AI 小课堂｜第23期 带你读懂 “人工智能+”

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AI 小课堂｜第23期 带你读懂 “人工智能+”


人工智能 +”

Hi，科研道路上的 UCASer

当你埋首实验室数据、沉浸浩瀚文献时

《国务院关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》

“悄悄”发布


这不仅是一份产业政策

更是一个明确信号

“AI+”，正以前沿变量的角色

写入国家发展的顶层设计

快来一起解锁，找准你的科研定位吧


一. 总体要求


《意见》明确了三阶段发展目标


2027年

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。

领读：推动智能技术落地应用

国家发展改革委明确此阶段通过“政策筑基 + 技术开源 + 供需扩容”推进落地，如工业领域智能质检机器人将缺陷识别效率提升 3-5 倍，民生领域智能可穿戴设备助力慢病管理。

科研核心并非“创造 AI”，而是“以 AI 破解现实问题”，可聚焦数据处理、文献筛选等流程简化，政策将倾斜资源降低应用门槛。

2030年

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。

领读：强化智能经济效能

关键在于技术普惠，如“智能学伴”促进教育公平、AI 辅助诊疗下沉基层。“AI + 科研” 需从工具思维转向价值思维，选题时应融入应用考量。基础研究可支撑 AI 模型底层建设，应用研究可提升成果落地效率。

2035年

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。

领读：构建智能文明形态

目标跳出技术指标，聚焦社会变革，AI 将深度融入生产关系、社会治理等核心领域，成为现代化建设的关键支撑。


三节点遵循

“技术落地 — 经济转化 — 社会重构” 逻辑


二. 加快实施重点行动

《意见》部署6大重点行动，核心方向如下


（一）“人工智能+”科学技术

领读：各科研领域可借 AI 重构流程，如提升文献检索效率、挖掘数据规律。关键是“让 AI 适配学科逻辑”，而非纠结学科是否适配 AI。


（二）“人工智能+”产业发展


领读：核心是打通实验室到产业的转化链路。纯理论研究可考量成果对产业 AI 的理论支撑价值，应用研究可聚焦工业参数优化、农业育种周期缩短等痛点。


（三）“人工智能+”消费提质

领读：可聚焦 AI 与消费场景融合，如设计学科研发智能产品、社会学分析用户行为、计算机优化推荐算法，以提升消费体验为切入点。


（四）“人工智能+”民生福祉

领读：科研需兼具人文关怀，理工科可研发智能办公与学习系统，人文社科可探索 AI 在养老、医疗中的适配性，此类研究易获政策支持且成果直接服务民生。


（五）“人工智能+”治理能力

领读：可助力社会治理现代化，如环境学科研发生态监测模型、法学研究 AI 伦理边界、统计学优化舆情分析系统。


（六）“人工智能+”全球合作

领读：当前学科与 AI 融合度不足，标准尚不完善，正是参与国际数据共享、联合研发工具、制定治理标准的契机，可借国际资源加速课题进展。


三. 强化基础支撑能力

《意见》从 8 方面夯实基础：提升模型基础能力、加强数据供给创新、强化智能算力统筹、优化应用发展环境、促进开源生态繁荣、加强人才队伍建设、强化政策法规保障、提升安全能力水平。


领读

通过通用大模型（如Qwen2、DeepSeek、豆包）与垂直领域融合、开放数据集、统筹算力，助力破解模型、数据、算力难题；

“AI 成果直通车”、“开源社区协作”、“AI+X 培养体系”等加速成果转化与能力提升；

伦理规范与安全防护为科研保驾护航。


四. 总结

《意见》强调：“使全体人民共享人工智能发展成果”



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