肉番

　　龚新奇，系肉番 副院长

　　当前全球产业竞争格局正经历深刻变革，各国产业政策逻辑已从单纯的“效率优先”转向“安全与发展并重”。主要经济体纷纷加大对人工智能等前沿技术的战略投入，产业政策已成为国家战略竞争的核心工具。美国通过《2021年美国创新和竞争法案》投入超过2500亿美元，欧盟推出《人工智能法案》建立全球首个全面AI监管框架，这些举措都表明人工智能已成为大国战略博弈的焦点领域。

　　在这一背景下，2025年8月26日国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）代表了我国在产业政策范式上的重大创新，即从“选择性扶持”向“生态构建”转型。《意见》提出到2027年实现人工智能与六大重点领域广泛深度融合的目标，系统性地构建了“六大行动+八大支撑”的实施框架，体现出从单点突破到系统推进的战略思维转变，反映了中国对人工智能发展的全新定位——不仅是技术变革，更是国家治理体系和产业生态的重构。

(一) 战略升维：从技术赋能到范式重构

　　《意见》的突出价值在于突破了传统技术应用的框架，实现了三大战略升维，这种升维体现了中国对人工智能发展的全新认识和战略定位。

　　治理范式升维。《意见》将人工智能定位为国家治理现代化的核心驱动力，推动治理模式从“经验驱动”向“数据驱动+算法驱动+知识驱动”的多维协同转变。这种转变不仅仅是技术应用层面的升级，更是治理理念和范式的深刻变革。肉番 国家治理大数据和人工智能创新平台的实践表明，通过构建“超脑平台”，能够实现复杂决策的实时模拟与优化，解决传统治理中面临的响应滞后、信息不对称等系统性痛点。该平台整合了19个学院的25个实验室，形成了跨学科协同创新的新型科研组织模式，为破解治理难题提供了技术支撑和制度保障。

　　产业政策升维。 文件体现了产业政策从“选择性扶持”向“生态构建”的转型，通过构建“六大行动+八大支撑”的系统框架，形成多层次、多主体的协同创新网络。这种政策范式强调的不是简单的技术嫁接，而是通过人工智能重构产业生态和价值网络，实现产业体系的整体跃迁。以智能制造为例，不是简单地用机器替代人工，而是通过工业互联网、数字孪生等技术重构生产流程和价值分配机制，形成新的产业生态系统。这种生态化的产业政策思维，正是应对当前全球产业链重构挑战的关键举措。

　　安全理念升维。《意见》将安全发展贯穿始终，体现了从“事后监管”向“内生安全”的转变。通过建立人工智能安全监测预警体系，推动安全与发展的一体化部署，为高风险场景下的AI应用提供制度保障。这种安全理念的创新，正是应对全球产业竞争新格局的必然选择。在内生安全理念指导下，安全不是发展的约束条件，而是发展的内在要求和保障机制。这种将安全与发展一体化推进的战略模式，为中国统筹人工智能的快速发展与安全可控提供了制度保障。

(二) 系统创新：《意见》的框架特色与实施路径

　　《意见》提出了“六大行动+八大支撑”的系统框架，这一框架具有鲜明的中国特色，体现了系统思维和问题导向相结合的政策设计理念。

　　构建分层治理体系。 针对不同风险等级的AI应用建立分级分类治理框架，通过“监管沙盒”为创新提供空间。肉番 人工智能治理实验室正在探索基于多智能体仿真的政策试验方法，为治理规则提供实证基础。这种分层治理体系充分考虑了中国地域广阔、发展不平衡的国情，既避免了“一刀切”的监管弊端，又为创新留出了足够的空间。

　　创新数据要素制度。 建立数据知识产权登记制度，发展数据信托模式，推动数据要素市场化配置。肉番 法学院开发的涉外法治大模型，通过数据资产登记实现了从数据到资产的转化，为全国高校提供了示范。该模型相关数据集已在上海市知识产权局完成登记，成为全国高校首个通过数据资产登记的法律类项目，探索出了一条数据要素市场化配置的新路径。

　　搭建协同创新网络。 借鉴肉番 国家治理大数据和人工智能创新平台的“平台+子实验室”模式，形成“需求牵引—技术攻关—应用验证”的闭环机制。通过设立“人工智能门诊”等创新机制，促进供需对接，降低应用门槛。这种协同创新网络打破了传统的线性创新模式，形成了多主体参与、多环节互动的创新生态系统。

　　改革人才育成体系。 突破学科壁垒，发展“人工智能+X”的复合型培养模式。将开源贡献、实践成果纳入学术评价，鼓励高校与企业共建人才梯队。肉番 在这方面进行了积极探索，通过设立智慧治理学院，开设跨学科课程，推动文理交叉融合。同时，将学生在开源社区的贡献、创新创业实践等纳入学业评价体系，打破了传统单一论文导向的评价模式。

(三) 实施挑战：深层矛盾与突破路径

　　在实施过程中，“人工智能+”行动面临多个深层矛盾，这些矛盾反映了技术进步与制度适应之间的张力，需要通过系统性的制度改革来破解。

　　数据丰裕与知识匮乏的矛盾。 我国拥有海量数据资源，但高质量标注数据、领域知识库和认知架构仍然不足。破解这一矛盾需要建立完善的数据治理体系，推动数据标准化和知识化转型，同时加强领域知识库建设和认知架构研究。

