深度解读“人工智能+”行动计划：70%的目标应如何实现？

2025年8月26日，《国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见》正式公开，这份文件为接下来中国AI发展描绘了清晰的路线图。

文件提出的目标具体而明确：到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率要超过70%；到2030年，智能经济要成为中国经济发展的重要增长极。

这份文件的意义超出了一般的政策指导，它标志着"人工智能+"从技术概念正式升级为国家战略行动，从部分试点进入全面推广阶段。

文件明确提出，要"重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁"，这样的表述在政府文件中并不多见，反映了决策层对AI变革潜力的深刻认知。

对于企业而言，这既是历史性的机遇，也是现实性的挑战。在政策明确支持、技术日趋成熟、应用加速普及的大背景下，如何制定有效的AI+行动计划，已经成为决定企业未来竞争力的关键因素。

01 从"互联网+"到"AI+"：两场革命的本质差异

要理解AI+的战略价值，首先需要厘清它与十年前"互联网+"的根本区别。这种区别决定了企业应该采用完全不同的应对策略。

互联网+本质上是一场连接革命。它通过数字化技术重新组织信息流、商品流、资金流，提升了交易效率，降低了沟通成本，拓展了市场边界。但企业的核心业务逻辑并没有发生根本性改变。传统零售商开设电商平台，实质上仍然是在销售商品；传统媒体建立网站，实质上仍然在传播内容。互联网+更多地体现为渠道创新和效率优化。

AI+代表的是认知革命。它改变的是"思考"和"决策"的方式本身。国务院文件特别强调要培育"智能原生企业"，指的就是那些底层架构和运行逻辑完全基于人工智能的新型组织。

这类企业的特征是：业务流程由AI驱动，决策机制基于算法，客户服务通过智能体完成，产品迭代依靠数据反馈。

两者在应用门槛上也存在显著差异。互联网+需要企业投入大量资源建设技术团队、搭建系统平台、重构业务流程，转型成本高昂且风险较大。AI+的技术门槛相对较低，企业可以通过调用现成的大模型API快速构建智能应用，将更多精力集中在场景设计和业务创新上。

从政策支持力度来看，两次革命也不在一个量级上。互联网+主要依靠市场力量推动，政府更多扮演引导和规范的角色。AI+则是举国体制的全力推进，从算力基础设施到人才培养体系，从标准制定到国际合作，政府深度参与其中，提供了全方位的制度保障。

02 政策要求与现实执行：企业转型中的关键挑战

国务院文件对企业提出了明确要求：将人工智能融入战略规划、组织架构、业务流程等各个层面，推动产业全要素智能化发展。但在实际调研中发现，这些看似明确的政策导向在企业层面的执行效果差异巨大。

很多企业把AI+理解错了方向。文件要求企业将AI融入战略规划，但很多企业对此理解仍然停留在表面。

他们往往把AI+简单理解为购买一些AI工具，在现有业务流程中嵌入一些智能功能，这种做法偏离了政策的核心要义。

真正的战略融入意味着要重新思考企业的价值创造逻辑，而不仅仅是效率优化。根据中国电子信息产业发展研究院发布的报告显示，2024年中国开发或应用AI的企业数量同比增长了36%，但其中真正实现深度融合的企业比例仍然较低。许多企业虽然采用了AI技术，但应用深度和广度都有限，主要集中在一些标准化程度较高、技术门槛较低的场景。

最难的不是技术，而是组织变革。文件提倡"人机协同的新型组织架构和管理模式"，这个要求听起来简单，实施起来也有所挑战。

传统的层级管理体系、权责分配机制、绩效考核制度都是围绕人工决策模式设计的，要在保持组织稳定性的同时引入AI驱动的决策机制，需要在组织管理上进行深层次的创新。

斯坦福大学发布的《2025年人工智能指数报告》显示，虽然全球78%的组织报告在使用AI，但多数企业反映实际效果有限：成本节约不足10%，营收提升低于5%。这种现状反映出一个关键问题：技术应用与组织变革之间存在明显的不匹配。

