登录

技术快速迭代,应用全面普及,产业深入发展——“人工智能+”走向规模化落地


速读:4月底召开的中央政治局会议提出,全面实施“人工智能+”行动,发展智能经济新形态,完善人工智能治理。 从人工智能大模型、推理模型、智能体到具身智能体,人工智能技术加速迭代,每3个月就掀起一轮新的技术浪潮。
技术快速迭代,应用全面普及,产业深入发展—— “人工智能+”走向规模化落地 _ 东方财富网

技术快速迭代,应用全面普及,产业深入发展—— “人工智能+”走向规模化落地

2026年05月25日 05:49

  4月底召开的中央政治局会议提出,全面实施“ 人工智能 +”行动,发展智能经济新形态,完善 人工智能 治理。

  专家认为,从以往“深化拓展”“深入实施”,升级为“全面实施”,表述的变化标志着“ 人工智能 +”行动已从试点探索转向规模落地,人工智能(AI)迈入规模化、商业化发展新阶段。我国已进入AI产业化、产业AI化双向深度融合期,要通过系统性布局,将人工智能的技术优势、产业优势切实转化为经济高质量发展的强劲增量。

  系统性部署

  “提出全面实施‘人工智能+’行动,意味着顶层设计已经成形、技术底座基本夯实、产业应用条件趋于成熟,不再局限于个别领域、个别地区试点,而是上升为全国性、全产业、全场景的常态化战略部署。”国研新经济研究院创始院长朱克力认为,这标志着人工智能从科技前沿赛道,深度嵌入现代化产业体系全局,从增量点缀变成高质量发展的核心引擎。政策重心也从单纯扶持技术研发,转向技术普及、业态培育、场景落地、生态构建一体推进,推动智能终端、 AI智能体 走向千行百业,催生更多智能原生新业态新模式。

  赛智产业研究院院长赵刚分析,这是AI技术快速迭代、应用全面普及与产业深入发展等多重力量作用的结果,标志着“人工智能+”正成为我国现代化产业体系建设新引擎。

  从人工智能大模型、推理模型、智能体到具身智能体,人工智能技术加速迭代,每3个月就掀起一轮新的技术浪潮。同时AI技术应用成本不断降低,模型成本从2022年初的每百万词元平均60美元降至不足1美元,为人工智能技术规模化应用奠定了基础。

  人工智能应用全面普及。高水平低成本的AI技术,降低了AI使用门槛,激发了各行业各领域的 AI应用 需求,个人端用户在生活中普遍使用大模型进行智能问答等,企业端用户在工作中广泛使用大模型进行营销策划、方案设计和客户服务等。研究机构数据显示,我国AI原生APP月活用户4.4亿,日均词元调用量达到约140万亿,93%的国内职场受访者使用AI工具,远高于全球58%的平均水平。

  实施“人工智能+”行动也带动我国智能原生产业加快发展,人工智能核心产业规模超过1.2万亿元,培育出一批智能算力、大模型、高质量数据集建设、具身智能等新业态的标杆企业,也全面推动智能制造、智能驾驶、 低空经济 等数智化新业态发展,引导资本不断投入AI场景价值创造,提升全要素生产率,培育壮大新质生产力。

  多场景应用

  江汽集团近日携手华为对外发布“迈思特”CV质检大模型,旨在突破传统人工质检效率瓶颈、小模型泛化能力有限等问题。一模型多场景通用,全平台化赋能生产,提升良品率和产能。

  华为中国政企业务副总裁郭振兴表示,今年是“行业+AI”实现跃升之年。AI价值可量化,企业能直接算清AI带来的收益;用户投资意愿加大,多个行业都把AI基础设施建设作为首要任务;AI场景化方案可复制,行业头部企业标杆应用都已落地并实现商业闭环。

  浪潮云基于“双工厂”模式推出石化行业解决方案,帮助企业将风险从识别到处置的时间缩短30%左右,装备运行风险识别率大幅提升。通过构建高仿真靶场环境,以AI驱动前置发现系统脆弱点,预测性维护预警准确率提升80%左右。通过AI原生开发平台生产智能体,让业务人员成为场景智能的创造者,能自主打造智能体应用,单智能体交付周期从2个月缩至1周,效率大幅提高。

  浪潮集团总工程师、浪潮云董事长肖雪认为,全面实施“人工智能+”行动,将更加突出对千行百业的系统性赋能作用。“人工智能+”意味着技术与产业深度耦合,必须扎根产业沃土、服务实体需求,需要依托我国完备的产业体系和丰富的应用场景,在工业制造、农业生产等领域加速落地。

  我国人工智能在民生服务、智能制造、消费升级、 智慧城市 等重点领域已实现商业化规模化应用,形成成熟应用模式和市场规模。“人工智能商业化规模化应用需具备3个基本条件,即数字化基础好、数据资源丰富、知识服务成本较高。目前,互联网、金融、高端制造、医疗等重点领域能够满足这些条件,人工智能商业化规模化应用较好。”赵刚说。

  治理与发展同步

  随着AI发展从“感知智能”向“执行智能”迈进,监管合规、安全可控等成为智能体落地的重要前提。统筹人工智能发展和安全,须坚持发展为先、安全为底、治理同步、包容审慎,在释放创新活力的同时筑牢风险防线,形成发展与治理同频共振的新范式。

  肖雪认为,安全不是事后补丁,而是研发全流程的原生组成部分,应将安全要求嵌入AI研发、训练、部署、应用全生命周期,构建“内生安全+动态防护+应急处置”的“免疫系统”。

  赵刚表示,统筹发展与安全,加强人工智能治理,应从完善制度、促进发展、保障安全3个方面发力。构建AI治理制度体系,平衡技术创新与社会风险;促进人工智能技术创新和产业发展,鼓励开放应用场景,确保AI治理服务于经济增 长和 社会进步;不断完善AI治理手段,强化AI责任认定,确保AI始终安全、可靠、可控和向善发展。

  朱克力认为,首先,应坚持以赋能实体经济为主线,有序放开应用场景准入,鼓励智能终端、 AI智能体 加快落地,让技术创新有空间、产业成长有土壤。其次,健全分层分类治理框架,对成熟应用放宽监管、鼓励普及,对生成式AI、通用大模型等前沿领域严守安全底线,完善算法备案、内容审核、数据合规等规则,划定伦理红线和法律边界。同时,强化技术治网、以技治AI,建立智能化风险监测预警体系,对算法歧视、数据泄露、虚假生成等风险早发现、早处置。

  “还应完善跨部门协同监管机制,兼顾规则共建与行业自律。让人工智能在可控、可管、可用的框架下健康成长,既成为经济增长新动能,又守住社会安全、产业安全底线。”朱克力说。

(文章来源:经济日报)

主题:应用全面普及|基金|新股|美股