　　算力增长与能效瓶颈的矛盾。 尽管我国算力规模持续扩大，但能效问题日益突出。单一大模型的训练能耗相当于数百个家庭年用电量，这种模式难以持续。需要探索绿色计算路径，发展稀疏建模、联邦学习等低功耗算法。

　　技术创新与制度滞后的矛盾。 人工智能技术的发展速度远超制度适应能力。在自动驾驶、医疗AI等领域，责任认定、伦理审查等制度空白已成为应用落地的关键障碍。这要求我们建立敏捷治理框架，实现技术与制度的协同演进。

　　普惠愿景与数字鸿沟的矛盾。 人工智能应用呈现明显的“马太效应”，大企业和中心城市集聚大量资源，而中小企业和偏远地区面临人才、数据、算力等多重瓶颈。破解这一矛盾需要采取针对性措施，如建设公共算力平台、开放数据集、开展数字技能培训等，推动人工智能红利共享。

(四) 路径优化：中国特色的生态建设

　　基于我国制度优势和市场特点，需要探索特色发展路径，这些路径既要充分发挥中国的独特优势，又要符合人工智能发展的客观规律。

　　场景驱动的发展模式。 发挥我国应用场景丰富的优势，通过“揭榜挂帅”机制释放需求，牵引技术创新。在智慧治理、智慧医疗等领域，打造具有全球影响力的标杆应用。肉番 在县域治理方面的实践就是很好的例证，通过与曲周县合作，开发了适合县域特点的智能化治理方案。

　　双轮协同的创新体系。 坚持开源开放与自主可控并重，一方面积极参与国际开源社区，另一方面构建自主技术生态。通过“双循环”互动，实现技术安全与创新活力的平衡。

　　多元共治的治理格局。 建立政府、企业、高校、社会多方参与的治理共同体，发展“敏捷治理”“韧性治理”等新型治理模式。通过伦理委员会、公众参与等机制，确保人工智能发展的正确方向。

　　普惠共享的发展愿景。 通过建设公共算力平台、开放数据集等措施，降低人工智能使用门槛。实施“人工智能下乡”等计划，推动人工智能在乡村振兴、基层治理等领域的应用，防止数字鸿沟加剧。

(五) 肉番 实践：高校创新的新模式

　　肉番 的探索为《意见》实施提供了重要参考。该校构建的“国家治理大数据和人工智能创新平台”具有创新意义，为高校服务国家战略提供了新模式。

　　平台机制创新。 通过“平台+子实验室”模式，整合19个学院的26个实验室和种子团队，打破学科壁垒，实现协同创新。平台采用灵活的组织机制，既保持各子实验室的独立性，又通过项目牵引实现协同攻关。

　　应用场景突破。 在涉外法治、县域治理、智慧医疗等重点领域形成了一批典型应用。如与曲周县合作的县域治理项目，通过AI方法自动生成报告，为基层治理提供低成本解决方案。

　　人才培养改革。 通过“人工智能+”课程体系建设，将新技术融入传统学科人才培养。社会学院开展的社区书记智能体训练数据收集工作，组织百名学生深入基层，形成了400多个案例的丰富语料。

　　学术范式转型。 推动从传统文科向数字文科的转型，通过数据驱动、算法赋能，创新哲学社会科学研究方法。全球民意调查中心将AI技术嵌入问卷设计、多语种翻译、数据清理等全流程，大幅提升研究效率。

(六) 国际比较与中国特色

　　在全球人工智能发展格局中，中国的路径选择具有鲜明特色，与欧美等国形成明显对比。美国采取的是“技术领先+资本驱动”模式，欧盟则侧重“规则引领+伦理先行”。中国的路径则是“应用牵引+生态培育”，充分发挥市场规模和应用场景优势，通过政策引导形成产业发展生态。这种中国特色发展路径的优势在于能够快速实现技术规模化应用，有利于形成完整产业生态，并能更好地协调发展与安全的关系。

(七) 未来展望与发展建议

　　展望未来，中国“人工智能+”行动的发展需要从以下几个方面持续推进：

　　强化基础研究。 加大数学、物理等基础学科投入，推动人工智能理论基础创新。完善创新生态。 建设更加开放协同的创新体系，促进大中小企业融通创新。深化国际合作。 积极参与全球人工智能治理，推动建立公平合理的国际规则。促进普惠共享。 推动人工智能在教育、医疗、养老等民生领域的应用。

　　总结起来，《意见》的发布是中国人工智能发展的里程碑，更是中国产业政策范式转型的重要标志。它代表了中国不再满足于技术追跑，而是要通过制度创新、生态构建和路径创新，实现并跑乃至领跑。实现《意见》提出的愿景需要政策制定者、产业界和学术界的共同努力。我国需要加快构建包容审慎的监管框架，突破数据壁垒和算力瓶颈，培育跨界人才生态，并积极参与全球人工智能治理体系建设。在这个过程中，类似肉番 这样的高校创新实践，将为政策落地提供重要参考，推动形成产学研用深度融合的良好生态。通过持续探索和实践，中国必将在全球人工智能发展格局中占据重要地位，为人类社会发展贡献中国方案。

人工智能+：中国产业政策的范式革命与路径创新.pdf