【排版结果】推进“人工智能+”行动的实施路径研究-开题报告

推进“人工智能+”行动的实施路径研究开题报告推进“人工智能+”行动的实施路径研究开题报告摘要推进“人工智能+”行动，是贯彻落实习近平总书记关于人工智能重要论述、深入实施创新驱动发展战略、加快建设制造强国和网络强国、培育新质生产力的重要举措。习近平总书记强调，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手；要把握人工智能发展的重大历史机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势。党的二十大报告提出，2035年基本实现新型工业化，加快建设制造强国。2024年《政府工作报告》提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。当前，推进“人工智能+”行动面临新的形势和要求。从政策部署看，“人工智能+”行动的政策导向更加鲜明：党中央、国务院持续部署推动人工智能发展，把人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，把开展“人工智能+”行动作为促进人工智能与经济社会深度融合的重要路径；《新一代人工智能发展规划》深入实施，明确我国人工智能发展的战略目标和重点任务；《生成式人工智能服务管理暂行办法》等制度加快落地，人工智能治理制度体系不断完善；权威研究指出，人工智能作为新型通用目的技术已成为各国推动生产力整体跃升的战略选择和国际竞争新焦点，应坚持以新型举国体制优化技术攻关布局，推动“人工智能+”赋能现代化产业体系，发展开源创新生态与数据要素市场，加强人才培养，构建共商共建共享治理新机制；权威研究指出，人工智能技术已成为推动全球制造业创新发展的关键力量，应通过强化技术系统能力、标准引领能力、场景创造能力、人才涌现能力和风险治理能力，推动人工智能赋能我国制造业创新驱动发展；权威研究指出，高质量智能制造是在新发展理念指引下，深度融合运用新一代信息技术、智能科学技术、制造科学技术与制造应用领域专业技术，使制造业实现数字化、网络化、智能化的新模式、新技术、新业态；权威研究指出，人工智能技术有助于推进国家治理体系和治理能力现代化，应通过“科技向善”从政府内部各部门、政府与市场、政府与社会三个维度将人工智能技术嵌入治理过程。从实践探索看，“人工智能+”行动实践成效显现：权威研究通过多个案例研究，对中国5个制造业企业智能制造实施案例进行分析，探索出智能制造的技术升级路线，即“并行推进、融合发展”，有利于指导制造业、决策者和投资者选择适合自己的智能制造推进路径；权威研究以酷特为案例研究对象，发现其在实现供应链敏捷性过程中，通过结构赋能、资源赋能和心理赋能3种赋能方式，成功搭建了覆盖客户、运营及合作层面的客户交互系统、制造执行系统和仓储采购系统3种复杂智慧系统，进而培育智能能力、连接能力和分析能力3类数字化能力，从客户敏捷性、运营敏捷性和合作敏捷性3个方面实现供应链敏捷性；权威研究分析了人工智能技术在制鞋行业的应用，指出通过机器人和自动化设备制造鞋类产品可以降低劳动成本、提高生产效率，人工智能技术已应用于鞋类设计、制造、供应链管理和销售等环节；权威研究基于循环经济模式构建了数字技术赋能水资源绿色管理的理论模式，通过华东某半导体制造企业的案例研究，实现了水资源智能绿色管理技术方案的实践探索。但也要清醒看到，推进“人工智能+”行动仍面临不少短板：从核心技术看，技术创新缺乏原创颠覆性，基础理论和关键共性技术有待突破，尖端技术创新应用复杂；从算力支撑看，算力瓶颈制约人工智能应用，算力基础设施布局有待优化；从数据要素看，数据壁垒问题突出，数据要素市场不完善，高质量数据集供给不足；从应用场景看，应用场景开发不充分，场景创造能力有待提升，行业应用不深入；从标准体系看，标准引领能力不足，人工智能标准体系不健全；从人才队伍看，人才涌现能力不足，高层次人才供应不足，人才培养体系不完善；从产业生态看，创新支撑链建设不足，产业链供应链创新链失衡，产业生态体系不完善；从安全保障看，数据信息安全存在潜在风险，安全风险治理能力有待提升；从伦理治理看，伦理与法律界定模糊，科技伦理治理制度不健全；从区域均衡看，区域发展不均衡，行业智能化水平存在差异。本课题立足习近平总书记关于人工智能重要论述、人工智能技术经济理论和产业融合理论，聚焦推进“人工智能+”行动的实施路径这一主题，系统研究“人工智能+”行动的运行状况和实施路径，构建技术攻关、算力筑基、数据赋能、场景牵引、人才培育、生态构建、安全保障、治理协同相衔接的路径框架，为推进“人工智能+”行动提供理论支撑和实践指引。从发展趋势看，“人工智能+”行动正由技术突破向融合应用深化，由单点场景向系统集成深化，由企业试点向行业推广深化，由产业赋能向治理赋能深化，由国内应用向开放合作深化。随着新一轮科技革命和产业变革深入推进，“人工智能+”行动面临新的形势和要求，人工智能在高质量发展中的作用更加突出。推进“人工智能+”行动，是建设制造强国和网络强国的重要课题。本课题紧扣党中央决策部署和产业发展实际，坚持理论联系实际，既注重从总体上把握“人工智能+”行动的政策要求与制度安排，又注重从操作层面设计可落地的实施路径，力求研究成果既具有理论深度，又具有较强的实践价值，为推进“人工智能+”行动提供理论支撑和实践指引。