本文摘自《环球财经》2025.10（总第299期）

摘要：本文提出“AI+”是人工智能与人、物理环境三元协同的超级智能矩阵，正从技术工具跃升为重构生产要素、重塑产业范式的核心引擎。报告系统梳理其定义、五层技术架构、大模型、具身智能、数字孪生、量子计算等关键技术突破，并以智能制造、医疗、城市、金融、教育场景为例，展示效率将会有较大提升。未来AI+将沿“多技术融合—端边云协同—产业边界模糊—人机共生”路径演进，中国须以应用牵引+自主可控并重，在开源生态、绿色算力、数据共享、伦理治理上形成差异化战略，并建立政府—企业—个人协同机制，抢占全球智能治理话语权，推动智能经济—智能社会—智能文明阶段跃升。

关键词：AI+、超级智能矩阵、人机环境系统、大模型与具身智能、端边云协同、产业智能化、智能治理

2025年，人工智能技术正从实验室走向产业毛细血管，催生出一场深刻的技术革命和社会变革。"AI+" 作为人工智能与人类社会、物理环境深度融合的超级智能矩阵，已成为引领新一轮科技革命和产业变革的颠覆性技术，成为国际竞争的新焦点和经济发展的强大引擎。在这一背景下，中国政府将 "人工智能 +" 提升至国家战略层面，国务院发布《关于深入实施 "人工智能 +" 行动的意见》，明确提出智能体应用普及，锚定以人工智能技术跨越价值落地鸿沟，意在通过人工智能深度重构生产要素，进而发展智能经济，构建智能社会。

AI+代表着一种全新的智能形态，它不仅是技术的简单叠加，更是人、机（AI）、环境三者之间形成的复杂系统协同。正如2025世界智能产业博览会上所展示的，AI+正通过创新与应用的螺旋式互动，推动人工智能从技术工具升级为重构生产要素、重塑产业范式、重组价值链条的核心动力，为中国式现代化筑牢智能基座。

本文将从技术架构、应用场景、发展趋势、社会影响等多个维度，对AI+这一现实版的人、机、环境超级智能进行全面深入的研究，以期为理解这一革命性技术形态提供系统性视角。

2.1AI+的定义与内涵

AI+是指人工智能技术与经济社会各领域深度融合，通过产业智能化推动生产和消费的变革，形成以数据要素为核心的新经济形态。它强调人工智能与其他技术，如物联网、云计算、大模型的协同创新，实现对传统行业的全面赋能与重构。与单纯的AI技术相比，AI+更加强调技术与场景的融合，人、机、环境的协同，以及从单点突破到系统变革的转变。

从技术层面看，AI+是一种新型的智能形态，它将AI技术从单一的算法模型拓展为涵盖硬件、软件、数据、场景的完整生态系统。在这一系统中，AI不再是孤立的技术工具，而是与人类智能、物理环境形成有机整体，共同构成一个能够感知、理解、决策和执行的超级智能系统。

从应用层面看，AI+是一种新的生产方式和商业模式，它通过将AI技术深度融入各行业的核心业务流程，实现生产效率的提升、产品服务的创新和商业模式的重构。

2.2AI+的核心要素：人、机、环境三元协同

AI+系统由三个核心要素构成：人、机（AI）和环境，三者形成一个相互依存、相互促进的闭环系统。

人是智慧的主导者与共创者，提供经验直觉、情感判断与创造力。在AI+系统中，人类不再是简单的操作者或使用者，而是与AI形成新型协作关系的共创者。一方面，人类为AI提供领域知识、价值导向和创新灵感；另一方面，AI 通过增强人类的认知能力、决策能力和执行能力，使人类能够更高效地完成复杂任务。

机（AI）是算力与算法的执行者，具备精准计算、海量数据处理等能力。作为AI+系统的技术支撑，AI 在感知、理解、推理和决策等方面发挥着关键作用。当前，AI 技术已从传统的机器学习发展到以大模型为代表的通用人工智能阶段，具备了更强的泛化能力和适应性。

环境是交互的载体与约束条件，通过物联网传感器、数字孪生系统等提供实时反馈与约束条件。环境要素包括物理环境、数字环境和社会环境三个层面：物理环境通过传感器网络实现对物理世界的感知和控制；数字环境通过数据平台和算法模型实现对数字世界的构建和分析；社会环境通过制度、文化和组织等因素影响AI+系统的运行和发展。

这三个核心要素通过感知-理解-决策-执行的闭环流程实现协同工作：环境通过传感器网络感知物理世界的信息，传递给AI系统进行处理和理解；AI 系统基于理解的结果进行推理和决策，生成相应的指令；这些指令通过执行器作用于环境，同时人类可以对AI的决策进行监督和干预，确保系统的运行符合人类的价值观和目标。

2.3AI+系统的技术架构

AI+系统的技术架构可以分为五层，从下到上依次是物理层、资源层、数据层、服务层和应用层，同时还包括贯穿各层的安全要求和运营管理要求。

物理层是AI+系统的基础，主要负责数据采集和设备控制。它包括各类传感器、执行器、智能终端等设备，通过物联网技术实现对物理世界的感知和控制。物理层需要支持传统与智能设备的互通，采用标准的工业通信协议（如 OPC UA、Modbus），确保数据采集的实时性和准确性。

资源层提供计算、存储、网络等基础设施资源，是AI+系统的 "算力底座"。它包括云计算平台、边缘计算节点、高性能计算集群等，支持弹性扩展和资源调度。资源层需要满足大规模数据处理的需求，特别是在处理实时性要求高的场景时，如自动驾驶、实时监控等。

