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  往期回顾:    高级检索   出版日期: 2026-05-28
2026-05-28 第04版:四版 【字体】大 |默认 |

“人工智能+”迈向规模化

倒逼各行各业主动适配技术变化,加快新质生产力发展

作者: ■本报记者蒋元锐 来源:中华工商时报 字数:2090

    4月底召开的中央政治局会议提出,全面实施“人工智能+”行动,发展智能经济新形态,完善人工智能治理。
    “这项行动面向全行业、全场景展开融合应用,最终目的是依托人工智能加快新质生产力发展,为经济高质量发展注入持久动能。”业内专家表示,全面实施“人工智能+”行动,是立足当下发展阶段推出的全局性战略安排,核心是推动人工智能深度融入经济社会运行的各个领域。它不只是把人工智能当作单一技术工具使用,而是依托技术能力重塑产业逻辑、运行模式与服务形态,以此培育智能经济新形态,同步配套完善行业治理体系,实现技术发展、产业升级与规范管理一体推进。
    人工智能技术加速迭代
    从人工智能大模型、推理模型、智能体到具身智能体,人工智能技术加速迭代,每3个月就掀起一轮新的技术浪潮。
    “中国企业应用AI已跨越技术尝鲜期,从AI嵌入到智能原生,进入以价值创造和规模化落地为特征的新阶段。”浪潮数字企业董事长魏代森认为,目前,AI正在重新定义工作和企业,推动企业从人的集合走向“人智协同”的智能原生形态。
    据了解,早期大模型主要聚焦信息处理、逻辑推理与内容生成,更多是作为辅助工具,帮助行业提升脑力工作的效率,变革主要体现在人力减负、运转提速层面。随着智能体出现,人工智能拥有了自主规划、闭环执行的能力,不再局限于被动响应指令,能够独立完成完整业务任务,推动企业组织模式、岗位设置发生调整,人机协同成为日常运转的常态。
    “对于复杂业务型企业级软件而言,AI是加速器,而非替代者。”魏代森说道,企业软件正迎来AI原生时代,实现了交互范式重构、能力体系重构、价值逻辑重构,成为“自主服务”的数字员工作业平台。浪潮海岳软件立足技术发展前沿,不做通用AI,打造“懂企业的AI”,全面涵盖数据与业务本体、数智平台、智能应用、智能体、智能交互,让企业告别繁杂操作,实现从感知到决策的全链路自主运行。
场景多元化提供全新解决方案
    “和此前深化拓展、深入实施的相关部署相比,本次提法有着明显转向。”国研新经济研究院创始院长朱克力介绍,以往更多聚焦重点领域开展试点探索,以技术落地和应用普及为主要目标,推进方式也偏向分领域、分部门逐步落实。从大模型逐步演进到智能体、具身智能体,是人工智能能力边界不断延伸的过程,也持续推动各行各业发生深层次变革。
    “目前人工智能真正走入实体作业场景。”朱克力介绍,这一轮演进带来的变革更为彻底,而是从生产、服务、运维等多个维度重构实体产业的运行方式。这种变革会持续挖掘产业发展新潜力,也倒逼各行各业主动适配技术变化,探索全新发展路径。
    伴随着“人工智能+”技术的快速发展,众多新业态、新模式不断涌现,为各行业的智能化发展提供了全新的解决方案。
    在建筑行业,浪潮数字企业为中国铁建大桥局构建桥梁施工方案智能编制平台,成功落地深度垂域人工智能应用——“AI桥经理”和“AI桥总工”,通过集成多维度领域知识、多智能体协同机制以及智能人机交互技术,构建了超1TB的私有知识库,通过模型自动生成施工方案与安全技术交底文档,将复杂方案的初稿编制周期从平均7天压缩至10分钟,并保证100%符合国家和行业规范,提升施工风险识别率提升至90%以上,施工安全事故率降低50%。
    在AI智能体安全和赋能安全运营领域,行业也在积极应对智能体可能带来的潜在安全风险。微步终端安全管理平台(OneSEC)能够让企业对终端上违规部署、使用的智能体做细粒度管控,防范配置问题、漏洞问题、恶意技能调用等风险。同时微步旗下AI智能体技能安全平台SafeSkill可在线对智能体技能进行检测,并提供安全性较高的技能。此外,微步在线还推出了智能安全数字员工(Flocks),能自主调度专业工具链与工作流,可持续进化、赋能安全运营。
    安全与治理同步推进
    随着AI发展从“感知智能”向“执行智能”迈进,监管合规、安全可控等成为智能体落地的重要前提。
    业内专家表示,安全不是事后补丁,而是研发全流程的原生组成部分,应将安全要求嵌入AI研发、训练、部署、应用全生命周期,构建“内生安全+动态防护+应急处置”的“免疫系统”。
“从网络安全角度来看,各行业拥抱智能化的同时,必须同步建立身份隔离、权限最小化、行为全程审计机制。”微步在线市场负责人樊江波认为,安全不再是AI的附加项,而是规模化落地的“准入门票”。
“让AI跑起来,更要让它刹得住。安全治理的成熟度,决定了‘人工智能+’行动的安全基线。”樊江波建议,安全建设应当前置,将安全基因嵌入AI开发阶段,实施全生命周期管控;通过“以模治模”,用AI对抗AI,用安全智能体7×24h自动化防守。
    上述人士还建议,搭建全栈基础设施,构建覆盖身份、数据、行为的全栈基础设施,并重点关注集成协议的风险管控;推动金融、制造等行业的AI安全法律标准建设,压实各方责任。同时,应加快培养AI与安全相结合的跨学科人才,推动属地与行业的协同治理,建立“不安全不上线”硬底线。
 
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