“人工智能+”戰略發布：影響未來十年發展的底層邏輯

十年前，“互聯網+”點燃了中國數字經濟的引擎；今天，時代的接力棒交到了“人工智能+”手中。

8月26日，國務院重磅發布《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，宣告AI正式上升為國家戰略級基礎設施。

這不只是技術升級的規劃，更是一場關于生產、生活和治理的全面革新，一場真正的時代更替正在發生。

身處巨變洪流中的時候，我們往往難以感受到潮流的力量，等到十年之后回望，才發現是如此的波瀾壯闊。

就像十年前的互聯網+，規劃發布后的相當長一段時間內，不少人都在糾結到底是該“互聯網+”，還是“+互聯網”。

直到今天，互聯網已經成了商業、社會，乃至日常生活中無處不在的存在。它深刻改變了消費習慣、重塑了產業格局、推動了社會關系的重構，最終把我們每個人，都推向了與網絡深度綁定的數字時代。

今天的“人工智能+”亦是如此，它不僅是一次技術的迭代，更是生產力與生產關系的一次全面重組。影響未來十年發展的底層邏輯，或許都可以從這份戰略規劃里找到蛛絲馬跡。

所以，不管你是企業經營者，還是個體從業者，如果不想錯過下一個十年，都應該仔細研究下這份戰略規劃。

為了更好地理解《意見》中的措施和影響，我們可以把它與‘互聯網+’作為對照，來發現其中的邏輯延續與顯著差異。

01

首先是關于發布時機上，此次的“人工智能+”，和“互聯網+”有非常多的相似之處。2015年，經過PC互聯網的滲透，移動互聯網的快速普及，把整個社會推到一個新的臨界點。

順勢推出的“互聯網+”行動計劃，既是對電商、外賣、網約車等新興業態的確認和肯定，也是推動互聯網進一步深度融入產業與社會的制度性加持。

人工智能+其實有相似之處。2016年的AlphaGo大戰，讓AI第一次以突破性的形象走入公眾視野；隨后幾年，人工智能在安防、醫療、金融等垂直行業相繼落地，在國內也出現了獨角獸級別的“AI四小龍”。

而真正推動AI走向全民普及的，是2022年ChatGPT掀起的大模型浪潮，它讓人工智能從實驗室與垂直細分領域，進入到普通用戶的日常生活，堪比移動互聯網的“iPhone時刻”。

而從用戶滲透來看，ChatGPT已經有了十億級別的用戶，國內的大模型應用也有了億級、千萬級別的產品。所以此刻的“人工智能+”行動計劃的出臺，也預示著整個行業即將進入爆發期。

因此，2025年的“人工智能+”行動計劃，恰好對應的是新技術和產業的臨界點：一方面技術成熟度快速提升，應用層開始向C端滲透；另一方面市場熱度與社會接受度疊加，急需政策給予規范與引導。

換句話說，和十年前的“互聯網+”一樣，這是一個水到渠成、順勢而為的時機選擇。這也是此類戰略規劃或文件，之所以能屢屢顯示出“風向標”意義的原因所在。

規劃或戰略文件的出現，并不能憑空拉動產業，而是在產業發展到臨界點時，以政策的形式加以確認、放大與引導。它不僅是對技術成熟度的確認，更是對市場需求與社會接受度的背書。

因此，無論是“互聯網+”還是“人工智能+”，它們的價值都不僅在于為一個行業提供助力，更在于成為整個社會認知的轉折點。

如果說在過去幾年里，人工智能的應用，更多還處于場景探索和點狀突破階段，技術和場景之間也往往存在落差。

那么隨著“人工智能+”規劃的出臺，一場涉及經濟、社會、治理的范式更新正在到來。

02

當新的發展浪潮來襲，未來會有怎樣的發展節奏？《意見》提出了三步走的戰略。

首先是普及階段，到2027年，率先實現人工智能與6大重點領域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%，智能經濟核心產業規模快速增長，人工智能在公共治理中的作用明顯增強，人工智能開放合作體系不斷完善。

