在2024年的政府工作报告中，"人工智能+"（可以看重点：2024年政府工作报告中关于AI和大数据的原文，商机都在这里了。）成为了一个重要的焦点，体现了国家层面对于科技创新尤其是人工智能技术发展的高度重视。本部分旨在深入解读政府工作报告中关于"人工智能+"的提出背景、核心目标与措施，以及政府对人工智能发展的顶层设计与期望。

随着科技的迅速进步，人工智能技术已成为推动全球经济和社会发展的新引擎。中国政府在工作报告中提出"人工智能+"行动，标志着对未来科技发展趋势的深刻洞察以及对国家战略布局的前瞻性规划。"人工智能+"不仅是对人工智能技术发展的一个强调，更是一个全面推进科技与经济深度融合的行动计划，旨在通过科技创新引领产业升级，推动经济结构优化，加速构建现代化经济体系。

"人工智能+"行动计划的核心目标是促进人工智能技术与实体经济的深度融合。政府工作报告明确指出，将通过以下几个方面的措施来实现这一目标：

政府工作报告中对"人工智能+"的高度重视，体现了国家对科技驱动经济发展模式的坚定信念。通过顶层设计，中国希望在全球人工智能发展竞赛中占据有利地位，推动中国经济高质量发展，实现产业结构的优化升级。政府期望通过实施"人工智能+"行动计划，不仅加速科技成果的转化和应用，还希望通过科技创新引领社会各领域的全面进步，为公众带来更多福祉，为社会发展注入新的活力。

政府工作报告对“人工智能+”的期望不仅限于技术层面的进步，更包含了对社会发展模式的全面优化。政府期待通过“人工智能+”行动，推动教育、医疗、交通、制造等多个行业的创新升级，实现服务效率和质量的双重提升，从而提高公民的生活质量和幸福感。此外，通过加强人工智能的研究和应用，中国也希望在全球科技创新的舞台上展现出领导力，为国际社会的发展贡献中国智慧和中国方案。

本部分将从数据要素X的基本概念（详见：数据要素×的万亿商机，从政策中找，从场景中找，从实践找）其在推动经济社会发展中的作用，以及行动计划的主要内容和目标进行解读。

"数据要素X"行动计划突出了数据在现代经济中的核心地位和作用，将数据视为可以与传统生产要素（如土地、劳动、资本）并列的新型生产要素。与传统生产要素相比，数据具有复杂的权属、不均匀的价值密度、以及正负两方面的外部性特点。

"数据要素X"通过激活数据的乘数效应，目的在于赋能经济社会发展。行动计划着重强调数据要素在提高资源配置效率、创造新产业新模式、实现经济发展倍增效应等方面的关键作用。通过对数据的高效应用，可以在经济运行、知识扩散、业态创新等多个方面产生显著影响，为经济社会发展提供新的动能。

《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》是一份全面的行动纲领，涵盖了提升数据供给水平、优化数据流通环境、加强数据安全保障等多个方面。行动计划旨在通过加强组织领导、开展试点示范、推动以赛促用、加强资金支持和加大宣传推广等措施，确保各项工作落到实处。选取了工业制造、现代农业、商贸流通等12个行业和领域为重点，以推动数据要素在典型领域应用场景的广泛应用，加快数据要素化进程，实现数据价值，构建以数据为关键要素的数字经济。

在深入探讨“人工智能+”与“互联网+”的概念、在推动经济社会发展中的角色及影响，并分析“人工智能+”在加速传统产业数字化转型中的独特价值时，我们首先需要明确两者的基本概念与发展背景。

“互联网+”是一个较早提出的概念，它指的是将互联网融入到各个产业中，通过互联网平台连接不同的产业和服务，实现信息的快速流通和资源的优化配置。互联网作为一种信息传输和处理平台，其核心价值在于提高信息传递的效率，促进传统行业的转型升级。

“互联网+”通过促进信息的快速流通和资源的有效配置，为经济社会发展带来了革命性的变化，特别是在电子商务、在线教育、远程医疗等领域，极大地提高了服务效率，降低了交易成本。

在传统产业数字化转型方面，“人工智能+”具有其独特的价值。与“互联网+”相比，“人工智能+”更能深入到产业的生产、管理、服务等各个环节，通过智能化技术提高传统产业的智能化水平，实现生产流程的优化、产品质量的提升和运营效率的提高。

人工智能技术的快速发展已经深刻改变了我们生活和工作的方式，特别是在医疗、教育、金融和制造业等关键领域。以下分析将深入探讨人工智能在这些领域的应用案例，以及它是如何解决行业痛点、提升效率与服务质量的。

在医疗领域，人工智能正在改变疾病诊断、治疗计划制定、患者监护和药物研发等多个方面。通过深度学习技术，人工智能能够从大量医疗数据中学习，帮助医生更准确地诊断疾病。例如，AI在皮肤癌的诊断上已经达到了与经验丰富的皮肤科医生相媲美的准确率。此外，AI也在个性化医疗方面展现出巨大潜力，通过分析患者的遗传信息和生活习惯，AI可以帮助医生为患者制定更加精准的治疗方案。

