擘画未来：中国人工智能高质量发展路径与政策建议30

人工智能（AI）作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正深刻改变着人类的生产生活方式和社会治理模式。它不仅是提升国家竞争力的战略高地，更是构建未来智能社会的基础支撑。中国在AI领域已取得举世瞩目的成就，但面对全球AI发展的激烈竞争与复杂挑战，如何实现从“跟跑”到“并跑”乃至“领跑”的关键跨越，推动人工智能高质量、可持续发展，是当前亟需深入思考并积极实践的重大课题。本文将从多个维度提出我国人工智能发展的具体建议，旨在为构建智能强国提供战略指引。

一、强化基础研究与原始创新，筑牢技术根基

原始创新能力不足是我国AI发展面临的“卡脖子”问题之一。核心算法、高端芯片、关键材料等领域仍存在对外依赖。因此，必须将强化基础研究和原始创新放在战略优先地位。

1. 增加长期稳定投入：设立国家级人工智能基础研究专项基金，鼓励科研机构和高校开展面向未来的、非功利性的基础理论研究，尤其是机器学习新范式、类脑智能、量子智能计算、通用人工智能（AGI）等前沿方向。确保资金投入的连续性和稳定性，避免短期项目考核压力。

2. 鼓励交叉学科融合：打破传统学科壁垒，设立多学科交叉研究中心，促进计算机科学、数学、物理学、神经科学、认知科学、社会学等领域的深度融合，催生颠覆性创新。例如，在脑科学与AI结合、材料科学与AI芯片设计结合等方面加大投入。

3. 打造一流创新平台：建设一批具备国际领先水平的AI实验室和研发机构，配备顶尖科研设备和充足计算资源。鼓励企业与高校、科研院所共建联合实验室，将企业实际需求与基础研究紧密结合。

4. 营造宽容失败的创新文化：改革科研评价体系，破除“唯论文、唯项目、唯奖励”倾向，建立以创新价值、能力、贡献为导向的评价机制。鼓励科研人员勇闯“无人区”，允许试错和失败，营造敢于探索、敢于突破的学术氛围。

二、优化人才培养与引进机制，夯实智力支撑

人工智能发展归根结底是人才的竞争。我国虽然人才基数庞大，但在顶尖 AI 科学家、工程师和复合型人才方面仍存在结构性短缺。

1. 深化教育教学改革：从 K-12 教育阶段开始普及AI基础知识，培养青少年的计算思维和创新能力。在高等教育阶段，开设更多交叉融合的AI专业，鼓励高校与企业联合培养，推行“产学研用”一体化人才培养模式。加强AI伦理、法律、社会影响等课程的设置。

2. 健全人才引进与激励机制：制定更具吸引力的国际人才引进政策，包括简化签证流程、提供有竞争力的薪酬福利、营造开放包容的科研环境。对本土优秀人才，建立与国际接轨的薪酬和股权激励机制，破除论资排辈，让青年才俊脱颖而出。支持海外华人科学家回国创业和发展。

3. 加强复合型人才培养： AI发展需要大量既懂技术又懂行业、既懂工程又懂管理、既懂科研又懂伦理的复合型人才。鼓励高校开设“AI+X”双学位或辅修项目，例如“AI+医疗”、“AI+金融”、“AI+法律”等。

4. 构建终身学习体系：随着AI技术迭代加速，建立健全面向在职人员的AI技能培训体系，鼓励企业员工和专业人士持续学习新知识、掌握新技能，应对未来职场变革。

三、健全数据要素与算力支撑，释放驱动潜能

数据是人工智能发展的“燃料”，算力是“引擎”。有效利用数据要素和充足的算力是推动AI发展的关键。

1. 完善数据治理与开放共享机制：制定统一的数据标准和分类分级指南，明确数据产权、使用权和收益权。建立安全可信的数据共享平台和交易市场，鼓励政务数据、公共服务数据在保障隐私和安全的前提下向社会开放。探索“数据信托”等模式，解决数据流通中的信任问题。

2. 强化数据隐私与安全保护：健全数据安全法律法规体系，加大对非法收集、滥用、泄露个人数据的打击力度。推动差分隐私、联邦学习、同态加密等隐私计算技术在数据流通和使用中的应用，确保数据在共享中得到充分保护。

3. 建设智能算力基础设施：加快建设国家级AI算力中心，整合优化现有算力资源，提供普惠性、高性能的AI算力服务。重点布局异构计算、类脑芯片、量子计算等新型计算架构的研发和部署，提升算力自主可控水平。推动边缘计算与云计算协同发展，满足多样化场景需求。

