[智能应用]未来一到两年是人工智能落地关键窗口期 [复制链接]

中新经纬8月29日电 国家发展改革委29日召开8月份新闻发布会。国家发展改革委创新驱动发展中心主任霍福鹏在会上透露，未来一到两年，正是人工智能落地的关键窗口期。
　　有媒体提问，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(下称《意见》)提出了“人工智能+”的3个阶段性目标，主要有什么考虑？
　　霍福鹏称，为确保“人工智能+”行动稳步有序实施，国家发展改革委组织行业专家和企业代表，对行动目标进行了深入论证。实施“人工智能+”并非一蹴而就，特别是当前人工智能技术还在快速迭代演进中，各行业与人工智能的融合特点也不相同，需要充分遵循技术和产业发展的客观规律，综合考虑技术成熟度、业务复杂度以及行业发展基础等多方面因素，分步实施、循序渐进。为此，文件提出了3个阶段性目标：
　　第一个阶段是到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超过70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。这一阶段，强调要在重点领域实现突破性应用。未来一到两年，正是人工智能落地的关键窗口期，要汇聚全社会资源力量，聚焦科技、产业、消费、民生、治理、全球合作6大领域，形成发展合力，推动“人工智能+”打开局面，取得实效。
　　第二个阶段是到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极，推动技术普惠和成果共享。这一阶段强调人工智能应用的广度和深度，要实现更全面系统的融合应用，人民群众广泛享受到智能软硬件带来的服务，让人工智能成为各行业各领域发展的通用引擎。
　　第三个阶段是到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。这一目标对“人工智能+”提出了更高的发展要求。因此，要聚焦构建智能经济与智能社会的新形态，推动生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革。
　　霍福鹏表示，总的看，通过设定3个阶段性目标，有利于在人工智能技术不确定性与发展确定性之间找到动态平衡点，以更加科学合理的路径，推动“人工智能+”行动落地见效。

国家发改委明确未来1-2年为人工智能落地关键窗口期
国家发展改革委多次在公开场合强调，当前人工智能技术加速迭代演进，已具备解决现实场景复杂问题的能力，社会各界应用需求强烈，未来1-2年是人工智能落地的关键窗口期268。这一判断基于技术成熟度、产业发展基础及市场需求等多方面因素，旨在推动人工智能与经济社会各领域深度融合，形成发展合力2。

关键窗口期的核心目标与重点领域
2027年阶段性目标（第一阶段）
应用普及率突破70%：新一代智能终端（如智能网联汽车、智能穿戴）、智能体等应用在重点领域普及率超过70%，实现规模化落地123。
智能经济快速增长：智能经济核心产业规模显著扩大，成为经济发展的重要推动力12。
公共治理与国际合作强化：人工智能在公共治理中的作用明显增强，开放合作体系不断完善，推动技术普惠与成果共享28。
聚焦六大重点领域
窗口期内将汇聚全社会资源，重点推动人工智能与科技、产业、消费、民生、治理、全球合作六大领域的融合，形成“人工智能+”行动的突破局面2。例如：

产业领域：智能机器人进工厂、AI赋能制造业降本增效；
民生领域：智能家居、AI医疗（如肿瘤筛查）提升生活质量

全球合作领域：通过中缅救援翻译系统、巴西电网巡检等案例推动技术国际化8。
分阶段推进战略与长期愿景
三阶段目标规划
阶段    时间节点    核心目标
第一阶段    2027年    6大重点领域深度融合，应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长2
第二阶段    2030年    人工智能全面赋能高质量发展，应用普及率超90%，智能经济成为重要增长极2
第三阶段    2035年    全面步入智能经济和智能社会，支撑社会主义现代化建设2
实施路径：分步推进与生态优化
遵循客观规律：考虑技术成熟度、行业复杂度差异，采取分步实施、循序渐进策略，避免“一刀切”2。
优化创新生态：夯实算力、算法、数据、人才等基础，形成“以创新带应用、以应用促创新”的良性循环，同时构建动态敏捷的治理格局8。
窗口期的意义与行动方向
未来1-2年的关键窗口期，既是人工智能技术从“实验室”走向“千行百业”的攻坚期，也是抢占全球智能经济制高点的战略机遇期。国家将通过政策引导、市场驱动、国际合作等方式，推动人工智能成为各行业通用引擎，让技术红利惠及更广泛群体268。在此阶段，企业、科研机构及社会各界需协同发力，聚焦场景落地与技术突破，共同打开人工智能规模化应用的新局面

