“人工智能+”：從應用場景到產業生態的整體性躍升

從工業生產到居民生活，從國家實驗室到小學生課堂……人工智能應用場景已經擴展到經濟社會的各個角落。4月25日，中共中央政治局就加強人工智能發展和監管進行第二十次集體學習。習近平總書記在主持學習時強調，要“突出應用導向”“全面推進人工智能科技創新、產業發展和賦能應用”。今年《政府工作報告》提出，持續推進“人工智能+”行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來，支持大模型廣泛應用。“人工智能+”是指通過人工智能技術與各行業深度融合，推動經濟社會各領域的智能化升級，涉及技術創新、場景升級、產業發展等多個維度，並由此帶來現代化產業體系的整體性躍升。作為未來經濟社會發展的關鍵驅動力，“人工智能+”不僅是我國實現前沿科技突破的重要方向，更是推動國家經濟轉型升級、實現高質量發展的戰略支點。

1.場景升級：從生產到生活的全方位變革

4月29日，習近平總書記在上海考察人工智能大模型專業孵化和加速平台“模速空間”時，強調“要總結好以大模型產業生態體系孵化人工智能產業等成功經驗”。習近平總書記的這一重要論述，進一步增強了各行各業加快推進“人工智能+”行動的信心。“人工智能+”這一概念類似於我國提出的“互聯網+”，但更聚焦於人工智能技術的創新應用。當前，“人工智能+”正深度融入人們生產生活等具體環境，在推動制造業、辦公、家庭、消費等場景的智能化升級方面表現尤為突出。

在制造業領域，傳統的流水線模式正逐漸被柔性化和定制化的智能生產所取代。生產系統與消費數據的實時交互使得大規模個性化定制成為現實。以海爾合肥冰箱互聯工廠為例，該工廠利用工業互聯網平台，通過生成式人工智能和機器學習技術優化注塑工藝參數，實現一鍵式智能調參，設備綜合效率大幅提升。這種“按需生產”的模式不僅顯著提高了生產效率，而且通過實時響應需求，降低了庫存成本，推動了制造業向綠色化轉型。

在辦公場景中，人工智能技術推動著知識工作者效率的提升和能力邊界的拓展。基於自然語言處理的人工智能助手已能自動生成會議紀要、分析報告初稿，甚至參與跨語言協作。在遠程辦公場景中，人工智能驅動的虛擬協作平台可實時優化團隊任務分配，並通過情緒識別技術輔助管理者改善溝通效率。更值得關注的是，人工智能正在重構知識生產鏈條，法律、金融等行業的從業者可以借助大模型快速完成案例檢索、合同審核等，將精力轉向更具創造性的工作。這種場景升級不僅釋放了人力潛能，更重新定義了“高效辦公”的標准。

在家庭生活場景中，各類智能化產品讓科技真正服務於人的需求。智能家居系統通過環境感知與自主學習，實現家電聯動與能耗優化﹔健康監測設備結合人工智能算法，能提前預警慢性病風險，將健康管理從被動治療轉向主動預防﹔智能門鎖利用人臉識別、指紋識別等技術，提升了家庭安全等級，讓居民享受便捷與安心並重的居住體驗。

在娛樂消費場景中，人工智能助力體驗經濟等新型消費模式的發展。線上線下融合的消費模式，借助多模態推薦算法與AR技術，創造了沉浸式體驗。如故宮博物院推出的人工智能導覽機器人，能夠根據游客的興趣定制講解路線，使參觀效率大幅度提升﹔敦煌研究院則通過人工智能修復技術與數字孿生的結合，讓線上游客通過AR設備“觸摸”到千年壁畫，打破了文旅消費的時空限制。這些創新不僅提升了用戶體驗，還催生了文旅元宇宙、數字藏品等新興業態，推動形成以體驗價值為核心的新型消費生態。

2.雙向賦能：場景需求與產業升級的互動邏輯

從理論上講，人工智能賦能產業的核心在於其通過數據驅動的方式實現效率提升和模式創新。“人工智能+”可以理解為一種新的生產要素加入傳統的經濟活動中，從而改變了原有的生產函數，這種新型生產要素不再局限於單一環節的效率提升，而是以需求為導向、以數據為血脈，實現生產要素鏈接方式與價值創造邏輯的重構，進而從根本上改變企業乃至整個行業的運行方式和發展軌跡——從智能車間到數字醫療，從自動駕駛到雲端制造，不斷迭代的應用場景推動著供應鏈、產業鏈、價值鏈的生態重構與再造。