关键词人工智能+行动；人工智能；大模型；人工智能赋能；智能经济；新质生产力一、选题背景与研究意义（一）选题背景1.贯彻落实党中央决策部署的必然要求党中央、国务院持续部署推动人工智能发展，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。研究本课题，是贯彻落实党中央决策部署的必然要求。2.赢得全球科技竞争主动权的内在要求加快发展新一代人工智能是赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手。研究本课题，是赢得全球科技竞争主动权的内在要求。3.建设制造强国的现实要求建设制造强国，需要以人工智能赋能制造业创新驱动发展，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。研究本课题，是建设制造强国的现实要求。4.培育新质生产力的客观要求人工智能作为新型通用目的技术，是推动生产力整体跃升的战略选择。研究本课题，是培育新质生产力的客观要求。（二）研究意义1.理论意义。其一，深化对习近平总书记关于人工智能重要论述的研究阐释；其二，丰富人工智能技术经济理论、产业融合理论和创新驱动发展理论在“人工智能+”领域的研究；其三，构建“人工智能+”行动的理论逻辑分析框架；其四，为人工智能与经济社会深度融合研究提供新的分析视角。2.实践意义。其一，为推进“人工智能+”行动提供实施路径指引；其二，为人工智能赋能产业发展和治理变革提供参考；其三，为人工智能政策和制度设计提供决策依据；其四，为建设制造强国和网络强国提供实践支撑。二、核心概念界定与理论基础（一）研究现状综述近年来，学界围绕人工智能产业发展、人工智能赋能、人工智能治理开展了大量研究，主要集中在以下几个方面：一是人工智能产业发展研究，围绕人工智能创新链、产业发展态势、通用人工智能等展开；二是人工智能赋能制造业研究，围绕智能制造、数字化车间、供应链敏捷性等展开；三是人工智能+行业应用研究，围绕人工智能赋能政府监管、能源安全、网络安全、制鞋行业等展开；四是人工智能治理研究，围绕科技向善、可解释性、伦理治理、数据安全等展开；五是人工智能人才研究，围绕AI4S能力、数字素养、人才培养等展开；六是区域人工智能发展研究，围绕福建等地区人工智能产业发展、算力布局等展开。总体看，已有研究为推进“人工智能+”行动提供了重要支撑，但聚焦“人工智能+”行动实施路径的专门研究仍较薄弱，本课题拟在已有研究基础上，聚焦推进“人工智能+”行动的实施路径开展系统研究。（二）核心概念界定1.“人工智能”人工智能是指利用计算机模拟人类智能行为，通过机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术实现感知、认知、决策和行动能力的科学技术。人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是新型通用目的技术。2.“人工智能+”行动“人工智能+”行动是指以人工智能技术为引擎，推动人工智能与经济社会各领域深度融合，赋能千行百业提质增效的行动部署。开展“人工智能+”行动，核心是以人工智能技术赋能实体经济，推动产业发展和治理方式变革，打造具有国际竞争力的数字产业集群。3.“大模型”大模型是指在大规模数据上预训练、具有海量参数和强大泛化能力的人工智能模型，包括语言大模型、多模态大模型等。以大模型为代表的通用人工智能发展，为“人工智能+”行动提供了新的技术底座。4.“人工智能赋能”人工智能赋能是指以人工智能技术为支撑，提升产业生产效率、优化资源配置、创新服务模式、变革治理方式的过程。人工智能赋能涵盖产业赋能、治理赋能和社会赋能，是“人工智能+”行动的核心内容。5.“智能经济”智能经济是指以人工智能为核心驱动力，以智能产业和产业智能化为主要形态，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革的新型经济形态。智能经济是数字经济发展的高级阶段，是新质生产力的重要形态。6.“科技向善”科技向善是指科技发展以增进人类福祉为目标，将人工智能技术嵌入治理过程并防范风险，实现科技发展与价值导向的统一。推进“人工智能+”行动必须坚持科技向善，统筹发展与安全。（三）理论基础1.习近平总书记关于人工智能重要论述习近平总书记强调，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术；加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手；要把握人工智能发展的重大历史机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势。推进“人工智能+”行动是贯彻这些重要论述的必然要求，该论述为研究提供根本遵循。在具体应用中，习近平总书记关于人工智能重要论述强调三个要点：一是坚持战略引领，把人工智能发展摆在国家发展全局的重要位置；二是坚持融合赋能，推动人工智能与经济社会深度融合；三是坚持安全治理，统筹人工智能发展与安全。2.