金思宇/文

深圳暴雨中，智能体"龙小二"自动进入汛期模式，一夜之间分析监控图片24.3万张，发出预警1500余次；新疆莎车县的乡镇卫生院里，AI影像诊断把DR片合格率从50%拉到了90%以上，最偏远村庄的群众不用再驱车4小时去县医院；全球开发者累计下载中国开源大模型超过100亿次……

这些场景发生在同一年，看似彼此无关，背后却牵着同一条线——一条跨越八年的战略认知链条。

一、一条认知链条的起点

2018年10月31日，十九届中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。这场学习留下了一组被此后反复引用的判断——

"人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。"

"人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的'头雁'效应。"

"加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。"

"战略问题""战略性技术""战略资源"——三个"战略"并非并列关系，而是一条认知递进的链条：先判断大势，再界定属性，最后明确功能。"战略问题"回答"为什么必须重视"——关乎国运；"战略性技术"回答"它是什么"——不是孤立的技术分支，而是带动整个产业体系升级的"头雁"；"战略资源"回答"它能做什么"——如同能源、人才一样，是国家基础性战略资源。

这套认知框架为此后八年的政策制定和实践推进提供了根本遵循。

二、时隔七年的再次聚焦

2025年4月25日，二十届中央政治局第二十次集体学习再次聚焦人工智能，主题是"加强人工智能发展和监管"。同一主题，两次进入中央政治局集体学习议程，间隔七年。这本身就说明，人工智能的战略地位不但没有降温，反而在持续升温。

这次学习中，习近平总书记指出，人工智能"深刻改变人类生产生活方式"，我国人工智能综合实力实现了"整体性、系统性跃升"。同时，他也没有回避短板——"在基础理论、关键核心技术等方面还存在短板弱项"，要求"正视差距、加倍努力"。一个容易被忽略的细节是：这次集体学习首次将治理目标从"安全、可靠、可控"拓展为"有益、安全、公平"。"有益"被放到了首位，治理的价值导向更加鲜明。

到了2026年7月8日，习近平总书记在国家科学技术奖励大会、两院院士大会、中国科协第十一次全国代表大会上，对人工智能的技术特征作了进一步概括："以数据、算力、算法等为关键要素，以神经科学、认知科学、计算科学、数学等理论突破和学科交叉为基础，以智能前沿技术群体性突破和广泛渗透赋能为标志，呈现数据驱动、万物互联、人机协同、跨界融合等显著特征。"

最后六个字——"形势催人，也逼人"——把三个"战略"判断从理论拉回了现实，紧迫感扑面而来。

有意思的是，特斯拉、SpaceX首席执行官埃隆·马斯克在2026年的多次访谈中，表达了高度相似的判断。他预测未来5年内AI的综合智能水平将超越全人类智能总和，10年内人类将大概率失去对时代发展的主导地位。他甚至说，"即便人类手握终止AI发展的'停止按钮'，也绝不应该按下"，因为从概率上看，AI带来的正向价值远远大于潜在风险。全球顶尖科技实践者与中国最高决策层的判断形成跨域共振，恰好说明人工智能作为"战略问题"，已不是哪一国的内部议题，而是全球性共识。

三、技术突围：把核心技术攥在自己手里

"关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的。"2018年那次集体学习，习近平总书记就要求"确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里"。2025年进一步强调"集中力量攻克高端芯片、基础软件等核心技术，构建自主可控、协同运行的人工智能基础软硬件系统"。"集中力量"四个字，点明了路径——发挥新型举国体制优势，把优质要素集合起来攻关。

中国智库高级研究员金思宇认为，中国AI的发展必须坚守"自主但不封闭、开放但不受制"的原则，既要攻克高端芯片、基础软件等核心技术，也要主动融入全球开源生态，避免陷入技术孤立的误区。

沿着这条路径，几个关键领域的突围节奏明显加快：

算力方面，截至2026年6月底，全国智能算力规模达2185 EFlops，同比增长约2.8倍。首个全国产10万卡人工智能超集群"曙光8000登峰"投用，全国已形成8大国家算力枢纽、10个国家算力集群、3个算电协同发展区域的"8+10+3"布局，建成42个万卡级智算集群。华为昇腾等国产芯片与主流大模型加速适配，高端元器件"卡脖子"的压力在缓解。马斯克也注意到，AI竞赛的下半场，能源供给能力将成为核心壁垒，而中国在光伏、特高压电网方面的领先优势，恰恰为智算规模的持续扩张提供了得天独厚的条件——这也是他判断中国AI"很可能在未来成为行业领导者"的重要依据之一。

