摘要：2025 年 8 月 26 日，国务院正式印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》，明确提出人工智能 + 科学技术、产业发展、消费提质、民生改善、治理能力、全球合作六大重点行动。这份文件不仅是技术推进的蓝图，更标志着中国经济社会发展向“智能范式”的关
2025 年 8 月 26 日，国务院正式印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》，明确提出人工智能 + 科学技术、产业发展、消费提质、民生改善、治理能力、全球合作六大重点行动。这份文件不仅是技术推进的蓝图，更标志着中国经济社会发展向 “智能范式” 的关键转向 —— 从 2015 年 “互联网 +” 开启的连接革命，到如今 “人工智能 +” 引领的认知变革，两者虽同属通用性技术驱动的产业重构，但前者解决 “信息打通” 的效率问题，后者则实现 “知识创造” 的质变突破。这场变革的意义，需从技术、经济、历史、资本等多维度深入拆解。
2015 年 “互联网 +” 的核心是 “连接”，通过线上线下融合优化资源配置 —— 电商打通供需信息差、共享经济盘活闲置资源，本质是提升信息流转效率。而 “人工智能 +” 最大的不同，是给 “连接” 叠加了 “认知能力”：机器能像人一样分析数据、做决策，推动产业逻辑从 “信息整合” 转向 “数据驱动决策”。
成都新津的 “民意速办” 系统就是典型案例。过去，市民诉求需人工分类、层层流转，响应周期常以天为单位；如今系统联通元景城市治理大模型，整合语音识别、NLP 分析与多模态数据融合技术，网格员可通过智能终端实时上传图文视频，决策层能通过数字孪生大屏动态监测民生痛点，最终将诉求响应时间从 6 天缩短至 3 天内，诉求总量下降 28%，还能通过历史数据预判高频问题 —— 这种 “主动治理” 的能力，是互联网时代单纯的信息汇总难以实现的，该系统也因此被纳入 2024 年全国智慧城市典型案例。
从技术演进看，“人工智能 +” 的突破集中在三个方向：
一是跨模态交互能力升级，不再局限于单一文本处理，而是能整合图像、语音、视频等多维度信息。比如医疗智能诊断系统，既能读取 CT 影像里的细微病灶，又能结合患者病史数据，辅助医生更早识别早期肺癌；中科院 2024 年 11 月发布的 “紫东太初 3.0” 大模型（全球首个千亿参数图文音三模态模型），就凭借这一能力入选 2024 年世界互联网大会领先科技奖，多模态理解水平已对标 GPT-4o。
二是自主学习机制成熟，AI 大模型能通过持续迭代降低成本。像 DeepSeek V3/R1 模型，基于国产昇腾芯片部署时，在 50ms 时延下单卡 Decode 吞吐达 1920 Tokens/s，首次实现国产算力在超大规模混合专家模型（MoE）领域对英伟达 Hopper 架构的反超，且训练成本仅为行业平均水平的 1/5，让实验室技术真正能规模化落地到工厂、学校。
三是场景渗透从消费端向生产端延伸。不只是智能家居这类 C 端产品，工业领域的预测性维护、教育领域的 AI 作业批改都在改变传统流程 —— 杭州滨江中学的老师以前批改全班作业要 2 小时，现在 AI5 分钟就能完成，还能生成每个学生的学情报告，把教师精力从机械工作解放到个性化教学上。
对中国经济而言，“人工智能 +” 是供给侧结构性改革的核心抓手，也是培育新质生产力的关键引擎。一方面，它改造传统产业，推动 “人力密集” 向 “数据驱动” 转型；另一方面，它催生新产业，让人工智能与生物制造、量子科技等前沿领域交叉创新，形成新的经济增长极。