人工智能技术经济理论人工智能技术经济理论强调人工智能作为通用目的技术的渗透性、协同性和赋能性，人工智能技术通过替代效应、互补效应和创造效应推动生产方式变革。推进“人工智能+”行动体现人工智能技术经济理论逻辑，该理论为研究提供理论支撑。在具体应用中，人工智能技术经济理论强调三个要点：一是坚持技术渗透，推动人工智能技术向各行业渗透；二是坚持要素协同，推动数据、算法、算力协同发展；三是坚持价值创造，以人工智能应用创造经济和社会价值。3.产业融合理论产业融合理论强调不同产业或同一产业不同行业之间相互渗透、相互交叉，最终融合形成新产业或新模式。人工智能与千行百业融合发展体现产业融合理论逻辑，该理论为研究提供理论支撑。在具体应用中，产业融合理论强调三个要点：一是坚持技术融合，推动人工智能与传统技术融合；二是坚持业态融合，培育人工智能新产业新业态新模式；三是坚持链条融合，推动创新链产业链供应链资金链人才链融合。4.创新驱动发展理论创新驱动发展理论强调以科技创新作为引领发展的第一动力，依靠创新推动产业升级和经济增长。推进“人工智能+”行动体现创新驱动发展理论逻辑，该理论为研究提供理论支撑。在具体应用中，创新驱动发展理论强调三个要点：一是坚持创新引领，把人工智能科技创新摆在核心位置；二是坚持自主创新，突破人工智能关键核心技术；三是坚持协同创新，构建产学研用协同创新体系。5.新质生产力理论新质生产力理论强调以科技创新为主导、以关键性颠覆性技术突破为依托的先进生产力，具有创新性、融合性、数字化特征。人工智能作为新型通用目的技术，是培育新质生产力的关键支撑。推进“人工智能+”行动体现新质生产力理论逻辑，该理论为研究提供理论支撑。在具体应用中，新质生产力理论强调三个要点：一是坚持技术革命性突破，以人工智能技术突破引领产业变革；二是坚持生产要素创新性配置，优化数据、算法、算力等要素配置；三是坚持产业深度转型升级，推动传统产业向智能化、高端化、绿色化转型。6.科技伦理治理理论科技伦理治理理论强调科技发展必须坚持负责任创新，将伦理考量贯穿科技研发、应用和治理全过程。人工智能发展中的伦理风险需要以制度治理加以防范。推进“人工智能+”行动体现科技伦理治理理论逻辑，该理论为研究提供理论支撑。在具体应用中，科技伦理治理理论强调三个要点：一是坚持科技向善，以增进人类福祉为价值导向；二是坚持风险防范，建立健全人工智能风险防范机制；三是坚持包容审慎，在发展中规范、在规范中发展。三、推进“人工智能+”行动的政策演进与制度框架（一）政策演进脉络推进“人工智能+”行动的政策演进呈现清晰脉络：从人工智能技术研发到产业发展，从行业应用到治理规范，从试点示范到“人工智能+”行动，政策理念不断深化、制度体系不断完善、工作导向不断明确、实践成效不断提高。这一演进蕴含着深刻逻辑：一是定位不断明晰，从人工智能技术发展到国家战略部署，从行业应用到“人工智能+”行动，改革定位更加清晰；二是重点不断聚焦，从技术突破到融合应用，从产业发展到生态构建，改革内容更加全面；三是方式不断创新，从政策扶持到专项行动，从试点示范到全面推广，改革方式更加科学；四是机制不断完善，从政府主导到多元共治，从技术治理到伦理治理，治理机制更加健全。从具体政策脉络看，《新一代人工智能发展规划》深入实施；党的二十大报告提出2035年基本实现新型工业化，加快建设制造强国；2024年《政府工作报告》提出开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群；《生成式人工智能服务管理暂行办法》等制度加快落地；各地按照党中央决策部署，把推进“人工智能+”行动作为培育新质生产力、推动高质量发展的重要抓手。政策重点从人工智能技术突破向融合应用延伸，从产业赋能向治理赋能拓展，从单点场景向系统集成升级，从国内应用向开放合作深化，“人工智能+”行动推进水平不断提高。（二）制度框架构成推进“人工智能+”行动的框架主要包括：规划布局制度，包括发展规划、区域布局、产业规划和重点任务安排；技术创新制度，包括基础理论研究、关键共性技术攻关、创新平台建设和成果转化；算力支撑制度，包括算力基础设施、智算中心、算力网络和算力调度；数据要素制度，包括数据资源体系、数据要素市场、数据开放共享和数据安全；场景牵引制度，包括应用场景开放、场景创新、示范应用和行业推广；人才培养制度，包括人才培养、人才引进、人才评价和人才激励；产业生态制度，包括产业链培育、产业集群、开源生态和投融资支持；治理规范制度，包括标准体系、安全治理、伦理治理和监管规则。上述制度相互衔接、系统集成，共同构成推进“人工智能+”行动的制度框架。从制度逻辑看，八方面制度相互支撑、形成闭环：规划布局制度明确发展方向，技术创新制度强化发展动力，算力支撑制度夯实发展底座，数据要素制度释放要素价值，场景牵引制度拓展应用空间，人才培养制度提供智力支撑，产业生态制度培育发展生态，治理规范制度守牢发展底线。把握这一制度逻辑，是推进“人工智能+”行动的重要前提。（三）政策依据梳理推进“人工智能+”行动的依据包括：习近平总书记关于人工智能重要论述；《新一代人工智能发展规划》；党的二十大报告关于加快建设制造强国的部署；《政府工作报告》关于开展“人工智能+”行动的部署；《生成式人工智能服务管理暂行办法》；关于促进人工智能与实体经济深度融合的政策文件；关于数据要素市场化配置的政策文件；关于加强科技伦理治理的政策文件。