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以“人工智能+”驅動新質生產力發展

來源:高新院 achie.org 日期:2025-11-17 點擊:

“十五五”規劃建議指出,要全面實施“人工智能+”行動,搶占人工智能產業應用制高點,全方位賦能千行百業。這標志著AI已經遠不只是一項技術,而是成為“十五五”時期鞏固壯大實體經濟根基、建設現代化產業體系、引領發展新質生產力的新動能。

01

從技術探索邁向規模賦能的深水區

“人工智能+”不僅是技術的簡單嫁接,更是一場深刻的認知革命、生態重構和生產力的革命性躍遷。“人工智能+”是新模式和新業態的孵化器。大量的智能原生企業孕育而生,其底層架構和運行邏輯,都基于AI技術之上,正在催生全新的產品交互方式、商業模式和企業組織形態。硬件方面,新一代智能終端將加速普及,智能網聯汽車、AI手機和電腦、智能機器人、智能家居、智能穿戴等,形成一體化全場景覆蓋的智能交互環境。同時,人工智能技術與量子科技、生物制造、氫能和核聚變能、腦機接口、具身智能、第六代移動通信等的交叉融合,將開辟未來產業新賽道,成為新的經濟增長點。

“人工智能+”是傳統產業全要素升級的倍增器。人工智能將與實體經濟深度融合,推動工業、農業、服務業的智能化。這不僅僅是簡單的設備替換,而是涉及生產、管理、運營、服務等所有環節的系統性變革,將重塑生產方式和價值鏈。在工業領域,人工智能將推動產業鏈的優化。如通過部署AI驅動的工業互聯網和智能系統,實現設計、中試、生產、服務、運營的全流程智能聯動。AI還可以優化生產工藝,提升產品優良率,并構建自適應的供應鏈,實現供需的精準匹配和柔性生產,大幅提高全要素生產率。在農業領域,智能農機、農業無人機和機器人等智能裝備,能提高農業生產工具的智能感知、決策和控制能力。AI驅動的育種體系創新,將實現耕種收全過程的精細化操作,有效提高農業生產效率和資源利用率。在服務業,新一代智能終端、智能體等廣泛應用,金融、物流、商貿、法律、交通等領域將出現大量無人服務與人機協同的創新場景,極大地拓展服務邊界,推動現代服務業邁向更高質量、更有效率的發展階段。

未來,產業發展將迎來三大范式轉變。一是從工具到行動者, AI不再僅是提供信息和決策支持的工具,而是成為能主動執行任務、推動行業轉型的智能體(Agent)和數字伙伴。二是從追求確定性到動態持續優化, 依靠AI驅動實現人機協同的決策模式,從依靠人的經驗判斷,升級到在不確定性下進行動態調整和優化。三是從軟件即服務到智力即服務,未來最終形態將是以云的方式,讓智能成為一種千行百業可按需調用的服務。

02

支撐“人工智能+”的基礎能力建設和機制重構

“人工智能+”的落地,需要強大的基礎支撐能力,特別是算力、數據和人才體系的同步強化,以云上智能保障行業算力供給。一方面要加快超大規模智算集群技術突破和工程化落地;另一方面,行業上云是大勢所趨。

加強數據供給創新。數據是模型行業落地的關鍵,特別是垂直領域的高質量數據集。一方面,可以通過大數據相關技術,深挖行業內未被有效利用的“暗數據”,這些數據往往以非結構化形式存在,包括文本、圖像、語音、視頻等,占到行業內數據量的90%以上。另一方面,探索將行業專家的隱知識數字化,將過去言傳身教的行業經驗轉化為高價值數據。

培養π型多面手人才。他們既深諳模型結構、算法原理和AI能力邊界,又精通業務流程、行業邏輯等實踐場景,是將AI智力轉化為生產力的核心推動者。他們不僅理解模型能做什么,更懂得業務真正需要什么,可以設計出最貼合場景、最具價值的智能化應用。

同時,面對新技術變革,組織如何同步演進,打破傳統組織中根深蒂固的流程慣性和權責架構,也是決定“智能+”落地速度和深度的重要因素。

首先,“智能+”是一場全員行動。必須推動組織從高層部署走向全員參與。通過設立智能創意挑戰賽、黑客馬拉松和創意市集等,把基層參與智能化轉型的貢獻顯性化,讓員工從被動使用者轉變為積極共創者。在績效中納入AI應用成效,以小步快跑的方式,從小切口開始,讓每個人都能體會到AI變革帶來的獲得感。

其次,要重構組織DNA。推動組織結構從職能為軸轉向場景為軸。場景為軸的組織意味著將不同部門的數據科學家、工程師、產品經理等專家,打包成緊密協作的混合小隊,打破部門墻,以特定場景的任務來構建新的組織單元。它將數據流、決策權和反饋閉環都下沉到最貼近用戶的業務前線,根據業務需求適時更新迭代場景模型。這不僅能大幅縮短決策鏈條,提升組織響應速度,更重要的是,它構建了一個讓AI應用自然發生的土壤,使人工智能不再是附著在業務上的工具,而是真正融入組織本體的有生力量。

最后,要構建適應AI新時代的數字信任。以服務能力標準為核心,將平臺、模型或智能體的穩定性、準確性、響應時間、更新頻率等量化指標定義為服務水平協議(SLA),將大模型安全和治理納入業務流程,使信任從主觀情感變為可驗證的服務契約。

展望未來,“人工智能+”不僅是模型能力的單點競賽,更是“算力—數據—模型—場景—治理”的五環協同。只有實現技術、數據、人才和機制的系統性、協同性升級,才能最終迎來產業升級的奇點,推動我國全面步入智能經濟和智能社會發展新階段。

 