深圳福田区的实践极具代表性。2023 年，当地推出 “场景超市”，首批开放 436 个 AI 应用场景（覆盖政务、制造、教育等领域），企业只要有技术方案就能对接落地 —— 比如政务领域引入的 AI 数智员工，能自动处理社保参保、营业执照办理等标准化流程，不仅降低 30% 人力成本，还把服务误差率降到 0.1% 以下。到 2025 年，“场景超市” 已升级为 “智能应用生态平台”，新增低空经济、脑机接口等前沿场景，吸引 80 余家企业入驻，形成 “技术研发 - 场景验证 - 产业转化” 的完整闭环。
《意见》明确提出，到 2035 年要全面步入智能经济时代，2030 年智能终端普及率超 90%。这意味着 AI 将重构生产要素 —— 过去经济增长依赖劳动力、资本，未来数据、算法会成为核心生产资料，全要素生产率将迎来新一轮提升。以语言服务行业为例，生成式 AI（GenAI）让大型企业通过规模效应提供优质低价的翻译服务，成本下降又激发个性化翻译、文生视频等新需求，形成 “供给优化 — 需求扩张” 的良性循环；工业领域，华为盘古 Ultra MoE 模型应用于预测性维护场景后，设备故障率降低 45%，全要素生产率直接提升 18%。
算力基础设施的突破更成了关键支撑。2025 年 7 月，华为发布 CloudMatrix 384 超节点，采用 384 颗昇腾 910B 芯片，总算力达 300Pflops，系统带宽是英伟达 NVL72 的 2.1 倍，支持千亿参数模型训练效率提升 40%；同时，华为计划 2025 年底完成 CANN A2 版本开源，开放昇腾芯片底层算子库与通信优化技术，推动国产算力生态从 “单点突破” 走向 “全栈自主”。
按照康波周期理论，全球经济每 50-60 年就会因一项颠覆性技术进入新的长波周期 —— 从蒸汽机、电力到信息技术，每一轮革命都重构了生产力与生产关系。当前全球正处于第五轮康波的萧条期（2015 年至今），而 2025 年 “人工智能 +” 行动方案的发布，标志中国主动引领第六次康波技术革命，推动周期向 “协同期” 过渡。相比前几轮技术革命，AI 的革命性体现在三个层面：
首先是生产力的深度重构。AI 不只是替代流水线上的重复性劳动，更在优化生产流程、创新商业模式。比如工业智能调度系统，能根据订单、设备状态实时调整生产计划，让工厂产能利用率提升 15%-20%；区块链结合 AI 的智能合约，还能自动执行供应链里的付款、发货流程，减少人为纠纷。更关键的是，国产算力的突破让技术普惠成为可能 —— 华为昇腾、寒武纪等企业的芯片，正让中小微企业也能低成本使用高端 AI 技术，打破过去 “算力垄断” 的壁垒。
其次是产业生态的跃迁。AI 一边催生智能机器人、自动驾驶等新产业，一边改造农业、制造业等传统行业。农业领域的智能农机和无人机，能根据土壤墒情、作物长势精准施肥、播种，比人工种植节省 30% 成本，还能提高 10% 产量；据行业预测，到 2025 年中国农业 AI 应用市场规模将达 42.7 亿元，规模化应用已覆盖全国 13 个粮食主产区。
最后是社会形态的变革，核心是就业结构的调整。普华永道 2025 年最新研究显示，到 2030 年 AI 会让全球 12% 的岗位净增长，其中医疗、教育等服务业岗位增幅达 29%，但岗位需求会从 “标准化劳动” 转向 “创造性劳动”—— 医生需掌握 AI 辅助手术技术，教师要会用 AI 设计个性化课程，“AI+X” 的复合型技能成了就业市场的核心竞争力。同时，AI 相关新职业薪资溢价显著，2025 年 AI 伦理顾问、提示词工程师年薪已达 40 万 - 120 万元，比传统行业同类岗位高出 2-3 倍。
“人工智能 +” 带来的变革，也在资本市场上形成了清晰的机遇图谱。对个人而言，无论是投资还是职业发展，都需要找准智能经济的核心赛道。
从投资方向看，机遇主要集中在三层：
