應用場景牽引大模型部署：持續推進“人工智能十”行動

引言

2025年春節以來，杭州人工智能（AI）初創公司深度求索（DeepSeek）及其大模型產品引發了國內外的廣泛關注和討論，大大加深了社會大眾對AI的認知程度，拓展了AI技術的應用范圍。這一現象展現了科技指數級進步帶來的深刻社會變革，折射出AI時代全球科技競爭的復雜性與文化價值觀碰撞的激烈程度。這是一個經濟和社會都將被重新定義的時代。我國在AI技術應用落地方面潛力巨大，同時也面臨諸多挑戰。從歷史經驗、現有條件及未來趨勢看，我國實現AI大規模應用的前景廣闊。

2025年AI市場已經出現了六大趨勢：巨額交易推動融資規模再創新高；在投資結構上，行業科技領域份額縮減，基礎設施備受青睞；歐洲在AI領域展現出強勁潛力，以色列領跑創新指數；AI并購活動保持強勁勢頭；獨角獸企業估值迅速提升，商業模式不斷創新；科技巨頭深度布局AI生態系統。[1]

2024年12月，中央經濟工作會議提出，“以科技創新引領新質生產力發展，建設現代化產業體系。加強基礎研究和關鍵核心技術攻關，超前布局重大科技項目，開展新技術新產品新場景大規模應用示范行動”。[22025年3月，十四屆全國人大三次會議通過的2025年政府工作報告提出，要“持續推進‘人工智能十’行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來，支持大模型廣泛應用，大力發展智能網聯新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備”，還要“建立未來產業投入增長機制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G 等未來產業”。[3]在政府工作報告中提到具身智能，并將其列入未來產業，表明國家對這一領域高度重視并提供了戰略支持。這既是對全球科技競爭的積極反應，也是在人口紅利消退背景下為推動經濟高質量發展作出的戰略部署，將促使具身智能加快從“實驗室”走向“應用場”，推動人形機器人、自動駕駛汽車、智能家居、養老服務等產業快速發展。未來，具身智能將滲透到社會生活各領域，協助提高生產效率，改善居民生活品質，成為推動新質生產力發展的重要力量。具身智能實際上指向AI技術的應用場景。在黨中央、國務院強調“人工智能十”戰略的基礎上，2025年政府工作報告進一步提出創新應用場景，這里的“場景”既包括其他技術的應用場景，也包括AI技術的應用場景。未來一個時期，加快AI應用場景創新，對推動AI技術發展和產業轉型升級、實現經濟高質量發展，具有十分重要的意義。

一、聚焦應用場景推動大模型落地

“場景”（Scene）一般是指所錨定領域的具體情境。4AI應用場景是指把AI技術應用于解決實際問題、優化自動化流程或增強人類能力的各類具體情境，涉及自然語言處理、圖像處理、語音處理等AI技術。在特定的AI應用場景中，AI系統將與它們所處的環境、面對的用戶和其他系統進行交互，以實現特定的目標。[5]設計AI應用場景的前提，就是明確其要解決的問題是什么，如提高醫療診斷效率或優化物流服務路線。為滿足不同的場景需要，需要開發相應的AI技術，如機器學習、深度學習、自然語言處理、自主定位導航、計算機視覺等，不同的技術適用于解決不同類型的問題。搭建AI應用場景，還需要有效的數據支撐，包括數據收集、數據處理和分析方法的系統性構建。例如，開發預測客戶行為的AI模型時，必須收集大量的客戶互動記錄、消費軌跡等行為數據進行訓練。AI系統與現有技術基礎設施的集成也是一個關鍵環節，如將AI驅動的聊天機器人嵌入客戶服務平臺，通過自然語言處理技術實現高效查詢響應與問題解決。目前看來，客戶服務正成為AI應用場景落地的前沿方向之一。搭建AI應用場景，還要使用戶與AI系統進行有效交互，這涉及為非技術用戶設計界面等工作。成功的AI應用場景要實現提高效率、降低成本、提高準確性、提升用戶體驗等目標。

