專訪丨龔新奇：“人工智能+”如何賦能高質量發展？底層突破、治理升級與體系化創新全解讀

龔新奇

中國人民大學國家發展與戰略研究院研究員

交叉科學研究院副院長

國家治理大數據和人工智能創新平臺主任、教授

政策東風已至，產業實踐破題，一場由人工智能驅動的全要素生產率提升的行動正在中國經濟社會各領域加速展開。

7月31日召開的國務院常務會議，審議通過《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（下稱《意見》）。8月1日，在國家發展改革委召開的新聞發布會上，國家發展改革委政策研究室主任、新聞發言人蔣毅表示，下一步，國家發展改革委將貫徹落實黨中央、國務院決策部署，會同有關方面，注重讓市場有方向、有信心，注重務實管用，深入實施“人工智能+”行動。

中國人民大學國家發展與戰略研究院研究員、交叉科學研究院副院長、國家治理大數據和人工智能創新平臺主任龔新奇表示，這標志著我國人工智能發展進入規模化落地新階段。

作為引領新一輪科技革命與產業變革的戰略性技術，人工智能正在從單點應用向全產業鏈融合演進。政策與市場的雙輪驅動下，中國如何發揮產業體系完備、市場規模龐大、應用場景豐富的優勢？如何突破算力、算法、數據的供給瓶頸？政府部門與教育機構又該如何應對這場生產力變革？圍繞這些核心問題，龔新奇結合國家戰略導向與產業實踐，對“人工智能+”行動的實施路徑、安全治理與人才戰略進行深入解讀。

中國人工智能產業集聚效應顯著增強

我國人工智能產業已形成覆蓋基礎層、技術層、應用層的完整生態體系。數據顯示，2024年我國人工智能產業規模突破7000億元，連續多年保持20%以上的增長率。世界知識產權組織報告顯示，我國已成為全球人工智能專利最大擁有國，占比達60%。當前，我國已發布1509個大模型，在全球已發布的3755個大模型中數量位居首位，顯示出我國人工智能產業集聚效應顯著增強。

龔新奇分析，我國人工智能發展呈現出應用場景縱深拓展、技術輸出融入全球和政策市場雙輪驅動等三大鮮明特點。《意見》實施后將加速形成“創新-應用”良性循環。政策通過三方面機制釋放動能：規模化商業應用加速，依托完備產業體系推動AI在智能制造、智慧醫療等領域的深度融合；創新生態持續優化，通過算力網絡建設、開源社區培育、安全能力構建等夯實基礎；場景開放示范引領，鼓勵政府部門和國企率先探索，政策組合拳正推動技術從實驗室快速走向市場。

并行推進算力、算法與數據底層要素

龔新奇認為，我國在人工智能底層要素建設上取得顯著進展，同時在人工智能產業發展中還有一些新的挑戰需要突破。

算力規模擴張與先進制程受制并存。《數字中國發展報告（2024年）》顯示，2024年，我國數字經濟核心產業增加值占GDP比重達到10%左右，數據生產量達41.06澤字節（ZB），同比增長25%，高質量數據集數量和質量共同提升。算力總規模達到280EFLOPS，累計建成5G基站425.1萬個，移動物聯網終端用戶數達26.56億戶，八大樞紐節點地區各類新增算力占全國新增算力的60%以上。“中美在人工智能方面的差異主要體現在能效比和先進制程方面，國內人工智能產業發展所需高端芯片短時期內仍受到國際供應鏈的影響，不過國內算力自主可控的能力在不斷增強，國內企業自主研發的一些高端芯片已經在一些場景中得到驗證，能夠‘平替’國外的同類高端芯片。”龔新奇說。

算法高效領先與核心能力提升并存。在算力約束下，國產大模型通過后訓練優化實現高效性全球領先。2025年上半年全球發布的眾多多模態模型中，國產多模態模型占據重要地位。DeepSeekR2等新一代模型強化多模態交互能力，推動應用向終端側滲透。不過，在復雜推理、長程記憶等核心能力上，國產多模態模型仍有很大的優化和提升空間。