最底层是核心技术层，即算力基础设施（AI 芯片、数据中心），这是所有 AI 应用的 “水电”。据预测，2025 年全球科技巨头的 AI 投资将达 3710 亿美元，其中推理领域投资占比会从 40% 提升到 50%—— 国内的寒武纪（AI 芯片）、DeepSeek（开源模型）等企业，正因为技术突破受到市场关注；华为昇腾生态的相关产业链，也因全栈自主能力成了长期配置的重点。
中间层是场景应用层，消费端的 AI 手机、智能家居，工业端的预测性维护、智能质检，都在快速放量。比如智能网联汽车的渗透率每提升 10%，就会带动传感器、车路协同系统等产业链需求增长 20% 以上，相关企业的估值也随之水涨船高；医疗领域，AI 辅助诊断设备的市场规模 2025 年预计突破 60 亿元，年复合增长率达 35%。
最外层是衍生服务层，数据标注、AI 伦理咨询等配套产业刚兴起。除了高薪资的 AI 伦理顾问，数据标注工程师、AI 训练师等职业的需求也在激增，国内已有 200 余所职业院校开设相关专业，技能培训市场规模 2025 年预计达 80 亿元。
不过机遇背后也有风险要警惕：一是技术迭代快，若只押注单一技术路线（比如企业过度依赖某类进口芯片），可能面临供应链波动风险，投资时需重点看企业的研发投入和专利布局；二是政策监管趋严，各国对 AI 数据安全、算法透明度的要求越来越高，企业的合规能力已成核心竞争力之一。对个人来说，投资上可通过芯片 ETF（如 159995）等产品覆盖全产业链，分散个股波动风险；更重要的是自身技能升级 —— 学数据分析、低代码开发、自动化流程设计等 AI 工具应用，让自己在 “人机协作” 中更难被替代。
“人工智能 +” 行动方案的发布，另一层重要意义在于：标志中国在 AI 领域从 “技术应用跟随者” 转向 “全球治理参与者”。过去，AI 的技术标准、伦理规则多由欧美主导，但中国有两大独特优势 —— 一是数据资源丰富，14 亿人的生产生活数据能为 AI 训练提供充足 “燃料”；二是应用场景广泛，从政务、医疗到制造业，各类场景能快速验证技术落地效果。
《意见》提出 “推动人工智能作为国际公共产品”，正是要把这些优势转化为全球治理的话语权。比如中国主导的 “紫东太初” 开源社区，已吸引全球 23 个国家的科研机构参与，模型代码下载量超 50 万次，在发展中国家的医疗影像识别、农业病虫害检测等场景广泛应用，让技术普惠不再是口号；2025 年 3 月，中国发布《人工智能生成合成内容标识办法》，提出 “隐式标识 + 动态溯源” 的治理方案，这一标准与欧盟 AI 法案形成互补，已被纳入 ISO/IEC JTC1 国际标准草案，为全球 AI 内容治理提供了 “中国方案”。
未来，中国有望和欧美在算法、芯片等技术领域形成互补 —— 中国的场景与数据优势，结合欧美的算法积累、美国的芯片技术，共同构建更公平、普惠的智能时代全球秩序。比如在 AI 医疗领域，中国的临床数据与欧洲的循证医学体系结合，已推动跨国联合研发的肺癌辅助诊断模型落地，准确率比单一国家研发的模型提升 8%。
说到底，《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》不只是一份政策文件，更是一次重构经济社会运行逻辑的系统性变革。从技术上打破 “信息连接” 的局限，到经济上为供给侧改革注入新动能；从顺应康波周期的历史趋势，到资本市场里的财富新机遇，这场变革既藏着挑战，也给中国和每个普通人打开了抢占未来的窗口。
想要在智能经济时代立足，关键在于把握技术演进的规律 —— 不只是关注 AI 能做什么，更要思考如何让 AI 与产业、与自身能力结合，在 “人机协同” 中创造新价值。唯有如此，才能真正享受到智能革命的红利，实现高质量发展与普惠共享的目标。
来源：明如谈投资