 

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以“人工智能+”驅動新質生產力發展

2025-11-17 來源:高新院 achie.org 點擊:

“十五五”規劃建議指出,要全面實施“人工智能+”行動,搶占人工智能產業應用制高點,全方位賦能千行百業。這標志著AI已經遠不只是一項技術,而是成為“十五五”時期鞏固壯大實體經濟根基、建設現代化產業體系、引領發展新質生產力的新動能。

01

從技術探索邁向規模賦能的深水區

“人工智能+”不僅是技術的簡單嫁接,更是一場深刻的認知革命、生態重構和生產力的革命性躍遷。“人工智能+”是新模式和新業態的孵化器。大量的智能原生企業孕育而生,其底層架構和運行邏輯,都基于AI技術之上,正在催生全新的產品交互方式、商業模式和企業組織形態。硬件方面,新一代智能終端將加速普及,智能網聯汽車、AI手機和電腦、智能機器人、智能家居、智能穿戴等,形成一體化全場景覆蓋的智能交互環境。同時,人工智能技術與量子科技、生物制造、氫能和核聚變能、腦機接口、具身智能、第六代移動通信等的交叉融合,將開辟未來產業新賽道,成為新的經濟增長點。

“人工智能+”是傳統產業全要素升級的倍增器。人工智能將與實體經濟深度融合,推動工業、農業、服務業的智能化。這不僅僅是簡單的設備替換,而是涉及生產、管理、運營、服務等所有環節的系統性變革,將重塑生產方式和價值鏈。在工業領域,人工智能將推動產業鏈的優化。如通過部署AI驅動的工業互聯網和智能系統,實現設計、中試、生產、服務、運營的全流程智能聯動。AI還可以優化生產工藝,提升產品優良率,并構建自適應的供應鏈,實現供需的精準匹配和柔性生產,大幅提高全要素生產率。在農業領域,智能農機、農業無人機和機器人等智能裝備,能提高農業生產工具的智能感知、決策和控制能力。AI驅動的育種體系創新,將實現耕種收全過程的精細化操作,有效提高農業生產效率和資源利用率。在服務業,新一代智能終端、智能體等廣泛應用,金融、物流、商貿、法律、交通等領域將出現大量無人服務與人機協同的創新場景,極大地拓展服務邊界,推動現代服務業邁向更高質量、更有效率的發展階段。

未來,產業發展將迎來三大范式轉變。一是從工具到行動者, AI不再僅是提供信息和決策支持的工具,而是成為能主動執行任務、推動行業轉型的智能體(Agent)和數字伙伴。二是從追求確定性到動態持續優化, 依靠AI驅動實現人機協同的決策模式,從依靠人的經驗判斷,升級到在不確定性下進行動態調整和優化。三是從軟件即服務到智力即服務,未來最終形態將是以云的方式,讓智能成為一種千行百業可按需調用的服務。

02

支撐“人工智能+”的基礎能力建設和機制重構

“人工智能+”的落地,需要強大的基礎支撐能力,特別是算力、數據和人才體系的同步強化,以云上智能保障行業算力供給。一方面要加快超大規模智算集群技術突破和工程化落地;另一方面,行業上云是大勢所趨。

加強數據供給創新。數據是模型行業落地的關鍵,特別是垂直領域的高質量數據集。一方面,可以通過大數據相關技術,深挖行業內未被有效利用的“暗數據”,這些數據往往以非結構化形式存在,包括文本、圖像、語音、視頻等,占到行業內數據量的90%以上。另一方面,探索將行業專家的隱知識數字化,將過去言傳身教的行業經驗轉化為高價值數據。

培養π型多面手人才。他們既深諳模型結構、算法原理和AI能力邊界,又精通業務流程、行業邏輯等實踐場景,是將AI智力轉化為生產力的核心推動者。他們不僅理解模型能做什么,更懂得業務真正需要什么,可以設計出最貼合場景、最具價值的智能化應用。

同時,面對新技術變革,組織如何同步演進,打破傳統組織中根深蒂固的流程慣性和權責架構,也是決定“智能+”落地速度和深度的重要因素。

首先,“智能+”是一場全員行動。必須推動組織從高層部署走向全員參與。通過設立智能創意挑戰賽、黑客馬拉松和創意市集等,把基層參與智能化轉型的貢獻顯性化,讓員工從被動使用者轉變為積極共創者。在績效中納入AI應用成效,以小步快跑的方式,從小切口開始,讓每個人都能體會到AI變革帶來的獲得感。

其次,要重構組織DNA。推動組織結構從職能為軸轉向場景為軸。場景為軸的組織意味著將不同部門的數據科學家、工程師、產品經理等專家,打包成緊密協作的混合小隊,打破部門墻,以特定場景的任務來構建新的組織單元。它將數據流、決策權和反饋閉環都下沉到最貼近用戶的業務前線,根據業務需求適時更新迭代場景模型。這不僅能大幅縮短決策鏈條,提升組織響應速度,更重要的是,它構建了一個讓AI應用自然發生的土壤,使人工智能不再是附著在業務上的工具,而是真正融入組織本體的有生力量。

最后,要構建適應AI新時代的數字信任。以服務能力標準為核心,將平臺、模型或智能體的穩定性、準確性、響應時間、更新頻率等量化指標定義為服務水平協議(SLA),將大模型安全和治理納入業務流程,使信任從主觀情感變為可驗證的服務契約。

展望未來,“人工智能+”不僅是模型能力的單點競賽,更是“算力—數據—模型—場景—治理”的五環協同。只有實現技術、數據、人才和機制的系統性、協同性升級,才能最終迎來產業升級的奇點,推動我國全面步入智能經濟和智能社會發展新階段。

 

 

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