数据层负责数据的汇聚、处理、存储和管理，是AI+系统的 "数据中枢"。它包括数据采集与集成、数据清洗与标注、数据存储与管理、知识库构建等功能。数据层需要整合多源异构数据，包括设备传感器数据、业务系统数据、第三方数据等，为上层应用提供高质量的数据支持。

服务层提供AI能力和业务服务，是AI+系统的 "智能引擎"。它包括AI模型开发与管理、智能分析与决策、可视化与交互等功能。服务层通过微服务架构提供标准化的 API 接口，支持上层应用的快速开发和部署。在AI+系统中，服务层通常采用大模型技术，实现自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等通用AI能力。

应用层是AI+系统与用户的接口，实现具体的业务功能和应用场景。它包括各种行业应用和垂直解决方案，如智能制造、智慧医疗、智慧城市等。应用层需要与企业现有的业务系统（如 ERP、MES、CRM 等）集成，实现业务流程的数字化和智能化。

除了这五层架构外，AI+系统还需要考虑安全要求和运营管理要求。安全要求包括物理安全、网络安全、数据安全、应用安全等多个层面；运营管理要求包括系统监控、故障恢复、性能优化、软件升级等内容。

三、AI+的关键技术突破与创新

3.1 大模型技术：AI+的核心驱动力

大模型作为AI+系统的核心技术，正在从实验室走向产业应用，成为推动AI+发展的关键驱动力。当前，大模型技术已从单一模态发展到多模态融合阶段，具备了更强的感知能力、理解能力和生成能力。

多模态大模型是当前大模型发展的主要方向，它能够同时处理文本、图像、语音、视频等多种形式的信息，实现跨模态的理解和生成。行业大模型是大模型技术在垂直领域的应用和优化，针对特定行业的需求进行定制化训练和部署。例如，中国电信自主研发的星辰大模型体系，堪称国内领先、央企首个 "全模态、全自研、全国产" 的大模型成果，已实现十亿、百亿、千亿多参数级开源，并完成国内首个基于全国产万卡集群的万亿参数大模型训练。

大模型技术的应用价值主要体现在以下几个方面：一是提升效率，通过自动化和智能化手段，减少重复性工作，提高生产效率；二是降低成本，通过优化资源配置和流程设计，降低企业运营成本；三是创新产品和服务，通过提供个性化、智能化的产品和服务，满足用户多样化需求。

3.2 具身智能技术：物理世界与数字世界的融合载体

具身智能技术的突破正在重构人机协作模式，成为连接物理世界和数字世界的关键纽带。具身智能强调智能体不仅需要具备智能，还需要具备与物理环境交互的能力，通过身体的体验和行动来学习和适应环境。

运动控制算法是具身智能的基础技术，它使机器人能够在复杂环境中实现稳定、灵活的运动。多模态感知系统使机器人能够感知和理解周围环境，实现与环境的交互。多模态感知系统使机器人能够感知和理解周围环境，实现与环境的交互。能源效率革命是支撑具身智能持续发展的关键因素。具身智能技术的应用正在从工业制造扩展到服务、医疗、救援等多个领域，在服务领域，具身智能机器人可以完成导购、客服、清洁等任务，提高服务效率和质量。

3.3 数字孪生技术：物理世界的数字化映射

数字孪生技术通过建立物理实体的数字化模型，实现对物理世界的实时映射和分析，是AI+系统中连接物理环境和数字环境的关键技术。数字孪生技术已从最初的产品级应用发展到系统级、城市级应用，成为推动各行业数字化转型的重要工具。数字孪生的技术架构通常分为五层，包括物理层、数据层、模型层、服务层和应用层。物理层包括传感器、执行器等设备，负责数据采集和控制；数据层负责数据的汇聚、处理和存储；模型层包括物理模型、数学模型、仿真模型等，实现对物理实体的数字化描述；服务层提供数据分析、预测、优化等功能；应用层实现具体的业务应用和用户交互。数字孪生的关键技术包括多源数据融合、高精度建模、实时仿真、智能分析等。数字孪生技术在多个领域已取得显著应用成效：在智能制造领域，数字孪生可实现生产线的虚拟调试、优化和预测性维护；在智慧城市领域，数字孪生可构建城市的虚拟模型，实现城市运行状态的实时监控和优化；在医疗健康领域，数字孪生可创建人体器官的虚拟模型，辅助诊断和手术规划。

3.4 物联网与边缘计算：环境感知与实时响应的基础

物联网和边缘计算是AI+系统中实现环境感知和实时响应的基础技术，它们通过将传感器、执行器和计算资源分布到网络边缘，实现对物理环境的实时感知、分析和控制。物联网技术通过传感器网络实现对物理世界的全面感知和数据采集。在AI+系统中，物联网技术不仅用于数据采集，还用于控制和反馈，形成闭环系统。边缘计算技术将计算能力从云端下移到网络边缘，实现数据的本地化处理和实时响应。边缘计算特别适合处理对实时性要求高、数据量大的场景，如自动驾驶、智能制造、实时监控等。

