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2025年是“十四五”规划收官之年，也是人工智能深度赋能实体经济的关键一年。这一年里，我国智能产业向新而行、向实深耕，大模型技术加速迭代，机器人场景加快落地，数字经济动能强劲。
统计数据显示，截至2025年12月，我国生成式人工智能用户规模达6.02亿人；2025年,我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元。这意味着，人工智能正从“云端”技术概念加速走入“指尖”寻常生活，不只追求“规模大而全”，更加重视“应用精而强”。
今年政府工作报告提出，打造智能经济新形态。怎样看待当前人工智能发展态势？如何进一步推动技术红利惠及千行百业，为“十五五”开局注入更多创新活力？本刊特邀代表委员展开探讨。
嘉宾
高新波委员（西安电子科技大学校长、党委副书记）
陈玮代表（重庆市工商联兼职副主席、重庆誉存科技有限公司董事长）
杨爽委员（南开大学医学院教授、常务副院长）
主持人：记者 王美莹
智能体崛起 新引擎重塑生产格局
记者：当前，制造业、金融、医疗是人工智能的核心赛道。在各位看来，人工智能正在为社会带来怎样的变革？我国在智能体应用落地方面有哪些独特优势？
高新波：人工智能赋能千行百业，在感知、认知、决策、控制方面都发挥着重要作用。以教育为例，我所在的西安电子科技大学打造了慧通大模型和“智课平台”，平台汇聚了多位老师的精品课程，大模型会根据个体的学习情况和兴趣偏好，主动推荐最适合的教学视频，并利用人工智能技术把课堂讲授的内容自动拆解成5到10分钟的知识单元。此外，我们还提出了“慕课出海”计划，老师用中文讲课，大模型实时转成英文，这大大提升了教育国际合作交流效率。
陈玮：在制造业、金融、医疗等核心赛道，人工智能正推动一场“从辅助到主导”的效率跃迁。目前，多数企业的人工智能应用仍停留在外围流程优化阶段，而未能真正嵌入研发、生产、风控等核心环节，落地成效有限。要打通人工智能落地的“最后一公里”，关键在于发挥企业作为创新主体的作用。以我们参与的“榨菜产业大脑”为例，我们扎根一线、洞察痛点，把政府公开数据、企业产销数据、田间物联数据汇聚起来，构建产业知识库，通过人工智能给农民提供种植建议、帮工厂优化排产、为政府提供决策支撑。这正是科技创新和产业创新深度融合的生动实践。
杨爽：在医学研究中，人工智能已从辅助工具升级为“虚拟实验助手”，能够自主进行药物分子筛选、医学影像初步判读及临床试验方案优化等。例如，在肿瘤新药研发中，人工智能可模拟数万种化合物与靶点的相互作用，将先导化合物发现周期从数年缩短至数月。我国在智能体落地方面有两大独特优势：一是“场景驱动+数据富矿”，我们有全球最完整的产业链和超大规模市场，每个行业都有丰富的应用场景，能训练出更懂“中国问题”的垂直模型；二是制度创新的前瞻性，《生成式人工智能服务管理暂行办法》为智能体的合规应用划定了安全边界，提供了企业大规模应用的确定性。
大模型落地 深融合破解应用难题
记者：人工智能在赋能垂直行业时往往面临“水土不服”的阵痛。如何打通落地产业的“最后一公里”，让大模型从“炫技”真正转化为生产力？
高新波：打通人工智能安全落地产业的“最后一公里”，亟待解决两个关键技术难题：“后门”和“幻觉”问题。现在很多大模型是开源或免费使用的，若缺乏严格的安全检测，可能面临漏洞或“后门”风险，导致在关键时刻突然出错，甚至被远程操控。必须尽快提升“后门检测能力”，在引入外部模型之前，先做严格的安全检测，确保核心技术自主可控、安全可靠。而大模型的“幻觉”，与其创造性的“智慧涌现”是一体两面。在工业、医疗等对准确性要求极高的领域，“幻觉”是不可接受的，其破解之道在于“领域知识库的约束”和“可验证、可信赖思维链推理”。我们要把行业的专业知识、操作规程、历史数据融入模型，通过推理校验机制，让模型的每一次决策都可循可溯。