党中央、国务院和各地政策文件为推进“人工智能+”行动提供了明确的政策指引和制度依据。（四）制度框架的总体评价总体看，推进“人工智能+”行动的制度框架已经基本形成，但框架的落地实施还面临不少挑战：规划布局制度有待完善，技术创新制度有待健全，算力支撑制度有待强化，数据要素制度有待深化，场景牵引制度有待加强，人才培养制度有待完善，产业生态制度有待健全，治理规范制度有待拓展。制度框架的健全完善是一个动态过程，需要根据改革实践和政策要求持续迭代优化。八方面制度的耦合关系需要在实施中不断理顺，制度执行的刚性约束需要在实践中不断强化，制度之间的衔接配套需要在改革中不断完善。四、推进“人工智能+”行动的实践探索与成效（一）实践的主要类型1.智能工厂型。以智能工厂建设推动制造业智能化升级；部分制造企业按照“并行推进、融合发展”的技术升级路线，推动制造业实现数字化、网络化、智能化，建设智能工厂和数字化车间。2.行业大模型型。以大模型赋能行业应用；国产大模型加快落地，在智能客服、内容生成、代码辅助、行业问答等领域形成应用，为“人工智能+”行动提供技术底座。3.智能制造示范型。以智能制造示范引领行业应用；部分地区和行业开展智能制造示范工厂和优秀场景培育，形成可复制、可推广的智能制造经验。4.供应链智能型。以人工智能赋能供应链管理；酷特通过结构赋能、资源赋能和心理赋能，搭建客户交互系统、制造执行系统和仓储采购系统，实现客户敏捷性、运营敏捷性和合作敏捷性。5.行业应用深耕型。以人工智能深耕传统行业；人工智能技术在制鞋行业应用于鞋类设计、制造、供应链管理和销售等环节，在食品、纺织、装备等行业加快应用。6.绿色管理赋能型。以人工智能赋能绿色管理；数字技术赋能半导体制造业水资源绿色管理，构建水资源智能绿色管理技术方案，实现绿色发展。7.政务治理型。以人工智能赋能政府监管和治理；人工智能技术在金融、交通、环境与食品安全监管等领域应用，提升监管效能，推动政府向智慧型、服务型、敏捷型转型。8.能源安全型。以“人工智能+”塑造能源安全新范式；能源行业开展“人工智能+”行动，构建全面介入可靠性、风险监测、应急响应、清洁能源、安全生产的综合性分析框架。9.网络安全型。以人工智能赋能网络空间安全；人工智能应用于关键信息基础设施保护、国家数据安全及网络空间主权维护等重要场景，筑牢数字安全屏障。10.科学智能型。以人工智能驱动科学研究；人工智能用于加速科学发现、促进成果复现、降低实验成本，推动科研范式变革。（二）实施成效各地实践取得积极成效：一是产业赋能成效显现，人工智能赋能制造业、服务业、农业加快，生产效率和质量明显提升；二是场景应用成效显现，应用场景加快拓展，人工智能应用覆盖面不断扩大；三是治理赋能成效显现，人工智能赋能政府监管和治理加快，治理效能不断提升；四是技术创新成效显现，人工智能关键技术加快突破，大模型等新技术加快应用；五是要素保障成效显现，算力基础设施加快布局，数据要素价值加快释放；六是人才培养成效显现，人工智能人才培养加快，数字素养不断提升；七是生态构建成效显现，开源创新生态加快培育，产业生态不断完善；八是安全治理成效显现，人工智能治理制度加快完善，安全风险防范能力不断增强。（三）典型经验提炼从实践中可以提炼出具有推广价值的典型经验：一是坚持战略引领与市场驱动结合，既发挥战略规划和支持政策引导作用，又发挥市场在资源配置中的决定性作用；二是坚持技术攻关与场景牵引结合，既突破关键核心技术，又开放应用场景；三是坚持算力支撑与数据赋能结合，既布局算力基础设施，又释放数据要素价值；四是坚持产业赋能与治理赋能结合，既推动人工智能赋能产业发展，又推动人工智能赋能治理现代化；五是坚持试点示范与面上推广结合，既培育示范试点，又推动经验面上推广；六是坚持人才培养与生态构建结合，既强化人才支撑，又构建产业生态；七是坚持创新发展与安全治理结合，既推动人工智能创新发展，又统筹安全风险防范；八是坚持开放合作与自主可控结合，既深化国际合作，又保障自主可控。这些经验为推进“人工智能+”行动提供了实践依据。（四）实践探索的现实启示从实践探索看，推进“人工智能+”行动正由技术突破向融合应用深化，由单点场景向系统集成深化，由企业试点向行业推广深化，由产业赋能向治理赋能深化，由国内应用向开放合作深化。实践中暴露的问题也提示，必须坚持系统观念，统筹推进技术攻关、算力筑基、数据赋能、场景牵引、人才培育、生态构建、安全保障、治理协同各方面建设，避免单兵突进；必须坚持问题导向，针对实践中暴露的算力瓶颈、数据壁垒、场景开发不充分、人才短缺等问题精准施策；必须坚持价值导向，推动“人工智能+”行动从技术应用向价值创造转变；必须坚持安全导向，统筹人工智能发展和安全，在保障安全的前提下推动融合发展。这些启示为推进“人工智能+”行动提供了方向指引。五、推进“人工智能+”行动的问题诊断（一）核心技术层面问题一是技术创新缺乏原创颠覆性，基础理论和关键共性技术有待突破；二是尖端技术创新应用复杂，技术成熟度有待提升；三是知识创新缺失理论话语权，理论创新有待加强；四是关键核心技术对外依存度较高，自主可控能力有待增强。