物联网与边缘计算的融合正在推动AI+系统向更加分布式、智能化的方向发展。在这种架构下，传感器负责数据采集，边缘节点负责数据的初步处理和分析，云端负责复杂模型训练和全局优化，形成 "云 - 边 - 端" 协同的计算架构。例如，在智能环境监测领域，存算一体架构的AI芯片在数据采集与处理、预测与预警、异常检测与诊断等方面发挥着重要作用，实现了环境监测的智能化和实时化。物联网和边缘计算技术的发展也为AI+系统带来了新的机遇和挑战。一方面，它们使AI+系统能够更广泛地感知和控制物理环境，实现更加智能化的决策和行动；另一方面，它们也带来了数据安全、隐私保护、系统可靠性等方面的挑战，需要在技术和管理层面加以解决。

3.5 量子计算与AI融合：开启计算能力新纪元

量子计算作为下一代计算技术，正在与AI技术融合，为AI+系统带来前所未有的计算能力和可能性。量子计算与AI的融合将开启一个全新的计算时代，推动AI+系统向更高层次发展。

量子-经典异构架构是当前量子计算与AI融合的主要方式，它将量子计算和经典计算结合起来，发挥各自的优势。量子机器学习是量子计算在AI领域的重要应用，它利用量子计算的并行性和纠缠特性，加速机器学习模型的训练和推理。量子优化算法在组合优化、资源分配、路径规划等领域具有广阔应用前景。例如，在物流领域，量子优化算法可以帮助企业实现更高效的路线规划和资源分配，降低物流成本；在金融领域，量子优化算法可以用于投资组合优化和风险管理，提高投资回报率。量子计算与AI的融合虽然还处于早期阶段，但已经展现出巨大的潜力。随着量子计算技术的不断发展和成熟，它将为AI+系统带来更强大的计算能力和更高效的算法，推动AI+系统在更多领域实现突破和创新。

四、AI+的应用场景与价值创造

4.1 智能制造与工业互联网：AI+重塑制造业范式

AI+在智能制造领域的应用正在重塑制造业的生产方式和价值创造模式，推动制造业向智能化、柔性化、服务化方向发展。智能制造是AI+应用最为广泛和深入的领域之一，涵盖了从产品设计、生产制造到供应链管理的全流程。

智能设计与研发是AI+在制造业的前沿应用，它通过AI技术辅助设计师进行产品创新和优化。智能生产与制造是AI+在制造业的核心应用，它通过AI技术实现生产过程的自动化、智能化和优化。智能运维与服务是AI+在制造业的重要应用，它通过AI技术实现设备的预测性维护和远程服务。供应链协同与优化是AI+在制造业的延伸应用，它通过AI技术实现供应链的可视化、协同化和智能化。AI+在智能制造领域的应用正在创造巨大的价值。一方面，它提高了生产效率和产品质量，降低了生产成本和资源消耗；另一方面，它推动了制造业的服务化转型，创造了新的商业模式和价值增长点。

4.2 智慧医疗与健康管理：AI+提升医疗服务质量与效率

AI+在医疗健康领域的应用正在改变传统医疗服务模式，提升医疗服务的质量、效率和可及性，为患者提供更加个性化、精准化的医疗服务。

辅助诊断与治疗是AI+在医疗领域的核心应用，它通过AI技术辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。健康管理与疾病预防是AI+在医疗领域的重要应用，它通过AI技术实现对个人健康状态的实时监测和管理。在智慧医疗领域，智能健康监测设备和AI分析平台可以实时监测用户的生理指标，预测疾病风险，提供个性化的健康建议和干预措施。医疗影像分析是AI+在医疗领域的典型应用，它通过AI技术对 X 光、CT、MRI 等医学影像进行分析和诊断，AI 在医疗影像分析方面的应用可以提高诊断准确率和效率，减少人为错误和漏诊。药物研发与个性化医疗是AI+在医疗领域的前沿应用，它通过AI技术加速药物研发过程，实现个性化医疗。AI+在医疗健康领域的应用正在创造巨大的社会价值和经济价值。一方面，它提高了医疗服务的质量和效率，降低了医疗成本和资源消耗；另一方面，它推动了医疗服务的普惠化和个性化，使更多人能够享受到高质量的医疗服务。

4.3 智慧城市与数字治理：AI+优化城市运行与公共服务

AI+在智慧城市领域的应用正在改变城市的运行方式和治理模式，推动城市向更加智能、高效、宜居的方向发展。智慧城市是AI+应用的重要场景之一，涵盖了城市规划、交通管理、能源利用、环境保护等多个方面。

城市规划与设计是AI+在智慧城市的基础应用，它通过AI技术辅助城市规划师进行城市空间布局和功能设计，通过分析城市人口分布、交通流量、资源利用等数据，优化城市空间结构和功能分区，提高城市的可持续性和宜居性。交通管理与智能出行是AI+在智慧城市的核心应用，它通过AI技术优化城市交通流量，提升出行效率和安全性。能源管理与环境保护是AI+在智慧城市的重要应用，它通过AI技术优化能源消耗和资源利用，减少环境污染和碳排放。公共安全与应急管理是AI+在智慧城市的关键应用，它通过AI技术提高城市安全风险的识别、预警和处置能力。

4.3 智慧城市与数字治理：AI+优化城市运行与公共服务

AI+在智慧城市领域的应用正在改变城市的运行方式和治理模式，推动城市向更加智能、高效、宜居的方向发展。智慧城市是AI+应用的重要场景之一，涵盖了城市规划、交通管理、能源利用、环境保护等多个方面。

城市规划与设计是AI+在智慧城市的基础应用，它通过AI技术辅助城市规划师进行城市空间布局和功能设计，通过分析城市人口分布、交通流量、资源利用等数据，优化城市空间结构和功能分区，提高城市的可持续性和宜居性。

