作者
人工智能产业创新研究中心 徐杨岚
日前，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》印发，明确提出加快实施“人工智能+”产业发展，培育智能原生新模式新业态。这表明，人工智能的角色正逐渐发生转变：从提升效率的“工具性赋能”，迈向重构产业逻辑的“AI原生”。这一转变不仅是技术应用的深化，更是培育新质生产力的核心引擎。该项行动的明确，正是要推动人工智能突破“辅助工具”定位，从嵌入走向原生，实现真正意义上的“人工智能+”。这意味着，产业升级不再是AI与产业的简单叠加，而是以AI为核心重塑产业决策、运营、协作逻辑，最终形成贯通全产业链的新型价值网络。
一、人工智能从“AI工具”到“AI原生”的范式跃迁与内涵解析
人工智能技术的应用正经历由表及里的深刻变革，其角色从提升效率的辅助工具，演进为重构产业体系的核心驱动力。这一范式跃迁不仅表明技术应用的深化，也代表产业发展逻辑的根本性转变。
在“AI工具”阶段，人工智能主要体现为局部优化和外部嵌入两大特征。该阶段的核心是在现有产业框架内，针对特定环节或瓶颈问题，通过AI技术实现效率提升或成本降低。例如，在生产线上引入机器视觉进行质量检测，或在客服系统中部署聊天『机器人』️处理常规咨询。尽管这些应用提升了工作效率，但其作用范围有限，尚未触及产业运行的底层逻辑和组织形态。人工智能在此阶段更多表现为一种改善型工具，而非变革性要素，其价值创造具有明显的附加性和从属性。
随着技术成熟度提升与应用场景拓展，人工智能开始逐渐步入“AI原生”新阶段。这一阶段的本质特征在于，人工智能不再仅是外部添加的工具，而是深度融入产业系统的内生架构。它推动产业从“应用AI”转向“为AI而设计”，催生出一系列具有重构性、原生性的新型发展模式。具体而言，“AI原生”表现为三大核心特征：一是系统重构性，人工智能驱动产业链各环节深度融合，形成数据闭环和智能协同的新体系；二是价值原创性，基于AI技术诞生了传统模式下无法存在的新产品、新服务和新业态；三是架构内生性，人工智能成为产业基础架构的有机组成部分，深度参与系统的运行逻辑和价值分配方式。
这种范式跃迁的深层意义在于，它标志着产业发展模式正在经历从“技术应用”到“架构重构”的质变。人工智能不再仅仅优化现有体系，而是在重新定义产业的基本运行规则和价值创造方式，为培育新质生产力提供全新的组织形态。
二、“人工智能+”培育新质生产力的发力方向
一是驱动生产要素实现全局智能化配置。“AI原生”核心在于人工智能深度嵌入生产要素配置全过程，推动数据、算法、算力等要素与传统要素实现有机融合。数据从辅助资源跃升为核心生产资料，通过AI驱动实现跨域流通和价值释放；算法从单一工具演进为智能决策系统，实时优化要素配置效率；算力从基础支撑升级为智能调度平台，实现计算资源的弹性供给和高效利用。这种智能配置模式突破了传统要素分配的局限性，推动生产要素从规模依赖向智能驱动转变，显著提升全要素生产率。
二是推动产业体系实现结构深度化重构。“AI原生”驱动产业体系从技术应用层的局部优化，迈向架构底层的系统性重构。人工智能深度融入产业基础架构，重塑产业运行的基本逻辑和价值创造方式。具体而言，在运行机制层面，人工智能从提供分析建议的辅助角色，转变为能够自主做出实时决策的核心系统。在价值创造层面，人工智能突破对某部分环节的效率提升，通过对业务流程的全面重构，建立起以数据智能为核心的新型价值创造体系。在发展范式层面，产业不再将人工智能视为外部的技术工具，而是以其为核心构建起具有自我演进能力的创新生态系统。
三是促进组织形态实现范式适应性演进。“AI原生”推动组织形态发生根本变革，人工智能从外部辅助工具转变为组织架构的内生核心。组织结构从传统的科层制向智能主导、数据驱动的柔性网络演进，形成能够自主优化、自适应调整的智能组织形态。组织决策机制从人力主导向人机协同转变，实现决策过程的智能化、科学化和实时化。创新模式从封闭式研发向开放式、生态化的智能创新网络转型。这种组织范式的演进为新质生产力的培育提供了全新的组织基础和制度保障。
