北京
2025年8月26日，國務院發布了一份名為《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》的文件，標志著一份關乎未來十年中國產業變革的戰略藍圖。
而就在十年前，國務院發布了《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，這份相似的文件為中國經濟社會裝上了一條高速信息公路，深刻地改變了我們的生活和商業模式。在政策的引導下，市場迸發出巨大的創新活力，催生了像美團、滴滴、字節跳動等一批平臺型巨頭和新經濟代表。這些公司的崛起，不僅徹底改變了人們的消費、出行、信息獲取方式，也重新定義了多個行業，創造了巨大的商業價值。
今天，當“人工智能+”被置于同樣甚至更高戰略高度時，我們有理由相信，這并非簡單的歷史重演。這份文件，其實和我們每個人息息相關。
為了方便同學快速理解報告的核心觀點以及與自身的關聯性，混沌AI研究中心基于《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》中提出的六大行動＋八項支撐進行了深度解讀，以下enjoy：
《意見》首次系統性地將人工智能定義為“新質生產力”的核心要素，并提出了一個以應用為牽引、基礎為支撐的“6×8”發展框架。這不僅為AI技術的落地指明了方向，更預示著一場由國家意志驅動、全產業參與的智能化變革已經拉開序幕。
“人工智能+”的核心框架： 以“第一性原理”構建的“6×8”發展藍圖
本次行動意見的核心，在于將AI回歸其生產力本質。報告強調，需將AI能力（算力、數據、算法）還原為基礎生產要素的投入，通過優化這些最根本的資源，來驅動效率提升與模式創新。這是一種典型的“第一性原理”思維，旨在從根本上重塑產業格局。
為實現這一目標，文件提出了明確的三階段發展規劃：
2027年：實現AI與6大重點領域（科技、產業、消費、民生、治理、全球合作）深度融合，智能終端普及率達70%
2030年：普及率90%，智能經濟成為重要增長極。
2035年：全面進入智能經濟社會新階段。
這一清晰的時間表，將AI的發展提升至國家戰略高度。而支撐這一宏大目標的，是一個被稱為“6×8”的邏輯框架。該框架從需求側和供給側兩端同時發力，形成了一個閉環的生態系統：
六大行動：面向應用端，明確了AI在科技、產業、消費、民生、治理、全球合作六大領域的落地場景，作為牽引產業發展的“火車頭”。
八項支撐：面向基礎層，規劃了模型、數據、算力、應用、開源、人才、政策、安全八大領域的保障體系，作為驅動創新的“發動機”和“底盤”。
這個“6×8”框架，為AI產業的下一步發展提供了清晰的路線圖，也為身處其中的企業和創業者揭示了未來的市場機遇與挑戰。
六大行動： 錨定應用，定義AI產業的未來戰場
“六大行動”是本次計劃的“應用層”，它為AI技術從實驗室走向市場，提供了具體的行業場景和切入點。
- 科技行動：AI for Science，加速“從0到1”的原始創新：
重點關注企業類型：
擁有深厚研發背景的硬科技初創企業，尤其是有高校、科研院所背景的團隊。
面向科研機構、高校及企業R&D部門提供AI工具、平臺和服務的技術服務商。
致力于將前沿AI算法產品化、商業化的創新型企業。
政策的核心是推動AI與基礎學科深度融合，構建開放協同的AI科研生態，以加速基礎理論與核心技術的突破。人工智能正在成為繼理論、實驗、計算之后的“第四科研范式”。
典型案例包括DeepMind的AlphaFold2算法，它對蛋白質結構的精準預測，正在深刻變革藥物發現和生命科學研究。在國內，中國學者陳幟團隊開發的DeepFlame平臺，將AI深度學習框架嵌入反應流仿真，實現了火箭發動機仿真速度的千倍級提升。同時，張林峰團隊發布的Uni-Lab-OS實驗室智能操作系統，致力于打通儀器數據，提升整體實驗效率。這些先行者表明，AI在材料設計、天文、能源等基礎研究領域擁有巨大潛力。對于創業者而言，這意味著科研服務和工具化應用市場正在打開，開發AI驅動的實驗輔助系統、數據分析平臺或仿真軟件，將是極具價值的切入點。