交通管理与智能出行是AI+在智慧城市的核心应用，通过AI技术优化城市交通流量，提升出行效率和安全性，让汽车从交通工具升级为具备感知、思考与进化能力的 "移动智能体"，实现更人性化的交互功能。

能源管理与环境保护是AI+在智慧城市的重要应用，它通过AI技术优化能源消耗和资源利用，减少环境污染和碳排放，针对办公建筑能耗预测不准、调控滞后问题，运用AI算法自动降低建筑能耗。基于能耗监测数据，依托AI算法预测能耗曲线，识别异常用能，生成优化方案，智能调整能源结构，降低能源消耗。

公共安全与应急管理是AI+在智慧城市的关键应用，它通过AI技术提高城市安全风险的识别、预警和处置能力，在城市内涝积水智能监测与预警应用案例中，依托城市易涝点视频数据，通过计算机视觉算法对目标进行检测、分割，构建对积水风险进行分类分级的AI预警模型，实现对城市内涝积水风险的智能识别、精准预警和自主推送预警信息，为城市排水防涝调度决策提供支撑，提高城市内涝积水风险事件处理效率。

4.4 金融科技与智能服务：AI+重塑金融服务模式

AI+在金融科技领域的应用正在改变金融服务的提供方式和价值创造模式，推动金融服务向更加智能、高效、普惠的方向发展。金融科技是AI+应用的重要场景之一，涵盖了风险管理、投资决策、客户服务等多个方面。

风险管理与合规是AI+在金融领域的核心应用，它通过AI技术提高金融风险的识别、评估和控制能力。前端用小模型快速提取和处理企业资质等申报材料中的关键信息；后端结合大模型，对信息进行深度分析和合规性检查，实现材料快速识别与处理，发现问题并提供修改建议。通过分析历史数据，大模型可预测审批风险，优化审批路径，缩短审批时间，使效率较传统模式大大提升。

投资决策与资产管理是AI+在金融领域的重要应用，它通过AI技术辅助投资者进行投资决策和资产配置，融合AI与大数据技术，专攻风险评估与投资分析，为投资经理提供决策支持。通过机器学习与自然语言处理技术，平台能从海量市场资讯中提炼价值，包括新闻报道、社交媒体动态及企业财报，助力投资者洞察市场风云。

客户服务与智能营销是AI+在金融领域的典型应用，它通过AI技术提升客户服务体验和营销精准度。在智能客服场景中，AI 客服可以理解客户意图，提供个性化的服务和解决方案，提高客户满意度和忠诚度。

金融科技与智能服务是AI+在金融领域的前沿应用，它通过AI技术创新金融产品和服务模式，拓展金融服务的边界和可能性。AI+在金融科技领域的应用正在创造巨大的商业价值和社会价值。一方面，它提高了金融服务的效率和质量，降低了金融机构的运营成本和风险；另一方面，它扩大了金融服务的覆盖面和可及性，使更多人能够享受到便捷、高效的金融服务。

4.5 教育与人才培养：AI+革新教育模式与学习方式

AI+在教育领域的应用正在改变教育的组织形式和教学方式，推动教育向更加个性化、智能化、终身化的方向发展。教育是AI+应用的重要场景之一，涵盖了教学内容、教学方法、教学评价等多个方面。

个性化学习与智能辅导是AI+在教育领域的核心应用，它通过AI技术为每个学生提供个性化的学习路径和辅导服务。在智能教育领域，AI 可以根据学生的学习进度、兴趣偏好、认知特点等因素，提供个性化的学习内容和学习建议，实现因材施教。智能教学与课堂创新是AI+在教育领域的重要应用，它通过AI技术辅助教师进行教学设计和课堂教学。教育评估与反馈是AI+在教育领域的典型应用，它通过AI技术对学生的学习成果进行评估和分析，提供及时、准确的反馈。例如，AI 可以自动批改作业和试卷，分析学生的错误类型和原因，为教师提供教学改进的建议和依据。在考试评价方面，AI 可以分析考试数据，评估教学质量和学生学习情况，为教育决策提供支持。

教育资源与知识管理是AI+在教育领域的基础应用，它通过AI技术整合和管理教育资源，提高教育资源的利用效率和共享水平。AI 可以对海量的教育资源进行分类、标注和推荐，帮助教师和学生快速找到所需的资源；可以对教育知识进行图谱构建和关联分析，形成结构化的知识体系，促进知识的传播和创新。AI+在教育领域的应用正在创造巨大的教育价值和社会价值。一方面，它提高了教育的质量和效率，促进了教育公平和个性化发展；另一方面，它推动了教育的创新和变革，培养了学生的创新精神和实践能力。

五、AI+的发展趋势与未来展望

5.1 技术融合与创新加速：AI+的技术演进路径

AI+技术的发展呈现出明显的融合化和创新化趋势，不同技术领域的交叉融合正在催生新的技术突破和应用场景。未来，AI+技术将沿着以下几个方向继续演进：

多技术融合加速是AI+技术发展的主要趋势，它将AI与物联网、大数据、云计算、区块链等技术深度融合，形成更加完整的技术体系和应用生态。例如，AI+IoT+5G 的融合正在推动智慧城市、智能制造等领域的创新发展；AI+区块链的融合正在推动可信数据共享和价值交换的创新应用。