由此可見，AI應用場景是推動技術發展、提升創新能力和引領未來方向的關鍵所在。在可預見的未來，客戶服務、自動駕駛、醫療保健、金融、養老等領域將成為最具社會影響力和技術挑戰性的AI應用場景落地的前沿方向。應用場景落地將加速各領域技術、體制、機制、體系創新。比如，自動駕駛場景帶來實時決策、極端場景應對等挑戰，推動機器學習算法持續進化。日常學習和訓練中未曾涉及的情景，往往會成為優化感知能力和決策系統的關鍵突破口。而自動駕駛汽車通過百萬公里級的數據收集，大大提高了自身的感知和預測能力。創新性應用場景將推動科學和技術的融合發展，促使神經科學、認知科學等與AI技術深度交叉，加速技術創新。創新性應用場景還將直接推動專用硬件技術開發。目前，AI專用芯片GPU供不應求。英偉達（NVIDIA）在AI芯片領域的市場份額高達 98% ，占據壟斷地位。2024年第三季度，英偉達的營收同比激增 94% ，達到350.82億美元。在英偉達的支持下，馬斯克旗下的人工智能公司xAI僅用19天就搭建完成擁有10萬塊英偉達H100GPU的算力中心。強大的算力基礎又進一步拓展了AI的功能。創新性應用場景還會產生數據，促進數據使用。例如，個性化醫療場景將產生海量數據，既為AI模型訓練提供了數據支持，也催生了擁有廣闊前景的醫療數據標注市場。金融交易等實時決策場景對AI系統提出了更高要求，將推動分布式計算、邊緣AI等技術的進步，促使AI系統在延遲優化、彈性擴展等方面取得突破。高準確性和高可靠性的場景需求，還將加速無監督學習、遷移學習和強化學習等技術的發展，推動對抗性訓練、可解釋AI（Explainable Artificial Intelligence，XAI）和AI系統安全約束等方面的創新。與此同時，在AI應用場景開發過程中，要不斷完善針對AI的道德規范和監管政策。事實上，人臉識別、個性化醫療等AI應用場景已經引起了人們對AI道德倫理和法律監管等問題的討論。在金融風控、司法決策等高風險領域，公平性驗證機制和問責標準的建立，正推動AI系統向更透明、更可靠的方向演進。

目前來看，人們比較關注客戶服務、自動駕駛、個性化醫療等AI應用場景。廣泛和巨大的商業機會將促使大型AI企業（如谷歌、特斯拉、騰訊、阿里、百度等）及政府機構把大量資金投向AI研究。在金融、電子商務和廣告領域，AI正通過提供高度個性化服務、優化營銷策略和提升供應鏈管理水平，重塑行業運營模式。隨著企業在AI商業化中受益，它們將持續加大對AI尖端項目研究、AI基礎應用研究和AI基礎設施建設的投入。成功的AI應用將使技術實現跨行業泛化。例如，起初用于人臉識別的計算機視覺技術已經被應用于醫療保健領域（如放射診斷）。遷移學習等技術能夠讓針對某一項任務的AI大模型適用于另一項任務，從而推動應用場景的改進和拓展，比如基于自然語言處理的聊天機器人也可以適用于法律條文分析。在醫療等領域，AI大模型的可解釋性、用戶信任度和交互友好性必須成為優先保障的目標。在客戶服務、法律咨詢和財務規劃等領域，AI主要是協助人類工作，而不是取代人類。而在氣候建模、災害響應和流行病管理等領域，AI應用正成為應對大規模生態環境問題和全球性挑戰的重要支撐。隨著技術的發展，AI工程師將逐步開發出具備情感理解、自然對話和智能建議能力的大模型。由AI驅動的個性化學習平臺和遠程醫療解決方案，正逐步凸顯其在消除全球教育差距和醫療資源鴻溝方面的價值。總之，無論是在提高工作效率、構建新型倫理框架還是解決復雜社會問題方面，AI場景設計都是技術發展的最前沿。

AI應用場景的創新意義在于，它允許不同組織根據自身需求進行個性化設計，從而提升產品和服務的針對性。隨著AI技術在經濟、行政、文化、社會、環境和日常生活等領域的廣泛應用，其在垂直領域的部署顯得尤為重要一尤其是依托移動端和嵌入式設備，能夠實現更廣泛、更專業化、更貼近日常的AI應用。場景為AI提供了與物理世界交互的機會，促進了具身智能的發展。例如李飛飛團隊推出空間AI，通過三維空間交互幫助AI提升感知能力、意識能力和行為能力，特別是強化其與人類的交互能力，從而更好地實現價值對齊?？梢哉f，場景不僅是AI大模型應用的環境，更是其功能發揮、角色互動、持續進化和價值實現的載體。