數據資源豐富與供給質量瓶頸并存。《全國數據資源調查報告（2024年）》顯示，開發或應用人工智能的企業數量同比增長36%，高質量數據集數量同比增長27.4%，有力支撐人工智能訓練和應用。不過，優質數據資源的稀缺性持續顯現，互聯網公開的文本總量中，可用于支持大模型訓練的有效文本較為稀缺；重復與低質數據占比較大，有效數據供給還需進一步挖掘；在應用中存在個別大模型“吞噬”自身生成的虛假數據導致“數據污染”的問題。

加強政企合作，形成強大的創新合力

龔新奇表示，在推動人工智能創新成果轉化和應用方面，要進一步加強政企合作，在推動人工智能落地方面形成強大的合力，重點突破“最后一公里”轉化瓶頸。

場景開放機制創新。設立人工智能采購專項基金，參考發放算力券模式，定向支持智慧政務、城市治理等場景建設，降低民營企業參與門檻。推行“監管沙盒”機制，在智慧醫療、自動駕駛等領域劃定試驗空間，允許在真實場景中安全試錯。構建“政府—企業—高校”場景開放共同體，打通產學研轉化通道，提高畢業生與行業的匹配率。

技術轉化加速策略。建立“需求—供給”對接平臺，發布年度場景開放清單，明確技術指標與驗收標準。實施“以賽促用”模式，舉辦垂直領域算法大賽，優勝方案直接采購落地。創新收益共享機制，對國企場景開放產生的降本收益，按比例獎勵參與企業，形成可持續合作模式。

風險防控與容錯保障。建立場景開放容錯機制，明確技術試驗期間的責任邊界。對非主觀故意造成的系統偏差設定免責條款，通過購買專項保險、設立風險補償基金等方式降低參與主體負擔。

完善治理體系，提升風險應對能力

龔新奇指出，隨著我國人工智能產業的快速發展，我國人工智能治理體系已初步建立，后續仍需在三個方面進行強化，進一步完善對動態算法等方面的監管體系，持續提升應對行業風險的能力。

實施“訓練數據安全認證”。針對人工智能“數據投毒”“認知偏差”等內生風險，要求基礎模型訓練數據通過安全審計。推行算法備案與持續監測，對醫療診斷、金融風控等高敏感領域算法，建立動態評估機制，強制披露性能偏差閾值。

構建數據流通“雙軌制”。普通數據通過隱私計算、聯邦機器學習等方式實現“數據可用不可見”；敏感數據建立國家人工智能數據資源庫，對醫療、地理等敏感數據實施分級脫敏授權訪問。

完善治理實施機制。設立人工智能安全“紅藍對抗”機制，開發開源治理工具包，構建跨域協同治理網絡。

“人工智能+”行動將重塑就業市場結構，教育體系與企業需協同應對。教育體系改革先行，采用與產業需求相銜接的項目式教學模式，突破學科壁壘，打造“準入零門檻、銜接零壁壘、組合零限制”的人工智能微專業，推動學生從計算思維向智能思維轉變。高校與企業深度聯動，鼓勵企業工程師兼任高校實踐導師，參與課程設計與學生能力評價；共建“能力發展賬戶”，記錄人才證書、項目經驗等能力憑證，實現能力動態映射，提供能力圖譜認證，進一步提升崗位匹配精度。

在政策推動下，隨著我國算力網絡優化、數據要素市場化機制完善和安全治理體系健全，人工智能將深度融入經濟社會發展肌理。實現這一愿景，需要構建“政產學研用”五位一體的協同生態：政府部門開放場景、國企央企擔當示范、民企及社會力量創新應用、高校及科研機構重塑人才培養、公眾參與共同治理。通過多方合力，將“人工智能+”行動轉化為高質量發展的核心引擎，使我國在全球智能發展“賽道”中脫穎而出。

文章來源：中宏網

微信編輯：張菁菁

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