（二）算力支撑层面问题一是算力瓶颈制约人工智能应用，算力供给不足；二是算力基础设施布局有待优化，智算中心建设不均衡；三是算力网络和算力调度机制不健全，算力利用效率有待提升；四是高性能算力受制于人，算力自主可控面临挑战。（三）数据要素层面问题一是数据壁垒问题突出，数据开放共享不足；二是数据要素市场不完善，数据确权、流通和交易机制不健全；三是高质量数据集供给不足，数据标注和治理能力有待提升；四是数据安全和个人信息保护有待加强。（四）应用场景层面问题一是应用场景开发不充分，场景创造能力有待提升；二是行业应用不深入，融合深度不够；三是应用场景开放和供需对接不够，中小企业场景适配能力弱；四是应用效果评价和推广机制有待完善。（五）标准体系层面问题一是标准引领能力不足，人工智能标准体系不健全；二是标准化普及不够，标准制定和修订不及时；三是标准实施和监督有待加强；四是企业标准、团体标准、行业标准协同不够。（六）人才队伍层面问题一是人才涌现能力不足，高层次人才供应不足；二是人工智能人才结构不合理，基础研究人才和复合型人才缺乏；三是人才培养体系不完善，产教融合育人机制有待健全；四是人才引进和激励机制有待优化。（七）产业生态层面问题一是创新支撑链建设不足，产业链供应链创新链失衡；二是产业生态体系不完善，配套服务能力有待增强；三是开源创新生态培育不足，开源社区建设滞后；四是投融资机制不健全，长期资本投入不足。（八）安全保障层面问题一是数据信息安全存在潜在风险，安全防护能力有待增强；二是风险治理能力不足，安全风险监测预警机制不健全；三是网络空间安全风险防范压力加大；四是安全治理体系有待健全。（九）伦理治理层面问题一是伦理与法律界定模糊，科技伦理治理制度不健全；二是人工智能算法偏见、隐私泄露等伦理风险防范不足；三是伦理审查机制不完善，伦理监管能力有待提升；四是社会公众信任度有待提升。（十）区域均衡层面问题一是区域发展不均衡，人工智能发展水平和行业智能化水平存在差异；二是不同规模企业应用差距明显，中小企业应用难度大；三是区域算力、数据、人才等资源分布不均；四是跨区域协同机制有待健全。（十一）问题诊断的综合分析从整体看，推进“人工智能+”行动问题呈现三个特征：一是技术与要素并存，既存在关键技术短板问题，也存在算力、数据、人才等要素短板；二是应用与治理并存，既存在场景开发不充分问题，也存在安全伦理治理能力不足障碍；三是当前与长远衔接不够，既有当期融合应用需求，也有技术原创性和产业生态长远支撑短板。问题之间相互关联、相互影响：技术问题影响发展根基，算力问题影响发展条件，数据问题影响发展效能，场景问题影响应用落地，标准问题影响发展规范，人才问题影响发展支撑，生态问题影响发展合力，安全问题影响发展底线，伦理问题影响发展信任，区域问题影响发展均衡。由此，需要把握问题的整体性和关联性，坚持系统观念统筹施策。从实践逻辑看，问题诊断还要注重三个结合：一是与制造强国建设要求结合，对照制造业高端化、智能化、绿色化审视赋能路径；二是与培育新质生产力标尺结合，对照科技创新主导审视技术攻关布局；三是与统筹发展和安全要求结合，对照安全底线审视治理体系建设，区分机制型、能力型、风险型、制度型问题，分别施策、统筹推进。（十二）成因分析上述问题的成因是多方面的：一是对“人工智能+”行动重视不够，重技术研发轻融合应用、重产业赋能轻治理赋能的倾向仍然存在；二是技术创新机制不健全，基础研究投入不足，产学研协同创新机制不完善；三是要素保障不充分，算力、数据、人才等要素配置机制不完善；四是应用推广机制不健全，场景开放和示范推广机制不完善；五是产业生态不完善，产业链协同和开源生态建设滞后；六是治理体系建设滞后，安全伦理治理制度供给不足；七是政策体系不完善，政策落实存在堵点，分类施策精准度不够；八是区域发展基础不均衡，不同地区人工智能发展基础差异较大。从成因分析看，还需要特别关注三个深层因素：一是“人工智能+”行动同制造强国和网络强国建设大局衔接不够紧密，行动推进多按项目进行而对产业生态和长效机制回应不足，与新质生产力培育要求衔接不够，行动推进多按当期需求进行而对技术原创性和未来产业布局回应不足；二是“人工智能+”行动的制度供给不够充分，技术、算力、数据、场景、人才、生态、安全、伦理各环节制度衔接不够，标准体系和治理体系不健全，绩效评估机制建设滞后；三是“人工智能+”行动的环境支撑不够有力，开源生态和投融资机制短板不同程度存在，人才集聚和数字素养提升障碍突出。这些深层因素相互交织，决定了推进“人工智能+”行动必须坚持技术攻关与算力筑基并举、数据赋能与场景牵引衔接、人才培育与生态构建联动、安全保障与治理协同，以技术攻关强化发展根基，以算力筑基夯实发展底座，以数据赋能释放要素价值，以场景牵引拓展应用空间，以人才培育提供智力支撑，以生态构建培育发展生态，以安全保障守牢安全底线，以治理协同规范发展秩序，推动“人工智能+”行动走深走实。从实践逻辑看，破解上述瓶颈还需要把握三个着力点：一是以技术攻关破解创新短板难题，把基础理论研究和关键共性技术攻关作为行动推进的关键抓手，推动发展从应用跟随向原创引领转变；二是以场景牵引破解落地难题，把应用场景开放和示范推广作为融合应用的核心内容，推动发展从技术驱动向场景驱动转变；三是以治理协同破解安全信任难题，把安全治理和伦理治理作为统筹发展和安全的关键路径，推动发展从粗放应用向规范发展转变。