二、因地制宜大力開發AI應用場景

AI應用場景開發涉及國家之間的技術競爭，必須從戰略高度統籌謀劃、前瞻布局。我國已經制定至2030年成為全球AI領跑者的戰略規劃，提出要在人工智能理論、技術與應用等方面達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。[6]146百度、騰訊和阿里巴巴等企業開發了文心一言、混元、通義千問等大模型，與OpenAI的GPT系列展開競爭。在智慧城市建設領域，我國將大模型用于城市交通管理、公共安全和資源分配，用大模型實時處理海量城市運行數據，顯著提升了城市治理效能和居民生活品質。在金融領域，我國依托大模型開展數字人民幣生態體系建設，強化安全交易機制，完善欺詐檢測系統，推動金融基礎設施智能化升級。

2024年12月，中央經濟工作會議明確提出“開展‘人工智能十’行動，培育未來產業”，“加強國家戰略科技力量建設”，[2]為AI發展注入政策動能。當前，我國在AI領域呈現出積極應用與審慎監管并行的雙重策略特征。黨和政府高度重視AI，將發展AI產業作為國家戰略，出臺了一系列政策措施。我國擁有龐大的互聯網用戶群體和豐富的應用場景，這為AI技術的迭代升級提供了廣闊的空間。我國擁有大量AI企業和眾多高校與科研機構，大規模培養AI人才，為AI產業發展提供了人才保證。我國民眾對新技術接受度高，對AI產品和服務表現出了濃厚的興趣和熱情，2025年春節前后DeepSeek用戶激增就是很好的印證。

目前，我國在AI基礎理論和核心技術方面與國際領先水平仍存在一定差距，在部分關鍵技術上仍存在瓶頸。另外，AI技術發展離不開海量數據的支持，如何保障數據安全和用戶隱私成為亟待解決的問題。AI技術快速發展還帶來算法歧視、侵權責任不明等一系列倫理道德挑戰，必須盡快建立健全相關法規，使AI在發展中規范，在規范中發展。

我國各行業正處于數字化轉型的關鍵時期，而AI技術正是數字化轉型的核心驅動力，市場需求巨大。下面這句話把場景的經濟意義說清楚了：“我們倡議的不僅是創造知識，而且是促進經濟增長和增加好的工作數量。這些額外的步驟需要將研究人員的科研發現轉化為有經濟價值的產品。”[7]207隨著居民收入水平的提高，人們對智能化產品和服務的需求日益增長，AI技術應用前景十分廣闊。上海人工智能實驗室發布的《醫療健康領域大模型發展分析報告（2024）》提出，醫療健康大模型已落地于智能化診療、個性化治療、藥物研發、醫學影像分析等多個應用場景，大模型的醫學知識問答平均準確率達 82% 。[8]這正是“將研究人員的科研發現轉化為有經濟價值的產品”的鮮明例證。

“在數字化的影響下，過去幾十年里，各國之間的繁榮水平和消費模式在全球范圍內出現了前所未有的趨同，工作報酬也出現了類似的趨同”，[9]553AI領域亦是如此。全球主要經濟體在AI應用場景開發方面進行了戰略性嘗試。美國著力于大模型開發、基礎設施建設和生態系統構建，企圖通過發展AI提高國家競爭力、促進經濟增長及解決社會問題。美國國防部高級研究計劃局（DefenseAdvanced Research Projects Agency）和美國能源部等機構撥款數十億美元資助AI研究，OpenAI和GoogleDeepMind等企業在大模型開發方面處于領跑地位，一些醫療大模型已被用于開展個性化治療、藥物發現和疾病預測等。“美國與許多國際競爭對手相比的主要優勢之一是美國的規模。\"[7]195這里的“規?！?，既指市場規模，也指科學技術研發規模，涉及資金投入、科研機構、人力資源等。

歐盟各成員國之間建立了AI協作生態系統，重點關注行業合作，聚焦醫療保健、能源交通等垂直領域，強調AI發展的可持續性。同時，人們也注意到歐洲在AI領域的短板，“歐洲人日常使用的大部分網絡服務都由美國公司提供”。[10]60

