当前，人工智能正驱动一场以海量数据与强大算力为基石的新型科研范式变革。习近平总书记强调，“面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展”。我们要以习近平总书记重要论述为指引，精准把握发展新需求，加快人工智能与各领域广泛深度融合，为经济社会数智化转型注入新动能。
人工智能赋能千行百业
近年来，我国制造业综合实力不断迈上新台阶，但产业体系大而不强、全而不精等问题仍然存在。人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，能够有效推动制造业革新与质效跃升。通过对研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等全流程、全要素深度渗透与智能赋能，可以显著提升运营效率、产品质量与市场响应速度。这有助于打破供应链各环节信息壁垒，优化资源配置效率，化解低端产能过剩矛盾，并催生柔性制造、个性化定制、服务型制造等新业态新模式，驱动我国产业向全球价值链中高端稳步跃升。其核心路径在于加速实数融合，开辟发展新赛道。一方面，依托工业互联网平台与数据要素深度应用，重新定义生产函数，实现研发、制造、供应链全局优化，推动传统产业从局部改进转向全链条价值重塑。另一方面，构建开放共享的技术试验场与数据基础设施，重点突破高精尖技术转化梗阻，助力战略性新兴产业和未来产业发展。
随着经济社会发展及城镇化进程加速，传统治理模式面临突出挑战。人工智能为系统性创新政府治理方式、提升政府治理效能提供了强大技术支撑。决策上，实时汇聚、智能分析海量异构数据，可以显著提升态势感知、风险预警与政策模拟能力，推动决策由“事后弥补”向“事前预测、事中干预”转变，增强治理的前瞻性与科学性。服务上，“一网通办”平台通过数据融通简化审批流程，实现政府部门协同管理，显著提升政府服务质量和水平。风险防范上，人工智能驱动的多源信息融合系统，可实现跨部门资源调度，强化复杂系统的风险管控能力。其核心路径在于破除行政壁垒，构建全域协同的数据决策体系。通过整合跨部门政务数据资源，建立“感知—分析—响应”闭环治理机制，强化动态协同能力。
人工智能驱动的数智化浪潮，正深刻影响社会服务模式与居民生活体验，有助于更好满足人民日益增长的美好生活需要。在健康领域，智能辅助诊断、个性化健康管理、远程医疗监护等应用场景的普及，极大提升了医疗服务的可及性、精准度和便捷性。在教育方面，人工智能驱动的自适应学习平台，能够精准识别学习者的个体差异与发展需求，提供定制化的学习路径和丰富的教育资源，有效激发学习潜能，让优质教育资源突破时空限制惠及更广泛人群。在城市生活层面，智能交通系统优化出行效率缓解拥堵，智慧安防网络全天候守护公共安全。其核心路径在于构建技术赋能下的共建共治共享社会治理体系，将服务精准触达民生末梢。依托智能感知终端与动态数据中台，建立覆盖全生命周期的需求捕捉网络。以数智化手段破解民生痛点、优化服务供给，让科技成果以可感知、可触及、可参与的方式惠及全体人民。
夯实人工智能发展基础
人工智能技术加速迭代，正迎来爆发式发展。要坚持自立自强，突出应用导向，夯实人工智能发展基础，推进人工智能规模化应用，为赋能高质量发展、更好服务社会主义现代化建设贡献力量。
构建自主可控技术体系。深刻把握人工智能从感知理解、知识推理向认知决策、通用智能演进的内在规律与发展趋势。集中优势资源，强化基础理论研究和关键核心技术攻关，着力突破“卡脖子”环节，构建起安全、可靠、先进的技术底座与产业生态链。加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系，形成发展与安全并重、创新与监管协同的治理范式，确保人工智能技术始终在有益、安全、可控的轨道上健康发展。优化智能算力基础设施布局，科学规划数据中心集群布局与网络通道建设。推动智能计算中心、超算中心与边缘计算节点形成高效协同、算网融合的智能基础设施网络，提升算力资源利用效率与普惠水平。
拓展实数融合应用场景。充分发挥我国超大规模市场、海量数据资源、完整产业体系与丰富应用场景的综合优势。聚焦制造业、农业、服务业等重点领域，大力推动人工智能技术与研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节深度融合。鼓励龙头企业、科技企业积极探索，在智能制造、智慧农业、智慧物流、智慧金融等领域，打造一批技术领先、效益显著、可复制推广的数智化转型标杆场景。依托开放共享的技术试验场与数据基础设施，重点突破高精尖技术转化障碍。
构建多层次人才培养体系。全面推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，强化人才支撑。在相关培养计划中增设人工智能交叉学科，推行校企双导师制，试点技术入股等激励机制吸引高层次人才。在推进科研智能化过程中，完善保障机制，确保技术发展服务于人类福祉和社会进步。顺应人机协同发展趋势，大力创新科研流程、科研模式和评价体系。
（王鹏，北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员）
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