建議：創業者可瞄準科研服務和工具化應用場景。例如，開發AI驅動的實驗輔助系統、數據分析平臺或仿真軟件，將前沿算法產品化；與科研機構、高校合作，提供“AI科研加速器”服務；關注政府科研項目支持，爭取成為行業聯合實驗室或重點專項的技術服務商。此外，應注意將技術成果開源共享（如DeepFlame已開源），構建開放的生態，降低科研門檻，擴大產業影響力。
- 產業行動：智能化升級與“智能原生”業態孵化：
重點關注企業類型：
為傳統制造業、農業、服務業提供智能化改造解決方案的AI技術公司和系統集成商。
從底層構建的“智能原生”企業，如基礎大模型公司、AI基礎設施提供商。
尋求通過AI技術實現降本增效和業務模式創新的傳統行業龍頭企業。
此項行動旨在推動AI與實體經濟的深度融合，一方面促進傳統產業的智能化升級，另一方面培育“智能原生”的新興業態。
在高端制造業，上海感圖科技為半導體、新能源電池等領域部署的AI視覺檢測系統，已成功進入蘋果核心供應鏈，實現了國產AVI設備在這一領域的突破。在智慧農業領域，上海點甜網絡科技的農用AI機器人實現了“一人千畝”的耕作示范，而深圳緯爾科技的智能棉花打頂機器人則大幅降低了新疆棉田的人工成本。
與此同時，“智能原生”企業正從基礎設施層面重構產業。前微軟高管創立的澎湃動力（Stepfun），已發布參數規模超萬億的語言模型；清華系的無問芯穹（Infinigence AI）則專注于AI基礎設施，為大模型部署提供異構云平臺和多芯片協同方案。這些企業如同AI時代的“基礎設施建設者”，正在為產業的全面智能化鋪路。
在新業態與服務領域，AI的應用同樣廣泛。絲芙蘭與火山引擎合作的“AI玩妝”，通過虛擬上妝技術提升消費體驗；百度電商的AI數字人直播解決方案，已在羅永浩的數字人直播中驗證了其商業價值，單場GMV突破5500萬。這些案例揭示，創業者應聚焦產業的真實痛點，無論是制造業的品控、農業的效率，還是服務業的個性化體驗，都是AI解決方案可以大展拳腳的領域。
建議：創業者應聚焦產業升級痛點，開發針對性解決方案。例如，在智能制造領域，關注品質管控、預測維護、新品設計三大應用；在農業領域，可從精準種植、智能設備、農業云服務等切入；在服務業和零售業，可從AI供應鏈管理、智能客服、數字營銷、個性化體驗等維度切入。
- 消費行動：重塑體驗，拓展智能消費新場景
重點關注企業類型：
智能家居、智能網聯汽車、可穿戴設備等智能硬件廠商。
電商、零售、文娛等領域的平臺型公司和品牌方。
開發AIGC內容生成、虛擬數字人、沉浸式體驗等應用的技術服務商和內容提供商。
政策著力于擴展服務消費的智能場景，豐富產品消費的新業態，重點涵蓋智能家居、智能網聯汽車、AI娛樂、腦機接口等。
在智能零售場景，盒馬的AI視覺秤、智能價簽等技術，實現了人、貨、場的全面數字化管理。潮流電商平臺得物利用AI鑒別系統保障商品真偽，其基于跨模態數據訓練的“鑒別大腦”已成為平臺的核心競爭力。在數字營銷領域，微盟WAI產品為商家提供“AI智能團隊”，自動化內容創作和營銷流程，而麗人麗妝等電商服務商則通過AIGC和RPA技術，顯著提升了電商運營效率。這表明，消費領域的創新機會在于提升用戶體驗和挖掘細分場景，無論是家庭助手、車載AI，還是AI創作平臺，都存在巨大的市場空間。
建議：關注消費領域提升體驗和細分場景。例如，在智能家居領域，可開發基于語音/視覺交互的家庭助手產品（參照小愛同學、天貓精靈等模式）。在智能出行消費上，關注車載AI助理、自動駕駛增值服務；在娛樂消費上，可嘗試AI創作平臺、數字人直播等新形式。創業者還可與大型消費品企業、連鎖零售、平臺型公司合作，提供定制化AI應用場景；利用AI+實體消費活動（如購物節、展會）獲得融資和市場曝光，快速驗證商業模式。
- 民生行動：普惠共享，提升公共服務福祉
重點關注企業類型：
深耕教育科技、醫療科技的垂直領域AI公司。
專注于智慧養老、智能康復設備和服務的創新企業。
為公共就業、文化服務等提供智能化解決方案的技術供應商。
該行動旨在借助AI促進就業、教育、醫療、養老等公共服務的公平化和優質化。