日本的AI戰略側重機器人和工業自動化，這是日本產業歷史積淀的結果。軟銀機器人公司（SoftBankRobotics）等企業整合大模型，創造出更智能、更具適應性的機器人。2024年11月，英偉達CEO黃仁勛與軟銀董事長孫正義在日本共同宣布將圍繞AI基礎設施建設開展一系列合作探索。雙方將共同建造日本最大的AI工廠，推動日本AI產業發展，提升日本在AI領域的競爭力。孫正義表示，軟銀將在建設日本數據中心方面投入重金。當前，日本正在加大對半導體產業和AI產業的投資，努力趕上全球AI技術發展的步伐。面對老齡化的嚴峻挑戰，日本將AI大模型應用于老年護理、醫療診斷和智能家居等領域，旨在提高老年人獨立生活的能力和老年人生活品質。日本學者大前研一預言：“日本大部分執照職業，如律師、會計師、稅務師、司法書士、行政書士、中小企業診斷士、社會保險勞務士、宅地建物取引士等都會被人工智能取代。\"[11]67

韓國著力推進AI技術普惠化。韓國科學和信息通信技術部推動構建的醫療大模型能夠提供疾病檢測與個性化治療服務。此外，韓國還運用大模型來預測公眾需求，優化資源分配，簡化政府運作程序，提高行政效率。

以色列在AI發展方面聚焦于國防、網絡安全和醫療保健領域，并取得重要突破。該國的“鐵穹”防空系統能夠實現實時威脅偵測和防御，未來還會進一步優化該系統以應對高超音速武器的威脅。

英國致力于成為AI超級大國，重點關注醫療保健、金融和氣候變化等領域的AI發展和應用。英國國家醫療服務體系（National Health Service，NHS）是醫療保健大模型開發的重要推手。

加拿大的AI戰略始于2017年，重點聚焦AI倫理和產學合作。該國的AI實驗室正和初創企業共同開發用于醫學成像、藥物發現和醫療保健系統優化的大模型。

在中東地區，阿拉伯聯合酋長國在AI領域處于領跑地位。其國家戰略重點是開發聚焦政府服務優化和智慧城市建設的AI大模型，將大模型嵌入公共管理、公共服務、智能警務和交通管理等領域，開展預測分析，提高服務效率，滿足居民需求。迪拜和阿布扎比正著力建設智能城市基礎設施，將大模型用于城市規劃、能源系統管理和公共安全等。

在非洲，人工智能在農業、醫療、信息等領域的應用場景越來越豐富。非洲數字統計平臺顯示，2023年，非洲移動應用市場共有141款人工智能相關應用，同比增長 24% 。人工智能相關應用月均活躍用戶超過4000萬。[12]

放眼全球，世界各國都在大力開發AI應用場景，旨在提高科技競爭力、促進經濟發展、應對社會挑戰。面對錯綜復雜的國際環境和全球范圍內的

AI快速發展，中國必須立足中國式現代化發展目標，持續推進“人工智能 + ”行動，把數字技術與我國的制造業優勢、市場規模優勢更好結合起來，不斷推動AI大模型落地，尤其是要在發展具身智能上發力。

三、以具身智能為引領構建人本生態

（一）從概念到市場：發展AI智能體

從整體看，AI底層技術開發已取得巨大進展，但在應用落地方面仍需持續發力，將概念轉化為切實的部署和行動。需注意的是，AI應用場景開發不僅是技術創新問題，更是經濟社會問題。在此過程中，市場契合度和社會適應度成為關鍵要素。所謂市場契合度，是指產品能夠滿足市場需求并實現“自我銷售”，引起大量用戶關注并產生付費意愿，進而創造可觀市場價值。所謂社會適應度，則指向社會對AI技術的接受過程，涉及歷史傳統、文化習俗、基礎設施、收入水平、消費習慣等多重因素。

從歷史經驗、現實需要和技術成熟度等諸方面分析，2025年極有可能成為全球AI智能體（AIAgent）應用元年。AI智能體是具備感知、推理、決策和行動能力的自主智能系統，可分為虛擬智能體和具身智能體兩大類別，其核心功能在于整合各類應用程序，通過與環境的持續交互實現特定目標。隨著大模型、多模態技術、具身智能和機器人技術的發展，AI智能體正從簡單的工具型應用向復雜自主協作形態進化。具身AI智能體通過視覺、語音、傳感器等多維度環境感知，能夠自主制定行動方案。例如，自動駕駛汽車可以實時規劃路線，工業機器人可以動態調整生產流程，科研AI系統能夠實現從文獻分析到研究設計的全流程管理，而家庭服務機器人可以動態監測和判斷老年人的身心狀況，在緊急狀態下運用自然語言進行呼救。通過在線學習（OnlineLearning）和聯邦學習（FederatedLearning），AI智能體能夠實現數據庫動態更新，如醫療AI智能體可以及時整合最新病例數據以優化診斷模型。人類反饋強化學習（RLHF）功能的引入，能夠確保AI行為符合人類基本倫理和共同價值。

