中央经济工作会议于12月11日至12日在北京举行，会议确定了2025年的九大重点任务，其中第二点提到要开展“人工智能+”行动，培育未来产业。
会议还表示，要以科技创新引领新质生产力发展，加强基础研究和关键核心技术攻关，超前布局重大科技项目，积极运用数字技术、绿色技术改造提升传统产业。
近年来，人工智能行业发展受到各级政府的高度重视和国家产业政策的支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。
在2024两会政府工作报告中，更是首提“人工智能+”概念，报告提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
人工智能会“＋”出什么新场景，能结合哪些未来产业？
AI在多个行业落地
天使投资人、资深人工智能专家郭涛对第一财经记者表示，AI在行业应用的机会十分广泛。它能显著提升生产效率，如优化工业生产流程与实现精准控制；改善服务质量，例如智能客服能够迅速响应并解答问题；帮助企业精准决策，通过大数据分析预测市场趋势；同时，AI还能催生新的商业模式，如与共享经济结合，创造高效的资源分配方式等，为各行业的发展注入新动力，带来新机遇。
目前AI已落地的行业领域包括医疗、金融、电商、交通、工业制造、教育等。
郭涛介绍，在医疗领域，AI可以辅助医生诊断疾病、解读影像，并助力医疗资源的合理分配。金融领域则利用AI进行风险评估、欺诈检测并提供智能客服等服务。电商行业通过智能推荐系统和个性化定制服务提升用户体验。工业制造中，AI精确控制生产参数，并为机器人装上“大脑”，实现自主决策。教育领域也借助AI提供个性化学习方案和辅导。
在“人工智能+”未来产业方面，郭涛认为，量子信息（如量子通信、量子计算等）、生物技术（基因编辑、生物制药、脑机接口等）、新能源（氢能、可控核聚变等）、太空探索与开发（太空旅游、卫星互联网等）、新材料（超导材料、高性能复合材料等）等领域都很有前景。这些产业有望在技术突破的基础上蓬勃发展。
站在大模型厂商的角度，MiniMax副总裁刘华告诉记者，AI已经在多种场景扩大应用了。“去年国内就有AI办公产品，能写文章、做PPT，如果按满分100分打分，这种产品创作的文学作品虽然不到90分，但也有70分了。今年大模型还从一个只会写文章的‘文科生’变成能力比较全面的模型。”刘华表示，以公司大模型目前的应用场景为例，音乐、视频模型已被用于制作广告，与保险公司合作的智能体能在客户来电时把保单赔付流程走完，AI药师助手能在医药零售场景提供用药建议，大模型还驱动了AI PC的语音助手。
有潜力在制造业、教育行业扩大应用
多个场景中，记者采访了解到，AI有潜力在制造业场合扩大应用。TCL实业副总裁、格创东智CEO何军告诉记者，目前制造业对AI的应用相对金融、零售行业慢一点，原因包括制造业此前的数字化水平和信息化水平相对较低，以及工业数据相对复杂且数据治理基础较差等。但他判断，AI在制造业的长期价值体现和回报某种程度上会超过金融和零售行业。
以AI在半导体工厂能源管理方面的作用为例，何军表示，可以用AI改造暖通、厂务设备以及工厂中的其他高能耗设备，此外，AI可以用于预测工厂用电负荷，帮助工厂进行电费申购，并通过碳资产运营提升工厂盈利水平。
中信建投证券也认为，AI+工业是大势所趋。在未来，AI 技术与工业的深度融合仍将是国际竞争的焦点，实现 AI+工业是大势所趋。一方面，在国家战略和政策端，智能制造是大势所趋，中国是世界第一工业大国，具有优秀且深厚的工业基因，而从工业大国向工业强国的转型之路是当下政策的热点。从技术结构层面看，人工智能技术与工业大数据、工业软件、工业云、边缘计算等其他技术之间存在联动效应，利用物联网、云计算等技术实现实体世界与虚拟世界的交互将成为工业发展的重要环节。
AI+教育也被寄予期望。中信建投证券的报告表示，AI+教育是人工智能落地的黄金赛道。教育行业因为个性化学习诉求强、数据丰富度高、付费意愿强，成为人工智能的优质落地领域。具备较强理解能力的生成式人工智能可以持续为学生提供个性化教学服务，针对性辅导成本大大降低，能更好地适应每个学生的独特需求和能力水平。对于教育资源有限的地区，相对较低成本的 AI 教育应用使得高质量资源更加触手可及，进一步促进教育公平。
根据Market Research数据，生成式人工智能在教育领域的市场规模将从2022年的2.15亿美元上升至2030年的27.4亿美元，复合年均增长率为 37.5%，其中面向学生端的市场规模大致占到全部市场规模的一半。
整体而言，AI技术正与多个行业结合，但AI在不同领域的渗透进展不同。据中国信息通信研究院11月发布的《人工智能发展报告（2024年）》（下称《报告》），随着“人工智能+”行动等政策深入推进，大模型在多个行业成效显现，尽管各行业成熟度高低有别，但整体表现出较高的探索积极性。
《报告》称，在以软件开发为代表的生产性服务业领域，部分行业具备相对良好的数据基础，实用效益的显现吸引了更多参与者加入，大模型应用成熟度较高。而由于线下生产流程的复杂性、严谨性和专业化要求，大模型在实时生产环节应用进展相对较慢。
《报告》称，大模型应用在产业链各环节分布呈现“两端快、中间慢”特征，即产业链两端的研发设计和运营服务等知识密集型、服务密集型环节落地相对较快，生产制造等中间环节相对较慢。从两端环节看，一方面，科学研究、研发设计等知识密集型场景理论基础坚实，且普遍拥有高质量数据集，大模型赋能科研的作用得以充分发挥。从中间环节看，大模型在生产、制造等低附加值场景的落地存在一定局限性，面临场景选择难、低时效性、低可信度等问题。
瑞银证券此前在报告中则表示，中国AI长期发展的潜力是被低估的。中国AI应用的渗透率有望从明年起加速，由AI带动的软件、云服务市场，在未来五年预估的复合增长率可能可以达到35%以上。
(本文来自第一财经)
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