4月底召開的中央政治局會議提出，全面實施“人工智慧+”行動，發展智慧經濟新形態，完善人工智慧治理。
專家認為，從以往“深化拓展”“深入實施”，升級為“全面實施”，表述的變化標誌著“人工智慧+”行動已從試點探索轉向規模落地，人工智慧（AI）邁入規模化、商業化發展新階段。 我國已進入AI產業化、產業AI化雙向深度融合期，要通過系統性佈局，將人工智慧的技術優勢、產業優勢切實轉化為經濟高品質發展的強勁增量。
系統性部署
“提出全面實施'人工智慧+'行動，意味著頂層設計已經成形、技術底座基本夯實、產業應用條件趨於成熟，不再局限於個別領域、個別地區試點，而是上升為全國性、全產業、全場景的常態化戰略部署。” 國研新經濟研究院創始院長朱克力認為，這標誌著人工智慧從科技前沿賽道，深度嵌入現代化產業體系全域，從增量點綴變成高質量發展的核心引擎。 政策重心也從單純扶持技術研發，轉向技術普及、業態培育、場景落地、生態構建一體推進，推動智慧終端、AI智慧體走向千行百業，催生更多智慧原生新業態新模式。
賽智產業研究院院長趙剛分析，這是AI技術快速反覆運算、應用全面普及與產業深入發展等多重力量作用的結果，標誌著“人工智慧+”正成為我國現代化產業體系建設新引擎。
從人工智慧大模型、推理模型、智慧體到具身智慧體，人工智慧技術加速反覆運算，每3個月就掀起一輪新的技術浪潮。 同時AI技術應用成本不斷降低，模型成本從2022年初的每百萬詞元平均60美元降至不足1美元，為人工智慧技術規模化應用奠定了基礎。
人工智慧應用全面普及。 高水準低成本的AI技術，降低了AI使用門檻，激發了各行業各領域的AI應用需求，個人端使用者在生活中普遍使用大模型進行智慧問答等，企業端使用者在工作中廣泛使用大模型進行營銷策劃、方案設計和客戶服務等。 研究機構數據顯示，我國AI原生APP月活使用者4.4億，日均詞元調用量達到約140萬億，93%的國內職場受訪者使用AI工具，遠高於全球58%的平均水準。
實施「人工智慧+」行動也帶動我國智慧原生產業加快發展，人工智慧核心產業規模超過1.2萬億元，培育出一批智慧算力、大模型、高品質數據集建設、具身智慧等新業態的標杆企業，也全面推動智慧製造、智能駕駛、低空經濟等數智化新業態發展，引導資本不斷投入AI場景價值創造，提升全要素生產率，培育壯大新質生產力。
多場景應用
江汽集團近日攜手華為對外發佈「邁思特」CV質檢大模型，旨在突破傳統人工質檢效率瓶頸、小模型泛化能力有限等問題。 一模型多場景通用，全平臺化賦能生產，提升良品率和產能。
華為中國政企業務副總裁郭振興表示，今年是「行業+AI」實現躍升之年。 AI價值可量化，企業能直接算清AI帶來的收益; 使用者投資意願加大，多個行業都把AI基礎設施建設作為首要任務; AI場景化方案可複製，行業頭部企業標杆應用都已落地並實現商業閉環。
浪潮雲基於「雙工廠」模式推出石化行業解決方案，幫助企業將風險從識別到處置的時間縮短30%左右，裝備運行風險識別率大幅提升。 通過構建高模擬靶場環境，以AI驅動前置發現系統脆弱點，預測性維護預警準確率提升80%左右。 通過AI原生開發平臺生產智慧體，讓業務人員成為場景智慧的創造者，能自主打造智慧體應用，單智慧體交付週期從2個月縮至1周，效率大幅提高。
浪潮集團總工程師、浪潮雲董事長肖雪認為，全面實施人工智慧+行動，將更加突出對千行百業的系統性賦能作用。 “人工智慧+”意味著技術與產業深度耦合，必須紮根產業沃土、服務實體需求，需要依託我國完備的產業體系和豐富的應用場景，在工業製造、農業生產等領域加速落地。
我國人工智慧在民生服務、智慧製造、消費升級、智慧城市等重點領域已實現商業化規模化應用，形成成熟應用模式和市場規模。 “人工智慧商業化規模化應用需具備3個基本條件，即數位化基礎好、數據資源豐富、知識服務成本較高。 目前，互聯網、金融、高端製造、醫療等重點領域能夠滿足這些條件，人工智慧商業化規模化應用較好。 “趙剛說。
治理與發展同步
隨著AI發展從「感知智慧」向「執行智慧」邁進，監管合規、安全可控等成為智慧體落地的重要前提。 統籌人工智慧發展和安全，須堅持發展為先、安全為底、治理同步、包容審慎，在釋放創新活力的同時築牢風險防線，形成發展與治理同頻共振的新範式。
肖雪認為，安全不是事後補丁，而是研發全流程的原生組成部分，應將安全要求嵌入AI研發、訓練、部署、應用全生命週期，構建“內生安全+動態防護+應急處置”的“免疫系統”。
趙剛表示，統籌發展與安全，加強人工智慧治理，應從完善制度、促進發展、保障安全3個方面發力。 構建AI治理制度體系，平衡技術創新與社會風險; 促進人工智慧技術創新和產業發展，鼓勵開放應用場景，確保AI治理服務於經濟增長和社會進步; 不斷完善AI治理手段，強化AI責任認定，確保AI始終安全、可靠、可控和向善發展。
朱克力認為，首先，應堅持以賦能實體經濟為主線，有序放開應用場景准入，鼓勵智慧終端、AI智慧體加快落地，讓技術創新有空間、產業成長有土壤。 其次，健全分層分類治理框架，對成熟應用放寬監管、鼓勵普及，對生成式AI、通用大模型等前沿領域嚴守安全底線，完善演算法備案、內容審核、數據合規等規則，劃定倫理紅線和法律邊界。 同時，強化技術治網、以技治AI，建立智能化風險監測預警體系，對演算法歧視、數據洩露、虛假生成等風險早發現、早處置。
“還應完善跨部門協同監管機制，兼顧規則共建與行業自律。 讓人工智慧在可控、可管、可用的框架下健康成長，既成為經濟增長新動能，又守住社會安全、產業安全底線。 朱克力說。