在智能教育領域，學而思將其自研的“九章教育大模型”與學情分析系統集成于AI學習機，實現了互動式、個性化的“問答式教學”。在智能醫療領域，字節跳動上線“小荷AI醫生”App，提供全天候健康咨詢服務；科大訊飛的“云醫聲”系統則通過語音實時記錄病歷，大幅提升了醫生的診療效率。此外，在文化和養老領域，AI虛擬主播、智能陪護機器人等應用也開始普及。創業機會在于構建民生場景的閉環服務，例如在線教師助理、AI影像診斷、慢病管理平臺等，但必須高度重視數據安全與行業法規。
建議：創業者可專注構建AI在民生場景的閉環服務。在教育領域，開發在線教師助理、AI題庫和自適應練習系統；在醫療領域，可與醫院、診所合作推廣AI影像診斷、智能分診系統或慢病管理平臺，并注意符合醫療法規；在公共管理領域，可提供AI培訓、求職、就業配套服務（如智能招聘篩選）。對于智能養老，聚焦語音交互、康復輔助設備等市場空白。
- 治理行動：賦能決策，構建智能化社會治理體系
重點關注企業類型：
智慧城市、智能交通解決方案提供商。
具備AI視頻分析、人臉識別等技術的安防科技公司。
專注于環境監測、能源管理等領域的“AI+環保”企業。
面向政府部門提供數據治理和智能決策平臺的政務科技公司。
政策鼓勵AI賦能政府決策與服務，在公共安全、城市治理、生態環保等領域推動“科技+監管”的新模式。
例如，深圳龍華區利用人工智能監控平臺對電動車進行全流程智能監管。阿里巴巴的“城市大腦”項目已在多地應用，通過AI調度交通信號，提升城市運行效率。在網絡安全領域，騰訊、華為等企業也推出了AI安全監控平臺，利用AI監測異常攻擊。對于創業者而言，智能交通、智慧安防、智慧環保及智能政務是四大核心賽道。
建議：重點關注智能交通（車路協同、智能誘導）、智慧安防（多模態監控、社會治安預測）、智慧環保（AI污染監測、垃圾分類）、智能政務（政務客服機器人、大數據決策平臺）等。與地方政府或園區建立試點項目，將AI原型系統融入數字政府建設中。此外，可關注“碳中和”與環保機會，如利用AI優化能源消耗、林業管理等，順應雙碳（碳達峰碳中和）政策。嚴格遵守政務數據安全、隱私保護等法規，提前設計合規性方案，提高政府客戶接受度。
- 全球行動：開放合作，共建國際AI治理新秩序
重點關注企業類型：
擁有成熟AI產品和解決方案、并尋求出海的頭部科技公司。
專注于為特定海外市場（如“一帶一路”沿線）提供本地化AI應用的企業。
積極參與國際AI標準制定和開源社區的平臺型企業。
此項行動旨在推動AI國際規則的對話與合作，加強面向發展中國家的科技支持，共享AI發展紅利。
國務院總理李強在上海出席2025世界人工智能大會上強調，中國政府倡議成立世界人工智能合作組織。與此同時，中國政府更加積極地推動在全球南方國家的AI能力建設，不僅推動通過了一項由140多個國家支持的關于加強人工智能能力建設國際合作的聯合國決議，還啟動了《人工智能能力建設普惠計劃》，并在聯合國共同發起“人工智能能力建設國際合作之友小組”。此外，中國通用大模型DeepSeek開源版在非洲受關注：其低成本的推理模型降低了算力門檻，為非洲開發者提供更容易使用的先進AI技術。
建議：創業者可以積極參與國際合作項目和海外市場拓展。在“一帶一路”沿線國家和非洲、大洋洲等市場，提供成熟的AI解決方案（如農林監測、醫療診斷、教育培訓等），同時注重本地化（多語種、合規）。關注國際標準化組織、行業聯盟的動向，盡早將產品對接國際規范。參加國際AI展會或論壇（如WAIC、CVPR、NeurIPS海外分論壇等），展示中國創新成果，尋找跨國合作機會。通過與國外高校和企業共建研發項目，搶占全球AI產業分工制高點。
八項支撐： 筑牢根基，構建AI發展的“新基建”
如果說“六大行動”是目標，那么“八項支撐”就是實現目標的保障。它們共同構成了AI產業健康發展的“新基建”。
- 模型支撐
重點關注企業類型：
基礎大模型研發公司
專注于垂直行業模型微調和優化的AI初創企業
提供模型即服務（MaaS）的平臺型公司。
