刘典：“人工智能+”：从应用场景到产业生态的整体性跃升

从工业生产到居民生活，从国家实验室到小学生课堂……人工智能应用场景已经扩展到经济社会的各个角落。4月25日，中共中央政治局就加强人工智能发展和监管进行第二十次集体学习。习近平总书记在主持学习时强调，要“突出应用导向”“全面推进人工智能科技创新、产业发展和赋能应用”。今年《政府工作报告》提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。“人工智能+”是指通过人工智能技术与各行业深度融合，推动经济社会各领域的智能化升级，涉及技术创新、场景升级、产业发展等多个维度，并由此带来现代化产业体系的整体性跃升。作为未来经济社会发展的关键驱动力，“人工智能+”不仅是我国实现前沿科技突破的重要方向，更是推动国家经济转型升级、实现高质量发展的战略支点。

1.场景升级：从生产到生活的全方位变革

4月29日，习近平总书记在上海考察人工智能大模型专业孵化和加速平台“模速空间”时，强调“要总结好以大模型产业生态体系孵化人工智能产业等成功经验”。习近平总书记的这一重要论述，进一步增强了各行各业加快推进“人工智能+”行动的信心。“人工智能+”这一概念类似于我国提出的“互联网+”，但更聚焦于人工智能技术的创新应用。当前，“人工智能+”正深度融入人们生产生活等具体环境，在推动制造业、办公、家庭、消费等场景的智能化升级方面表现尤为突出。

在制造业领域，传统的流水线模式正逐渐被柔性化和定制化的智能生产所取代。生产系统与消费数据的实时交互使得大规模个性化定制成为现实。以海尔合肥冰箱互联工厂为例，该工厂利用工业互联网平台，通过生成式人工智能和机器学习技术优化注塑工艺参数，实现一键式智能调参，设备综合效率大幅提升。这种“按需生产”的模式不仅显着提高了生产效率，而且通过实时响应需求，降低了库存成本，推动了制造业向绿色化转型。

在办公场景中，人工智能技术推动着知识工作者效率的提升和能力边界的拓展。基于自然语言处理的人工智能助手已能自动生成会议纪要、分析报告初稿，甚至参与跨语言协作。在远程办公场景中，人工智能驱动的虚拟协作平台可实时优化团队任务分配，并通过情绪识别技术辅助管理者改善沟通效率。更值得关注的是，人工智能正在重构知识生产链条，法律、金融等行业的从业者可以借助大模型快速完成案例检索、合同审核等，将精力转向更具创造性的工作。这种场景升级不仅释放了人力潜能，更重新定义了“高效办公”的标准。

在家庭生活场景中，各类智能化产品让科技真正服务于人的需求。智能家居系统通过环境感知与自主学习，实现家电联动与能耗优化；健康监测设备结合人工智能算法，能提前预警慢性病风险，将健康管理从被动治疗转向主动预防；智能门锁利用人脸识别、指纹识别等技术，提升了家庭安全等级，让居民享受便捷与安心并重的居住体验。

在娱乐消费场景中，人工智能助力体验经济等新型消费模式的发展。线上线下融合的消费模式，借助多模态推荐算法与AR技术，创造了沉浸式体验。如故宫博物院推出的人工智能导览机器人，能够根据游客的兴趣定制讲解路线，使参观效率大幅度提升；敦煌研究院则通过人工智能修复技术与数字孪生的结合，让线上游客通过AR设备“触摸”到千年壁画，打破了文旅消费的时空限制。这些创新不仅提升了用户体验，还催生了文旅元宇宙、数字藏品等新兴业态，推动形成以体验价值为核心的新型消费生态。

2.双向赋能：场景需求与产业升级的互动逻辑

从理论上讲，人工智能赋能产业的核心在于其通过数据驱动的方式实现效率提升和模式创新。“人工智能+”可以理解为一种新的生产要素加入传统的经济活动中，从而改变了原有的生产函数，这种新型生产要素不再局限于单一环节的效率提升，而是以需求为导向、以数据为血脉，实现生产要素链接方式与价值创造逻辑的重构，进而从根本上改变企业乃至整个行业的运行方式和发展轨迹——从智能车间到数字医疗，从自动驾驶到云端制造，不断迭代的应用场景推动着供应链、产业链、价值链的生态重构与再造。