大模型与专业模型协同发展是AI+技术发展的重要方向，它将通用大模型与领域专用模型结合起来，发挥各自的优势。一方面，通用大模型提供基础的语言理解、知识表示、逻辑推理等能力；另一方面，领域专用模型针对特定行业和场景进行优化，提供更加专业和高效的解决方案。端边云协同计算是AI+技术发展的基础设施，它将终端设备、边缘节点和云端计算资源有机结合起来，形成分布式的计算架构。在这种架构下，简单的、实时性要求高的任务在终端或边缘处理，复杂的、计算密集型的任务在云端处理，实现计算资源的高效利用和任务的优化分配。

安全与隐私保护技术是AI+技术发展的重要保障，它将随着AI+应用的深入而不断创新和完善。未来，AI+系统将更加注重数据安全和隐私保护，采用联邦学习、差分隐私、安全多方计算等技术，实现数据 "可用不可见" 和 "可控可管"。未来，随着技术的不断进步和创新，AI+系统将变得更加智能、高效、安全和可靠，为各行业的数字化转型和智能化升级提供更加强大的技术支撑和创新动力。

5.2 产业智能化与商业模式创新：AI+重塑产业格局

AI+正在推动各行业的智能化转型和商业模式创新，重塑产业格局和价值分配。未来，AI+将在以下几个方面继续推动产业变革：

传统产业智能化升级是AI+产业发展的主要趋势，它将AI技术深度融入传统产业的核心业务流程，实现生产方式、管理模式和商业模式的全面变革。例如，在制造业领域，AI+正在推动智能制造、智能供应链、智能服务等方面的创新发展；在服务业领域，AI+正在推动智能客服、智能营销、智能决策等方面的创新应用。

新兴产业加速涌现是AI+产业发展的重要特征，它将催生一批基于AI技术的新兴产业和商业模式。例如，AI+医疗、AI+教育、AI+金融等领域正在形成新的产业生态和价值链条；AI 数据服务、AI 算力服务、AI 模型服务等新型服务业态正在快速发展。

产业边界模糊化是AI+产业发展的显著趋势，它将打破传统产业之间的界限，促进产业融合和跨界创新。例如，汽车产业正在与电子、信息、通信等产业融合，形成智能网联汽车新产业；医疗产业正在与 IT、数据、健康等产业融合，形成智慧医疗新生态。

商业模式创新是AI+产业发展的核心动力，它将推动从产品导向到服务导向、从规模经济到范围经济、从单点价值到生态价值的转变。例如，基于AI的预测性维护服务正在从传统的设备销售向服务订阅模式转变；基于AI的个性化教育服务正在从标准化产品向定制化解决方案转变。

未来，随着AI+技术的不断成熟和应用的不断深入，产业智能化将成为经济发展的新动能，推动经济结构的优化升级和高质量发展。

5.3 社会形态与治理模式变革：AI+重塑社会结构与运行方式

AI+技术的发展正在深刻改变社会的组织结构和运行方式，推动社会形态和治理模式的变革。未来，AI+将在以下几个方面继续推动社会变革：

人机协同共生是AI+社会发展的主要趋势，它将改变人类社会的组织形式和工作方式，促进人机之间的深度协作和共同进化。在工作场所，人类和AI将形成新型的协作关系，人类负责创造性、情感性和社交性的工作，AI 负责重复性、计算性和程序性的工作；在家庭生活中，智能助手和服务机器人将成为家庭的重要成员，提供陪伴、护理和家务等服务。

数字身份与数字权益是AI+社会发展的重要基础，它将随着数字技术的发展而不断完善和扩展。未来，每个人都将拥有更加丰富和多元的数字身份，包括身份认证、信用评价、社交关系等多个方面；同时，数字权益的保护和实现也将成为社会治理的重要内容，包括数据权、算法权、数字财产权等。

社会治理智能化是AI+社会发展的重要方向，它将AI技术应用于社会治理的各个环节，提高社会治理的精准性和有效性。AI+政务正在推动政府服务的数字化和智能化，实现 "一网通办" 和 "最多跑一次"；AI+司法正在推动司法裁判的标准化和智能化，实现 "同案同判" 和 "类案检索"。

全球化与本地化并行是AI+社会发展的显著特征，它将在全球范围内推动技术标准、治理规则和价值理念的交流和融合，同时也将促进地方特色和文化多样性的保护和发展。AI 技术的发展将促进全球知识共享和创新合作，同时也将支持各地区根据自身特点和需求进行本地化应用和创新。

未来，随着AI+技术的不断普及和深入，社会形态和治理模式将发生更加深刻的变革，形成更加智能、高效、公平和包容的社会运行机制。

5.4AI+的全球竞争格局：中美欧的战略与路径差异

AI+技术的发展已成为全球科技竞争的焦点，不同国家和地区根据自身特点和优势，采取了不同的发展战略和路径。当前，全球AI+竞争格局呈现出以下特点：

中美欧三强鼎立是全球AI+竞争的基本格局，中国、美国和欧盟在AI+领域各有优势和特点。美国在基础研究、核心技术和创新生态方面具有领先优势；中国在应用场景、数据规模和产业转化方面具有明显优势；欧盟在伦理规范、隐私保护和监管框架方面具有特色优势。

中美战略竞争加剧是全球AI+竞争的重要特征，两国在技术、人才、市场等方面的竞争日益激烈。美国将中国标记为这场 "世纪竞赛" 的 "首要战略竞争对手"，并通过一系列政策来限制中国发展，包括在国际舞台上构建技术联盟，防止技术外流等。中国则发布《人工智能全球治理行动计划》，以 13 条具体举措勾勒出中国在全球人工智能治理上的系统设计和前瞻思考。