中國涌現出多家大模型初創。如前述上海階躍星辰（StepFun）發布多領域基礎大模型；清華系創業的無問芯穹（Infinigence）專注模型訓練基礎設施。還有DeepSeek，阿里千問，百度文心，字節跳動豆包，Kimi，智譜等多家大模型百花齊放。同時，國外方面，OpenAI GPT-4、谷歌Gemini等通用語言模型也不斷開放API。
建議：創業者要密切跟進國際主流大模型開源或API動態。行業應用可基于通用大模型構建垂直應用（如醫學問答、金融風控模型）。如果條件允許，可嘗試與科研機構或大廠共研專用模型（如醫藥、法律領域專用語料）。關注國內政策資金支持的模型研究計劃，爭取參與政府和行業聯合攻關項目。
- 數據支撐
重點關注企業類型：
數據標注服務商
數據清洗與治理公司
數據合規與安全服務提供商
擁有高質量行業數據集并尋求商業化的企業。
數據標注是AI基礎設施的重要環節。全球數據服務龍頭Scale AI已成為獨角獸，其2023年營收約7.5億美元。國內Appen（澳鵬中國）專注于大模型數據服務，2023年營收近2.5億人民幣。這些企業通過構建專業平臺和眾包體系，為AI模型訓練提供海量高質量標注數據。
建議：創業者應整合行業數據資源并重視數據質量。可自主建立數據標注平臺或承接行業標注任務，尤其在語音、圖像、無人駕駛等領域。利用公開數據集（如開源語料、醫療影像庫、產業鏈數據等）快速搭建原型。同時，關注數據合規與隱私保護，實施數據脫敏和加密。與高校、科研機構合作，共建開放數據集，有助于降低算法研發成本；參與或組織行業數據共享聯盟，挖掘互利共贏機會。
- 算力支撐
重點關注企業類型：
AI芯片設計與制造公司
云服務提供商（IaaS/PaaS）
邊緣計算硬件及解決方案提供商。
中國不斷推出自主算力裝備。如上海云脈芯聯科技研發的YSA-100智能網卡（DPU），支持400G網絡互聯，已批量生產并應用于AI算力集群，這標志著國產AI網絡芯片邁上國際水平。國際上，英偉達、谷歌、寒武紀等均推出頂尖AI處理器，市場競爭激烈。
建議：創業者可以利用云平臺和開源硬件加快產品開發：如AWS、Azure、阿里云、華為云均提供GPU/TPU算力服務，初創公司可申請云服務額度。關注邊緣AI芯片和低功耗設備（移動端AI），為IoT和智能終端開發解決方案。對于算力密集型創業，可考慮與高性能計算中心合作，申請國家超級計算資源。同時，參與芯片與硬件技術生態建設，例如加入開源硬件社區。
- 應用支撐
重點關注企業類型：
AI應用軟件開發商
人工智能應用服務商
AI創新孵化器與加速器
致力于打造“模型即服務”和“智能體即服務”生態的平臺。
建議：創業者要積極構建或接入測試環境：可以與高校實驗室、研究院共建應用示范站點；用真實業務場景檢驗AI產品。關注政府鼓勵的創新孵化器和開放實驗室，利用其軟硬件資源和數據權限。對行業應用來說，可參加行業組織的標準化、試點項目，用案例提升產品可信度。對于消費產品，可借助眾包測試和用戶反饋平臺（如開源社區、測試營等）不斷迭代優化。
- 開源支撐
重點關注企業類型：
圍繞主流開源框架提供商業服務的公司
主導或深度參與開源項目的平臺型企業
所有利用開源工具進行開發的AI企業。
開源已成為AI發展的重要助力。比如AlphaFold等AI科研工具開源后被全球科研機構廣泛使用；業內還有開源深度學習框架如TensorFlow、PyTorch、百度飛槳、華為MindSpore等被大量采用。DeepFlame作為我國首個集成AI框架的開源仿真平臺，其源代碼向公眾開放。開源社區共享算法和工具，降低創業成本。
建議：創業者應充分利用和回饋開源生態。一方面，在產品開發中使用開源框架和庫，快速搭建樣機；另一方面，應考慮將自己的通用算法、工具包開源，吸引開發者社區貢獻，提高影響力。關注國內外開源AI社區（如GitHub、Hugging Face、CSDN）。還可加入行業開源聯盟（如阿里MIND、百度飛槳社區），參與制訂技術標準，提升技術話語權。
- 人才支撐
重點關注企業類型：
AI教育與職業培訓機構
提供高端AI人才服務的獵頭與咨詢公司
與高校聯合培養項目的大型企業。