这三个着力点与八条实施路径相互呼应，共同构成推进“人工智能+”行动的实践框架，也为第六部分实施路径提供了方向指引。六、推进“人工智能+”行动的实施路径（一）技术攻关路径1.加强基础理论研究。加强人工智能基础理论研究，突破机器学习、深度学习、大模型等基础理论；加强认知智能、类脑智能等前沿基础研究，提升原始创新能力。2.攻关关键核心技术。依托新型举国体制优化技术攻关布局，突破人工智能芯片、算法框架、大模型等关键核心技术；强化关键共性技术供给，提升自主可控能力。3.建设创新平台。建设高水平人工智能创新平台，布局国家实验室、全国重点实验室和新型研发机构；构建产学研用协同创新体系，促进创新链与产业链融合。（二）算力筑基路径1.布局算力基础设施。统筹布局智算中心、超算中心和算力网络，夯实“人工智能+”行动的算力底座；推进算力基础设施绿色化、集约化建设。2.健全算力调度机制。建设算力调度平台，推动算力资源互联互通和高效调度；推动东数西算等工程实施，优化算力布局。3.提升算力利用效率。发展高效能计算，提升算力利用效率；推动算力普惠供给，降低中小企业用算成本。（三）数据赋能路径1.建设高质量数据集。建设行业高质量数据集，提升数据标注和治理能力；推动公共数据开放共享，丰富数据供给。2.培育数据要素市场。健全数据确权、流通和交易机制，培育数据要素市场；发展数据服务产业，释放数据要素价值。3.保障数据安全。加强数据安全和个人信息保护，健全数据安全治理机制；统筹数据开发利用与安全保护。（四）场景牵引路径1.开放应用场景。推动应用场景开放，建立场景清单和供需对接机制；打造标杆场景，发挥示范引领作用。2.深化行业应用。推动人工智能赋能制造业、服务业、农业、能源、交通、医疗、教育等千行百业；深化“人工智能+”在政务服务和治理领域应用。3.培育新模式新业态。培育人工智能新产业、新业态、新模式，发展智能工厂、智能供应链、智能服务；推动人工智能与实体经济深度融合。（五）人才培育路径1.培养高层次人才。加强人工智能高层次人才培养，建设人工智能学科和专业；实施人工智能人才专项，培养基础研究人才和领军人才。2.深化产教融合。推动院校与企业共建人工智能人才培养基地，深化产教融合育人；加强人工智能技能培训，提升从业人员数字素养。3.优化人才生态。完善人工智能人才评价和激励机制，吸引高端人才参与；加强国际合作，引进海外高层次人才。（六）生态构建路径1.培育产业链生态。培育人工智能产业链上下游企业，构建完整产业生态；推动人工智能产业链与创新链融通发展。2.发展开源生态。建设开源社区和开源平台，发展开源创新生态；推动大模型开源开放，促进技术创新共享。3.完善投融资机制。发挥政府投资基金引导带动作用，发展长期资本和耐心资本；完善人工智能企业融资支持机制，支持创新创业。（七）安全保障路径1.健全安全治理体系。健全人工智能安全治理制度，加强数据安全、算法安全和模型安全管理；提升人工智能安全风险监测预警和应急处置能力。2.筑牢数字安全屏障。加强关键信息基础设施保护和数据安全防护；推动人工智能赋能网络安全，提升网络安全防护能力。3.强化安全技术研发。加强人工智能安全技术研发，发展可解释人工智能、隐私计算等技术；推动安全评估和检测认证体系建设。（八）治理协同路径1.完善科技伦理治理。健全人工智能科技伦理治理制度，加强伦理审查和伦理监管；坚持科技向善，推动人工智能负责任发展。2.健全法律法规体系。健全人工智能法律法规和制度规范，明确各方责任边界；完善生成式人工智能服务管理制度，规范行业发展。3.推进多元共治。构建政府、企业、行业组织、社会公众多元共治格局；加强国际合作，参与全球人工智能治理，提升话语权。总的看，上述八条实施路径构成一个相互衔接、协同联动的体系：技术攻关路径强化发展根基，算力筑基路径夯实发展底座，数据赋能路径释放要素价值，场景牵引路径拓展应用空间，人才培育路径提供智力支撑，生态构建路径培育发展生态，安全保障路径守牢安全底线，治理协同路径规范发展秩序。八条路径协同发力、形成合力，共同推进“人工智能+”行动，为制造强国和网络强国建设提供有力支撑。七、推进“人工智能+”行动的保障机制（一）组织保障坚持党对人工智能发展的全面领导，把推进“人工智能+”行动纳入创新驱动发展战略统筹推进；健全工作领导体制和工作机制，明确科技部门统筹、发展改革部门协同、工业和信息化部门配合、数据管理部门参与的职责分工；健全工作调度和督办机制，确保各项任务落地见效。具体而言，科技部门要统筹人工智能基础研究和关键核心技术攻关，发展改革部门要统筹算力基础设施和重大项目布局，工业和信息化部门要统筹人工智能产业培育和融合应用，数据管理部门要统筹数据要素市场化配置，形成齐抓共管、协同推进的工作格局。（二）制度保障健全“人工智能+”行动管理制度和规范，完善规划布局、技术创新、算力支撑、数据要素、场景牵引、人才培养、产业生态、治理规范各项制度；推动制度衔接配套，形成系统完备的制度体系；健全制度执行监督和评估机制，确保制度落地见效。具体而言，要推动制定“人工智能+”行动实施方案；健全人工智能创新平台和算力基础设施管理办法；完善数据要素和场景开放支持制度；健全人工智能安全治理和科技伦理治理制度，确保各项制度可执行、可检查、可考核。