大模型方面，2026年以来，本土企业密集发布万亿级参数开源模型：Kimi K3以2.8万亿参数成为全球规模领先的开源模型，阿里发布Qwen3.8系列（总参数量2.4万亿，可独立自主编程16天全程稳定可靠），DeepSeek的V4系列API价格低至国际同类产品的1%以下。国产模型与国产芯片的适配速度在加快，技术研发、成果转化、生态共建之间开始形成正循环。截至2026年上半年，我国开源大模型全球累计下载量突破100亿次，日均词元调用量已达数百万亿。马斯克对Kimi K3等中国新一代开源模型给予了高度评价，甚至公开反对美国政府禁止美国公司使用中国模型的政策，认为这种做法无法阻止中国赢得AI竞赛。

专利方面，截至2025年4月，我国人工智能专利申请量达157.6万件，占全球38.58%，位居首位；截至2026年3月底，有效发明专利占全球总量的61%。中国不仅在应用层面快速追赶，底层技术积累上的护城河也在加深。马斯克也预判，中国最终将通过自主研发光刻机克服因美国出口限制而遭遇的尖端芯片短缺问题——"中国比大多数人意识到的更接近解决光刻机问题"。

具身智能方面，截至2026年8月，全国已建成启用超过70家具身智能训练场，在建或规划中的还有40多家，形成长三角、京津冀、珠三角三大核心集群，覆盖过半省级行政区，并开始向三线及以下城市延伸。人形机器人整机企业超过140家、产品超400款，2026年全年整机产量有望突破10万台。马斯克预测特斯拉Optimus人形机器人将在三年内超越人类外科医生，而中国具身智能产业集群的规模化落地，正在为这一全球性技术趋势提供最为丰富的应用场景。

数据方面，截至2026年6月底，全国已建成高质量数据集超12万个，总体量超过1565PB，为模型训练和迭代提供了充足的"燃料"。

这些"点上突破"的意义，在于证明了中国在人工智能核心技术上具备自主创新能力。二十届中央政治局集体学习说得很清楚——"必须在基础理论、方法、工具等方面取得突破"。没有基础理论上的突破，就没有核心技术上的自主；没有方法工具上的积累，就没有系统能力上的跃升。

四、从"能不能"到"用得好不好"

技术突围解决了"能不能"的问题，接下来的挑战是"用得好不好"。这正是"战略资源"判断在实践层面的落地——人工智能不只是技术，更是赋能千行百业的战略资源，其价值最终要通过应用来释放。

2025年8月，国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，围绕科技、产业、消费、民生、治理、全球合作六大领域系统部署。金思宇预判，到2030年，人工智能在制造业、农业、服务业的渗透率将分别达到70%、50%、80%，全面重构传统生产模式。当前我国AI应用的爆发式增长，正在印证这一趋势的加速落地。

产业规模方面，经中国信通院测算，2025年我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，同比增长40%；截至2026年6月，人工智能企业数量超6600家，全球占比达15%。一个值得关注的结构性变化是：2025年基础层产业规模同比增长59%，占比38%；模型框架层规模同比增长189%，占比提升至7%；应用层规模同比增长22%，占比高达55%——产业重心正从基础层的技术积累向应用层的价值释放加速迁移。国家数据局预计，到"十五五"末，中国人工智能相关产业规模将突破10万亿元。

应用渗透方面，截至2026年上半年，规上工业企业AI技术应用普及率已超30%，AI已渗透领航工厂70%以上的业务场景，沉淀了超6000个垂直领域模型，带动1700多项关键智能制造装备与工业软件规模化应用。全国已布局30余个国家人工智能应用中试基地，推动央国企开放1000余个应用场景。

数字是抽象的，但数字背后的场景是具体的：AI视觉质检实现微米级缺陷自动识别，检测效率较人工提升5倍以上；工业大模型加速药物筛选，抗肿瘤靶向药等新药临床前研发周期缩短40%。马斯克也公开表示"AI将治愈癌症"，中国AI制药领域的突破，正在为全球这一目标提供实践样本。