差异化发展路径是全球AI+竞争的显著特点，不同国家和地区根据自身情况选择了不同的发展路径。美国倾向于闭源垄断，由私营企业主导，其主流大模型多采取封闭路线。例如 OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude 的核心技术和训练数据不对外开放，这种策略有利于保持技术领先和控制模型风险，但同时也限制了研究透明度和社区创新。相比之下，中国的华为、百度、阿里、Deep Seek等企业都选择多元化的开源路线。

国际合作与竞争并存是全球AI+竞争的必然趋势，各国在竞争的同时也在寻求合作的机会和空间。例如，在联合国、OECD、G7 等国际组织中，各国正在就AI治理标准、伦理规范等问题进行对话和协商；在技术标准、开源社区等领域，各国企业和研究机构也在进行广泛的合作和交流。

未来，全球AI+竞争格局将更加复杂和多元，各国将在竞争中合作，在合作中竞争，共同推动AI+技术的发展和应用。同时，随着AI+技术的不断发展和应用的不断深入，全球治理体系也将面临新的挑战和机遇，需要各国共同努力，构建更加公正、合理、有效的全球AI治理体系。

六、AI+的挑战与应对策略

6.1 技术挑战与瓶颈：AI+发展的技术障碍

尽管AI+技术发展迅速，但仍面临一系列技术挑战和瓶颈，这些问题制约着AI+技术的进一步发展和应用。未来，需要从以下几个方面加强技术攻关和创新：

基础理论与算法瓶颈是AI+技术发展的首要挑战，它限制了AI系统的泛化能力和适应性。当前，AI 技术在理解、推理、创造等方面仍与人类智能存在较大差距，特别是在复杂、动态、开放的环境中，AI 系统的表现还不够稳定和可靠，AI 系统在面对未知情境、模糊信息、价值判断等问题时，往往表现不佳。

算力与能耗制约是AI+技术发展的重要挑战，它限制了AI系统的规模和性能。当前，训练和运行大规模AI模型需要消耗大量的计算资源和能源，这不仅增加了成本，也带来了环境压力，训练一个大型语言模型需要消耗数百万千瓦时的电力，相当于数百辆汽车的终身排放量。

数据质量与数量问题是AI+技术发展的基础挑战，它影响了AI系统的训练效果和应用性能。当前，高质量、多样性、标注准确的数据仍然稀缺，特别是在一些专业领域和新兴领域；同时，数据孤岛和数据壁垒也限制了数据的流通和利用，影响了AI系统的泛化能力和创新潜力。

系统可靠性与安全性是AI+技术发展的关键挑战，它关系到AI系统的应用安全和社会信任。当前，AI 系统的可靠性和安全性仍然存在诸多问题，包括模型不稳定性、对抗攻击脆弱性、数据隐私泄露等，MetaAI新应用曝重大隐私漏洞，数百条私聊内容遭泄露，涉及音频、图片及高度敏感内容。

针对这些技术挑战，需要采取以下应对策略：一是加强基础研究和原始创新，突破AI基础理论和算法瓶颈；二是发展高效计算和绿色计算技术，提高算力利用效率和降低能耗；三是建立数据共享机制和数据交易市场，促进数据的流通和利用；四是加强AI系统的可靠性和安全性研究，建立健全AI安全评估和监管体系。

6.2 伦理与法律挑战：AI+的伦理困境与法律规制

AI+技术的发展带来了一系列伦理和法律挑战，这些问题涉及人类尊严、社会公平、责任归属等多个方面，需要在技术发展的同时进行深入思考和有效应对。

算法偏见与歧视是AI+伦理挑战的核心问题，它可能导致系统性的不公平和歧视。AI 系统的决策往往基于历史数据训练，而历史数据可能包含各种偏见和歧视，导致AI系统在招聘、信贷、司法等领域产生不公平的结果。隐私与数据保护是AI+伦理挑战的重要问题，它关系到个人信息安全和自由权利。AI 系统的训练和应用需要大量数据，其中可能包含个人敏感信息，如健康状况、财务状况、社交关系等。如果这些数据得不到妥善保护，可能导致隐私泄露和滥用。

责任与问责是AI+伦理挑战的关键问题，它关系到AI系统行为的责任归属和法律后果。当AI系统造成损害时，谁应该承担责任？是开发者、使用者还是系统本身？这一问题在自动驾驶、医疗诊断、金融投资等领域尤为突出。透明度与可解释性是AI+伦理挑战的基础问题，它关系到AI系统的可理解性和可接受性。当前，许多AI系统，特别是深度学习模型，被视为 "黑盒子"，其决策过程和逻辑难以解释和理解，这增加了系统的不可预测性和不可控性，也影响了用户的信任和接受度。

针对这些伦理和法律挑战，需要采取以下应对策略：一是建立健全AI伦理框架和准则，明确AI发展的价值导向和伦理边界；二是加强AI法律制度建设，完善AI相关法律法规和监管框架；三是发展可解释AI技术，提高AI系统的透明度和可解释性；四是建立AI伦理审查和监管机制，确保AI系统的开发和应用符合伦理和法律要求。

6.3 就业与技能挑战：AI+对就业结构的影响与应对

AI+技术的发展正在深刻改变就业结构和职业形态，对就业市场和劳动者技能提出了新的挑战和要求。未来，需要从以下几个方面应对AI+带来的就业和技能挑战：

就业结构转型是AI+对就业市场的主要影响，它将导致传统职业的减少和新兴职业的增加。一方面，AI 技术将替代大量重复性、程式化、标准化的工作，特别是在制造业、客服、行政等领域；另一方面，AI 技术也将创造大量新的就业机会，特别是在AI研发、数据科学、人机协作等领域。

