新华鲜报-重大部署！中国“人工智能+”行动“路线图”来了

新华鲜报 重磅解读中国人工智能加行动路线图

当“人工智能加”第一次被写入国家层面的重大部署时，一个正在成形的未来已经清晰可见 中国不再只是在谈论人工智能产业本身的壮大，而是把它视作重构生产方式、治理方式与生活方式的“总开关” 本次“人工智能加行动”提出的路线图，不仅是科技创新的施工图，更是推动中国式现代化的“加速器” 在这条新赛道上，谁能更早完成从“有没有”到“好不好”的跨越，谁就能在新一轮全球竞争中掌握主动权

从互联网加到人工智能加国家战略升级的必然抉择

回顾过去十年，“互联网加”推动了消费互联网的腾飞，也为产业数字化奠定了基石 但在全球新一轮科技革命和产业变革加速演进的当下，简单的连通与上线已经远远不够 新一代人工智能正从“感知”走向“认知”，从“工具”演变为“伙伴”，开始深度嵌入经济社会的每一个细胞 在这样的背景下，提出系统性的人工智能加行动路线图，意味着国家在发展逻辑上的一次结构性升级——不再只把人工智能视作一个产业门类，而是视作驱动高质量发展的通用技术底座

人工智能加的核心内涵从单点创新到系统赋能

理解“人工智能加”，不能停留在简单的技术叠加层面 它更强调的是一种全局重构能力 一方面，是在传统产业链条中进行“嵌入式升级”：把算法、算力、数据要素深度融合进研发、生产、流通、服务的每一个环节 则是在治理体系和公共服务中形成新的“智能反馈回路”，让决策更精准、服务更普惠、风险更可控 这份路线图的本质，是试图通过制度设计和场景牵引，让人工智能从“局部试验”走向“全面融入”，推动形成可复制、可推广的中国式智能化路径

中国人工智能加的行动重点三条主线清晰可见

从公开信息和政策导向综合研判，这次“人工智能加行动路线图”至少在三条主线上发力 首先是产业智能化升级 围绕制造业、能源、交通、建筑等重点领域，通过工业大模型、智能感知系统和自学习生产系统，加速构建新型工业化的技术底座 一家东部沿海的装备制造企业，就在试点用工业视觉加强化学习算法，对生产过程进行全流程建模 结果显示，产品不良率下降近三成，能源利用率提升超过一成 这样的案例，正在各地“智能工厂”“灯塔工厂”建设中不断出现 第二条主线是社会治理现代化 通过“人工智能加政务服务”“人工智能加城市治理”，在风险预警、资源调度、应急管理等方面形成更有弹性的城市大脑 部分试点城市利用多源异构数据加知识图谱技术，将洪涝风险、交通拥堵、公共卫生事件纳入同一决策面板，实现分钟级动态响应 第三条主线，则是民生与公共服务智能化 医疗、教育、养老、残障辅具等领域，正成为“人工智能加”的重点落地场景 在基层医疗机构，借助医学影像辅助诊断模型，基层医生可以对疑难病例进行初筛和远程会诊，一些地区的肺结节早筛检出率明显提升 教育领域的智能作业分析、个性化学习推荐系统，也在帮助不同地区的学生缩小资源差距

以算力 数据 算法为抓手夯实人工智能加的底座

任何雄心勃勃的“路线图”都必须建立在坚实的技术底座之上 当前，推动“人工智能加行动”，关键在于协同提升算力基础设施 数据要素流通 算法创新能力三大支撑 第一，算力不再只是“堆GPU”，而是强调全国一体化算力调度与智能调优 在东数西算工程基础上，通过任务编排和模型压缩，让大模型和小场景高效匹配，避免算力浪费 第二，数据被正式纳入生产要素体系后，“人工智能加”把数据治理提升到新高度 既要推动公共数据有序开放、企业数据安全流通，又要通过联邦学习、隐私计算等技术手段，在保护隐私前提下释放数据价值 第三，在算法层面，路线图强调兼顾通用大模型与行业小模型 一方面要建设具有中文语境优势的基础模型体系，另一方面更要在工业、金融、医疗等垂直领域打磨高可靠、高鲁棒性的专业模型 真正的竞争力，不在参数规模，而在可解释性、安全性和落地效果

典型场景案例人工智能加如何改变具体行业

以“人工智能加制造业”为例 某中西部老工业基地在推进智能改造时，选择并非“一刀切上大模型”，而是构建了“云边端”协同的分层架构 在云端，通过行业大模型进行工艺仿真与供应链预测 在边缘侧，部署轻量模型，对产线振动、温度、电流等数据进行毫秒级判断 实际运行中，不仅设备故障预测准确率显著提高，车间工人的操作安全风险也明显下降 再看“人工智能加农业” 某地运用遥感影像加深度学习，对农田长势、土壤湿度进行精细识别，配合智能灌溉系统，实现“按需浇地” 粮食单产稳步提高的水资源消耗得到有效控制 这类案例表明，“人工智能加”的关键不在于“炫技”，而在于针对痛点精准设计场景，用技术加制度加组织变革实现整体效能提升

制度护栏与伦理规范为人工智能加保驾护航

越是“加”得快，越需要“管”得好 这份路线图的一个显著特征，是把安全可控 可靠可用 透明可审计作为人工智能发展的底线 一方面，通过建立算法备案制度、内容生成标识制度和重要领域风险评估机制，为大模型和生成式人工智能划出“红线”与“安全区” 推动形成涵盖数据安全、隐私保护、知识产权、算法歧视防范的综合治理框架 在实践中，一些地方已经探索在重点行业建立人工智能伦理审查机制 对涉及未成年人、老年人、残障人士等重点群体的智能产品进行事前评估和事后监管 这种“技术向善”的制度安排，使得“人工智能加”不仅追求效率，更兼顾公平与尊严

创新生态与人才体系为人工智能加提供持续动能

路线图的另一个发力点在于构建开放协同的创新生态 一方面，通过国家实验室、重点实验室、技术创新中心等平台，布局人工智能芯片 基础模型 类脑智能 人机协同等前沿方向 以产业联盟、开源社区为纽带，推动高校、科研机构、头部企业与中小创新主体协同攻关 在人才方面，政策不再只强调“高端领军人才”，而是要打造复合型 AI 应用人才梯队 这意味着既要有懂算法的工程师，也要有懂场景的产业专家，更要有懂伦理与治理的跨界人才 多地已启动“人工智能加工程师培育计划”，通过校企联合培养、实战训练营等方式，加速弥合“技术供给”与“产业需求”之间的鸿沟

面向未来人工智能加将如何重塑中国式现代化逻辑

从更宏观的视角看，“人工智能加行动路线图”并不是简单的技术发展规划，而是中国式现代化在数字时代的具体展开 它回答了三个关键问题 第一，如何在资源环境约束趋紧的前提下，通过智能化提高全要素生产率 实现“以更少投入获得更高产出” 第二，如何在发展不平衡不充分的难题前，通过智能技术让公共服务更加均衡可及，缩小区域、城乡和群体差距 第三，如何在全球科技博弈加剧的格局中，通过自主可控的人工智能体系，打造安全可靠的现代化基础设施体系 可以预见，未来“人工智能加”将从“专项行动”走向“常态机制”，从少数试点城市和行业走向更大范围的全域智能化 这既是一次深刻的技术变革，也是一次系统性的社会转型 而今天公布的这份路线图，正是在这一历史进程中的关键“施工说明书”，为中国在新一轮科技革命中赢得主动提供了清晰的实践路径