用户规模方面，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，半年翻番；到2025年12月进一步增至6.02亿人，普及率达42.8%。超九成用户首选国产大模型。2025年，AI手机、AI电脑等智能终端年出货量超1亿台，2026年其销量预计将首次超过非AI产品。

国务院《意见》画出了一条清晰的"三步走"路线图：到2027年，智能终端和智能体应用普及率超70%；到2030年超90%，智能经济成为重要增长极；到2035年，全面步入智能经济和智能社会新阶段。人工智能正在从实验室走向车间、从论文走向产品、从技术精英走向亿万普通人。

五、"双刃剑"的另一面

三个"战略"判断的深刻之处，不只在于看到了机遇，更在于清醒地认识到了风险。

2018年那次集体学习，习近平总书记就指出"人工智能技术发展和其他技术进步一样，也是一把'双刃剑'"。2025年，治理目标从"安全、可靠、可控"拓展为"有益、安全、公平"。三个词的顺序变化，蕴含着治理理念的深层演进："有益"被置于首位，表明发展必须以造福人民为根本目的；"安全"是底线；"公平"是价值追求——不能让技术红利成为少数人的特权。

实践中，这套治理理念正在系统落地：算法推荐服务提供者的信息服务规范出台，强化算法治理；人工智能生成合成内容被要求"贴"上数字标识，培育数字信任生态；"加强数据基础制度规则建设和人工智能治理"写进"十五五"规划纲要，"加快推进人工智能健康发展综合性立法"列入《国务院2026年度立法工作计划》。2026年7月，习近平总书记进一步要求"针对人工智能、生命科学等重点领域，明确伦理标准和指引，有效应对规则冲突和伦理挑战"。

金思宇指出，中国"发展优先、敏捷治理"的经验，正在转化为全球多元治理体系中的共建力量。未来中国AI治理出海的核心不是简单复制国内模式，而是以"本地化合规为底线、场景化解决实际问题为导向"，推动全球AI治理规则的协同共建。马斯克也提出过类似的思路——建立全球性的AI安全互查机制，"让领先的AI实验室互相检查彼此的模型，竞争对手之间的相互监督，比单纯的政府监管更有效"。两者之间的契合度，从侧面印证了"有益、安全、公平"这一治理目标的普适性。

六、人才：从"无人区"到全学段

战略的落地，最终靠人。

2018年，习近平总书记提出"支持科学家勇闯人工智能科技前沿的'无人区'"，要求"打造多种形式的高层次人才培养平台"。到2025年，表述变成了"推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，源源不断培养高素质人才"。从"高层次人才"到"全学段教育"，人才培养的视野从精英拓展到了全民。

2026年7月，习近平总书记在国家科学技术奖励大会上再次强调"科学的未来在青年"，要求"优化科教协同育人机制"，"注重挖掘和培养青少年兴趣特长、科学素养、实验能力，吸引更多具有科研潜质的青少年立志投身科技事业"。马斯克也提出，未来教育的核心将回归到"保持好奇心与驾驭AI的能力"，传统大学的必要性正在下降，知识获取的门槛已被打破，最有效的教育是让AI适配每一个大脑的特性，而非强迫大脑适应统一的教材。两种表述来自完全不同的语境，指向却是同一个方向：培养能够驾驭AI、而非被AI替代的新一代人才。

制度层面的配套也在跟进。截至2026年6月，我国已累计培育400余家人工智能领域国家级专精特新"小巨人"企业，制定了近200项人工智能领域相关关键标准和10余项国际标准，规模达600亿元的国家人工智能产业投资基金加快运营，带动社会资本加大对产业支持力度。

七、一张蓝图绘到底

三个"战略"判断之所以能贯穿八年、引领实践，根本在于它们揭示了一个不可逆转的趋势：人工智能不是某一阶段的技术热点，而是重塑人类文明底层逻辑的持久力量。

从"十三五"规划纲要写入"人工智能"，到"十四五"规划纲要将"新一代人工智能"列为科技前沿攻关的七大领域之一，再到"十五五"规划纲要部署全面实施"人工智能+"行动——三个五年规划一脉相承。金思宇从新质生产力的角度解读，认为这种衔接本质上是对新质生产力发展规律的精准把握，既保持了战略的连续性，也根据技术演进的趋势动态调整部署。