把握人工智能落地的关键窗口期，推动其与各行业深度融合，是实现高质量发展、构建现代产业体系的重要路径。未来一到两年是技术突破、产业应用、生态构建的关键阶段。为有效把握这一窗口期，需要从以下几个方面着手推进人工智能与实体经济的深度融合：

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一、强化基础支撑，夯实人工智能发展根基

1. 加快算力基础设施建设  
   推动“东数西算”工程落地，优化全国算力资源布局，建设高质量、低时延、绿色节能的数据中心集群，提升人工智能训练与推理能力。

2. 突破关键核心技术和算法瓶颈  
   聚焦大模型、类脑智能、边缘计算、多模态融合等前沿方向，增强自主可控能力，减少对外部技术的依赖。

3. 推动数据要素流通与共享机制  
   建立行业数据标准、数据确权机制和流通平台，打破数据孤岛，构建安全高效的数据开放共享体系，为AI训练提供高质量数据支撑。

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二、深化行业应用场景，推动AI与产业深度融合

1. 智能制造：打造AI驱动的新型制造体系  
   在工业设计、生产流程、质量检测、设备维护等环节引入AI技术，推动工业互联网与人工智能融合，实现柔性制造与智能化管理。

2. 智慧农业：提升农业现代化水平  
   利用AI图像识别、遥感监测、智能灌溉等技术，提高农作物产量预测、病虫害防治、农机调度效率，推动农业从经验驱动向数据驱动转型。

3. 智慧医疗：赋能基层医疗服务能力提升  
   推动AI辅助诊断、远程影像分析、个性化健康管理等应用场景落地，缓解医疗资源分布不均问题，提升基层诊疗能力。

4. 金融科技：增强风险控制与服务创新能力  
   在信贷评估、反欺诈、智能投顾、客户画像等方面广泛应用AI技术，提升金融服务效率与安全性。

5. 智慧交通与城市治理：构建智能城市运行体系  
   推动交通信号优化、自动驾驶试点、城市应急响应等AI应用，促进城市运行效率与治理能力现代化。

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三、优化政策环境，构建良好的AI发展生态

1. 完善法律法规与伦理治理机制  
   加快制定人工智能相关法律规范，明确AI伦理边界，防范算法歧视、隐私泄露、虚假信息传播等问题。

2. 加大财政金融支持力度  
   设立人工智能专项基金，鼓励社会资本设立AI产业投资基金，推动科技成果转化和初创企业孵化。

3. 推动产教融合与人才培养  
   鼓励高校、科研机构与企业联合设立人工智能学院、实验室和实训基地，培养复合型、应用型AI人才。

4. 营造开放合作的国际交流氛围  
   加强与国际领先机构的技术合作与标准互认，积极参与全球AI治理，提升我国在国际AI领域的话语权与影响力。

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四、构建多元协同机制，推动跨界融合发展

1. 建立“政产学研用”协同创新机制  
   推动政府引导、企业主导、高校支撑、科研机构参与、应用场景落地的闭环体系，形成合力推进AI融合应用。

2. 打造行业融合示范平台与基地  
   建设一批人工智能创新试验区、应用示范基地和产业园区，形成可复制、可推广的经验模式。

3. 引导中小企业参与AI生态建设  
   通过政策扶持、技术平台开放、应用场景共享等方式，降低中小企业接入AI门槛，激发创新活力。

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五、加强风险防控与可持续发展能力建设

1. 建立AI风险评估与预警机制  
   对AI技术在就业、安全、伦理等方面可能带来的影响进行系统评估，提前制定应对策略。

2. 推动绿色AI发展路径  
   倡导低碳、节能、高效的AI算力使用方式，避免“算力军备竞赛”带来的资源浪费与环境负担。

3. 提升公众认知与社会接受度  
   加强AI知识普及与科普教育，提升公众对AI的认知水平与信任度，营造良好的社会氛围。

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总结

把握人工智能落地的关键窗口期，必须以“技术为基、应用为本、生态为要、治理为纲”为总体思路，统筹发展与安全，推动AI与各行业深度融合，实现技术价值向经济社会效益的高效转化。这不仅是技术变革的机遇期，更是制度创新与治理能力现代化的重要窗口，需多方协同、系统推进，方能真正实现人工智能赋能高质量发展的目标。