国常会再提“人工智能+”：牵引二字见落点

本报记者 | 张守营

    10月16日，国务院总理李强主持召开国务院常务会议，听取“人工智能+”行动进展情况汇报。会议指出，人工智能是影响未来发展的关键变量，要从我国产业体系完备、应用场景丰富、工程化能力强等实际出发，注重以落地应用牵引技术创新，不断深化拓展“人工智能+”行动。
    这句话的分量落在“牵引”二字上。
    去年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，其中就提出“以新的应用需求牵引科技创新突破”。今年6月29日召开的国务院常务会议提出，要深入实施“人工智能+”行动，发挥我国产业体系完备、应用场景丰富等优势，促进智能产品和服务加快规模化商业应用。从“促进”到“牵引”，指向的是同一个方向：让落地的需求反过来定义技术攻关的题目，而不是等一项技术完全成熟了，再去找它可以用在哪里。
    这个转向有现实依据。我国拥有全部工业门类，制造业规模连续多年居世界首位，海量真实场景是人工智能最好的试验场，也是别处不易复制的比较优势。把这份优势用足，比在参数上比高低更要紧。

中试是绕不开的一关

    会议围绕“突出赋能应用”作了几项部署：以实体经济为重点强化供需衔接，鼓励联合研发，推进中试验证，加大场景培育力度。这些部署各有侧重，又相互衔接。
    其中，中试最难，也最容易被绕过去。模型在实验室里跑出好成绩不算太难，进了车间就是另一回事：几十种设备来自不同年代、不同厂商，维修记录格式五花八门，关键经验只存在于老师傅的脑子里。更实际的问题是，如果人工智能给出错误建议，导致产线停了两个小时，责任怎么划分、损失怎么分担。
    中国信息通信研究院近期对1119个制造业人工智能场景样本作了梳理，近半数已完成试点验证，但还没有进入规模化推广。能不能跨过这一步，很大程度上取决于中试。
    上海电气承担建设的国家人工智能应用中试基地（制造领域），做的就是这件事。基地于2025年9月启动，在国家发展改革委、工业和信息化部指导下建设，聚焦“海、陆、空、能源”高端装备制造。以核电设备为例，产业链涉及20多个国家、300多家核心供应商、1万多个零部件，设计、制造、检测、运维环环相扣；设备类型和工况复杂多变，工业数据来源不一，工艺经验高度依赖专业人员，模型还必须与既有设备、控制系统和生产流程协同。通用模型的基础能力替代不了工业知识、工艺约束和可靠性验证。国家发展改革委把这类基地定位为产业链协同创新的“连接器”、技术成果转化的“加速器”、优质应用落地的“孵化器”。说白了，就是要有人把“从演示到生产力”中间那段工程化的苦活干下来。

供需衔接是转化的关键一环

    企业有需求，技术方有能力，两边却常常接不上。人工智能企业不了解工业场景的实际约束，传统企业不清楚人工智能能做什么、不能做什么。会议提出“鼓励联合研发”，指向的正是这个痛点。
    广州市工商联今年年初的调研样本分析显示，当地63.2%的制造业企业启动了人工智能场景探索，但完成概念验证的比例不足18%，大量创新停留在“想法”阶段。瓶颈不在算力和模型，而在缺少把业务需求转化为可运行原型的工程化人才，企业处在“看得见问题、摸不着解法”的状态。这不是企业不愿用，而是不知道怎么把业务需求翻译成技术语言，中间缺一个能把两边对接起来的机制。
    场景培育则是催化剂。好的场景不是等来的，是培育出来的。政府开放场景、企业开放产线，让人工智能在真实环境中反复训练和迭代，才能从“个别能用”走向“普遍好用”。青岛即墨提供了一个可感的样本。当地工业大模型企业创新奇智是青岛人工智能产业链“链主”企业，已服务上千家制造企业。其CAD解析大模型把图片图纸转化为可编辑的数字化图纸，把数天工作量压缩到数小时，错误率从超过15%降到2%以内，目前已赋能1800家企业。这样的变化，靠的不仅是某一项技术突破，更是一个个具体场景磨出来的经验。

底座要夯实，底线要守牢

    会议还部署了两件事：夯实发展底座，统筹发展和安全。
    底座方面，“促进算电协同”格外值得关注。业内常说“算力的尽头是电力”，人工智能用得越多，用电需求增长越快。东部算力需求大而电力偏紧，西部绿电充裕而消纳有限，这个结构性错配解决得好不好，直接关系“人工智能+”的底座稳不稳。算电协同今年首次写入《政府工作报告》，与超大规模智算集群一同列为新基建工程；9月11日的国务院常务会议研究算力网建设时，也专门提出“推动算电协同、算网融合”。短短几个月里密集部署，说明这件事已经进入施工阶段。
    安全方面，重点是“因业分级分类施策”。医疗、化工、交通等高风险场景，标准要严、评估要实；办公自动化、客服等一般场景，则可以留出更大的创新空间。分级分类，是把“守牢底线”落到操作层面的办法，比笼统地讲守底线更具可行性，也更符合人工智能技术迭代快、应用形态多的特点。
    检验“人工智能+”行动的成效，标尺最终要落到工厂、矿山、医院、田间：研发周期有没有缩短，良品率有没有提高，能耗成本有没有下降。这些硬指标上的实实在在的改变，比模型参数更能说明问题。技术领先是起点，不是终点。从技术领先到生产力领先，中间隔着中试、场景、供需对接、安全治理一连串工程化问题。这次国务院常务会议着力的，正是这些中间环节。