在浙江省湖州市长兴县吕山乡，诺力五期未来工厂的工人在智能化生产线上工作（2026 年 3 月 16 日摄） 新华社发（谭云俸摄）
文 | 钱沛杉
纵观人类近现代历次产业变革，新技术落地从不止于单一行业的效率升级，更能层层传导、全域赋能，撬动全社会经济体系迸发全新活力。
相较于历史上的三次技术变革，以人工智能为核心的新一轮科技革命，渗透力更强、覆盖范围更广、变革层次更深。人工智能突破行业边界，全方位融入社会生产、民生服务、城市治理等多个场景领域。更为独特的是，人工智能依托大数据深度学习，能够实现自主迭代、持续进化，不断生成超越初始设计的应用能力。这一核心特质，也让人们对人工智能赋能经济社会发展的前景充满期待。
在中国，自2024年政府工作报告正式提出开展“人工智能+”行动以来，人工智能上升为国家层面推动产业升级、经济转型的重要战略引擎，战略设计已全面落地、纵深推进，应用边界持续拓宽、产业内涵不断丰富，为我国经济高质量发展注入源源不断的硬核动力。
产业生态持续完善，产业体量实现跨越式增长。数据显示，2025年我国人工智能相关企业存量突破6200家，AI核心产业规模成功突破1.2万亿元。行业赛道上，一批深耕智能算力、通用大模型、高质量行业数据集、具身智能领域的标杆企业快速崛起；智能制造、高阶智能驾驶、低空数字经济等数智融合新业态蓬勃发展，全产业链生产要素配置效率持续攀升。
核心关键技术持续攻坚，前沿领域创新成果密集落地。依托“人工智能+”跨行业融合赋能机制，我国在多模态大模型、深度强化学习、行业专用大模型等前沿赛道实现关键性突破。国产自研大模型在多项国际基准测评中稳居行业第一梯队，部分核心指标赶超国际头部同类产品。同时，智能芯片、人工智能底层操作系统、开源训练框架等底层技术加速追赶国际先进水平，全链条产业创新生态日趋成熟。国家知识产权局统计数据表明，截至2025年末，我国人工智能专利保有量占全球总量60%，机器人相关专利占全球比重约三分之二，技术持续突破为我国高水平科技自立自强筑牢支撑。
新型智能基础设施全域提速，夯实人工智能发展算力底座。算力是人工智能研发、训练、落地运行的基础。2025年，我国累计建成万卡级超大规模智能计算集群42个，智能算力总规模达到1590EFLOPS；“东数西算”国家战略进入深度落地阶段，八大国家级算力枢纽节点协同联动、优势互补，基础电信运营商、头部互联网企业、产业链上下游主体加速集聚合作，形成了多层次、跨区域的算力生态格局。硬件网络层面，超低时延、广覆盖的5G通信网络，为AI场景实时运算、跨终端数据传输筑牢网络根基。
全域赋能，激活千行百业新势能。当前人工智能已深度渗透实体经济和公共服务各大赛道，驱动传统产业转型升级、新兴产业提质增效。
实体经济领域，“AI+制造”加速制造业数字化转型。工业和信息化部行业监测数据显示，2025年人工智能已渗透领航工厂70%以上的业务场景，沉淀了超6000个垂直领域模型，带动1700多项关键智能制造装备与工业软件规模化应用，我国制造业智能化转型覆盖广度和应用深度明显提升。
民生服务领域，“AI+医疗”优化公共医疗服务体系，有效破解医患沟通、院后管理难题。以四川大学华西医院为例，院内AI智能随访系统覆盖43个临床科室，实现对患者的智能主动随访管理。截至2025年11月，这套智能系统累计服务患者超50万人次，完成智能外呼随访79.3万人次，大幅减轻临床医护人员工作负担，提升慢病及术后患者管理质量。此外，AI在基础教育、智慧文旅、智慧交通、城市应急治理等公共领域落地，持续提升民生服务精细化水平。
以“人工智能+”为载体的数智融合变革，渐渐深度重构产业内核，催生全新智能经济形态。中国人民大学经济学院副院长李三希表示，数字经济核心解决信息互通、数据流转和社会资源初步匹配问题；智能经济进一步把认知、决策和执行能力嵌入经济活动，把以往依赖个体经验和隐性知识完成的环节，转化为可调用、可复制、可扩展的能力供给。推进智能经济建设，本质是推动我国经济发展从数字化数据积累，向全体系智能化重构跨越。
从微观、中观、宏观三个维度来看，这场变革正在全方位改进我国经济运行模式。
微观企业层面，人工智能开始重构企业全流程运营体系。传统企业依次完成的市场调研、方案研判、技术开发、测试运维、上线落地等冗长流程，存在周期长、人力成本高、试错难度大等痛点。依托人工智能系统，大量重复性中间环节可压缩甚至自动完成，企业能降低资源与时间成本、提升经营运转效率，也能依托AI低成本开展多方向业务试错，拓宽发展边界。
中观产业链层面，AI帮助打通上下游信息壁垒，更新产业协同模式。传统产业链线性单向运转的模式，易使上下游企业出现产能错配、库存积压、物流滞后等现象。智能系统全域接入后，产业链各主体实现产能数据、市场需求、库存状态、物流进度实时共享，完成库存管控、产能动态调配、跨区域物流线路智能优化，能有效降低产业链冗余损耗，提升全链条市场响应速度。
宏观社会层面，可大幅提升公共资源配置效率。在医疗领域，AI医学影像辅助诊断系统快速筛查病灶，降低基层医疗机构漏诊、误诊概率；在教育领域，自适应智能学习平台根据学生学情动态调整教学节奏与习题难度，落地分层个性化教学。人工智能以低成本、高适配的服务模式，更好盘活全社会优质公共资源，让稀缺资源精准匹配刚需场景。
当前，人工智能已经成为我国经济转型的重大战略机遇。行业预测显示，至“十五五”末期，我国人工智能关联产业总规模将突破10万亿元，智能经济将从现阶段的增量辅助角色，成长为支撑国民经济增长的支柱。
机遇之下，挑战同样不容忽视。人工智能快速迭代的过程中，产业结构变革可能引发就业岗位结构调整；海量行业数据应用带来数据安全、个人隐私泄露风险；算法偏见、人工智能伦理边界等逐步凸显……这要求我们坚持问题导向，在发展中规范、在规范中发展，逐步补齐行业监管短板、筑牢风控底线。
“推进智能经济建设，归根到底要以人的全面发展为核心目标，提升社会整体公共福祉，保障广大劳动者平等共享科技进步红利。”李三希强调。
放眼长远，随着多模态大模型、高阶具身智能、量子计算等前沿技术持续突破，智能经济将解锁更多全新应用场景。在“人工智能+”行动指引下，我国将持续做大做强智能经济，以中国人工智能技术创新和行业落地经验，为全球数字经济转型和高质量发展贡献更多中国智慧、中国方案。■
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