国务院“人工智能+”行动意见是我国面向智能时代的系统性战略布局，其核心在于推动人工智能与经济社会全领域深度融合，通过构建“技术-产业-治理”三位一体的发展体系，培育新质生产力，重塑生产生活范式。政策以2027、2030、2035三个时间节点设定量化目标，突出“智能原生”和“人机协同”两大核心理念，同步完善数据、算力、人才等基础支撑，最终形成普惠共享、安全可控的智能社会发展新形态。这一顶层设计既体现了技术创新的前瞻性，又彰显了以人民为中心的发展思想，为中国式现代化建设提供新动能。

01

战略定位与愿景蓝图：从“+AI”到“AI+”的范式革命

“人工智能+”行动的提出标志着我国数字经济发展进入新阶段，其核心是从技术工具应用转向社会系统重构。 

与传统的“互联网+”相比，“人工智能+”更强调底层逻辑的变革，要求将AI技术融入经济社会的基因序列，而非简单叠加。这种转变的背后，是国家对新一轮科技革命和产业变革的深刻把握，旨在通过AI引领生产力跃迁和生产关系变革，为高质量发展注入新动能。

政策坚持以人民为中心的发展思想，将技术发展与社会福祉紧密结合。

文件不仅关注技术创新和产业升级，更强调让全体人民共享AI发展成果。这种价值取向体现在智能终端普及率、基层医疗服务能力提升、教育公平促进等具体指标上，体现了技术发展服务于人的本质要求。政策特别关注AI对就业的影响，提出要“减少对就业的冲击”，这种审慎态度显示出顶层设计的前瞻性和责任感。

阶段性目标的设定体现了一种渐进式发展思路，既有雄心壮志又具现实可行性。 

2027年、2030年和2035年三个时间节点的设置，形成了清晰的实施路线图。70%、90%的智能终端普及率目标具体可衡量，避免了政策空转；而从“广泛深度融合”到“全面赋能”再到“新阶段”的表述，则勾勒出从量变到质变的发展轨迹。这种目标体系既提供了明确的努力方向，又为各地各部门留下了因地制宜的实施空间。

政策突出系统思维和全局观念，构建了多层次协同推进的实施框架。 

从科技创新到产业发展，从消费升级到民生改善，从治理能力提升到全球合作，六个重点领域覆盖了经济社会发展的主要方面。这种全方位布局避免了单点突破的局限性，有利于形成政策合力，发挥AI技术的最大效能。同时，基础支撑部分的八个方面又为重点行动提供了坚实保障，形成了完整的闭环系统。

02

科研创新与产业变革：驱动高质量发展的双引擎

“人工智能+科学技术”部分凸显了AI对科研范式的革命性影响，其核心是加速科学发现和创新进程。 

政策提出探索AI驱动的新型科研范式，这不仅意味着科研工具的升级，更是科研方法论的根本变革。科学大模型、跨模态数据处理等具体措施，将大幅提升科研效率，缩短从假设到验证的周期。特别值得关注的是，政策将哲学社会科学纳入其中，要求研究AI对伦理规范的影响，这种文理交叉的视角显示出对技术社会影响的全面考量。

产业智能化不是单点改造而是系统重构，其目标是培育智能原生新模式新业态。 

政策鼓励企业将AI融入战略规划、组织架构和业务流程，这种全面融合的要求远超传统技术改造范畴。工业全要素智能化发展强调设计、中试、生产、服务全环节的AI应用，这种全生命周期视角有助于避免形成新的数据孤岛和系统壁垒。农业数智化转型则聚焦精准育种、智能农机和风险管理，为解决“三农”问题提供了新思路。

服务业智能化升级的关键在于从数字赋能转向智能驱动，重构服务价值链。

政策提出从互联网服务向智能服务演进，这意味着服务模式将从平台中介转向智能代理。在法律、金融、物流等专业服务领域，AI将承担标准化工作，人类则专注于复杂判断和关系管理。这种分工变化不仅提升服务效率，更将创造新的价值分配方式，重塑行业竞争格局。

创新链与产业链的深度融合是政策的重要着力点，旨在解决科技成果转化难题。 

政策强调“从0到1”和“从1到N”的协同推进，既重视原始创新，也关注产业化应用。通过建立科研与产业的反馈机制，形成“需求牵引创新、创新支撑应用”的良性循环。这种双向促进机制有助于避免科技创新与市场需求脱节，提高创新效率和成果转化率。

