智库·理论周刊丨刘向东：“人工智能+”引领产业革新发展
發布時間：2025-09-16 來源：金戈鐵馬網作者：我揪磁力棒
人工智能如何重塑全球竞争力
编者按作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能已成为国际竞争的关键焦点、大国博弈的重要变量、经济发展的强大引擎。9日，国家主席习近平在�世界智能产业博览会致贺信时指出，当前，人工智能技术加速迭代演进，正在深刻改变人类生产生活方式、重塑全球产业格局。中国高度重视人工智能的发展和治理，积极推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，赋能经济社会高质量发展，助力提升人民群众生活品质。继此前国务院出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》后，9日，国家发展改革委、国家能源局印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》。中国经济时报围绕“人工智能+”行动的发展目标和重点方向，约请智库专家深度解读。
核心观点
在“人工智能+”行动的牵引下，我国将加快运用人工智能技术重塑生产生活范式，推动科技创新与产业创新深度融合，激发产业升级新动能、培育新质生产力，释放生产率红利。
■刘向东
人工智能（AI）是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，必须抢抓人工智能技术快速迭代发展的战略机遇。近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）明确提出，以行业应用需求为牵引，加快实施“人工智能+”产业发展重点行动。
《意见》首次阐明了要推动人工智能与经济社会各行业各领域的广泛深度融合，着力发展智能原生新技术、新业态、新模式，促进一、二、三产业全要素智能化转型发展。《意见》不仅回应了人工智能带来的深层次变革，也为千行百业实现降本增效和创新发展提供了方向指引和制度保障。在“人工智能+”行动的牵引下，我国将加快运用人工智能技术重塑生产生活范式，推动科技创新与产业创新深度融合，激发产业升级新动能、培育新质生产力，释放生产率红利。
加快培育智能原生新模式新业态
一是我国人工智能产业正处于高速发展阶段。近年来，我国人工智能核心技术快速迭代，通用人工智能、大语言模型等技术加速创新突破，百度、阿里巴巴、科大讯飞等企业均推出了自研的生成式大模型，文心一言、元宝、通义千问、盘古、星火等国产大模型在文本和多模态内容理解与生成、深度推理等方面达到国际领先水平，开源大模型Deep?Seek、AI智能体Manus等产品相继推出，垂类大模型、数字人、具身智能等领域也爆发式发展。同时，我国加快工业软件创新突破，大力发展智能制造装备，解决产业数智化进程中面临的“卡脖子”问题。国家知识产权局数据显示，我国拥有全球百强科技集群数量、论文发表量和专利授权量均居全球首位。《数字中国发展报告（2024年）》显示，2024年在全球新公开生成式人工智能专.5万件中，中国占比高�.5%。2024年我国人工智能核心产业规模突破�亿元，相关企业超�家，生成式人工智能应用率超�%，在农业、工业、医疗、教育等多个领域已形成规模化落地，培育了一批底层架构和运行逻辑基于人工智能的智能原生企业。
二是我国正加快发展智能原生的新模式新业态。当前，我国积极运用人工智能核心技术催生越来越多的智能原生设备、产品和服务业态，形成了从芯片到算法等底层框架、模型、工具支撑的智能原生技术、产品和服务体系。比如将人工智能技术作用于汽车本身产生的智能驾驶系统是人工智能技术与车辆工程深度融合中催生的新事物，重新定义了汽车的生产和使用范式及商业模式，从而使汽车由传统交通工具演进为“能识路”的智能体，能应对更为复杂的交通状况。人工智能技术与工业制造过程的深度融合催生工业机器人、人形机器人等新产物，而依靠机器人的自组织、自学习等能力，可以自主优化生产流程和作业操作路径，从而重构以往由人力决定生产要素配置的方式，使生产制造过程变得更加柔性、敏捷，实现流程自动优化和研制自主创新，提高制造行业的全要素生产率。生成式人工智能能自主创作内容，辅助研发设计和艺术创作，而由此形成的各种新事物都称之为人工智能原生产品。基于人工智能底层架构和运行逻辑创造出各种智能体等新事物。随着各类智能体持续涌现，智能原生产业就应运而生，智能原生企业也将层出不穷。
三是发展智能原生产业引领人工智能和实体经济深度融合。加快围绕AI的核心能力（理解、生成、推理、记忆）培育发展智能原生产业和智能原生企业集群，这将意味着推动人工智能核心技术加速应用场景落地，引导各类企业将人工智能融入战略规划、组织架构、业务流程等，推动智能原生技术、产品和服务的商业化应用，构筑智能驱动的核心竞争力。加快发展智能原生产业，推动产业全要素智能化发展，既能有效推动传统产业实现改造升级和效能提升，有效建立现实世界与数字世界的双向孪生结构，衍生演化出各式各样的产业新业态新模式，也能助力开辟智能机器人、智能网联汽车等战略性新兴产业，前瞻布局数字孪生、脑机接口、量子信息等未来产业发展新赛道，构建人工智能与实体经济深度融合的产业生态。
加快推进工业全要素智能化发展
一是我国制造业“智改数转”跑出加速度。近年来，我国大力推动制造业数字化转型和智能化改造，智能制造在智能工厂建设规模、解决方案能力跨越和标准引领支撑等方面已取得显著的成效。工业和信息化部数据显示，我国目前已建万余家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂、230余家卓越级智能工厂，覆盖了超�%的制造业行业大类，建设智能仓储、在线智能检测、产品数字化研发设计、智能排产调度、质量追溯与分析改进等优秀场景�个，工厂产品研发周期平均缩�.4%、生产效率平均提�.3%、不良品率平均下�.2%，大中型制造企业“智改数转”达到国际领先水平。此外，我国累计发�项智能制造国家标准、50项国际标准，6500余家智能制造系统解决方案供应商服务范围涵盖全部制造业领域。