技術演進趨勢表明，大模型驅動的“基礎智能體”（FoundationAgent）將逐步發展起來。以谷歌的“通用具身智能體”項目為例，其統一架構已實現無人機、機械臂和虛擬角色的協同操控，初步形成分布式智能體集群。GoogleDeepMind推出了Gemini Robotics和Gemini Robotics-ER這兩款基于Gemini2.0的AI模型，這對“機器人大腦”在泛化能力、交互性和靈巧性上實現了全面突破。GeminiRobotics可解決需要高度靈巧性的多步驟任務，如折紙、打包飯盒，并能執行訓練中未曾出現過的任務，展現了泛化到新場景的能力。GeminiRobotics-ER具備高級空間理解能力，能精確識別物體部位、規劃路徑，成功率比Gemini2.0高出2—3倍，可適配不同形態的機器人。[13]在城市交通領域，車載AI、信號燈控制AI和無人機巡檢AI的協同優化已初見成效，提升了整體通行效率。具身AI智能體將物理世界與數字世界有機融合，正在突破傳統智能邊界。隨著AI智能體的發展，還將出現“AI科研伙伴”。DeepMind開發的AI模型AlphaFold3已經能夠指導實驗室機器人自動完成蛋白質合成實驗。

當然也要看到，當前AI智能體發展仍面臨諸多挑戰：技術層面過于依賴統計分析，能源效率革命尚未實現；跨文明價值對齊機制亟待建立；社會分工和勞動關系重構帶來了系統性影響。簡單重復性勞動將被加速替代，而“智能體倫理審計員”“人機協作架構師”等新興職業即將涌現。更深遠的影響在于，當智能體開始理解文化隱喻時，人機關系將發生哲學意義上的重構—這不僅是技術革命，更意味著人類文明演進進入了新階段。

2025年是全球AI智能體應用元年的說法能否成立，需從技術成熟度、應用場景和實際挑戰三個維度綜合研判。近年來，GPT、Claude、Gemini及DeepSeek等模型在多模態處理、邏輯推理和長上下文理解方面取得重大突破，為AI智能體奠定了認知基礎。5G/6G通信、NPU專用芯片和端側AI設備（AI手機、AIPC等）將使AI智能體逐步擺脫云端依賴，向實時實地應用拓展。這種轉變體現為三大趨勢：從被動應答轉向主動事務管理，從單一系統操作轉向跨系統協同，從流程執行轉向動態優化。在醫療問診、個性化教育、自動駕駛等領域，智能體展現出廣闊的應用前景。特別是在個人助理領域，2025年或將成為AI智能體爆發式發展的節點。國產大模型（如Kimi、DeepSeek）與硬件生態（如華為昇騰）的協同發展，正加速推進我國本土AI智能體從“工具”到“代理”的質變。

當具身機器人（EmbodiedRobots）深度融入日常生活時，將引發多維度的社會變革。這種變革將觸及技術發展、社會結構、倫理秩序、文化心理、社會規范甚至人類自我認知等諸多方面。

未來，相當一部分勞動力需重新接受技能培訓。由于機器人的廣泛使用，制造業和服務業的成本將大幅度下降。這可能加劇貧富分化，擴大數字鴻溝，引起社會結構變遷和社會保障制度的改革與創新。

日本在經歷長期老齡化后發現，“退休生活從我們的人生中消失，活到老干到老取而代之成為常態這樣的時代正在向我們逼近”。[14]3 日本的經驗啟示我們，一方面要考慮開發老年人需要的機器人技術，另一方面要考慮健康老年人的再就業問題。任何一個復雜問題都不能用簡單的方法來解決。隨著智能技術的進步、健康技術的開發和終身學習制度的完善，一切皆有可能。

隨著社交情感大模型的開發，機器人或許會成為情感替代品，孤獨老人會將機器人視為子女的“數字替身”。而00后及更晚出生的“AI原居民”可能會更習慣于和AI伙伴互動，導致其人際共情能力退化。

