觀點丨龔新奇：人工智能+：中國產業政策的范式革命與路徑創新

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

當前全球產業競爭格局正經歷深刻變革，各國產業政策邏輯已從單純的“效率優先”轉向“安全與發展并重”。主要經濟體紛紛加大對人工智能等前沿技術的戰略投入，產業政策已成為國家戰略競爭的核心工具。美國通過《2021年美國創新和競爭法案》投入超過2500億美元，歐盟推出《人工智能法案》建立全球首個全面AI監管框架，這些舉措都表明人工智能已成為大國戰略博弈的焦點領域。

在這一背景下，2025年8月26日國務院印發的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（以下簡稱《意見》）代表了我國在產業政策范式上的重大創新，即從“選擇性扶持”向“生態構建”轉型?！兑庖姟诽岢龅?027年實現人工智能與六大重點領域廣泛深度融合的目標，系統性地構建了“六大行動+八大支撐”的實施框架，體現出從單點突破到系統推進的戰略思維轉變，反映了中國對人工智能發展的全新定位—不僅是技術變革，更是國家治理體系和產業生態的重構。

戰略升維：從技術賦能到范式重構

《意見》的突出價值在于突破了傳統技術應用的框架，實現了三大戰略升維，這種升維體現了中國對人工智能發展的全新認識和戰略定位。

治理范式升維?！兑庖姟穼⑷斯ぶ悄芏ㄎ粸閲抑卫憩F代化的核心驅動力，推動治理模式從“經驗驅動”向“數據驅動+算法驅動+知識驅動”的多維協同轉變。這種轉變不僅僅是技術應用層面的升級，更是治理理念和范式的深刻變革。中國人民大學國家治理大數據和人工智能創新平臺的實踐表明，通過構建“超腦平臺”，能夠實現復雜決策的實時模擬與優化，解決傳統治理中面臨的響應滯后、信息不對稱等系統性痛點。該平臺整合了19個學院的25個實驗室，形成了跨學科協同創新的新型科研組織模式，為破解治理難題提供了技術支撐和制度保障。

產業政策升維。文件體現了產業政策從“選擇性扶持”向“生態構建”的轉型，通過構建“六大行動+八大支撐”的系統框架，形成多層次、多主體的協同創新網絡。這種政策范式強調的不是簡單的技術嫁接，而是通過人工智能重構產業生態和價值網絡，實現產業體系的整體躍遷。以智能制造為例，不是簡單地用機器替代人工，而是通過工業互聯網、數字孿生等技術重構生產流程和價值分配機制，形成新的產業生態系統。這種生態化的產業政策思維，正是應對當前全球產業鏈重構挑戰的關鍵舉措。

安全理念升維?！兑庖姟穼踩l展貫穿始終，體現了從“事后監管”向“內生安全”的轉變。通過建立人工智能安全監測預警體系，推動安全與發展的一體化部署，為高風險場景下的AI應用提供制度保障。這種安全理念的創新，正是應對全球產業競爭新格局的必然選擇。在內生安全理念指導下，安全不是發展的約束條件，而是發展的內在要求和保障機制。這種將安全與發展一體化推進的戰略模式，為中國統籌人工智能的快速發展與安全可控提供了制度保障。

系統創新：《意見》的框架特色與實施路徑

《意見》提出了“六大行動+八大支撐”的系統框架，這一框架具有鮮明的中國特色，體現了系統思維和問題導向相結合的政策設計理念。

構建分層治理體系。針對不同風險等級的AI應用建立分級分類治理框架，通過“監管沙盒”為創新提供空間。中國人民大學人工智能治理實驗室正在探索基于多智能體仿真的政策試驗方法，為治理規則提供實證基礎。這種分層治理體系充分考慮了中國地域廣闊、發展不平衡的國情，既避免了“一刀切”的監管弊端，又為創新留出了足夠的空間。例如，對自動駕駛、醫療診斷等高風險應用采取備案制管理，而對智能推薦、內容生成等低風險應用則采取更加靈活的監管方式。

創新數據要素制度。建立數據知識產權登記制度，發展數據信托模式，推動數據要素市場化配置。中國人民大學法學院開發的涉外法治大模型，通過數據資產登記實現了從數據到資產的轉化，為全國高校提供了示范。該模型相關數據集已在上海市知識產權局完成登記，成為全國高校首個通過數據資產登記的法律類項目，探索出了一條數據要素市場化配置的新路徑。這種創新不僅解決了數據確權難題，還為數據要素的價值實現提供了制度保障。

搭建協同創新網絡。借鑒中國人民大學國家治理大數據和人工智能創新平臺的“平臺+子實驗室”模式，形成“需求牽引—技術攻關—應用驗證”的閉環機制。通過設立“人工智能門診”等創新機制，促進供需對接，降低應用門檻。這種協同創新網絡打破了傳統的線性創新模式，形成了多主體參與、多環節互動的創新生態系統。例如，平臺通過“人工智能門診”機制，組織專家為各學科提供技術咨詢和服務，既解決了產業界的實際需求，又為學術研究提供了真實場景和數據支撐。