03

消费升级与民生改善：构建以人为本的智能社会

消费智能化不仅是产品升级，更是消费范式的根本转变，其核心是从功能消费转向体验消费。 

政策提出培育智能产品生态，打造全场景覆盖的智能交互环境，这意味着消费体验将从单点功能满足转向全域无缝连接。智能网联汽车、智能家居等产品将成为入口，通过数据联动和服务整合创造复合体验价值。个性消费、情感消费等新场景的出现，标志着消费需求向更高层次演进。

教育领域的智能化变革旨在实现大规模因材施教，促进教育公平和质量提升。 

政策强调从知识传授向能力培养转变，这要求教育理念和方法的全面更新。智能学伴、智能教师等应用不是简单替代教师，而是通过人机协同提升教学效果。个性化学习模式的推广，将有助于解决教育资源分布不均的问题，让每个学生都能获得适合自己的教育。

医疗健康服务的智能化聚焦基层能力提升和普惠可及，让高质量医疗资源惠及更多群众。 

通过AI辅助诊疗、健康管理等应用，大幅提高基层医疗服务效率和质量。居民健康助手的推广，将改变传统医患互动模式，从被动治疗转向主动健康管理。这种转变不仅提升医疗资源利用效率，更有助于降低全民健康成本，实现健康中国战略目标。

人工智能在养老托育助残等领域的应用，体现了技术发展的人文温度和社会关怀。 

政策特别关注弱势群体的需求，通过智能技术弥补公共服务不足。精神慰藉陪伴、残障辅助等应用，展现出技术向善的价值取向。这种以人为本的发展理念，有助于构建更有温度的智能社会，让技术进步真正服务于人的全面发展。

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治理现代化与安全框架：平衡创新与监管的艺术

智能治理的核心是人机协同决策，其目标是提升治理效能和响应速度。 

政策提出构建面向自然人、数字人、智能机器人的多元治理体系，这要求重新定义治理主体和权责关系。政务服务的智能化升级将从“柜台办理”转向“主动服务”，通过数据驱动实现精准服务推送。城市规划建设的智能化，则将改变传统的城市治理模式，实现更精细化的资源配置和管理。

安全治理的关键是建立分类分级、包容审慎的监管框架，平衡创新活力与风险防控。

政策强调防范算法歧视、模型幻觉等新型风险，这要求建立全新的技术评估和监管体系。通过建立监测预警、应急响应机制，实现对风险的早发现早处置。包容审慎的监管原则为创新留出空间，同时又通过红线底线约束保障发展安全。

生态治理的智能化是实现绿色发展的重要途径，其核心是数据驱动的精准治理。 

通过空天地海一体化监测网络，实现对生态环境的全方位感知。AI驱动的模拟推演和问题处置，将提升环境治理的预见性和精准性。全国碳市场建设与AI技术的结合，则为碳减排提供了新的技术路径和市场机制。

社会治理创新需要实验探索和制度创新相结合，通过试点示范积累经验。 

政策提出开展人工智能社会实验，这是在可控范围内测试新技术、新规则的重要方法。通过小范围试点，评估技术应用的社会影响，为大规模推广提供依据。这种审慎推进的策略，有助于降低社会风险成本，提高治理变革的成功率。

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全球合作与开源生态：构建开放共赢的发展格局

人工智能全球合作的核心是普惠共享，其目标是避免新的技术鸿沟和数字分化。

政策将AI定位为国际公共产品，主张通过技术开源、算力共享等方式，帮助发展中国家提升AI能力。这种开放包容的态度，既体现了大国担当，也有利于形成更广泛的国际共识。通过参与全球AI治理体系建设，我国将在规则制定过程中发挥更重要作用。

开源生态建设是技术创新的重要基础设施，其价值在于降低创新门槛和促进知识共享。 

政策支持开源社区建设，鼓励模型、工具、数据集的开放共享，这将形成创新的正向循环。通过将开源贡献纳入学术评价体系，激励更多科研人员参与开源事业。开源与标准的结合，则有助于我国技术在全球化应用中获得更广泛认可。

国际合作的重点领域包括算力、数据、人才等要素资源，其目的是形成优势互补的发展合力。 

通过跨国算力协同、数据交换等方式，提高资源利用效率。人才交流与培养合作，则将促进知识流动和技术扩散。这种全方位合作不仅有利于我国技术进步，也将推动全球AI产业的整体发展。

标准规则的国际化对接是提升产业竞争力的关键环节，其核心是技术话语权和市场准入权。 

政策强调参与国际标准制定，推动国内国际标准协同发展。这种标准先行的策略，有助于我国企业在全球化竞争中占据更有利位置。通过规则对接和互认，降低技术出口和市场拓展的制度成本。

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实施路径与生态构建：从战略蓝图到现实图景

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