其次是普惠階段，到2030年，我國人工智能全面賦能高質量發展，新一代智能終端、智能體等應用普及率超90%，智能經濟成為我國經濟發展的重要增長極，推動技術普惠和成果共享。

第三是引領階段，到2035年，我國全面步入智能經濟和智能社會發展新階段，為基本實現社會主義現代化提供有力支撐。

在這一階段，不僅是AI滲透到經濟社會各環節，引領經濟與社會全面轉型，更是提升到了為實現社會主義現代化提供有力支撐的高度。

如果說“互聯網+”帶動了數字經濟的發展與數字社會的破局，它的核心價值在于把原有的經濟、社會活動數字化、平臺化。

那么“人工智能+”則是“重塑人類生產生活范式，促進生產力革命性躍遷和生產關系深層次變革”的重要引擎。

回看十年前“互聯網+”設定的目標：到2025年，網絡化、智能化、服務化、協同化的“互聯網+”產業生態體系基本完善，“互聯網+”新經濟形態初步形成，“互聯網+”成為經濟社會創新發展的重要驅動力量。

以當下的互聯網產業生態、經濟形態及對社會的影響來看，當初設定的目標基本達成。“互聯網+”不僅實現了信息的自由流動和資源的高效配置，還深刻改變了消費方式、產業格局和社會關系，成為推動中國經濟轉型升級的重要力量。

而這次發布的“人工智能+”，則又將開啟下一個十年的全新戰略周期。與互聯網強調“連接”不同，人工智能的核心在于“認知與決策”，它不只是提供信息和交易平臺，而是將逐漸深入到生產、生活、治理的底層邏輯之中。

具體到不同領域來看，會有哪些潛在的變革與機會？《意見》提出了率先實現與人工智能廣泛深度融合的6大重點領域。

03

“人工智能+”科學技術位列第一位。這是第一次在重大產業規劃中，把科技技術列為變革對象。在過往，科學技術都是作為變革的推動力。

人工智能對科學技術的影響，主要體現在三個方向。

第一個方向是加速科學發現進程。加快探索人工智能驅動的新型科研范式，加速“從0到1”重大科學發現進程。在去年的諾貝爾獎中，物理和化學獎，都和AI相關，未來的科學研究中的AI含量會越來越高。

比如說關于蛋白質結構的研究，傳統方法依賴實驗手段測定蛋白質三維結構，周期長、成本高，往往需要數月甚至數年。而由DeepMind提出的蛋白質結構預測模型AlphaFold2，可以在極短的時間內預測出數百萬種蛋白質的結構，大幅加快了生命科學研究的進度。如今，全球已經有超過2億條蛋白質的預測結構數據被公開，這為藥物研發、疾病機理探索、合成生物學研究提供了前所未有的工具。

第二個方向是驅動技術研發模式創新和效能提升。推動人工智能驅動的技術研發、工程實現、產品落地一體化協同發展，加速“從1到N”技術落地和迭代突破，促進創新成果高效轉化。加強人工智能在生物制造、量子科技、6G等領域技術協同創新。

第三是創新哲學社會科學研究方法。推動哲學社會科學研究方法向人機協同模式轉變，探索建立適應人工智能時代的新型哲學社會科學研究組織形式，拓展研究視野和觀察視域。

把哲學社會科學相關列為專題研究方向，也充分說明了這次技術變革，對經濟與社會帶來的深刻影響。在十年前的“互聯網+”規劃中，產業是重心、發展環境是保障，哲學社會科學還未納入到研究視野。

另外在研究領域上，也重點提出，“深入研究人工智能對人類認知判斷、倫理規范等方面的深層次影響和作用機理，探索形成智能向善理論體系，促進人工智能更好造福人類”。

這里面特別值得一提的是，“智能向善理論體系”。說起人工智能，大家幾乎都是充滿美好的想象，就像當初互聯網起步時，技術極客們幾乎充滿了技術改變世界的美好愿景。

但不可否認的是，在互聯網的發展過程中，也確實出現了一些與初衷背道而馳的現象：如信息繭房、算法歧視、大數據殺熟、虛假信息加劇社會分歧與撕裂等問題。

這些現象提醒我們，技術本身并不天然等同于進步。如果缺乏制度規范、倫理引導與價值共識，原本旨在促進開放與公平的工具，反而可能成為加劇不平等、影響輿論甚至侵蝕社會信任的力量。