教育部已啟動“人工智能育人項目”，組織高校與企業共建AI課程體系、實訓基地，支持校企聯合培養復合型人才；迄今已對接2400余家單位和2000余所高校，累計立項4.5萬個校企項目，惠及超過620萬學生。此外，中國高校開設AI交叉學科和專項課程日益增多，如清華、浙大聯合舉辦的“AI+X”專業課程已經投入試點。在企業層面，互聯網巨頭開辦AI學院或內部培訓項目吸納人才。
建議：創業公司應同步建立內部培養機制：組織員工參與在線AI培訓、內部AI人才培養計劃等。可與高校共建實習基地，提前鎖定優秀學生；提供有競爭力的股權與科研條件，吸引海歸和學術派人才。關注國家高層次人才計劃（如“雙千計劃”）和地方人才補貼政策，申請相應扶持。也可參與國際人才合作項目，如與海外高校共建創新中心，讓團隊保持全球前沿視野。完善多層次AI人才培養體系。教育部已啟動“人工智能育人項目”，推動產學研聯合培養。創業公司應建立內部培養機制，并與高校共建實習基地。
- 政策支撐
重點關注企業類型：
所有AI領域的初創及成長期企業
專注于科技政策解讀和服務的咨詢機構
高新技術企業。
國務院《“AI+”行動意見》本身即是一大政策支撐，為AI產業發展劃定藍圖。教育部、工信部等部門陸續發布AI教育、AI標準和AI治理規范等政策文件。如教育部提出的AI育人項目、工信部聯合相關部門發布的AI安全標準化建設指南等，都體現出政策層面對人才和產業鏈的扶持。各地還紛紛出臺地方行動方案，提供資金補貼、稅收優惠、專利支持等具體措施。
建議：創業者應積極利用國家和地方出臺的各種優惠政策。例如，可申請國家高新技術企業認證、享受研發費用加計扣除；參與政府AI專項扶持（創新基金、項目招標等）；利用各地AI園區的租金補貼和人才獎勵。遵循政策要求，如在處理個人數據時落實隱私保護條款；關注新出臺的知識產權、競爭法等法規，保證技術合規。
- 安全支撐
重點關注企業類型：
AI安全技術公司
網絡安全公司
提供AI倫理風險評估和模型可解釋性服務的第三方機構
在金融、醫療等高風險領域部署AI的企業。
去年在黨的第二十屆三中全會上，AI安全被正式提升為國家優先事項，并通過二十大專題學習部署AI安全體系構建。如國內已發布多項專門立法或標準（如強制性國家標準《人工智能生成合成內容標識辦法》），并持續落實現有要求（如生成式人工智能服務上線前的備案和安全評估）。國際上，中國參與聯合國制定AI治理計劃，與多個國家啟動雙邊AI安全對話。這些舉措表明，AI技術開發和應用必須可控可溯。
建議：創業者要從第一天起將“安全和合規”融入產品設計：比如在模型和應用中嵌入紅線提醒（敏感內容過濾、隱私保護）、開發反欺騙機制（對抗樣本防護）、強化數據安全（加密、審計）。關注行業安全框架和標準，及時調整公司內部規范。對于應用在公共領域的AI產品（如影像診斷、金融決策），要進行必要的第三方評測和備案，并建立快速迭代的安全改進流程，確保技術發展不踩紅線。
結語
十年前，“互聯網+”深刻地改變了中國的消費與服務業態，其成功驗證了頂層設計與市場活力結合的巨大能量。今天，當“人工智能+”被置于同樣的戰略高度時，我們有理由相信，這并非簡單的歷史重演。
如果說“互聯網+”是為社會經濟裝上了一條高速信息公路，那么“人工智能+”則是要為每一個組織、每一個節點賦予一個“認知引擎”。與“互聯網+”主要作用于「流通和交易」環節不同，“人工智能+”的目標是穿透至「生產與創造」的核心。它所要改造的，是工業的流水線、農田的耕作方式、科學家的實驗室乃至我們每個人的知識獲取模型。這是一次從生產關系到生產力本身的全面升級。
這場變革的深度和廣度，決定了它必然伴隨著對現有結構和秩序的巨大挑戰。然而，正是這種不確定性，構成了這個時代最激動人心的底色。它意味著舊的護城河正在失效，新的價值洼地正在形成。對于敢于擁抱變化、勇于深入產業、致力于創造長期價值的建設者而言，這無疑是最好的時代。歷史的機遇之門已經打開，而門后的世界，正等待著被我們共同塑造。在這個充滿無限可能的時代，混沌學園將一直陪伴有夢想的創業者，共同探尋未來，塑造智能化的新世界。
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