摘要：2015年，李克强总理在政府工作报告中首次正式提出“互联网+”行动计划。其诞生并非偶然，而是多重因素共同作用下的必然选择：

第一部分：“互联网+”战略的回顾与反思（2015年）

一、 战略背景

2015年，李克强总理在政府工作报告中首次正式提出“互联网+”行动计划。其诞生并非偶然，而是多重因素共同作用下的必然选择：

1. 技术基础成熟： 经过近20年的发展，中国互联网在消费端（To C）取得了巨大成功。移动互联网（4G）、智能手机、移动支付全面普及，培养了全球最庞大的数字消费者群体，为技术向传统行业渗透奠定了用户基础和市场环境。

2. 经济转型压力： 当时中国经济进入“新常态”，增速换挡，传统依靠投资和要素驱动的增长模式难以为继。迫切需要寻找新的经济增长引擎，提升全要素生产率，推动产业迈向中高端。

3. “双创”浪潮推动： “大众创业、万众创新”需要一个新的抓手和平台。“互联网+”为无数创业者提供了与传统产业结合、创造新业态的巨大机会，降低了创业门槛。

4. 国际竞争态势： 全球正在经历新一轮数字化浪潮，德国提出“工业4.0”，美国发展工业互联网。中国需要一套属于自己的、更具广谱性的数字化战略，以抢占未来竞争制高点。

二、 效果与影响

“互联网+”战略深刻地重塑了中国经济与社会面貌，其效果是巨大且双面的。

积极效果：

* 催生了世界级的消费互联网生态： 移动支付（支付宝/微信支付）、共享经济（滴滴/美团）、电子商务（淘宝/京东）等领域达到全球领先水平，极大便利了人民生活。

* 推动了产业端的初步数字化： 虽然程度不一，但许多传统行业如零售（新零售）、金融（互联网金融）、物流（智能仓储）等开始利用互联网技术优化流程、提升效率。

* 培育了数字基础设施： 云计算、大数据、物联网等产业在“互联网+”的需求拉动下迅猛发展，为后续的数字化升级打下了基础。

* 创造了大量就业与新职业： 催生了如外卖骑手、电商主播、数据分析师等数百万计的新就业岗位。

存在的问题与反思：

* “连接”大于“赋能”： 前期更多侧重于利用互联网进行渠道打通、营销和流量变现（即“互联网+营销”），而对生产制造、研发设计等核心环节的深度改造（即“+互联网”）不足。

* 消费端强，生产端弱： 成就主要集中在消费互联网领域，而工业互联网（Industrial Internet）的发展相对滞后，与德、美等国的差距依然明显。

* 无序扩张与垄断： 资本加持下的跑马圈地导致了某些领域的无序竞争和数据垄断，平台经济伦理问题逐渐凸显。

* 数字鸿沟： 在享受红利的同时，不同群体、不同区域、大中小企业之间的数字化能力差距被拉大。

核心启示： “互联网+”的本质是通过连接实现资源优化配置，其核心是信息与数据的流动。而下一阶段的“人工智能+”，其本质将是通过智能决策引领产业变革，核心是知识与决策的生成。

第二部分：“人工智能+”的深度展望

如果说“互联网+”是构建了数字世界的“高速公路网”，那么“人工智能+”则是要为每辆跑在路上的车装上“自动驾驶系统”和“智慧大脑”。它不再是简单的连接，而是深刻的赋能与重构。

一、 战略定位与核心内涵

“人工智能+”不应是“互联网+”的简单延续，而是一次升维和质变。其战略定位应是：将人工智能从一种尖端技术，提升为一种如同水、电一样的基础生产要素和颠覆性创新范式，全面融入国民经济主战场，核心是驱动生产力发生革命性飞跃。