技術的能量越大，所帶來的潛在負面效應也會越強。因此，“智能向善理論體系”的提出，正是需要汲取互聯網發展的經驗與教訓，對人工智能進行前瞻性規范與價值塑造。

面向未來，它至少需要回答三個關鍵問題：人工智能應當如何嵌入社會？如何與人類價值對齊？又如何在長期運行中避免“技術異化”。

對處于追趕中的國家而言，人工智能成為科研研究的新變量，或許是重要的機遇。傳統科研范式中，領先國家往往憑借長期積累的實驗條件、頂尖學者群體和成熟的科研體系，占據了壓倒性優勢。后發國家即使投入大量資源，也難以在短期內突破“基礎設施不足—學術圈層壁壘—成果轉化滯后”的困境。

但人工智能的引入，正在改變科研的比較優勢格局，特別是在算法與算力成為科研新基建的背景下，AI不僅可以幫助研究者快速篩選海量文獻、預測研究趨勢、發現潛在的跨學科聯系，從而降低信息不對稱的劣勢，還能大幅提升科研人才的培養速度。

當然，這種理論上的可能，能否轉化為現實中的優勢。關鍵在于能否率先將AI深度融入科研體系：既包括科研機構的組織形態、科研評價體系的調整，也包括科研倫理與開放合作機制的建立。融入的好，它會成為彎道超車的杠桿；如果錯過，則可能固化新的科研鴻溝。

04

科研之外，產業發展依然是核心。主要包含四大領域：培育智能原生新模式新業態；推進工業全要素智能化發展；加快農業數智化轉型升級；創新服務業發展新模式。

如果說工業、農業、服務業，還是聚焦在原有產業升級的話，那“培育智能原生新模式新業態”顯然是重中之重。所謂智能原生，也就是說這些新的產品和商業模式，并不是在傳統產業基礎上的疊加改造，而是從一開始就以內嵌人工智能為核心邏輯來設計與運作的。

這類智能原生業態，至少有三方面特征：以智能為生產要素，比如當前的AIGC內容生產，本身就建立在模型驅動的生產體系之上；以智能為服務中介，在消費端，智能原生產品不再是單向度的供給，而是借助AI持續學習用戶偏好，形成動態迭代的服務；以智能為生態連接，原有的行業邊界被打破，具有強烈的跨界融合特性。

當然，現在談智能原生，還是一個非常抽象化的概念。如果類比“移動原生”，會有更為直觀的理解。就像現在我們普遍使用的外賣、打車服務，都是伴隨移動互聯網發展而興起的全新業態。他們普遍利用了移動互聯網的實時定位與連接能力，沒有這些能力做基礎，這類業態就不可能快速發展起來。

所以，未來的“智能原生”，也一定是離開當下的人工智能技術就無法成立的新模式新業態。它們并不是在傳統業務中加上AI作為“外掛”，而是從底層邏輯上依賴AI的存在。

當然，AI+產業的發展，也不必過于執著于“智能原生”。在衣食住行的基本需求領域，不管是否智能原生，都是AI技術的重要戰場。

比如在工業領域，推進工業全要素智能化發展。加快人工智能在設計、中試、生產、服務、運營全環節落地應用。

在農業領域，加快農業數智化轉型升級。加快人工智能驅動的育種體系創新，支持種植、養殖等農業領域智能應用。

在服務業領域，創新服務業發展新模式。加快服務業從數字賦能的互聯網服務向智能驅動的新型服務方式演進，拓展經營范圍，推動現代服務業向智向新發展。探索無人服務與人工服務相結合的新模式。

05

產業之外，把消費作為獨立板塊提出來，也是這次“人工智能+”行動計劃的一大特色。十年前的“互聯網+”行動計劃里，有18處提到了消費，比這次文件中的9處，多了一倍。但當時的消費措施，更多是分散在其他功能模塊中。