三、“人工智能+”培育新质生产力的现实制约
一是架构适配性制约。“AI原生”要求人工智能深度融入产业底层架构，成为内生性驱动力量，然而现有产业基础设施与技术体系大多建立在传统的“事后反馈与调整”逻辑基础上，其被动响应、局部优化的运行机制，与人工智能原生架构所要求的实时感知、主动决策和全局优化之间存在系统性适配瓶颈。具体表现为，传统产业设备数据采集能力不足，难以满足人工智能算法对高质量、实时性数据的需求；现有业务流程刚性较强，难以适应人工智能驱动的柔性化、动态化运行模式；既有技术体系与人工智能原生平台存在技术兼容障碍等方面。这些适配性问题制约了人工智能从应用层向架构层的深度融合。
二是数据要素化制约。“AI原生”高度依赖数据要素的高效流通与价值释放，然而当前数据要素化进程仍面临多重障碍。例如，数据质量参差不齐，特别是工业等领域数据存在标准不统一、标注不规范等问题，难以直接用于模型训练；数据产权界定不清、授权机制不完善，导致数据共享与流通存在法律风险；数据安全与隐私保护要求不断提高，与数据开发利用需求之间存在平衡难题。这些因素共同导致数据要素难以充分释放其潜在价值，从而制约了“AI原生”模式从技术理念到产业实践的深入发展。
三是能力构建性制约。“AI原生”要求企业具备全新的技术能力、管理能力和组织能力，然而当前能力供给与现实需求之间仍存差距。技术层面，缺乏既深入理解产业逻辑又掌握人工智能技术的复合型人才，导致技术方案与业务需求匹配度不高；管理层面，传统管理模式难以适应人工智能驱动的敏捷、迭代、试错的新型创新范式；组织层面，科层制组织架构与“AI原生”所需的扁平化、网络化、柔性化组织形态之间存在冲突。这些能力缺口严重制约了“AI原生”模式的规模化推广与应用。
四、利用“人工智能+”培育新质生产力的实施路径
一是建立监管沙盒与产业赋能双向驱动的创新机制。在智能制造、智慧医疗、自动驾驶等重点领域设立“人工智能+行业”监管沙盒试点，制定差异化的准入标准和风险评估体系，允许企业在可控范围内测试、创新产品和服务。同步建立沙盒内创新成果的产业化推广机制，比如，通过制定技术标准、认证体系和推广目录等方式，加速创新成果的市场化推广。配套建设行业级人工智能赋能中心，提供合规咨询、技术验证、产品认证、人才培养等一站式服务，形成“创新试验—成果转化—规模应用”的完整闭环。建立跨部门协同监管机制，明确监管职责分工，实施动态风险评估和预警，确保创新风险可控。通过制度创新与技术赋能的双向驱动，有效降低创新成本，加速成熟解决方案的行业推广。
二是构建“产业大脑+企业小脑”的协同发展模式。建设人工智能跨行业共性技术平台作为“产业大脑”，整合行业数据、算法和算力资源，开发共性技术模块，提供基础模型训练、数据标注、算法测试等公共服务。支持龙头企业基于行业共性技术平台建设“企业小脑”，通过标准化接口调用等基础能力，结合企业特定需求开发个性化应用。建立分层分级资源服务体系，根据企业规模、技术能力和发展阶段提供差异化的服务支持。制定统一的数据接口、模型标准和安全规范，确保系统互联互通。形成分层赋能、协同发展的产业生态，既避免重复建设，又满足企业个性化需求，提高产业整体效能。
三是创新“人工智能+”产融合作模式。设立以政府引导基金为核心的多层次资本支持体系，重点投向具有原创技术和核心竞争力的人工智能原生企业。建立以技术成熟度、团队创新能力和产业应用潜力为核心的多维项目评估体系，引导社会资本精准投入早期关键技术研发和场景创新。探索建立人工智能产业技术验证平台和中试基地，为创新项目提供技术可行性验证和产业化前景评估，降低投资前期风险。同时，鼓励长期资本与人工智能关键技术研发项目对接，提供耐心资本支持，突破关键核心技术瓶颈。通过构建覆盖技术创新全生命周期、适应人工智能产业发展规律的多元化投融资服务体系，为培育新质生产力提供持续动力。
