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您所在的位置是： 據新華社，國務院總理李強7月31日主持召開國務院常務會議，會議審議通過《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》。會議指出，當前人工智慧技術加速迭代演進，要深入實施“人工智慧+”行動，大力推進人工智慧規模化商業化應用，充分發揮我國産業體系完備、市場規模大、應用場景豐富等優勢，推動人工智慧在經濟社會發展各領域加快普及、深度融合，形成以創新帶應用、以應用促創新的良性迴圈。政府部門和國有企業要強化示範引領，通過開放場景等支援技術落地。要著力優化人工智慧創新生態，強化算力、演算法和數據供給，加大政策支援力度，加強人才隊伍建設，構建開源開放生態體系，為産業發展壯大提供有力支撐。要提升安全能力水準，加快形成動態敏捷、多元協同的人工智慧治理格局。
如何理解“人工智慧+”行動？北京師範大學京師特聘教授、數字經濟與管理系主任焦豪對澎湃新聞記者表示，“人工智慧+”行動代表了一種新的科技創新範式，通過將人工智慧技術與製造、醫療、教育、交通、農業等經濟社會領域的專業知識深度融合，實現跨領域的技術創新與産業邊界重構。
焦豪強調，“人工智慧+”行動通過智慧管理與跨界協同，不僅促進傳統産業的轉型升級，還能夠加速培育具有高技術附加值的未來産業，構建多層次、立體化的現代産業體系。“該行動的實施不僅是推動經濟高品質發展的核心驅動力，更是在全球科技競爭格局中確立戰略優勢的關鍵路徑。”
中國信通院政策與經濟研究所副所長孫克在接受澎湃新聞記者採訪時表示，“人工智慧+”作為引領新一輪科技革命和産業變革的戰略性引擎，已深度融入國家現代化發展全局，對加速形成新質生産力、重塑國際競爭新優勢具有核心支撐作用。
2024年，政府工作報告首次提出開展“人工智慧+”行動。今年政府工作報告提出，持續推進“人工智慧+”行動，將數字技術與製造優勢、市場優勢更好結合起來，支援大模型廣泛應用，大力發展智慧網聯新能源汽車、人工智慧手機和電腦、智慧機器人等新一代智慧終端以及智慧製造裝備。
孫克強調，我國實施“人工智慧+”行動，旨在通過技術雙向賦能全産業鏈條，驅動經濟體系品質變革、效率變革與動力變革，加速人工智慧技術向現實生産力轉化：既顯著提升傳統産業能級，又培育壯大智慧經濟新業態，同時破解社會發展關鍵瓶頸，促進公共服務優質均衡。
當前，我國在“人工智慧+”領域的優勢有哪些？孫克認為，我國具備三大核心優勢：技術層面實現科技創新與效能突破，應用層面形成多領域深度協同的融合生態，政策層面依託新型基礎設施建設和制度創新築牢發展底座。
“中國在‘人工智慧+’領域已形成獨特的競爭優勢。”焦豪説，從市場體量來看，中國龐大的消費市場以及完整的産業體系提供了豐富的數字化應用場景和數據資源，為人工智慧技術創新提供可持續發展動力；從政策支撐來看，2024年政府工作報告強調“人工智慧+”行動被視為推動中國從“網際網路時代”迭代升級為“人工智慧時代”的關鍵政策設計，同時我國通過“東數西算”等國家工程優化算力基礎設施佈局，加速人工智慧應用落地，形成“硬基建+軟環境”並行的協同發展模式。
此次國常會強調，大力推進人工智慧規模化商業化應用，焦豪認為，其核心要義在於要充分釋放人工智慧技術的社會和經濟價值，加快人工智慧從技術突破向經濟社會場景應用落地的戰略躍遷。從規模化應用角度來講，要利用人工智慧技術助力智慧城市、數字鄉村建設，推動技術的普惠化應用，提升公共服務效能與民生生活福祉；從商業化應用角度來講，加快人工智慧技術研發到市場創新的轉化應用，基於市場需求與應用場景的獨特性培育具有國際競爭力的人工智慧産業集群，並由此探索和創造新的就業模式與崗位，推動“技術創新-産業升級-就業優化”良性迴圈，實現從場景優勢到全面競爭優勢的無縫銜接。
孫克認為，強調推進人工智慧規模化商業化應用，表明我國人工智慧技術産業發展進入“實效落地關鍵期”：以規模化應用鍛造新質生産力核心引擎，通過市場機制激活企業創新主體地位，構建“數據驅動-需求牽引-商業閉環-技術迭代”的正向迴圈，破解創新成果轉化瓶頸。
針對會議提出的“要提升安全能力水準，加快形成動態敏捷、多元協同的人工智慧治理格局”，焦豪認為，人工智慧的決策規則極為複雜，這種內在的不透明性加劇了人工智慧技術應用過程中的不可控風險。因此，在實施“人工智慧+”行動的過程中，需要關注“加速”與“減速”之間的動態平衡，實現技術應用與治理的協同演進。一方面，人工智慧的自主學習具有知識遷移性強、錯誤傳播速度快的特點，因此在提升生産效率的同時會帶來風險擴散問題。需要持續構建基於實時監測、多層級風險預警等動態敏捷的治理格局，不斷完善突發事件應急處理機制；另一方面，人工智慧技術的跨界融合特性加劇傳統靜態、事後為主的監管模式的缺點，需要由政府主導建立完善的動態監管框架，由企業落實主體責任，由社會公眾通過參與式監督促進治理透明度，構建動態敏捷、多元協同的人工智慧治理格局，實現從被動應對向主動治理的監管邏輯轉變。
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