首先，場景需求的升級正重塑供應鏈的底層邏輯。在碎片化訂單的沖擊下，傳統線性供應鏈的固有缺陷變得顯而易見，而智能技術的深入應用催生了新型供應鏈方式，為供應鏈的智能化轉型提供了可能。通過深度學習算法，企業可以精准預測市場需求，實現庫存的動態管理，有效避免過度庫存或缺貨的風險。同時，借助智能物流系統，企業能夠實時追蹤貨物狀態，優化配送路徑，提升物流效率。此外，區塊鏈技術的應用增強了供應鏈各節點之間的信任度，降低了交易成本，促進了信息的透明化流通。通過以數據為驅動，供應鏈轉變為具備自調節能力的生態系統，實現了對市場需求的實時響應。

其次，場景需求的升級加速產業鏈生態重構，使其呈現出數字化、綠色化、融合化等新趨勢。在縱向維度上，場景創新正在倒逼核心技術的突破，如半導體企業與算法公司合作重塑芯片架構，傳統制造業巨頭將生產能力解構為可自由組合的模塊化服務﹔在橫向層面上，行業壁壘在跨界融合中逐漸被打破，如家電企業的精密制造能力向醫療領域延伸，裝備制造商轉型為智能解決方案服務商。這推動著產業鏈逐漸向以需求為導向的、多向聯通的協同網絡演變，網絡上的每個節點既是技術創新的策源地，又是場景應用的試驗場。

最后，價值創造、增值和分配方式的變化，推動了價值鏈的深層變革。當前，價值創造不再局限於傳統的實體交易，智能設備突破了物理界限，通過不斷的數據積累和算法迭代，實現了自我增值﹔產業互聯網平台通過共享和復用設計模型、將工藝數據轉化為資本，重塑了價值分配的規則。傳統的“研發—生產—銷售”線性路徑逐漸擴展為“數據—算法—服務”的閉環，讓價值流動打破時空的限制，沿著數字鏈路向多維度滲透和擴散。價值鏈的深層變革不僅重新定義了價值創造的方式，還重塑了產業參與者的角色定位——制造者轉變為服務商，供應商轉變為合作伙伴，而用戶則成為價值共創者。

3.協同驅動：構建“人工智能+”產業生態的實現路徑

人工智能作為一項具有廣泛適用性的核心技術，一方面與量子信息、生物技術等其他前沿技術相結合，催生出一系列新興行業和未來產業﹔另一方面通過“人工智能+”深度融入產業創新發展，如智能制造、智能醫療、智能金融等，從而加速構建更加智能化和互聯化的產業生態。反過來，產業生態又可以通過集聚技術、人才和數據等要素，進一步加快技術變革，推動新產品開發應用，激勵人工智能相關企業更多地投入智能管理、關鍵技術研發和應用場景培育等領域。為此，應充分發揮現有應用場景的優勢，實現人工智能與場景升級的協同驅動，加快構建“人工智能+”產業生態。

一要深挖垂直場景需求。依托制造業柔性生產、智能家居人機交互、消費領域多模態推薦等成熟案例，推動人工智能技術與行業痛點的精准對接。通過建立行業需求圖譜與技術能力匹配模型，將人工智能算法研發與產業轉型升級需求精准耦合，重點突破設備預測性維護、個性化產品定制、智能營銷決策等典型場景的技術適配難題，形成可復制的技術賦能模式。

二要構建商業轉化閉環。政府層面可通過設立專項基金、稅收優惠等方式，降低企業技術研發風險，同時建立市場化技術交易平台促進供需對接﹔企業端則要打通實驗室原型開發與量產部署間的轉化通道，重點培育具備工程化交付能力的中間層機構。特別是在醫療健康等民生領域，應加快制定行業准入標准，推動前沿技術在基層醫療機構的普惠性應用，實現社會效益與經濟效益的協同發展。

三要強化場景驅動的協同創新。搭建跨行業數據要素流通基礎設施，統一多源異構數據接入規范與隱私保護框架。通過建設開放型產業協作平台，促進智能制造裝備廠商、智慧城市解決方案提供商等主體間的技術資源共享與商業模式創新。在復合型場景中，依托真實業務場景的持續演進壓力，推動底層算法架構革新與產業鏈協同升級，形成“場景牽引—技術突破—生態重構”的良性循環，最終實現人工智能技術價值的螺旋式提升。

“人工智能+”的場景升級，本質上是一場以人為核心的產業變革。從生產車間到城市街道，從寫字樓到家庭社區，每個場景的智能化改造都在重新編織人與技術、環境的關系。這種變革不僅提升了經濟效率，更通過降低資源消耗、優化服務體驗、增強社會韌性，為高質量發展提供了生動注解。未來，隨著人工智能與量子計算、腦機接口等技術的深度融合，場景升級將突破物理與虛擬的界限，創造更具包容性和創造力的未來社會圖景。在這一進程中，中國龐大的市場空間與豐富的應用場景，必將成為全球人工智能創新的試驗田與風向標。

（作者：劉 典，系北京大學首都發展研究院智庫研究員）