人工智能产业应用现状 - 人工智能进入产业应用关键阶段 需将技术进步增量转化为经济发展增量[1] - 人工智能与实体经济深度融合 形成覆盖基础层 框架层 模型层 应用层的技术产业体系[1] - 算力基础设施性能提升 数据产业蓬勃发展 算法创新加快迭代 具备规模化商业化应用基础[1] 政策推动方向 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 分三阶段推动人工智能与各行业深度融合[2] - 系统布局6大重点行动和8大基础支撑能力 明确2027年 2030年 2035年三阶段目标[2] - 构建中国特色"AI4S"体系 提出一二三产业全要素智能化转型发展路径[3] 技术发展路径 - 推动算法 数据 算力三大要素紧密耦合 形成技术应用内生性正反馈循环的"飞轮效应"[4] - 通过重点领域突破及规模化应用 为人工智能技术持续优化提供需求牵引力和市场空间[4] - 加快基础理论研究 提高模型推理精度 强化技术协同创新 缓解行业应用"不能用""不好用"问题[6] 产业融合策略 - 鼓励数字化基础好 智能升级需求大的场景先行先试 形成示范带动效应后扩大场景范围[7] - 推动供需深度对接 调研场景诉求 优化产品能力 避免企业盲目跟风智能化转型[6][7] - 因业施策制定转型路线 结合场景价值 模型生态等因素 坚持市场驱动原则[7] 经济发展影响 - 人工智能将释放数据要素价值 驱动物理世界 数字空间和知识体系优化创新[5] - 推进科技范式变革 生产要素重组 产业体系升级 治理模式优化[5] - 大幅提升资源利用和经济社会运行效率 实现生产力突破和社会福祉增进[5]