陈玮：我完全同意高委员的观点。制造业、金融等行业对技术的稳定性、准确性和数据安全要求极高，普遍要经历信息化、数据集成治理、智能应用三个阶段，但现在很多企业在这方面的成熟度参差不齐，导致人工智能应用成效有限，很难嵌入核心业务环节。我认为，打通“最后一公里”应从两个方面着手：一是优化现有流程，用最先进的人工智能技术把过去数据治理没做好、没利用起来的非结构化数据真正盘活；二是创新应用，打造人工智能原生应用，敢于在智能辅助决策的场景释放部分执行权力给人工智能，但要使之全程接受人类监督。训练人工智能大模型，就是要在错误中迭代修正。只有将其放进真实环境，并给予容错空间，才能让它不断进步。
杨爽：在医疗领域，人工智能落地面临“技术黑箱”与“临床责任”的双重拷问。例如，人工智能辅助诊断系统若出现误诊，责任应归属于算法开发者、医疗机构还是临床医生，目前尚无清晰法律界定。破局的关键在于：技术上，要开发具备决策路径可视化的医学垂类模型，让人工智能的推理过程可追溯、可解释；制度上，必须压实主体责任，明确“第一责任人”，同时引入“医疗AI监管沙盒”，在可控范围内验证其安全性与有效性。只有当技术的“炫技”转化为可信赖的“解决方案”，人工智能才能真正从实验室转化为临床的“可信工具”。
规模化应用 惠民生添彩美好生活
记者：今年政府工作报告提出，深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广。站在新的起点上，您对未来的人工智能产业生态建设有何期待？如何将技术进步的温度转化为千家万户的获得感？
高新波：构建可持续发展的人工智能生态，首先要聚焦民生痛点。以养老问题为例，“十五五”期间，应大力推动具身智能机器人进入养老场景，让机器人不仅能扫地、浇花，更能陪护老人、监测健康、情感交互。这需要攻克多目标优化的通用机器人技术，也需要建立相应的伦理规范和标准体系。其次，夯实基础研究，突破“卡脖子”器件和算法理论。比如当前正在攻关的太空太阳能发电，将为未来人工智能算力中心提供绿色能源。最后，坚持“技术+法治”双轮驱动，在推动人工智能与产业深度融合的同时，完善数据安全、责任认定、伦理审查等治理框架，让人工智能在安全轨道上跑出加速度。
陈玮：面向未来，人工智能将不再是独立的产业，而是深度融入各行各业和日常生活，让技术红利在安全、可信的框架下，更多惠及民生。今年政府工作报告提出，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用。在我看来，2026年人工智能产业发展的关键词是“深融”：技术与产业的深度融合，人工智能要嵌入工业制造、金融服务的核心业务流程；责任与能力的深度融合，企业要有驾驭人工智能的能力，切实承担起社会责任；全球治理与中国智慧的深度融合，随着我国在人工智能治理领域的制度创新逐步成熟，我们也要为全球提供人工智能时代的中国方案。
杨爽：“十五五”时期将是人工智能从“可用”迈向“可信”的关键五年。在医疗健康领域，我们要让人工智能像水和电一样融入每个人的生活。这需要从三个层面发力：基础设施层面，推动医疗健康数据互联互通，构建国家级医学人工智能平台，支撑多模态医疗大模型的研发与应用；制度层面，加快出台医疗人工智能责任划分指南，推广“监管沙盒”试点，为创新留出容错空间，同时强化算法备案与动态监测，防止技术滥用；服务层面，重点突破可穿戴设备与大模型的协同，实现心脑血管疾病等慢性病的实时预警和主动干预，将防治关口前移。
截至2025年4月，我国人工智能专利申请量达157.6万件，占全球申请量的38.58%。
截至2025年底配资专业股票，我国人工智能企业数量超过6000家，全球占比达16%。
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