其内涵体现在三个层面：

1. 赋能层： AI作为效率工具，嵌入现有流程，实现降本增效（如智能客服、AI质检）。

2. 重构层： AI重新定义产品、服务与商业模式（如智能汽车不再是“车+屏”，而是“四个轮子上的机器人”）。

3. 创新层： AI驱动科学研究范式的变革（AI for Science），在生物医药、材料学、新能源等领域带来基础性突破。

二、 “人工智能+”的重点方向与展望

1. AI+工业（智能制造）： 这是主战场和硬骨头。未来将不再是单点的“机器换人”，而是全局优化的“智慧体”。

* 展望： 实现“制造即服务”（Manufacturing as a Service）。一个工厂是一个能够自主调度资源、预测设备故障、动态调整产线、快速响应小批量个性化订单的智能生命体。AI将彻底打通研发（生成式AI辅助设计）、生产（数字孪生与优化）、供应链（智能预测与调度）、营销（个性化推荐）的全价值链。

2. AI+科学（AI for Science）： 这是突破“天花板”的关键。

* 展望： AI将成为科学家最重要的“科研伙伴”。在药物研发领域，AI可将新药发现周期从10年缩短至1-2年；在聚变能源领域，AI可实时控制约束上亿度的等离子体；在气象领域，AI大模型将实现前所未有的精准预测。中国能否在基础科学上实现引领，“AI+”至关重要。

3. AI+生物医药： 从“千人一面”到“千人千面”的精准医疗时代。

* 展望： 基于个人基因组、蛋白组和生活方式数据的AI模型，将为每个人提供从疾病预测、预防到诊断和治疗的全程个性化方案。AI驱动的便携式诊断设备将让高质量医疗资源下沉到基层社区和家庭。

4. AI+能源（绿色经济）： 实现“双碳”目标的核心引擎。

* 展望： 构建全国性的智慧能源网络。AI将实时优化电网调度，最大化消纳不稳定的风电、光伏等绿色能源；精准预测全社会用能需求，实现高效的“削峰填谷”；加速可控核聚变、新型储能材料等颠覆性技术的研发。

5. AI+自身（AI与AI）： AI将加速自身的进化。

* 展望： 利用AI来设计更高效的AI芯片（如谷歌的TPU）、探索更优的AI算法（AutoML）、合成训练数据、评估模型安全性，形成自我迭代的飞轮，极大加快创新速度。

三、 实施路径与核心挑战

“人工智能+”的深度推进，将面临远比“互联网+”更严峻的挑战：

1. 挑战一：数据壁垒与“高质量数据荒”。 工业等高价值领域的数据孤岛现象严重，且AI大模型需要海量、干净、合规的高质量数据，这需要建立新的数据要素市场和治理体系。

2. 挑战二：技术门槛与人才缺口。 “AI+”需要既懂AI又懂行业的复合型人才，这类人才极度稀缺。需要推动“AI通识教育”和与传统行业的交叉培养。

3. 挑战三：算力瓶颈与自主可控。 高端AI芯片（如GPU）是战略资源。必须实现从芯片、框架到模型和应用的全栈自主可控，否则“人工智能+”大厦将建于流沙之上。

4. 挑战四：伦理、安全与治理。 AI的“黑箱”决策、隐私泄露、算法歧视、就业冲击以及可能的超级智能风险，需要建立前瞻性的、敏捷的伦理与法律框架，确保“AI向善”。

5. 挑战五：巨大的成本与明确的ROI（投资回报率）。 企业尤其是中小企业的改造成本高昂，需要看到清晰的回报路径。政府需通过政策引导、打造示范案例等方式降低试错成本。

四、 结论与建议

“人工智能+”是一场比工业革命影响更深远的智能革命。它不仅是中国的战略机遇，更是关乎未来国运的必争之地。

中国推进“人工智能+”，必须：

* 战略上保持定力， 做好长期投入的准备，避免急功近利的“风口论”。

* 政策上精准施策， 重点支持“AI+硬科技”和“AI+科学”，而不仅仅是“AI+商业模式”。

* 生态上协同创新， 打通“产学研用”的闭环，鼓励大模型开放平台与垂直行业专家深度合作。

* 治理上敏捷包容， 以发展为导向，在规范中发展，在发展中规范。

最终，“人工智能+”的成功，将不取决于我们拥有了多少最炫的算法，而取决于我们能否让千行百业都涌现出真正理解自身痛点、并能用AI解决这一痛点的“行业AI专家”。当AI如同今天的电力一样，无处不在却又隐形于幕后，默默驱动一切时，“人工智能+”的时代才真正到来。

来源：走进科技生活