首先，场景需求的升级正重塑供应链的底层逻辑。在碎片化订单的冲击下，传统线性供应链的固有缺陷变得显而易见，而智能技术的深入应用催生了新型供应链方式，为供应链的智能化转型提供了可能。通过深度学习算法，企业可以精准预测市场需求，实现库存的动态管理，有效避免过度库存或缺货的风险。同时，借助智能物流系统，企业能够实时追踪货物状态，优化配送路径，提升物流效率。此外，区块链技术的应用增强了供应链各节点之间的信任度，降低了交易成本，促进了信息的透明化流通。通过以数据为驱动，供应链转变为具备自调节能力的生态系统，实现了对市场需求的实时响应。

其次，场景需求的升级加速产业链生态重构，使其呈现出数字化、绿色化、融合化等新趋势。在纵向维度上，场景创新正在倒逼核心技术的突破，如半导体企业与算法公司合作重塑芯片架构，传统制造业巨头将生产能力解构为可自由组合的模块化服务；在横向层面上，行业壁垒在跨界融合中逐渐被打破，如家电企业的精密制造能力向医疗领域延伸，装备制造商转型为智能解决方案服务商。这推动着产业链逐渐向以需求为导向的、多向联通的协同网络演变，网络上的每个节点既是技术创新的策源地，又是场景应用的试验场。

最后，价值创造、增值和分配方式的变化，推动了价值链的深层变革。当前，价值创造不再局限于传统的实体交易，智能设备突破了物理界限，通过不断的数据积累和算法迭代，实现了自我增值；产业互联网平台通过共享和复用设计模型、将工艺数据转化为资本，重塑了价值分配的规则。传统的“研发—生产—销售”线性路径逐渐扩展为“数据—算法—服务”的闭环，让价值流动打破时空的限制，沿着数字链路向多维度渗透和扩散。价值链的深层变革不仅重新定义了价值创造的方式，还重塑了产业参与者的角色定位——制造者转变为服务商，供应商转变为合作伙伴，而用户则成为价值共创者。

3.协同驱动：构建“人工智能+”产业生态的实现路径

人工智能作为一项具有广泛适用性的核心技术，一方面与量子信息、生物技术等其他前沿技术相结合，催生出一系列新兴行业和未来产业；另一方面通过“人工智能+”深度融入产业创新发展，如智能制造、智能医疗、智能金融等，从而加速构建更加智能化和互联化的产业生态。反过来，产业生态又可以通过集聚技术、人才和数据等要素，进一步加快技术变革，推动新产品开发应用，激励人工智能相关企业更多地投入智能管理、关键技术研发和应用场景培育等领域。为此，应充分发挥现有应用场景的优势，实现人工智能与场景升级的协同驱动，加快构建“人工智能+”产业生态。

一要深挖垂直场景需求。依托制造业柔性生产、智能家居人机交互、消费领域多模态推荐等成熟案例，推动人工智能技术与行业痛点的精准对接。通过建立行业需求图谱与技术能力匹配模型，将人工智能算法研发与产业转型升级需求精准耦合，重点突破设备预测性维护、个性化产品定制、智能营销决策等典型场景的技术适配难题，形成可复制的技术赋能模式。

二要构建商业转化闭环。政府层面可通过设立专项基金、税收优惠等方式，降低企业技术研发风险，同时建立市场化技术交易平台促进供需对接；企业端则要打通实验室原型开发与量产部署间的转化通道，重点培育具备工程化交付能力的中间层机构。特别是在医疗健康等民生领域，应加快制定行业准入标准，推动前沿技术在基层医疗机构的普惠性应用，实现社会效益与经济效益的协同发展。

三要强化场景驱动的协同创新。搭建跨行业数据要素流通基础设施，统一多源异构数据接入规范与隐私保护框架。通过建设开放型产业协作平台，促进智能制造装备厂商、智慧城市解决方案提供商等主体间的技术资源共享与商业模式创新。在复合型场景中，依托真实业务场景的持续演进压力，推动底层算法架构革新与产业链协同升级，形成“场景牵引—技术突破—生态重构”的良性循环，最终实现人工智能技术价值的螺旋式提升。

“人工智能+”的场景升级，本质上是一场以人为核心的产业变革。从生产车间到城市街道，从写字楼到家庭社区，每个场景的智能化改造都在重新编织人与技术、环境的关系。这种变革不仅提升了经济效率，更通过降低资源消耗、优化服务体验、增强社会韧性，为高质量发展提供了生动注解。未来，随着人工智能与量子计算、脑机接口等技术的深度融合，场景升级将突破物理与虚拟的界限，创造更具包容性和创造力的未来社会图景。在这一进程中，中国庞大的市场空间与丰富的应用场景，必将成为全球人工智能创新的试验田与风向标。

（作者：刘典，系北京大学首都发展研究院智库研究员）