（三）资金保障健全“人工智能+”行动资金保障机制，将基础研究、关键核心技术攻关、算力基础设施和人才培养经费纳入预算保障；统筹财政资金和社会资本渠道，加大投入力度；发挥政府投资基金引导带动作用，拓宽融资渠道，发展耐心资本；加强资金使用管理和绩效评价，提高资金使用效益，重点保障基础研究、关键技术攻关和算力基础设施建设经费。（四）人才保障加强“人工智能+”行动人才队伍建设，培育懂技术、懂产业、懂治理、懂伦理的复合型人才；强化人工智能人才培养和引进，完善协同育人机制；加强高层次人才和技能人才队伍建设，优化人才发展环境；建设一支政治过硬、业务精湛、结构合理、充满活力的人才队伍。（五）监督保障健全“人工智能+”行动监督机制，强化政治监督、业务监督和绩效监督；自觉接受人大监督、审计监督、社会监督；对关键技术攻关、融合应用、安全治理、绩效评估等环节强化监督，推动工作责任落实。具体而言，一方面，要健全常态化督查机制，定期开展行动推进成效评估和政策落实专项检查；另一方面，要健全行动推进信息披露机制，及时回应社会关切，确保“人工智能+”行动取得实实在在的成效。八、研究目标、研究内容与方法技术路线（一）研究目标本课题的总体目标是：以推进“人工智能+”行动为研究对象，系统回答“人工智能+”行动的内在逻辑是什么、现状是什么、存在哪些问题、如何构建实施路径四个基本问题，构建技术攻关、算力筑基、数据赋能、场景牵引、人才培育、生态构建、安全保障、治理协同相衔接的路径框架，形成具有理论支撑和实证基础的实施方案，为推进“人工智能+”行动提供科学依据。具体目标包括：第一，构建“人工智能+”行动的理论逻辑分析框架；第二，系统梳理“人工智能+”行动的政策演进与制度框架；第三，总结“人工智能+”行动实践探索与成效；第四，构建问题诊断框架，开展实证调查，识别关键问题和深层成因；第五，设计技术攻关、算力筑基、数据赋能、场景牵引、人才培育、生态构建、安全保障、治理协同相衔接的实施路径；第六，提出组织、制度、资金、人才、监督五方面保障机制。（二）研究内容根据研究目标，本课题设置以下研究内容：研究内容一：理论逻辑研究。基于人工智能技术经济理论、产业融合理论和创新驱动发展理论，构建“人工智能+”行动的理论逻辑分析框架，阐释人工智能赋能经济社会发展的内在机理。研究内容二：政策演进与制度框架研究。系统梳理《新一代人工智能发展规划》、政府工作报告“人工智能+”行动部署、《生成式人工智能服务管理暂行办法》等政策要求，分析政策演进脉络和制度框架构成。研究内容三：发展现状研究。基于文献分析和实地调研，分析“人工智能+”行动发展现状，总结实践类型、实施成效和典型经验。研究内容四：问题诊断框架研究。构建核心技术、算力支撑、数据要素、应用场景、标准体系、人才队伍、产业生态、安全保障、伦理治理、区域均衡十维问题诊断框架，设计分析指标和分析工具。研究内容五：问题成因实证研究。面向政府部门、人工智能企业、制造企业、科研机构、行业协会、金融机构等开展问卷调查和访谈，识别关键问题，分析深层成因，形成问题诊断报告。研究内容六：技术攻关与算力筑基路径研究。研究基础理论研究、关键核心技术攻关和算力基础设施建设路径。研究内容七：数据赋能与场景牵引路径研究。研究高质量数据集建设、数据要素市场培育和场景开放、行业应用路径。研究内容八：实施路径与保障机制设计研究。设计技术攻关、算力筑基、数据赋能、场景牵引、人才培育、生态构建、安全保障、治理协同相衔接的实施路径，提出组织、制度、资金、人才、监督五方面保障机制。研究内容九：案例分析研究。对酷特供应链智能化、人工智能赋能政府监管、半导体制造业水资源绿色管理、制鞋行业人工智能应用等典型案例开展深度剖析，研究实践路径的实际效果和适用条件。研究内容十：经验推广研究。总结提炼可复制、可推广的经验做法，研究典型经验的适用条件和推广路径，为推进“人工智能+”行动提供示范引领。（三）研究方法1.文献研究法。系统收集“人工智能+”行动领域文献资料，包括政策文件、法规制度、调研报告和学术论文，构建理论框架。2.政策文本分析法。对《新一代人工智能发展规划》、政府工作报告部署、《生成式人工智能服务管理暂行办法》等政策文件进行系统梳理和比较分析，把握制度体系现状。3.问卷调查法。面向政府部门、人工智能企业、制造企业、科研机构、行业协会、金融机构等开展问卷调查，问卷拟采取线上发放与线下发放相结合的方式，按调查对象分类发放，共拟发放四百份，量化分析“人工智能+”行动实施现状与存在问题。4.实地调研法。选择“人工智能+”行动推进先进地区和问题突出地区开展实地调研，了解技术攻关、算力布局和融合应用实际状况。5.深度访谈法。对政府部门负责人、人工智能企业负责人、制造企业负责人、科研机构负责人等开展深度访谈，深入了解热点难点问题和深层成因。6.案例分析研究。对酷特供应链智能化、人工智能赋能政府监管等典型案例开展深度剖析，研究实践路径的实际效果。7.数据分析法。对人工智能产业规模、算力规模、数据要素交易、应用场景数量、人才数量等数据进行统计分析，识别“人工智能+”行动发展规律和问题方向。8.专家咨询法。邀请人工智能、产业经济、公共管理、科技伦理等领域专家对问题诊断框架、实施路径和保障机制进行论证，提升研究的科学性和可行性。（四）技术路线本课题按照理论建构、政策梳理、现状分析、问题诊断、实证研究、路径设计、保障机制的逻辑主线展开。