。
• 破局方向：完善数据要素市场、数据产权与版权制度；探索价值贡献导向的成本补偿、收益分成机制；支持数据标注、数据合成技术创新，培育数据服务产业，提升数据供给质量与效率。

（三）智能算力统筹

智能算力是 AI 发展的关键基础设施，我国构建自主可控的算力体系：

（四）应用发展环境优化

打通 AI 从实验室到产业化的 “最后一公里”：

• 建设国家人工智能应用中试基地，搭建行业共性应用平台，提供真实场景与测试环境，加速技术落地。
• 完善 AI 伦理与治理框架，坚守安全发展底线。
• 出台政策扶持、资金支持等举措，激发企业创新活力，推动 AI 应用规模化普及。

（一）核心驱动因素

（二）重点产业链机会

AI 产业链分为基础层、技术层、应用层，各环节均蕴藏巨大机遇：

（三）市场增长前景

全球 AI 市场规模保持高速增长，预计 2030 年 AI 对全球 GDP 增长贡献度达 7%-15%。我国作为全球第二大 AI 市场，凭借海量数据、完整产业架构、丰富应用场景，市场规模将持续扩容。

随着 AI 技术成熟、场景不断拓展，AI 将在千行百业实现规模化应用，推动数字化转型与智能化进阶，成为我国经济高质量发展的核心引擎，产业发展空间无限广阔。

附：“人工智能+”行业发展蓝皮书-上海交大安泰经管学院-200页

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如何获取完整高清PDF资料

原文标题《2026“人工智能+”行业发展蓝皮书》

下载链接：https://wk.chanyetong.net/doc/654525/

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