“十五五”規(guī)劃建議指出，要全面實施“人工智能+”行動，搶占人工智能產業(yè)應用制高點，全方位賦能千行百業(yè)。這標志著AI已經遠不只是一項技術，而是成為“十五五”時期鞏固壯大實體經濟根基、建設現代化產業(yè)體系、引領發(fā)展新質生產力的新動能。

“人工智能+”不僅是技術的簡單嫁接，更是一場深刻的認知革命、生態(tài)重構和生產力的革命性躍遷。“人工智能+”是新模式和新業(yè)態(tài)的孵化器。大量的智能原生企業(yè)孕育而生，其底層架構和運行邏輯，都基于AI技術之上，正在催生全新的產品交互方式、商業(yè)模式和企業(yè)組織形態(tài)。硬件方面，新一代智能終端將加速普及，智能網聯汽車、AI手機和電腦、智能機器人、智能家居、智能穿戴等，形成一體化全場景覆蓋的智能交互環(huán)境。同時，人工智能技術與量子科技、生物制造、氫能和核聚變能、腦機接口、具身智能、第六代移動通信等的交叉融合，將開辟未來產業(yè)新賽道，成為新的經濟增長點。

“人工智能+”是傳統(tǒng)產業(yè)全要素升級的倍增器。人工智能將與實體經濟深度融合，推動工業(yè)、農業(yè)、服務業(yè)的智能化。這不僅僅是簡單的設備替換，而是涉及生產、管理、運營、服務等所有環(huán)節(jié)的系統(tǒng)性變革，將重塑生產方式和價值鏈。在工業(yè)領域，人工智能將推動產業(yè)鏈的優(yōu)化。如通過部署AI驅動的工業(yè)互聯網和智能系統(tǒng)，實現設計、中試、生產、服務、運營的全流程智能聯動。AI還可以優(yōu)化生產工藝，提升產品優(yōu)良率，并構建自適應的供應鏈，實現供需的精準匹配和柔性生產，大幅提高全要素生產率。在農業(yè)領域，智能農機、農業(yè)無人機和機器人等智能裝備，能提高農業(yè)生產工具的智能感知、決策和控制能力。AI驅動的育種體系創(chuàng)新，將實現耕種收全過程的精細化操作，有效提高農業(yè)生產效率和資源利用率。在服務業(yè)，新一代智能終端、智能體等廣泛應用，金融、物流、商貿、法律、交通等領域將出現大量無人服務與人機協(xié)同的創(chuàng)新場景，極大地拓展服務邊界，推動現代服務業(yè)邁向更高質量、更有效率的發(fā)展階段。

未來，產業(yè)發(fā)展將迎來三大范式轉變。一是從工具到行動者， AI不再僅是提供信息和決策支持的工具，而是成為能主動執(zhí)行任務、推動行業(yè)轉型的智能體（Agent）和數字伙伴。二是從追求確定性到動態(tài)持續(xù)優(yōu)化， 依靠AI驅動實現人機協(xié)同的決策模式，從依靠人的經驗判斷，升級到在不確定性下進行動態(tài)調整和優(yōu)化。三是從軟件即服務到智力即服務，未來最終形態(tài)將是以云的方式，讓智能成為一種千行百業(yè)可按需調用的服務。

“人工智能+”的落地，需要強大的基礎支撐能力，特別是算力、數據和人才體系的同步強化，以云上智能保障行業(yè)算力供給。一方面要加快超大規(guī)模智算集群技術突破和工程化落地；另一方面，行業(yè)上云是大勢所趨。

加強數據供給創(chuàng)新。數據是模型行業(yè)落地的關鍵，特別是垂直領域的高質量數據集。一方面，可以通過大數據相關技術，深挖行業(yè)內未被有效利用的“暗數據”，這些數據往往以非結構化形式存在，包括文本、圖像、語音、視頻等，占到行業(yè)內數據量的90%以上。另一方面，探索將行業(yè)專家的隱知識數字化，將過去言傳身教的行業(yè)經驗轉化為高價值數據。

培養(yǎng)π型多面手人才。他們既深諳模型結構、算法原理和AI能力邊界，又精通業(yè)務流程、行業(yè)邏輯等實踐場景，是將AI智力轉化為生產力的核心推動者。他們不僅理解模型能做什么，更懂得業(yè)務真正需要什么，可以設計出最貼合場景、最具價值的智能化應用。

同時，面對新技術變革，組織如何同步演進，打破傳統(tǒng)組織中根深蒂固的流程慣性和權責架構，也是決定“智能+”落地速度和深度的重要因素。

首先，“智能+”是一場全員行動。必須推動組織從高層部署走向全員參與。通過設立智能創(chuàng)意挑戰(zhàn)賽、黑客馬拉松和創(chuàng)意市集等，把基層參與智能化轉型的貢獻顯性化，讓員工從被動使用者轉變?yōu)榉e極共創(chuàng)者。在績效中納入AI應用成效，以小步快跑的方式，從小切口開始，讓每個人都能體會到AI變革帶來的獲得感。

其次，要重構組織DNA。推動組織結構從職能為軸轉向場景為軸。場景為軸的組織意味著將不同部門的數據科學家、工程師、產品經理等專家，打包成緊密協(xié)作的混合小隊，打破部門墻，以特定場景的任務來構建新的組織單元。它將數據流、決策權和反饋閉環(huán)都下沉到最貼近用戶的業(yè)務前線，根據業(yè)務需求適時更新迭代場景模型。這不僅能大幅縮短決策鏈條，提升組織響應速度，更重要的是，它構建了一個讓AI應用自然發(fā)生的土壤，使人工智能不再是附著在業(yè)務上的工具，而是真正融入組織本體的有生力量。

最后，要構建適應AI新時代的數字信任。以服務能力標準為核心，將平臺、模型或智能體的穩(wěn)定性、準確性、響應時間、更新頻率等量化指標定義為服務水平協(xié)議（SLA），將大模型安全和治理納入業(yè)務流程，使信任從主觀情感變?yōu)榭沈炞C的服務契約。

展望未來，“人工智能+”不僅是模型能力的單點競賽，更是“算力—數據—模型—場景—治理”的五環(huán)協(xié)同。只有實現技術、數據、人才和機制的系統(tǒng)性、協(xié)同性升級，才能最終迎來產業(yè)升級的奇點，推動我國全面步入智能經濟和智能社會發(fā)展新階段。