當機器人能夠模擬、理解甚至產生人的情感時，人類社會將不得不重新定義“生命權”“道德地位”“生命價值”“生活意義”等概念及其內容。當機器人能創作詩歌、演奏音樂甚至獲得公民身份（如2017年沙特授予機器人索菲亞公民權）后，人類引以為傲的藝術創造力、情感獨特性會受到挑戰，這將引發社會焦慮情緒。具身機器人的行為邏輯深受開發者文化背景的影響，不同價值觀主導的具身機器人可能引發跨文化沖突。

在各種智能體的落地過程中，空間與時間會被重新定義。具身機器人需專屬基礎設施，在房屋建設和裝修時需預留機器人充電和維修空間，在城市道路中需要劃分人機交互區，在公共場合設計中需設置“機器人友好空間”（如無臺階、增強型WiFi覆蓋）。由于機器人可以全天候待命，人們的時間感知將被壓縮，社會將進入“無間歇模式”。殘障人士可通過外骨骼機器人獲得行動自由，自閉癥兒童可借助社交機器人學習情感表達。機器人能在極端環境下工作，完成核污染清理、火星移民、深水救援等任務，甚至可能成為人類文明存續的載體。

具身機器人的普及將會是一場比個人電腦和互聯網的普及更加深刻的變革，它啟迪人類重新審視自身的本質與未來發展。具身智能意味著智能體通過機器人實現與物理世界的有效交互，它要求智能體和機器人協同配合：智能體提供智力支持——環境理解與決策，機器人則實現物理延伸——將決策轉化為實際動作。具身智能的先進程度取決于集成AI算法水平、機械靈活度及智能體和機器人的配合度。

相較于大模型，AI智能體具有更強的產品屬性和市場泛化能力，其特征可歸納為場景適配性、用戶交互閉環、商業價值清晰度。對于智能體，可以從產品設計、用戶價值、技術實現三個維度進行分析。大模型如同“電力”，智能體如同“電器”，只有把電力轉化為具體功能（如醫療診斷、教育輔導、交通優化），才能真正把AI與用戶需求對接起來，形成可持續的商業生態。未來的AI競爭焦點將從“模型參數競賽”轉向“智能體生態構建”，其成功關鍵在于場景設計能力（垂直領域落地）、系統工程能力（無縫體驗打造）與商業模式設計能力（價值量化）。這深刻解釋了2025年政府工作報告突出強調“人工智能 + \"并將具身智能列為未來產業的戰略考量。

（二）立足“投資于人”：發展AI產業

2025年政府工作報告提出，要“推動更多資金資源‘投資于人’、服務于民生，支持擴大就業、促進居民增收減負、加強消費激勵，形成經濟發展和民生改善的良性循環”。[3]發展人工智能，同樣要“投資于人”。

第一，堅持以人民為中心的價值導向。發展AI產業，必須基于人民需求和社會需要。各級領導干部應當強化場景思維，及時洞察和勇于面對人民群眾的急難愁盼問題和經濟社會發展過程中不斷出現的新情況新問題，不斷探索利用科技手段解決問題、化解矛盾的思路和辦法，通過深化改革來完善AI應用場景支持體系。AI場景開發是企業創新的重要方向，運用智能技術實現綠色化、高端化轉型是企業保持競爭力的關鍵。AI場景開發對決策咨詢研究提出了要求。決策咨詢研究人員既要立足黨和國家總體部署，也要了解地方和具體部門、企業的實際情況，還要掌握當代科學技術發展的趨勢，為科學決策、民主決策、依法決策提供理論支撐。AI場景開發對人文社會科學研究者也提出了新的要求。人文社會科學研究者不僅要把握本學科的發展趨勢、內在邏輯，也要深入了解科學發展、技術發明對社會帶來的深刻影響，積極參與技術應用過程，與科技工作者共同設計社會問題解決方案。在科學技術大綜合、大發展的時代，要解決新問題、應對新挑戰，就必須摒棄各自為戰的部門意識、地區意識、學科意識，增強合作意識、協同意識，堅持系統觀念。

第二，培養元問題提出者。這類人才的核心價值體現在：首先，具備敏銳洞察力，能夠穿越表象發現問題根源和關鍵所在，清晰、準確地表達觀點，并說服他人接受觀點；其次，通過提出元問題，引導人們打破思維定式，從全新角度思考問題，激發創新思維，為團隊和組織指明前進方向；再次，尊重多元文化，認同“文化是一套完整的知識，讓個人能夠理解無窮無盡的意識感知，并在不具意義與秩序的宇宙中找到意義與秩序”。[15]201在這個意義上，元問題提出者就是創新者，“一個人的創新就能改變世界”。[11]175在創新驅動發展的背景下，元問題提出者有望成為一個獨立職業，并在社會各領域發揮重要作用。

