人工智能技术产业体系 - 人工智能已形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整技术产业体系 [1] - 算力基础设施性能持续提升 数据产业蓬勃发展 算法创新加快迭代 [1] - 智能产品和服务创新活跃 具备规模化商业化应用基础 [1] 政策目标与阶段规划 - 国务院印发《意见》明确三阶段目标：2027年实现与6大重点领域深度融合 2030年智能经济成重要增长极 2035年全面步入智能经济社会 [1][3] - 系统布局"人工智能+"6大重点行动和8大基础支撑能力 [1] - 推动产业体系优势、市场规模优势、数据资源优势向国家智能优势转化 [1] 技术发展趋势 - 语言大模型、多模态模型、智能体和具身智能领域出现突破性创新 [2] - 人工智能迈向通用智能初始阶段 从单任务智能转向可扩展多任务智能 [2] - 核心能力从"生成内容"转向"执行任务" 在专用智能向通用智能转变中取得重大突破 [2] 行业应用渗透路径 - 遵循从数字化水平较好领域率先突破的规律 互联网等数字原生领域率先规模化落地 [2] - 正向金融、医疗、交通等数字化较高行业渗透 药物研发中化合物筛选周期从数年缩短至数月 新药上市时间从13年缩短至8年 成本降低75% [3] - 将向制造、能源等实体经济领域深度应用 与复杂物理场景和核心生产流程结合 [3] 双向赋能模式 - 形成应用引领生产力提升、生产力反哺科技创新的双向赋能 [4][6] - 推动算法、数据、算力三大要素紧密耦合相互强化 形成内生性正反馈的"飞轮效应" [6] - 通过重点领域突破为技术优化提供需求牵引和市场空间 [6] 生产力转化重点 - 构建中国特色"AI4S"体系 提出三大产业全要素智能化转型路径 [5] - 布局智能原生新技术新业态新模式 培育服务消费新模式和产品消费新场景 [5] - 从民生福祉、治理能力、全球合作等方面构建适配先进生产关系的生产关系 [5] 智能经济演进特征 - 智能经济是全新形态 通过释放数据要素价值驱动物理世界、数字空间和知识体系优化创新 [7] - 突破科学发现、技术进步和生产组织边界 推进科技范式变革和生产要素重组 [7] - 提升资源利用和经济运行效率 实现生产力突破和社会福祉增进 [7] 创新发展关键要素 - 需注重技术创新与环境保障协调 解决算力供给短缺、行业标准滞后、复合人才匮乏、转型成本高昂等问题 [8] - 需注重产品能力与实际需求协调 推动供给侧与需求侧深度对接 缓解模型输出不稳定、场景融合难度大等困扰 [8] - 需注重行业水平与转型路线协调 因业施策制定智能化转型路线 鼓励基础好需求大的场景先行先试 [9]