比如說探索能源消費新模式，是在“互聯網+”智慧能源板塊；借助互聯網技術發展消費信貸業務，是在“互聯網+”普惠金融板塊；鼓勵生產制造企業面向個性化、定制化消費需求，是在“互聯網+”電子商務板塊。

而這次“人工智能+”，則是首次將消費視為一個獨立的應用場景和戰略突破口。其背后的邏輯或許在于，消費本身正在成為技術變革與社會變遷的直接落點。在“互聯網+”階段，消費更多體現為渠道與形態的變化：線上化、移動化、社交化，把已有的消費邏輯通過新技術嫁接到網絡平臺中。

而在“人工智能+”階段，消費不僅是結果，更是新的生產力與新業態的孵化場。AI不僅能在供給側推動產業智能化升級，還能在需求側深度塑造用戶的偏好、認知與選擇方式，進而改變整個消費結構。

所以，在人工智能與消費的結合上，核心是“消費提質”。具體來講，主要包括兩個方向：拓展服務消費新場景；培育產品消費新業態。

在拓展服務消費新場景上，“計劃”提出：培育覆蓋更廣、內容更豐富的智能服務業態，加快發展提效型、陪伴型等智能原生應用。同時加強智能消費基礎設施建設，提升文娛、電商、家政、物業、出行、養老、托育等生活服務品質，拓展體驗消費、個性消費、認知和情感消費等服務消費新場景。

在培育產品消費新業態方面，推動智能終端“萬物智聯”，培育智能產品生態，大力發展智能網聯汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能終端，打造一體化全場景覆蓋的智能交互環境。

如果說拓展服務消費新場景，還是注重對原有業務的升級。那么消費新業態中的“萬物智聯”，則可能是構建從思考到行動的全鏈條智能閉環。

“萬物智聯”并不是單純的硬件疊加，而是通過人工智能的算法和決策能力，將思考—預測—決策—執行的鏈條打通，構建起一個真正意義上的“智能消費生態”。

這個生態的意義，或許不止在于當下，更在于為通向下一個時代提供基礎。我們當前提到的通用人工智能，更多是指思考領域已經達到或超過了人類水平，但在行動上其實還處于非常早期的階段。很多人類能輕易實現的抓、握、跳躍等動作，對機器人來說卻是難以跨越的鴻溝，這其中的重要原因就是數據的缺乏。

而我們當前之所以能在思考和推理領域有飛速的發展，其實離不開互聯網發展過程中對人類語言與知識的沉淀。互聯網留下的是“語言與符號的世界”，而現實世界的運行，還包含著肢體動作、空間互動、環境反饋、物理規律等更為復雜的維度。這些數據目前分散在傳感器、攝像頭、可穿戴設備、物聯網終端之中，尚未形成類似“互聯網文本”的統一語料庫。

如果說互聯網的發展，是人工智能的前奏；那未來的智能穿戴設備的普及，可能就是“智能”真正走向“具身化”的序曲。

不要小看“具身化”的影響，人類的很多情感、認知、乃至社會關系，本質上都深深依賴于身體的感知與互動。語言可以傳遞思想，但身體才是“人”與世界連接的根本載體。

06

產業、消費之外，和普通人關系最為密切的就是民生領域。“人工智能+”民生福祉方面，涵蓋了工作、學習和生活三大維度。

在工作方面，希望創造更加智能的工作方式。積極發揮人工智能在創造新崗位和賦能傳統崗位方面的作用，探索人機協同的新型組織架構和管理模式，培育發展智能代理等創新型工作形態，推動在勞動力緊缺、環境高危等崗位應用。

從政策的出發點來看，其核心在于創造新崗位和賦能傳統崗位，同時避免對就業的大規模沖擊，特別強調創新工作形態在勞動力緊缺、環境高危等崗位應用。對于承載就業蓄水池作用的領域，或許并不是當前的重點鼓勵方向。