二是人工智能加速赋能生产制造系统联动升级。当前，我国积极推动人工智能技术在工业制造领域的深度融合应用，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用，将重构制造业的生产范式。我国持续推动制造企业加速“数转智改”，支持企业在重点场景应用通用大模型、行业大模型和工业智能体，率先布局具身智能、工业智能体等前沿技术应用，向产业链供应链上下游推广人工智能驱动的生产工艺优化方法，推进工业供应链智能协同，并深化人工智能与工业互联网融合应用，加强自适应供需匹配，加速推动工业全要素智能联动，增强工业系统的智能感知与决策执行能力。为更好地适应人工智能+产业发展要求，我国还加大对人工智能技能人才培养，着力提升全员人工智能素养与技能，推动各行业形成更多可复用的专家知识，推动人机关系从“主从控制”跃迁至“双向增强”协同，推动形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济新形态。
加快农业数智化转型升级
一是我国积极推进人工智能技术向农业领域广泛渗透。近年来，我国持续加大农业农村数字基础设施投入，构建起云网端一体的农业数智化设施体系。截�年，我国已建成超�万个农业物联网应用示范点，无人机植保作业面积突�亿亩次；农机自动驾驶、植保无人机、渔船等累计推广应用北斗终端设�万台（套）。我国将大数据、人工智能、物联网、区块链等数字技术与智能技术渗透到农业生产、经营、管理、服务等各个环节，大力发展智慧农业，创建涵盖智慧育种、精准种植、智能养殖、智慧物流、数字营销等多个领域的应用场景。在智慧育种领域，我国利用人工智能算法筛选出优良作物品种，缩短了育种周期。在精准种植领域，我国利用物联网技术与智能装备，开展自动控制灌溉设备、施肥设备、植保无人机等精准作业，建设智慧高标准农田，实现了农作物种植的标准化、高效化的按需生产。我国还推动“人工智能+”农林牧渔业，积极推广“数字牧场”“智慧鱼塘”等生态智慧牧场模式，提高饲养喂养的产出效率。
二是我国将推动人工智能赋能农业生产全链条。我国积极推动物联网、人工智能、区块链等技术在农业从育种到销售的全链条应用。在育种领域，加快人工智能驱动的育种体系创新，比如搭建智慧育种平台，用于育种数据分析、
计算加速及优良品种筛选等全流程。在种植养殖领域，加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域应用，大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，将智能传感器等设备用于种植、养殖等农业生产全流程，通过实时采集土壤湿度、养分含量、光照强度、作物生长状态等数据，提高农业生产的智能感知、决策、控制、作业等能力，实现全流程自动化管理和精准种植或饲喂。在农产品加工领域，搭建数智化工机具服务平台，强化农机农具平台化、智能化管理，并利用区块链溯源系统控制来提升农产品质量，帮助农民提升生产经营能力和水平。
加快创新服务业发展新模式
一是人工智能正在重塑我国现代服务业发展格局。近年来，我国率先推动生产性服务业和生活性服务业的数智化转型，推动服务业从数字赋能的互联网服务向智能驱动的新型服务方式演进，鼓励并支持服务业企业应用人工智能工具不断拓展经营范围、促进效率提升，有效推动现代服务业向智向新发展。在交通物流领域，探索使用无人机、无人配送智能车等智能体，帮助解决物流“最后一公里”难题。在金融服务领域，使用金融服务智能体为客户提𱰕×24小时在线服务，开发各类投资顾问大模型帮助生成高度定制化的资产配置建议。在法律服务领域，法律人工智能助理能帮助律师快速完成海量法律文献检索，并协助找准证据、识别风险、提高工作效率。在医疗健康领域，医疗智能体能通过读取X射线、监视心率、体温、血压等关键数据，帮助医生更深入地了解患者的病情，开展辅助诊断、个性化治疗、远程医疗等活动，也能帮助患者解决“报告看不懂、流程跑断腿”等痛点问题。此外，人工智能在餐饮、住宿、批发、零售、文娱、教育等服务业领域均有所渗透，能帮助提高劳动生产率，有效规避鲍莫尔病的问题。
二是探索无人服务与人工服务相结合的新模式。推进“人工智能+”产业发展，不是用机器人完全取代人工，而是辅助人工提升效率，使机器和人协同工作更好地响应终端需求。比如在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等各服务行业领域，推动人工智能大模型、新一代智能终端、智能体等广泛应用，将充分发挥人机智能交互、大数据处理、实时响应、学习推理等特性，帮助人工提升服务效率，丰富客户的服务体验，提升可感可知的温度。鼓励发展人工智能驱动的智能客服、智能投顾、智能物流等人机协同新业态，将能很好地支持各行各业的客服中心构建智能分层调度系统，实现用户问题分类，简单问题由AI处理，复杂问题自动转人工，从而更高效响应处理海量客户反馈的各种问题。鼓励各行各业面向市场需求建立AI和人工交互反馈的知识图谱，推动行业知识库的实时迭代更新。在电商、金融等领域，客服中心可以采用“AI主设+人工复核”模式，通过双向交叉反馈增强客户响应的准确度，提高业务效率，降低出错概率。
（作者系中国国际经济交流中心科研信息部副部长、研究员）
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