技能需求变化是AI+对劳动力市场的重要影响，它将改变劳动者的技能结构和能力要求。未来的工作将更加注重创造力、批判性思维、人际交往、复杂问题解决等人类独特能力，以及AI素养、数字技能、跨学科知识等新型能力。

收入不平等加剧是AI+对社会经济的潜在影响，它可能扩大不同群体之间的收入差距。一方面，高技能、高教育水平的劳动者将从AI技术中获益更多，获得更高的收入和更好的发展机会；另一方面，低技能、低教育水平的劳动者可能面临就业困难和收入下降的风险。

工作性质与意义重构是AI+对人类社会的深层影响，它将改变工作的性质和意义。未来，工作将更加注重创造性、自主性、社会性和意义感，而不仅仅是谋生手段；同时，工作与生活的界限也将更加模糊，远程工作、弹性工作、自主创业等新型工作方式将更加普遍。

针对这些就业和技能挑战，需要采取以下应对策略：一是加强职业教育和培训，提升劳动者的AI素养和数字技能；二是完善社会保障体系，建立适应AI时代的就业支持和收入保障机制；三是促进人机协作和人机共生，发挥人类和AI各自的优势；四是推动终身学习和能力建设，帮助劳动者适应不断变化的就业环境。

6.4 全球治理与国际合作：AI+的全球治理框架构建

AI+技术的发展已经超越了单一国家和地区的范畴，需要全球合作和共同治理。未来，需要从以下几个方面构建更加公正、合理、有效的全球AI治理框架：

治理理念与原则分歧是全球AI治理的主要挑战，它反映了不同国家和地区在AI发展和应用上的不同价值观和利益诉求。当前，全球AI治理存在两种主要理念：一种是以美国为代表的 "技术中心论"，强调技术创新和市场竞争；另一种是以中国为代表的 "发展中心论"，强调技术发展和普惠共享，中国发布的行动计划鲜明体现出共赢、公平、普惠导向。中方倡导AI发展和治理的全球合作，塑造有别于技术霸权主义的治理范式。在计划确立的 "向善为民、尊重主权、发展导向、安全可控、公平普惠、开放合作" 的六项基本原则中，"发展导向" 居于中心地位，提出 "助力全球南方真正接触和应用人工智能，推动人工智能包容普惠发展"。

治理机制与框架缺失是全球AI治理的重要挑战，它影响了全球AI治理的效率和效果。当前，全球AI治理缺乏统一的国际组织和协调机制，各国家和地区的治理标准和监管框架也存在较大差异，这增加了跨国合作的难度和成本，美国在AI治理上呈现出 "软法引导" 和碎片化的特点。其联邦层面缺乏全面的AI立法，更多依赖行政命令、机构指南（如 NISTAI风险管理框架）和州级立法，这可能导致监管标准不一和执行效率问题。

技术标准与规则竞争是全球AI治理的关键挑战，它关系到未来AI发展的主导权和话语权。当前，各国在AI技术标准、数据规则、伦理准则等方面的竞争日益激烈，这可能导致技术碎片化和市场分割，影响全球AI技术的创新和应用。例如，美国在其政策文件中包含具有迷惑性的 "开放政策"，但实际上仍以技术保护和封锁围堵为主。具体举措包括 "在联合国、OECD、G7 等国际组织中反对中国主导AI治理标准"。

跨国数据流动与隐私保护是全球AI治理的基础挑战，它涉及数据主权、隐私保护和数字经济发展等多个方面。当前，各国对数据跨境流动的监管政策和标准存在较大差异，这增加了跨国企业的合规成本，也限制了全球数据的流通和利用。例如，欧盟《AI 法案》第 5 条明确禁止一系列具有特定危害的人工智能系统的使用。主要内容包括：禁止使用仅基于个人画像或人格特征评估、预测个人犯罪风险的人工智能系统，但用于支持基于客观和可验证事实的人类评估的系统除外。禁令生效：依据《人工智能法案》第 113 条，该法案第 5 条自 2025 年 2 月 2 日起正式施行。

针对这些全球治理挑战，需要采取以下应对策略：一是加强国际对话和协商，增进各国在AI治理上的共识和互信；二是完善全球AI治理机制，建立更加包容、透明、有效的国际协调平台；三是推动技术标准和规则的国际协调，促进全球AI技术的互操作性和兼容性；四是加强跨国数据流动和隐私保护的国际合作，建立兼顾数据主权和数据利用的全球数据治理框架。

七、结论与建议

7.1AI+的战略意义与价值重构

AI+作为人工智能与人类社会、物理环境深度融合的超级智能矩阵，正在深刻改变人类社会的生产方式、生活方式和思维方式，重构全球经济格局和社会结构。AI+的战略意义主要体现在以下几个方面：

生产力革命的新引擎是AI+的核心战略意义，它通过将AI技术与各行业深度融合，大幅提高生产效率和创新能力，推动经济高质量发展。国家竞争力的新焦点是AI+的重要战略意义，它已成为全球科技竞争和产业竞争的核心领域。当前，各国纷纷将AI+发展纳入国家战略，加大研发投入和政策支持，争夺AI+技术的制高点和主导权。社会进步的新动力是AI+的深层战略意义，它通过提高公共服务水平、改善生活质量、促进社会公平，推动社会进步和人类福祉。未来，AI+技术将在医疗健康、教育文化、环境保护等领域发挥更大作用，为解决人类面临的共同挑战提供新的解决方案。

