近期，随着人工智能、数据要素、算力基础设施、算法治理和安全监管等领域的一系列政策文件密集出台，人工智能正在成为重塑国家竞争优势、产业组织方式、社会运行逻辑和治理现代化形态的关键变量。特别是随着大模型能力快速跃升、智能体应用加速涌现、数据要素价值日益凸显，人工智能正从“可用工具”演进为“基础能力”，从“局部嵌入”迈向“系统重构”，从“技术突破”走向“经济社会全面赋能”。我国人工智能发展正在进入从“单点突破”到“系统跃迁”的新阶段，正在形成以数据为基础、模型为中枢、智能体为载体、场景为牵引、安全为底线、治理为保障的发展新格局。
从技术突破走向体系能力，人工智能发展进入战略跃升关键期
人工智能相关政策的密集出台，首先表明我国对人工智能的认识已进入国家战略能力建设层面，即如何把模型能力、数据资源、算力基础、产业场景、应用生态和治理规则组织成为相互支撑的国家智能能力体系。人工智能的竞争不再只是单个模型、单项算法或单一企业之间的竞争，而是创新体系、产业体系、数据体系、治理体系和安全体系之间的复合竞争。
真正决定人工智能能否转化为现实生产力的，是大模型能否进入产业链、供应链、政务链、科研链和社会服务链之中，能否与实体经济、公共治理、民生服务、科学研究等关键场景形成深度耦合。近期围绕“人工智能+”、行业大模型、智能体应用、高质量数据集和数据要素流通等方面的部署，正是在推动人工智能从实验室、展示厅和互联网应用场景，进一步进入国民经济主战场和国家治理核心场域。
未来五年，人工智能将呈现出更加鲜明的“基础设施化”趋势。它不再只是某些行业提高效率的辅助工具，就像电力、交通、通信网络曾经重塑工业社会的组织方式一样，人工智能也将在智能时代重塑研发、生产、流通、消费、服务和治理的基本逻辑。企业将通过人工智能重构研发设计、生产调度、质量控制和客户服务流程；政府将通过人工智能提升政策分析、风险预警、政务服务和应急处置能力；科研机构将通过人工智能推动科学发现范式变革；社会公众将通过智能服务获得更加精准、便捷和个性化的公共产品供给。
相关政策密集出台也是对人工智能发展阶段变化的前瞻回应。当前人工智能正在从“模型竞赛期”进入“体系建设期”。如果没有高质量数据供给，模型能力就难以持续提升；如果没有算力基础设施，智能应用就难以规模化部署；如果没有行业场景开放，人工智能就难以真正改造实体经济；如果没有安全治理规则，智能体、大模型和自动化系统就可能带来新的社会风险。未来五年我国人工智能发展的首要任务，就是把分散的技术优势、数据优势、市场优势和制度优势整合为系统优势，把人工智能打造成为支撑新质生产力发展的重要引擎。
从大模型走向智能体，人工智能应用进入深度赋能爆发期
大模型的兴起，使人工智能具备了强大的语言理解、知识生成、逻辑推理和多模态处理能力；而智能体的兴起，则意味着人工智能正在从“会回答问题”走向“能执行任务”，从“内容生成系统”走向“行动执行系统”。
过去许多数字化改革主要是把线下流程搬到线上，把纸质材料转化为电子数据，把人工审批转化为系统流转；而智能体时代的数字化转型，将不只是流程电子化，而是流程智能化，它将通过智能识别、智能匹配、智能调度和智能决策支持，使组织运行从被动响应转向主动感知，从经验判断转向数据驱动，从人工协调转向人机协同。未来五年，我国人工智能的发展潜力将越来越取决于能否深入行业内部，理解行业知识、业务规则、流程逻辑和专业语境。通用大模型提供基础能力，行业模型提供专业能力，智能体则提供任务执行能力。三者结合起来，才能真正推动人工智能从“泛化智能”走向“场景智能”，从“技术能力”转化为“组织能力”。
当前的相关政策密集部署还表明，我国正在推动人工智能应用从零散探索走向有组织推进。人工智能应用需要通过标准体系、数据供给、平台支撑、行业协同和安全规范来降低创新成本、提高扩散效率。未来五年，人工智能应用可能出现三个重要趋势：在产业领域，将推动制造业、能源、交通、金融、农业等行业形成智能化升级浪潮；在公共服务领域，将推动教育、医疗、养老、就业、社保等服务更加精准可及；在国家治理领域，将提升风险感知、综合研判、协同处置和精细治理能力。由此形成的不是一般意义上的技术应用扩散，而是经济社会运行机制的深层智能化转型。
从风险防控走向可信治理，人工智能治理进入制度塑形关键期
近期相关政策一方面强调创新发展，另一方面反复强调规范应用、安全可控、可信可靠，正体现了我国人工智能治理的基本逻辑：不是以安全否定发展，也不是以发展弱化安全，而是在发展中提升安全能力，在安全中保障高质量发展。未来五年，人工智能治理的重点将从事后监管、内容治理和风险处置，逐步转向全链条、全生命周期、全场景的可信治理。
人工智能治理之所以复杂，是因为它不同于传统技术治理。特别是智能体能够调用外部工具、访问数据系统、执行连续任务，一旦缺乏权限边界、身份认证、行为记录和责任追溯，就可能引发数据泄露、越权操作、错误决策、自动化攻击和公共风险扩散等问题。对人工智能的治理必须前移治理关口，在模型训练、数据供给、系统部署、任务执行、结果反馈、责任追溯等环节建立制度化约束。
未来五年，我国人工智能治理将呈现出从“管算法”向“管系统”、从“管内容”向“管行为”、从“管平台”向“管生态”的演进趋势。大模型时代，治理重点更多集中在生成内容是否合法合规、训练数据是否安全、算法推荐是否透明、深度合成是否标识等方面；智能体时代，治理重点则进一步扩展到智能系统是否具有明确身份、是否存在越权调用、是否保留行为日志、是否可解释可追溯、是否尊重用户最终决策权、是否能够在人机协同中明确责任边界。
人工智能治理还关系到智能时代国家治理现代化的制度塑形。人工智能既是治理对象，也是治理工具，必须坚持以人为本、智能向善、发展为民，防止技术逻辑凌驾于公共价值之上，防止算法效率遮蔽公平正义，防止自动化决策弱化人的主体地位。人工智能越是强大，越要把人的价值、人的尊严、人的权利和人的最终决策权置于制度设计的核心位置。只有这样，智能化发展才能真正服务人民、赋能社会、增进福祉。
（作者米加宁系北京邮电大学特聘教授、国家数据与治理联盟专家组成员、科技部人工智能社会实验总体专家组成员；董昌其系哈尔滨工业大学副研究员）