单点突破解决不了系统性问题。文件强调的"全要素"智能化，涉及到企业运营的各个环节，这要求企业具备系统性的变革能力。现实情况是，大多数企业习惯于渐进式改进，缺乏推动系统性变革的组织能力和风险承受能力。

AI的价值往往体现在系统性效应上，单个环节的智能化改造很难产生显著的竞争优势。中国互联网络信息中心的数据显示，截至2024年6月，中国有2.3亿人使用过生成式AI产品，占总人口的16.4%，但在企业级应用层面，深度集成和系统性应用的比例明显偏低。

这种个人应用与企业应用之间的差距，恰恰说明了企业在推进AI+转型过程中面临的复杂挑战。

03 从16%到70%：两年半的跨越可能吗？

国务院文件中最值得关注的数字无疑是2027年新一代智能终端、智能体应用普及率要超过70%这个目标，可能会有人质疑这个目标恐怕无法完成。

从数据对比来看，这种质疑并非毫无根据。根据中国互联网络信息中心的统计，截至2024年6月，中国使用过生成式AI产品的用户占总人口的比例仅为16.4%。从16.4%到70%，时间只有两年半，这个跨越确实让人感到震撼。但如果我们仔细分析就会发现，这个目标的设定有其深层逻辑。

首先需要明确的是，文件中的"智能终端、智能体应用"概念远比我们通常理解的AI工具要宽泛。它不仅包括ChatGPT这类对话式AI应用，还包括所有集成了AI能力的设备、软件和服务。

从这个角度看，AI的普及其实已经在加速进行：智能手机的拍照算法、地图应用的路径优化、电商平台的推荐系统、移动支付的风控机制，这些我们日常使用的功能背后都有AI技术的支撑。

政府设定这个目标的底气来自于政策资源的集中投入。文件明确提出要"强化智能算力统筹"、"完善全国一体化算力网"，这意味着AI应用的基础设施成本将大幅下降。当算力成本不再是门槛，当技术获取变得便利，AI应用的普及速度可能会远超我们的预期。

但真正的挑战可能不在技术层面，而在于"智能原生企业"这个概念所代表的商业模式革命。文件提出，要培育一批"底层架构和运行逻辑基于人工智能的智能原生企业"，这种表述看似技术化，实际上指向的是一场深刻的商业变革。传统企业是围绕人的决策能力构建的，而智能原生企业是围绕AI的计算能力构建的，两者在组织形态、业务流程、价值创造方式上都会存在根本性差异。

这种差异带来的竞争压力是巨大的。当你的竞争对手能够通过AI实现24小时不间断的智能决策，当他们能够基于实时数据动态调整业务策略，当他们能够为每个客户提供个性化的产品和服务时，传统的经营模式还能维持多久？

这种降维打击式的竞争优势，可能会在短时间内重塑整个行业格局。从全球竞争的维度来看，2027年这个时间节点可能具有战略性意义。

目前各主要经济体都在加大AI+领域的投入，谁能率先实现大规模应用落地，谁就能在下一轮全球竞争中占据主导地位。中国通过这份文件向全世界展示了在AI+赛道上的雄心，但最终能否实现这个目标，还要看政策执行的效果和企业响应的速度。

按照文件设定的时间表，从现在到2027年只有不到两年时间。对于大多数企业而言，这意味着需要在相对较短的时间内完成从认知转变到实际部署的全过程。观望和等待可能会让企业错过政策红利期，也可能在市场竞争中处于被动地位。当然，每家企业的情况不同，转型的路径和节奏也会有所差异。但有一点是确定的：AI+已经从可选项变成了必选项，区别只在于何时开始、如何推进。

（作者刘典为复旦大学中国研究院副研究员、清华大学人工智能国际治理研究院战略与宏观项目主任）

本文来自“腾讯科技”，作则：刘典，36氪经授权发布。