改革人才育成體系。突破學科壁壘，發展“人工智能+X”的復合型培養模式。將開源貢獻、實踐成果納入學術評價，鼓勵高校與企業共建人才梯隊。中國人民大學在這方面進行了積極探索，通過設立智慧治理學院，開設跨學科課程，推動文理交叉融合。同時，將學生在開源社區的貢獻、創新創業實踐等納入學業評價體系，打破了傳統單一論文導向的評價模式。

實施挑戰：深層矛盾與突破路徑

在實施過程中，“人工智能+”行動面臨多個深層矛盾，這些矛盾反映了技術進步與制度適應之間的張力，需要通過系統性的制度改革來破解。

數據豐裕與知識匱乏的矛盾。我國擁有海量數據資源，但高質量標注數據、領域知識庫和認知架構仍然不足。如中國人民大學法學院開發的涉外法治大模型，雖然已具備大量數據，但在深度法律推理和跨法系知識融合方面仍面臨挑戰。這一矛盾的根源在于數據多源異構、標注標準不統一、領域知識沉淀不足等問題。破解這一矛盾需要建立完善的數據治理體系，推動數據標準化和知識化轉型，同時加強領域知識庫建設和認知架構研究。

算力增長與能效瓶頸的矛盾。盡管我國算力規模持續擴大，但能效問題日益突出。單一大模型的訓練能耗相當于數百個家庭年用電量，這種模式難以持續。需要探索綠色計算路徑，發展稀疏建模、聯邦學習等低功耗算法。這一矛盾反映了人工智能發展面臨的可持續性挑戰。破解這一矛盾需要技術創新和制度引導雙管齊下，一方面推動算法優化和硬件創新，另一方面建立綠色計算標準和激勵機制。

技術創新與制度滯后的矛盾。人工智能技術的發展速度遠超制度適應能力。在自動駕駛、醫療AI等領域，責任認定、倫理審查等制度空白已成為應用落地的關鍵障礙。這要求我們建立敏捷治理框架，實現技術與制度的協同演進。這一矛盾的本質是技術創新的快速性與制度建設的穩定性之間的張力。破解這一矛盾需要創新治理模式，建立靈活度更高、適應性更強的監管體系，如“監管沙盒”、試驗性立法等機制。

普惠愿景與數字鴻溝的矛盾。人工智能應用呈現明顯的“馬太效應”，大企業和中心城市集聚大量資源，而中小企業和偏遠地區面臨人才、數據、算力等多重瓶頸。這一矛盾反映了技術進步可能加劇社會分化的風險。破解這一矛盾需要采取針對性措施，如建設公共算力平臺、開放數據集、開展數字技能培訓等，推動人工智能紅利共享。

路徑優化：中國特色的生態建設

基于我國制度優勢和市場特點，需要探索特色發展路徑，這些路徑既要充分發揮中國的獨特優勢，又要符合人工智能發展的客觀規律。

場景驅動的發展模式。發揮我國應用場景豐富的優勢，通過“揭榜掛帥”機制釋放需求，牽引技術創新。在智慧治理、智慧醫療等領域，打造具有全球影響力的標桿應用。中國人民大學在縣域治理方面的實踐就是很好的例證，通過與曲周縣合作，開發了適合縣域特點的智能化治理方案，為全國同類地區提供了可復制的經驗。這種場景驅動的發展模式能夠將技術優勢與市場需求緊密結合，形成良性發展循環。

雙輪協同的創新體系。堅持開源開放與自主可控并重，一方面積極參與國際開源社區，另一方面構建自主技術生態。通過“雙循環”互動，實現技術安全與創新活力的平衡。這種雙輪協同模式既避免了封閉發展帶來的創新不足，又防止了過度依賴帶來的安全風險。例如，在基礎軟件領域，既要積極參與國際開源項目，又要建設自主可控的根社區，確保技術發展的自主性和安全性。

多元共治的治理格局。建立政府、企業、高校、社會多方參與的治理共同體，發展“敏捷治理”“韌性治理”等新型治理模式。通過倫理委員會、公眾參與等機制，確保人工智能發展的正確方向。這種多元共治格局能夠兼顧各方利益，提高治理的有效性和合法性。中國人民大學在這方面開展了有益探索，通過設立人工智能倫理委員會，建立多方參與的治理機制，為人工智能健康發展提供保障。

普惠共享的發展愿景。通過建設公共算力平臺、開放數據集等措施，降低人工智能使用門檻。實施“人工智能下鄉”等計劃，推動人工智能在鄉村振興、基層治理等領域的應用，防止數字鴻溝加劇。這種普惠共享的發展路徑體現了以人民為中心的發展思想，確保人工智能發展成果惠及全體人民。例如，通過建設區域級公共算力平臺，為中小企業和科研機構提供普惠算力服務，降低創新成本。