4. 优化数据标注与管理：支持发展高质量、低成本的数据标注服务产业，形成专业化、规模化的数据标注生态。开发智能数据管理工具，提高数据预处理、清洗、增强的自动化水平。

四、深化场景应用与产业升级，促进价值转化

人工智能的价值最终体现在其赋能千行百业，促进经济社会发展和产业转型升级的能力上。

1. 实施“AI+”融合战略：推动人工智能与实体经济深度融合，重点在智能制造、智慧医疗、智慧城市、智慧农业、智能交通、智慧金融等领域打造一批示范应用场景。鼓励传统企业利用AI技术进行数字化、智能化改造，提升生产效率和创新能力。

2. 培育AI创新生态：加大对AI初创企业的孵化和支持力度，设立AI产业发展基金，引导社会资本投向AI核心技术和前沿应用。建立健全创新链、产业链、资金链、人才链深度融合的协同创新机制，鼓励大中小企业融通发展。

3. 打造开放平台与开源生态：支持开发开源AI框架、工具和模型，降低AI技术门槛，促进技术共享与创新。建设一批面向特定行业和领域的AI开放创新平台，汇聚解决方案提供商和应用方，形成良性循环。

4. 深化政务服务智能化：利用AI提升政府治理能力，包括智能政务审批、智能公共安全预警、智能应急管理、智慧环保等。通过AI优化公共资源配置，提升社会治理的精准化、精细化水平。

五、完善伦理治理与法律法规，确保负责任发展

人工智能的飞速发展也带来了算法歧视、隐私侵犯、就业冲击、信息茧房等伦理和法律挑战。负责任的AI发展是确保其健康可持续发展的基石。

1. 构建AI伦理规范体系：借鉴国际经验，结合中国国情，发布国家层面的AI伦理准则和行为规范，明确AI研发、应用和治理中的基本原则，如公平、透明、可解释、可控、安全、负责任。推动行业自律，鼓励企业建立内部伦理审查机制。

2. 健全AI法律法规：修订完善相关法律法规，弥补AI带来的法律空白，尤其是在数据隐私保护、算法责任认定、AI产品质量标准、网络安全、知识产权保护等方面。探索建立AI司法解释和案例指导制度。

3. 强化算法安全与监管：制定算法备案和评估制度，要求算法设计者和使用者披露算法关键信息，确保算法决策的公平性、透明度和可解释性。建立算法安全审计机制，防范算法滥用和安全风险。

4. 开展公众教育与对话：加强人工智能知识的普及，提高公众对AI的认知水平和风险意识。通过多种渠道开展AI伦理、安全等方面的社会对话，凝聚社会共识，提升社会对AI的接受度和信任度。

六、加强国际合作与开放创新，构建人类命运共同体

人工智能是全人类共同面临的机遇和挑战，国际合作是推动AI普惠发展、共同应对风险的必然选择。

1. 积极参与全球AI治理：在联合国、G20等国际平台积极发出中国声音，参与全球AI治理规则的制定，推动构建具有包容性、共识性的AI国际规范。倡导“AI向善”、“负责任的AI”，共同应对AI发展带来的全球性挑战。

2. 拓展多边双边科研合作：鼓励中国科研机构和企业与国际顶尖团队开展联合研究，尤其是在基础理论、通用技术、伦理治理等领域。支持人才国际交流与合作，吸引全球优秀科学家来华工作。

3. 推动技术标准互认：积极参与国际AI技术标准制定，推动中国标准成为国际标准的重要组成部分。在智能驾驶、智慧医疗、物联网等领域，加强与国际伙伴的技术标准对接和互认。

4. 坚持开放创新原则：秉持开放包容的态度，欢迎国际AI企业来华发展，分享中国巨大的市场和应用场景。同时，鼓励中国企业“走出去”，在全球范围内配置创新资源，开展合作。

综上所述，我国人工智能的发展已进入关键的战略机遇期。我们应以全球视野和战略思维，在强化基础研究、优化人才培养、健全数据算力、深化场景应用、完善伦理治理和加强国际合作等六大方面持续发力，构建全方位、多层次、立体化的AI高质量发展体系。这不仅需要政府的宏观指导和政策支持，更需要科研机构的创新突破、企业的积极实践以及全社会的广泛参与。唯有如此，方能将人工智能的巨大潜力转化为推动经济社会高质量发展的强大动力，最终实现建设世界科技强国的宏伟目标，并为构建人类命运共同体贡献中国智慧和中国方案。

2025-10-17

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