从2017年《新一代人工智能发展规划》确立"三步走"战略目标，到2025年国务院《意见》进一步细化时间表——战略蓝图在不断细化，方向从未偏移。这种"一张蓝图绘到底"的定力，不因短期波动而动摇，不因外部压力而退缩。

八、不只是技术竞争

三个"战略"判断的视野从未局限于一国之内。

2025年4月二十届中央政治局集体学习中，习近平总书记明确指出："人工智能可以是造福人类的国际公共产品。要广泛开展人工智能国际合作，帮助全球南方国家加强技术能力建设，为弥合全球智能鸿沟作出中国贡献。"这句话的重心在"国际公共产品"和"弥合智能鸿沟"——中国的人工智能战略，不是要搞技术垄断，而是要推动技术普惠。

2025年7月，人工智能全球治理高级别会议在上海召开，世界人工智能合作组织向世界发出邀请。2026年7月，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议再次在上海举行，国家主席习近平出席开幕式并发表主旨讲话。从推动技术开源可及——开源大模型全球累计下载量突破100亿次，AtomGit等开源社区汇聚超1100万注册用户——到推动各方加强发展战略、治理规则、技术标准的对接协调，再到倡导"避免其成为'富国和富人的游戏'"，"技术向善"与"普惠共享"始终是价值底色。

马斯克也多次表示，AI带来的生产力跃升应该是普惠的，未来将进入"全民高收入"的丰饶时代，商品和服务的价格将趋近于零，贫困将被彻底消除，工作不再是谋生的手段，而是纯粹的个人选择。这与中国推动AI普惠共享、弥合智能鸿沟的战略方向高度契合，也印证了人工智能作为"国际公共产品"的全球价值。

九、不回避问题

在充分肯定成绩的同时，三个"战略"判断从未回避挑战。

2025年二十届中央政治局集体学习明确指出"在基础理论、关键核心技术等方面还存在短板弱项"。2026年7月国家科学技术奖励大会上，习近平总书记进一步指出"我国科技发展中还存在一些领域原始创新能力不足、人才队伍结构不够合理、科技投入效能不高等问题"。

金思宇也坦言，我国人工智能产业生态建设仍面临多重挑战：高端智算芯片获取受限，国产芯片与主流框架的适配性仍有提升空间；部分先发技术仍处于追跑阶段，基础研究向产业转化链条不够顺畅；产业链存在"齿轮错位"现象——算力层昂贵且适配不足，技术层模型通用但行业定制化薄弱，中小企业"不会用、用不起、不敢用"的问题依然存在；数据权属、流通、安全等制度规则仍需完善，长期耐心资本供给机制有待进一步健全。全球AI治理的规则碎片化、数据主权冲突等问题，也给中国AI出海带来了不小的挑战。

"成绩不夸大、问题不回避"——这种清醒自觉，赋予了中国人工智能战略真正的韧性。三个"战略"判断不是盲目乐观的口号，而是建立在实事求是基础上的战略认知：正因为看到了差距，才更需要"集中力量"；正因为认识到了"战略问题"的严峻性，才更需要"战略资源"的持续投入；正因为明确了"战略性技术"的"头雁"地位，才更不能在关键领域受制于人。

结语

从"战略性技术"到"战略资源"再到"战略问题"，三个判断的递进过程，就是中国人工智能从"点上突破"走向"面上铺开"的理论注脚。当1.2万亿核心产业规模、6600多家AI企业、6亿生成式AI用户、2185 EFlops智能算力、全球第一的专利储备——这些数字汇聚在一起时，我们看到的不仅是一组数据的增长，更是一个大国在新一轮科技革命中从"跟跑"走向"并跑"乃至部分"领跑"的历史性跨越。

三个"战略"判断的力量，在于它们不仅是认识世界的坐标系，更是改造世界的行动指南。"形势催人，也逼人"——在这份清醒与紧迫中，中国人工智能的深化之路仍在加速延伸。从基础理论的"无人区"探索，到千行百业的深度赋能，从"有益、安全、公平"的治理追求，到"弥合全球智能鸿沟"的大国担当——三个"战略"判断所开启的，不仅是一场技术革命，更是一场关乎中国式现代化全局的深刻变革，最终指向的是人机共生、全民富足的文明新形态。

（作者金思宇系中国智库高级研究员、经济学家）