问题——从“高频热词”到“现实课题”，人工智能如何更好服务高质量发展 今年全国两会，围绕人工智能的讨论密集展开：政府工作报告提出培育壮大新动能、打造智能经济新形态；有关规划纲要草案强调加快突破人工智能基础理论与核心技术；在代表委员建议以及“通道”采访中，有关话题频频被提及。热度背后，是人工智能在产业升级、公共服务、科技创新等领域快速渗透带来的新机遇与新挑战并存：既要让技术更快转化为现实生产力，也要防范应用失当、系统失控、责任不清等风险外溢。 原因——需求牵引与政策引导叠加，形成技术落地的“加速度” 全国政协委员、中国科学院院士、南京大学副校长周志华在两会期间接受采访时表示，中国社会对新技术进入生产生活的需求旺盛、态度积极，这为人工智能发展提供了肥沃土壤。当前我国拥有规模庞大的应用场景与产业体系，制造业升级、服务业提质、城市治理精细化等需求迫切，推动各类智能化方案快速落地；同时，国家层面持续加强顶层设计与制度供给，引导资金、人才、平台和数据要素向关键领域集聚，促使“技术—产业—应用”形成更顺畅的闭环。周志华认为，人工智能正在加速融入经济社会运行的各个环节，这种趋势已从概念验证进入规模化应用阶段。 影响——释放效率红利的同时，带来治理与安全的新命题 周志华以技术变革作类比指出，蒸汽机革命主要将人类从繁重体力劳动中解放出来，而人工智能的深远影响在于把人们从大量重复性的智力劳动中解放出来。随着算法能力、算力基础设施与工程化水平提升，人工智能将更普遍地嵌入研发设计、生产制造、经营管理、教育医疗等场景，推动效率跃升与产业形态重塑。此外，新型应用也在放大风险的传导速度和影响范围。两会期间受到关注的“龙虾（OpenClaw）”等智能体应用，表明了智能体技术在复杂操作中的潜力，但也提示一项现实问题：当系统需要获取设备的较高控制权限时，一旦误操作或异常行为发生，可能造成资产损失、生产中断乃至连带风险。如何界定责任、如何处置损失、如何避免小概率事件演化为系统性影响，成为必须提前回答的治理命题。 对策——在发展中规范、在规范中发展，构建“可控、可靠、可追责”的应用体系 围绕更好促进人工智能健康有序发展，周志华认为，应当正视不同主体从各自角度提出的问题与预防措施，这恰恰反映出新技术成为时代驱动力后应有的社会讨论与制度回应。面向下一阶段，需要从多维度协同发力： 一是强化基础研究与核心技术攻关。聚焦基础理论、关键算法、核心软硬件与高质量数据资源，提升自主可控能力，增强产业链韧性，夯实长期竞争力。 二是推动应用场景规范化落地。对涉及高权限控制、高安全要求的场景，完善准入评估、分级分类管理、边界约束与冗余保护机制，避免“先上车后补票”式推广。 三是健全安全治理与责任体系。建立可追溯的审计机制、明确的责任认定规则和处置预案，对可能造成较大损失的应用设置“安全阀”和“紧急制动”，推动风险可评估、过程可监控、结果可追责。 四是加强人才培养与公众沟通。兼顾技术人才、复合型工程人才与治理人才培养，提升全社会对新技术的理解能力与使用能力，为产业发展营造稳定预期和良性生态。 前景——人工智能将更深嵌入实体经济，竞逐重点转向“高质量落地” 从两会释放的政策信号看，人工智能发展正从单点突破走向系统推进，从“有没有”转向“好不好、稳不稳”。在需求侧持续扩张、供给侧能力提升、制度侧加快完善的共同作用下，人工智能有望在智能制造、科研辅助、政务服务、医疗健康、教育培训等领域形成更多可复制、可推广的标杆应用。可以预期，未来竞争的关键不只是模型能力本身，更在于与行业知识深度融合、与安全治理同步设计、与产业流程一体化改造的综合能力。谁能率先形成“技术可靠、成本可控、责任清晰、价值可量化”的落地体系，谁就更能把握新一轮产业变革的主动权。
站在智能革命的重要节点，中国既体现出开放进取的姿态，又保持着清醒的风险意识；历史经验表明，只有统筹发展与安全，才能让技术创新真正造福社会。这既是对治理能力的考验，也是实现高质量发展的必由之路。