第三，構建AI培訓師培養體系。持續推進“人工智能 + ”行動需要堅實的人才支撐。隨著AI技術的加速應用，全社會對AI培訓師的需求將不斷擴大。特別是在醫療、金融、制造等領域，企業對AI培訓師的需求將顯著增加。AI技術的快速發展可能導致技能差距擴大，而企業必須依賴AI培訓師來確保員工有效使用AI工具，不斷提升技術應用能力?！叭绻總€人都必須不斷提高技能以跟上時代，那么就需要更多的‘技能提升者’，包括數字支持專家。\"[9]565AI培訓師的核心職責包括：一是設計開發涵蓋機器學習、深度學習、自然語言處理等領域的課程體系；二是提供實操訓練，幫助掌握AI工具應用能力；三是隨著AI技術的快速迭代而不斷更新課程內容，確保培訓的時效性。AI培訓師在知識和技術層面要擁有計算機科學、數據科學等相關領域的背景，熟悉主流AI框架和編程語言；在教學層面要具備良好的溝通技巧和教學能力，能夠把復雜問題簡單化；在行業層面要具備特定行業經驗，能夠設計有針對性的培訓內容。AI培訓師可以在各類企業和社會機構中作為獨立顧問工作，他們既要應對技術快速更迭帶來的知識更新壓力，又需滿足不同行業的個性化培訓需求。為此，可以建立“基礎通識 + 垂直深化”的培養體系，既培養掌握通用技能的數字支持專家，也培育深耕特定領域的定制化人才。

結語

從文明演進的視角來看，AI技術正以前所未有的速度，深刻重塑經濟發展模式、社會認知范式與科技創新格局。本文通過分析“人工智能十”行動與AI大模型發展之間的共生關系，揭示了科學技術突破、應用場景拓展與社會價值創造之間的動態平衡機制。當前的AI發展態勢表明，大模型已經進入具有戰略意義的轉型階段。作為新型基礎設施，AI正在推動產業智能化升級、社會治理模式更新和科研范式重構。當AI技術浪潮與第四次產業革命產生歷史性共振，大模型發展已經超越技術競賽范疇，成為檢驗人類文明智慧的重要標尺。快速發展起來的AI智能體在經濟運行、社會發展、文化創新、環境保護等方面創造了前所未有的機遇，也帶來了諸多挑戰。唯有堅持技術向善的價值取向，保持基礎研究的戰略定力，構建開放協同的AI生態系統，才能使這場方興未艾的智能革命行穩致遠，最終實現技術賦能與人文關懷的有機統一。

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[13]谷歌連推兩款“機器人大腦”！GeminiRobotics：折紙、扣籃、裝飯盒不在話下[EB/OL].https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_30385669.

[14][日]日本《朝日新聞》采訪組.無退休社會[M].程雨楓，譯.北京：九州出版社，2024.

[15][加]韋德·戴維斯.跟著人類學家漫游：探尋“邊緣”文明[M.高偉豪，譯.成都：四川人民出版社，2025.

[責任編輯 黃云龍]

Large Models Deployment Driven by Application Scenarios： Promoting“AI+” Initiative Continuously

DING Yuanzhu

（Department of Society and Ecological Civilization，Party School of the CPC Central Committee （NationalAcademyofGovernance），Beijingl00091）

Abstract：WiththedevelopmentofAItechnology，Chinaisacceleratingthe“AI+”Initiativeandcultivatingfutureindustries suchas embodedinteligenceAIappicationscenariosaretheapplicationenvironmentforlargeAImodelsandthecrerfor theirfunctionalityoleinteraction，contiuous evolutionndvalueealization.TedevelopmentofAapplicationerios involves technologicalcompeitionamong countriesand must beplanned from strategic perspective.Weneed tobeter integrate digital technology with China’s advantages ofmanufactureand market，promote theimplementation oflarge AImodels continuously，andespialyuildpeopleientedAoste withtedevelopentofagentsastestartigpotandbied intelligence as the guidance.

Key Words：“AI+” Initiative; large model; AI application scenario; embodied intelligence; AI industry