文明演进的新阶段是AI+的终极战略意义，它将推动人类文明从工业文明向智能文明的转型。未来，AI+技术将深刻改变人类的认知方式、价值观念、社会组织和生存方式，开创人类文明发展的新纪元。

AI+的价值重构主要体现在以下几个方面：一是从工具价值到主体价值的转变，AI 从单纯的工具和手段转变为具有一定主体性和创造性的合作伙伴；二是从经济价值到社会价值的扩展，AI 从创造经济价值扩展到创造社会价值和人文价值；三是从局部价值到系统价值的提升，AI 从优化局部环节和流程提升到重构整个系统和生态。

中国在AI+领域具有独特的优势和挑战，需要根据自身国情和发展阶段，制定适合中国特色的AI+发展战略和路径。未来，中国AI+发展可以考虑以下几个方面的战略选择：

应用牵引与技术突破并重是中国AI+发展的基本战略，它将应用需求和技术创新有机结合起来，形成良性互动的发展格局。一方面，中国拥有丰富的应用场景和海量的数据资源，可以为AI技术提供广阔的应用空间和训练数据；另一方面，中国也需要加强基础研究和核心技术攻关，突破关键技术瓶颈，提高自主创新能力。中国在应用层面已经取得了显著成就，如 DeepSeek 大模型在多个领域的成功应用；同时，中国也在芯片、算法等基础领域加大投入，推动技术突破。

开放合作与自主可控协同是中国AI+发展的重要战略，它将对外开放和自主创新有机结合起来，形成安全可控的发展环境。一方面，中国需要积极融入全球AI创新网络，参与国际合作和竞争，吸收借鉴国际先进经验和技术；另一方面，中国也需要加强自主创新和产业链安全，构建自主可控的技术体系和产业生态。中国正加速构建 "自主可控、开放合作" 的产业体系，一方面通过新型举国体制集中资源进行技术攻关；另一方面深化开放共享的科技合作，拓展技术发展的国际空间。

政府引导与市场主导结合是中国AI+发展的关键战略，它将政府作用和市场机制有机结合起来，形成协同高效的发展机制。一方面，政府需要加强顶层设计和政策引导，提供基础设施和公共服务，营造良好的发展环境；另一方面，市场需要发挥资源配置的决定性作用，激发企业创新活力和市场主体积极性。中国政府出台了一系列支持AI发展的政策措施，如《新一代人工智能发展规划》、《关于深入实施 "人工智能 +" 行动的意见》等；同时，中国企业也在AI领域投入大量资源，推动技术创新和应用落地。

制度创新与技术创新互动是中国AI+发展的深层战略，它将制度变革和技术创新有机结合起来，形成相互促进的发展格局。一方面，技术创新需要制度创新的支持和保障，包括法律法规、监管框架、伦理规范等方面的创新；另一方面，制度创新也需要技术创新的支撑和推动，包括监管科技、治理工具、评估方法等方面的创新。中国在AI治理方面积极探索，提出了 "向善为民、尊重主权、发展导向、安全可控、公平普惠、开放合作" 的基本原则，体现了中国特色的治理理念和价值取向。

面对AI+时代的机遇和挑战，个人、企业和政府需要采取积极行动，共同推动AI+技术的健康发展和有效应用。以下是针对不同主体的行动建议：

个人层面的行动建议：一是提升AI素养和数字技能，了解AI的基本原理和应用场景，掌握与AI协作的能力；二是培养终身学习能力，不断更新知识和技能，适应AI时代的变化和需求；三是发展人机协作能力，发挥人类的独特优势，与AI建立良好的协作关系；四是增强伦理意识和批判思维，理性看待AI技术的优势和局限，做出明智的决策和选择。

企业层面的行动建议：一是加强AI技术研发和应用，根据自身业务特点和需求，选择合适的AI技术和应用场景；二是推动组织变革和流程再造，适应AI时代的生产方式和管理模式；三是培养和引进AI人才，建立适应AI时代的人才结构和激励机制；四是加强伦理治理和风险管理，确保AI系统的安全可靠和符合伦理。

政府层面的行动建议：一是加强顶层设计和战略规划，制定适合国情的AI+发展战略和政策框架；二是完善法律法规和监管体系，建立适应AI时代的法律制度和监管机制；三是加大研发投入和基础设施建设，支持基础研究和关键技术攻关，建设AI基础设施和公共服务平台；四是促进国际合作和全球治理，参与全球AI治理体系建设，推动形成公正合理的国际规则和标准。

多方协同的行动建议：一是建立政府、企业、研究机构、社会组织等多方参与的协同创新机制，促进产学研用深度融合；二是构建开放共享的数据平台和创新生态，打破数据孤岛和技术壁垒，促进资源流动和创新合作；三是加强伦理规范和标准建设，建立健全AI伦理框架和评估体系，推动AI技术的负责任发展和应用；四是完善风险预警和应对机制，建立健全AI风险监测、评估和处置体系，有效防范和应对AI技术可能带来的风险和挑战。

总之，AI+时代的到来，既带来了前所未有的机遇，也带来了前所未有的挑战。只有坚持以人为本、科技向善的理念，统筹发展和安全，兼顾效率和公平，才能推动AI+技术的健康发展和有效应用，为人类社会创造更加美好的未来。

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