具体技术路线为：首先，通过文献研究和理论梳理，构建“人工智能+”行动的理论逻辑；其次，系统梳理“人工智能+”行动的政策演进和制度框架；再次，开展发展现状调查，总结实践探索与成效；继而，构建问题诊断框架，开展问卷调查、深度访谈和数据分析；然后，设计实施路径和保障机制；最后，形成研究报告和政策建议，形成系统完整的研究成果。同时，课题组将建立定期会商机制，每两个月召开一次课题推进会，交流研究进展、研讨阶段成果、协调解决问题；建立调研数据库，对问卷调查、深度访谈和实地调研获取的数据资料分类归档、动态更新；建立专家咨询机制，针对技术攻关、算力布局、融合应用、安全治理等专业问题及时征求专家意见；建立试点联系机制，选择部分人工智能企业和应用单位作为联系点，对实施路径和保障机制进行实践检验，根据反馈意见持续修改完善，及时校正研究偏差，确保研究成果既符合理论逻辑，又经得起实践检验，切实增强研究的科学性、针对性、实效性。从研究推进方式看，课题组将按照先理论后实证、先现状后对策、先诊断后设计的思路推进研究，坚持把政策研究与实务研究相结合、定量分析与定性分析相结合、面上调查与点上解剖相结合，确保研究过程扎实、研究结论可靠、研究成果可用，真正把“人工智能+”行动研究做深做实，形成数据可靠、分析深入、论证充分、结论可信、对策可行、经得起实践检验的研究成果。（五）重点难点与创新点重点：一是“人工智能+”行动的理论逻辑构建；二是发展现状梳理与问题诊断；三是实施路径设计，包括技术攻关、算力筑基、数据赋能、场景牵引、人才培育、生态构建、安全保障、治理协同八条路径；四是保障机制完善。难点：一是人工智能技术创新机制构建，涉及基础研究和关键核心技术攻关协同；二是算力数据要素支撑机制构建，涉及算力布局和数据要素市场培育；三是融合应用推进机制构建，涉及场景开放和行业推广；四是发展与安全统筹机制构建，涉及安全治理和伦理治理。创新点：一是视角创新，从“人工智能+”行动实施路径视角系统研究人工智能与经济社会深度融合；二是框架创新，构建技术攻关、算力筑基、数据赋能、场景牵引、人才培育、生态构建、安全保障、治理协同一体化分析框架；三是方法创新，将政策文本分析、问卷调查、深度访谈、案例分析和数据分析方法相结合；四是成果创新，形成“人工智能+”行动实施方案和人工智能安全治理指引，服务制造强国和网络强国建设。（六）研究伦理与数据规范本课题研究过程严格执行伦理规范：问卷调查和深度访谈获取的数据仅用于研究目的，严格脱敏处理，不披露可识别个人身份的信息；涉及个人信息保护和数据安全的内容严格遵守法律法规；调研事先征得单位和受访者同意；案例引用符合学术规范和知识产权要求。课题研究坚持问题导向和实证导向，注重调查数据的真实性和分析的客观性，研究结论和建议力求针对“人工智能+”行动推进的实际需要，突出可操作性和可检验性，为建设制造强国和网络强国提供研究支撑。（七）研究范围与边界本课题的研究范围界定如下：从研究对象看，聚焦“人工智能+”行动，以人工智能赋能产业和治理为重点，兼顾相关参与主体；从研究内容看，聚焦技术攻关、算力筑基、数据赋能、场景牵引、人才培育、生态构建、安全保障和治理协同；从研究层次看，以市域和县域为主，兼顾国家和省级政策衔接实际。研究边界上，本课题聚焦管理制度和发展机制层面研究，不涉及涉密信息和个人敏感信息；不涉及涉密事项和依法不予公开的信息，涉及具体案例以公开资料和可核实数据为依据。通过明确研究范围和边界，确保研究聚焦推进“人工智能+”行动这一核心问题，提升研究的针对性和深度，为建设制造强国和网络强国提供有效支撑。九、预期成果与研究计划（一）预期成果1.理论成果。形成“人工智能+”行动理论逻辑阐释，丰富人工智能技术经济理论、产业融合理论和创新驱动发展理论研究。2.政策成果。形成《推进“人工智能+”行动研究报告》，提出政策建议，供有关部门决策参考。3.论文成果。围绕人工智能、人工智能+、智能经济等主题，拟在《改革》《中国科学院院刊》《电子政务》等期刊发表研究论文2篇。4.应用成果。形成“人工智能+”行动实施方案、人工智能应用场景开放清单、人工智能安全治理指引、人工智能人才培养行动方案等，供各地参考借鉴。具体而言，实施方案将明确“人工智能+”行动重点任务；开放清单将明确应用场景开放和供需对接操作要求；治理指引将明确安全治理和伦理治理操作要求；行动方案将明确人工智能人才培养和数字素养提升操作要求，增强成果的实用性和可操作性。（二）研究计划与进度安排本课题研究周期为12个月，分四个阶段推进：第一阶段（第1—3个月）：理论准备与现状调查。完成文献综述、理论梳理和政策梳理，构建“人工智能+”行动理论逻辑，开展发展现状调查，形成研究方案和调研工具。第二阶段（第4—6个月）：现状分析与问题诊断。完成问卷调查、深度访谈、实地调研和数据分析，形成发展现状分析报告与问题诊断报告。第三阶段（第7—9个月）：路径设计与试点验证。设计实施路径和保障机制，开展专家咨询论证，选择部分人工智能企业和应用单位开展试点验证，形成研究成果初稿。第四阶段（第10—12个月）：政策建议与成果完善。形成保障机制完善建议，完成研究报告、论文撰写和成果集成，组织结题论证。结题后持续跟踪实施路径运行成效，推动研究成果在更大范围、更多领域及时转化应用推广，定期向参与单位和部门反馈研究进展和阶段成果，促进研究成果及时转化