為了應對可能的就業沖擊。《意見》也特別提出，“加強人工智能應用就業風險評估，引導創新資源向創造就業潛力大的方向傾斜，減少對就業的沖擊”。

這里面的就業風險評估如何落地，是否會成為類似“環境評估”一樣的強制性措施，值得觀察。但總體來看，鼓勵創造新就業，肯定當前階段的優先方向。

和就業沖擊的即時性影響不同，教育領域其實影響更為深遠。在智能+教育方面，《意見》提出要“推行更富成效的學習方式。把人工智能融入教育教學全要素、全過程，創新智能學伴、智能教師等人機協同教育教學新模式，推動育人從知識傳授為重向能力提升為本轉變，加快實現大規模因材施教，提高教育質量，促進教育公平”。

對教育領域的規劃，特別提出了“從知識傳授為重向能力提升為本轉變”，這可能是未來相當長一段時間，教育領域需要去探索和解答的核心議題。這不僅僅是一種教和學的方式變化，甚至可能是近代教育以來，教育范式上面臨的根本性變革。

因此，這次教育的改革不是在現有教育模式上簡單“加AI”，而是可能推動一種全新的教育范式變化。在所有關于AI影響領域的討論中，對教育的影響可能是最難以預測，也最具顛覆性的。

教育的成果往往需要經過一代人甚至數代人的時間才能顯現，這使得AI在教育中的長期作用極難通過短期實驗來驗證。換句話說，我們可能正在進入一個“盲人摸象”的階段：所有人都知道AI將深刻改變教育，但沒有人能精準預判這種改變最終會導向何種結果，并以此來反推當下應該采取何種措施。

人工智能+民生福祉的第三個方向是，“打造更有品質的美好生活”，除了在常見的醫療健康、文化創作、養老托育方面發揮作用外，還特別提到了“拓展人工智能在‘好房子’全生命周期的應用，積極構建更有溫度的智能社會”。

“好房子” 不僅是房地產行業的升級目標，在這里其實被賦予了更廣闊的社會意義，成為了智能社會的切入口。通過AI的全周期嵌入，將住房從“物理空間”升級為“智能載體”，從單一的財產價值延展為承載幸福感、社交溫度與社區歸屬感的綜合性社會單元。

巧合的是，上一輪“互聯網+”出臺前，房地產行業同樣正陷入調整周期，隨后開啟的一輪去產能操作，讓整個房價在短期內翻番，形成了經濟增長的重要支撐點之一。

當然，今天的房地產雖然同樣陷入深度調整中，但已不太可能再走“刺激房價—拉動增長”的老路。所以，在這次的“智能+”規劃中，著重提出和“好房子”的結合，核心在于其對品質生活的改善，而非單純的經濟增長驅動力。

07

在人工智能+治理領域，是典型的ToG市場。

《意見》特別提到，“安全穩妥有序推進人工智能在政務領域應用，打造精準識別需求、主動規劃服務、全程智能辦理的政務服務新模式。加快人工智能在各類公共資源招標投標活動中的應用，提升智能交易服務和監管水平”。

如果要類比十年前的“互聯網+”，可以看作是智慧城市、數字城市的升級版。政府是這一領域的主要采購方和應用方。包括在安全領域，“加強人工智能在安全生產監管、防災減災救災、公共安全預警、社會治安管理等方面的應用，提升監測預警、監管執法、指揮決策、現場救援、社會動員等工作水平，增強應用人工智能維護和塑造國家安全的能力。”

以及在資源要素配置中，“圍繞大氣、水、海洋、土壤、生物等多要素生態環境系統和全國碳市場建設等，提升人工智能驅動的監測預測、模擬推演、問題處置等能力，推動構建智能協同的精準治理模式”。

在治理領域，政府是主要采購方和應用方，因此其市場邏輯與ToC、ToB完全不同，更加依賴政策驅動與財政投入，是否會有由此引發新一輪“智能新基建”，還有待觀察。

不過，經歷上一輪智慧城市、數字城市的洗禮之后，相信不管是政府部門，還是產業界，對于“技術如何嵌入治理”已不再是盲目樂觀，而是更趨理性。

與治理領域相類似，“人工智能+”全球合作方面，同樣是政府機構唱主角，一方面是要推動人工智能普惠共享；另一方面是探索形成各國廣泛參與的治理框架，共同應對全球性挑戰。這可能是與人工智能技術發展相平行的另外一場重要競爭。

