问题——从“能不能用”到“怎么用好、用得稳” 随着人工智能快速发展，“AI+”正从概念走向生产生活中的实用工具；今年两会上，代表委员和公众的关注点已不再停留“技术是否可行”，而更聚焦三类现实问题：一是如何把智能能力沉淀为可复制、可推广的行业方案，打通落地的“最后一公里”；二是如何在数据安全、算法偏差、隐私保护各上建立明确规则，降低技术外溢带来的风险；三是如何应对就业结构调整、教育方式变化等配套问题，让技术进步与社会运行更好衔接。 原因——新质生产力需求与国际竞争加速叠加 “AI+”成为两会热点，关键于它正成为培育新质生产力的重要抓手。全球科技竞争提速，人工智能作为通用技术，对产业链、创新链、人才链的带动效应明显。我国具备超大规模市场、较完整的产业体系和丰富的应用数据，为技术迭代和规模化应用提供了基础。从企业加快布局具身智能等新方向，到地方探索“智赋万企”等推进模式，都表明人工智能正从实验室走向生产一线、从局部试点走向系统部署。，公众对优质医疗可及、政务更便捷、教育更公平更高质量的需求持续上升，也使“AI+”在公共服务领域形成更强的场景拉动。 影响——从赋能产业到重塑治理，带来结构性变化 在产业层面，“AI+制造”成为重点议题之一。围绕工业互联网、智能检测、数字孪生等方向的讨论，指向传统产业改造升级和关键环节的提质增效；“AI+农业”聚焦智慧种植、精准养殖、农产品质量追溯，有助于提升生产效率与风险管理能力；“AI+中医药”等则把传统知识与现代技术结合，在古方挖掘、药材溯源、智能炮制等上拓展产业空间。这些方向共同传递出一个清晰信号：人工智能的价值不展示能力，而在于推动实体经济向高端化、智能化、绿色化升级。 在公共治理层面，应用扩展也带来更迫切的制度供给需求：数据要素的流通与保护如何平衡，算法决策的透明度与可解释性如何提升，人工智能在医疗、教育等高敏感领域的边界如何界定，都需要更可操作的规则支撑。代表委员提出加快立法、明确数据权属与算法责任等建议，反映出治理思路正从“重发展”转向“发展与治理并重”。围绕“智能向善”“价值引领”的讨论，也强调在技术设计、训练、部署、评估各环节嵌入伦理与安全要求，为规模化应用打牢制度基础。 对策——以场景牵引、以标准法规护航、以人才生态支撑 推动“AI+”从热议走向见效，需要政策、产业与社会联合推进，重点在三上同步发力。 第一，强化场景牵引与供需对接。面向医养、政务、教育等高频公共需求领域，推动更多可评估、可验收的示范应用，形成“试点—评估—推广”的闭环。对制造、农业等领域，鼓励围绕关键工序、核心设备、质量管理等痛点开展“以用促研”，让技术创新更贴近一线需求。 第二，加快规则体系建设，提高治理的可预期性。围绕数据安全、隐私保护、算法责任、模型安全等，更明确权责边界，推动标准制定、监管要求与行业自律衔接；对医疗诊断、未成年人教育等高风险领域，完善准入、审查、追溯与问责机制，减少“带病上线”和无序竞争。 第三，夯实人才与生态，提升普惠能力与产业韧性。既要培养高水平研发与工程化人才，也要支持复合型人才成长，让技术人员懂行业、行业人员会用工具；同时帮助中小企业“用得起、用得上”，通过公共算力、开源工具、共性平台等降低门槛，避免数字鸿沟扩大。 前景——从顶层设计到全民参与，形成创新合力 有一点是，“AI+”正在从政策推动的“顶层设计”扩展为更广泛的社会共识：有人用智能工具提升履职资料整理与调研管理效率，有学校探索辅助学习与创意制作，有医院应用辅助诊断提高诊疗效率。网络调查显示，超过六成网民期待“AI+”推进应用，反映出公众对“智能红利”的现实需求。随着更多应用进入日常生活，公众参与与社会监督也将成为推动规范发展的重要力量。可以预期，围绕“AI+”的持续讨论将加速资金、人才、场景与制度向创新一线汇聚，推动人工智能更深度融入现代化产业体系建设与公共服务供给体系完善。
“AI+”战略的推进，不仅是技术迭代，更是发展方式的更新。两会期间的热议表明，各方对以科技创新带动高质量发展形成了更清晰的共识。随着政策支持持续加力、应用场景不断扩展、治理体系逐步完善，人工智能有望产业转型升级、社会治理效能提升诸上发挥更大作用，为现代化建设提供更坚实的支撑。