中國人民大學實踐：高校創新的新模式

中國人民大學的探索為《意見》實施提供了重要參考。該校構建的“國家治理大數據和人工智能創新平臺”具有創新意義，為高校服務國家戰略提供了新模式。

平臺機制創新。通過“平臺+子實驗室”模式，整合19個學院的25個實驗室和種子團隊，打破學科壁壘，實現協同創新。這種模式已被南開大學、上海交通大學等高校借鑒采用。平臺采用靈活的組織機制，既保持各實驗室的獨立性，又通過項目牽引實現協同攻關。例如，在涉外法治大模型項目中，整合了法學院、高瓴人工智能學院、外國語學院等多個單位的資源，形成了跨學科攻關團隊。

應用場景突破。在涉外法治、縣域治理、智慧醫療等重點領域形成了一批典型應用。如與曲周縣合作的縣域治理項目，通過AI方法自動生成報告，為基層治理提供低成本解決方案。該項目開發了適合縣域特點的數據采集和分析工具，幫助基層政府提升治理效能。在智慧醫療領域，與協和醫學院等機構合作，開發了多模態輔助診斷系統，提高了診療效率和準確性。

人才培養改革。通過“人工智能+”課程體系建設，將新技術融入傳統學科人才培養。社會學院開展的社區書記智能體訓練數據收集工作，組織百名學生深入基層，形成了400多個案例的豐富語料。這種培養模式不僅提升了學生的技術能力，還培養了他們的實踐能力和社會責任感。同時通過開設跨學科課程，如“人工智能+法學”“人工智能+新聞”等，培養復合型人才。

學術范式轉型。推動從傳統文科向數字文科的轉型，通過數據驅動、算法賦能，創新哲學社會科學研究方法。全球民意調查中心將AI技術嵌入問卷設計、多語種翻譯、數據清理等全流程，大幅提升研究效率。這種范式轉型不僅提高了研究效率，還開辟了新的研究領域和方法。例如，通過自然語言處理技術分析大量政策文本，為政策研究提供了新的視角和方法。

國際比較與中國特色

在全球人工智能發展格局中，中國的路徑選擇具有鮮明特色，與歐美等國形成明顯對比。美國采取的是“技術領先+資本驅動”模式，依靠硅谷創新生態和風險投資體系，強調市場主導和技術突破。歐盟則側重“規則引領+倫理先行”，通過《人工智能法案》等立法活動，建立全面的監管框架。中國的路徑則是“應用牽引+生態培育”，充分發揮市場規模和應用場景優勢，通過政策引導形成產業發展生態。

這種中國特色發展路徑的優勢在于：首先，能夠快速實現技術規模化應用，通過大量應用場景驅動技術創新；其次，有利于形成完整產業生態，構建從硬件到軟件、從技術到應用的完整產業鏈條；最后，能夠更好地協調發展與安全的關系，在推動創新的同時確保安全可控。然而，這種路徑也面臨挑戰：一是基礎理論研究相對薄弱，原創性技術突破不足；二是生態建設需要長期投入，短期見效較慢；三是國際環境變化帶來的外部壓力。應對這些挑戰，需要進一步加強基礎研究，優化創新生態，深化國際合作。

未來展望與發展建議

展望未來，中國“人工智能+”行動的發展需要從以下幾個方面持續推進：

強化基礎研究。加大數學、物理等基礎學科投入，推動人工智能理論基礎創新。建立長期穩定的支持機制，鼓勵科研人員潛心從事基礎研究。同時，加強跨學科研究，推動人工智能與腦科學、認知科學等領域的交叉融合。

完善創新生態。建設更加開放協同的創新體系，促進大中小企業融通創新。完善資本市場支持機制，發展風險投資和股權投資。加強知識產權保護，激發創新活力。

深化國際合作。積極參與全球人工智能治理，推動建立公平合理的國際規則。加強人才交流和技術合作，吸收國際先進經驗。同時，維護產業鏈供應鏈安全，提高自主可控能力。

促進普惠共享。推動人工智能在教育、醫療、養老等民生領域的應用，讓發展成果惠及全體人民。加強數字技能培訓，提高公眾人工智能素養。關注特殊群體需求，防止數字鴻溝加劇。

總結起來，《意見》的發布是中國人工智能發展的里程碑，更是中國產業政策范式轉型的重要標志。它代表了中國不再滿足于技術追跑，而是要通過制度創新、生態構建和路徑創新，實現并跑乃至領跑。實現《意見》提出的愿景需要政策制定者、產業界和學術界的共同努力。我國需要加快構建包容審慎的監管框架，突破數據壁壘和算力瓶頸，培育跨界人才生態，并積極參與全球人工智能治理體系建設。在這個過程中，類似中國人民大學這樣的高校創新實踐，將為政策落地提供重要參考，推動形成產學研用深度融合的良好生態。通過持續探索和實踐，中國必將在全球人工智能發展格局中占據重要地位，為人類社會發展貢獻中國方案。

文章來源：《現代金融導刊》

微信編輯：張菁菁

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