08

為了確保人工智能+計劃的順利落地和實施，《建議》還特別提出了八項基礎支撐能力。

第一是提升模型基礎能力。加強人工智能基礎理論研究，支持多路徑技術探索和模型基礎架構創新。建立健全模型能力評估體系，促進模型能力有效迭代提升。

第二是加強數據供給創新。以應用為導向，持續加強人工智能高質量數據集建設。完善適配人工智能發展的數據產權和版權制度，推動公共財政資助項目形成的版權內容依法合規開放。

鼓勵探索基于價值貢獻度的數據成本補償、收益分成等方式，加強數據供給激勵。支持發展數據標注、數據合成等技術，培育壯大數據處理和數據服務產業。

第三是強化智能算力統籌。優化國家智算資源布局，完善全國一體化算力網，充分發揮“東數西算”國家樞紐作用，加大數、算、電、網等資源協同。推動智能算力供給普惠易用、經濟高效、綠色安全。

第四是優化應用發展環境。布局建設一批國家人工智能應用中試基地，搭建行業應用共性平臺。健全人工智能應用場景建設指引、開放度評價與激勵政策，完善應用試錯容錯管理制度。

第五是促進開源生態繁榮。支持人工智能開源社區建設，促進模型、工具、數據集等匯聚開放，培育優質開源項目。加快構建面向全球開放的開源技術體系和社區生態，發展具有國際影響力的開源項目和開發工具等。

第六是加強人才隊伍建設。推進人工智能全學段教育和全社會通識教育，加大高層次人才培養力度，超常規構建領軍人才培養新模式。支持企業規范用好股權、期權等中長期激勵方式引才留才用才。

第七是健全國有資本投資人工智能領域考核評價和風險監管等制度。優化人工智能相關安全評估和備案管理制度。

第八是提升安全能力水平。防范模型的黑箱、幻覺、算法歧視等帶來的風險，加強前瞻評估和監測處置，推動人工智能應用合規、透明、可信賴。

09

十年前，“互聯網+”讓中國完成了數字化的跨越；今天，“人工智能+”則將開啟智能化的新時代。未來十年，AI將像水電一樣，融入我們的工作、學習和生活之中。對我們普通人來說，該如何把握這樣的趨勢？

首先是緊跟國家趨勢。不管是十年前的互聯網+、智能制造，還是當前的人工智能+，其本身都代表了對未來趨勢的順勢而為。國家規劃本身并不能帶來創新和發展，但一定是對趨勢追蹤和確認的最好風向標。

其次是尋找新興領域的企業。對很多人的職業選擇來說，十年其實是足以改變人生軌跡。十年前的“互聯網+”風口，改變了無數人的個體命運。今天的“人工智能+”，同樣會在未來涌現出大量的創新企業和新型崗位。不管是創業還是求職，選對方向遠都是事半功倍。

第三是回到個體自身的成長而言，最關鍵的還是能力的拓展與重塑。我們每個人都是相信，這是任何人都無法靠一項技能“從一而終”的年代，學習與適應變化是未來的常態。技術更迭的速度前所未有，崗位的生命周期不斷縮短，擁抱AI、持續進化，會是人工智能時代的核心生存法則。

當然，我們也沒必要因此而焦慮，正如過往的每一次變革一樣：人們總是會擔憂新技術取代舊事物，但事實證明，技術淘汰的從來不是人，而是那些拒絕改變的工作方式。

人工智能也一樣，它看似要橫掃一切，但真正會被淘汰的，并不是人本身，而是那些停留在舊有路徑、不愿意適應變化的模式和思維。對那些懂得利用AI的人而言，它不是讓人恐懼的取代者，二是幫你放大能力的合作伙伴。

站在這個新的十字路口，我們既是見證者，也是參與者。希望十年后，我們再回望今天時，能夠清晰地看到自己曾主動邁出的每一步，而不是被時代所裹挾。