在教育领域，人工智能的应用正逐步实现个性化学习。AI能够根据学生的学习进度和能力，提供定制化的学习资源和辅导，帮助学生更有效地掌握知识。同时，AI教育平台通过实时监控学生的学习状况，可以及时发现学生的学习难点和知识盲区，从而为教师提供有效的教学反馈，促进教学方法的优化。

金融服务行业是人工智能技术应用较早且成效显著的一个领域。从风险管理到智能投顾，再到客户服务，人工智能都在发挥着重要作用。例如，AI在反欺诈领域通过分析用户行为模式，有效识别和预防欺诈行为。智能投顾系统则能根据市场数据和个人投资偏好，为投资者提供个性化的投资建议。此外，通过自然语言处理技术，AI客服能够24小时响应客户需求，提升服务效率和客户满意度。

在制造业领域，人工智能正在推动智能制造的发展。通过引入机器人、自动化生产线和智能检测系统，AI不仅提高了生产效率，还改善了产品质量。此外，人工智能在预测性维护方面也展现出巨大价值，通过实时监测设备状态和性能，AI可以预测设备故障，减少意外停机时间，降低维护成本。

在交通运输领域，自动驾驶技术的发展是人工智能+的显著成果。自动驾驶汽车、无人机和智能航运系统正在逐步实现，这些技术有望极大提高交通效率，减少事故发生率。同时，智能交通管理系统能够通过实时数据分析，优化交通流量，缓解拥堵问题。

零售和电子商务行业通过人工智能技术，实现了个性化推荐、智能库存管理和客户服务的自动化。AI能够分析消费者行为，预测市场趋势，帮助企业制定营销策略。在客户服务方面，智能客服机器人可以提供24/7的咨询服务，提升客户体验。

智慧城市建设是人工智能+的又一重要应用场景。通过物联网、大数据分析和云计算等技术，智慧城市可以实现能源管理、公共安全、环境监测和城市服务的智能化。例如，智能路灯可以根据交通流量和天气条件自动调节亮度，智能垃圾桶可以实时监测垃圾容量并优化清运路线。

在农业领域，人工智能技术的应用正在改变传统的农业生产方式。智能农业设备可以实现精准播种、施肥和收割，提高农业生产效率。AI还可以通过分析气象数据和作物生长数据，为农民提供种植建议，帮助他们应对气候变化带来的挑战。

在人工智能政策与战略方面，中国、美国、欧洲和日本等国家和地区之间存在明显的差异和联系。通过对这些国家在AI领域的政策进行比较分析，我们可以深入理解不同政策背后的国家发展需求与战略考量，并探讨国际合作在人工智能领域的可能性与重要性。

中国和美国是全球AI技术发展的两大引领者。中国在推动AI治理方面采取了更加前瞻性和制约性的法律法规，例如，最近对生成式AI技术的发展施加了限制，但同时也批准了主要科技公司继续部署其会话AI服务，显示了在新的伦理框架内促进增长的意图。这种做法与美国更为自由放任、依赖行业自我调节和事后干预的态度形成了鲜明对比。美国在AI治理上相对滞后，侧重于行业自我调节和非强制性的规范。然而，随着公众对AI治理的关注增加，美国可能会采取更具实质性的行动来应对AI的风险和挑战，例如联邦贸易委员会（FTC）正在加大执法力度以保护美国民众免受AI带来的不公平或欺骗性实践的伤害。

（以上为AI生成，示意）

美国在人工智能领域采取了较为开放和市场驱动的政策。美国政府通过《国家人工智能研究和发展战略》等文件，强调了人工智能在国家安全、经济增长和科技创新中的重要性。美国的政策侧重于推动人工智能技术的研究与开发，同时注重保护知识产权和促进商业化。此外，美国在人工智能伦理、隐私保护和数据安全方面也有较为成熟的法规和标准。

中国政府在人工智能领域采取了积极的推动策略。《新一代人工智能发展规划》提出了到2030年成为世界主要人工智能创新中心的目标。中国的政策不仅关注技术研发，还强调人工智能在经济、社会、国防等领域的应用。中国政府通过资金支持、税收优惠等措施，鼓励企业加大人工智能研发投入，同时推动数据开放和基础设施建设。

日本的AI政策聚焦于推动社会解决方案和国家战略性的技术发展，尤其是在解决人口老龄化等社会问题方面。日本通过鼓励研发和应用AI技术，旨在提升国家竞争力和社会福祉。

日本政府将人工智能视为国家战略，发布了《人工智能战略2017》和《未来投资战略2019》，旨在通过人工智能技术解决人口老龄化、劳动力短缺等社会问题。日本的政策侧重于促进人工智能在医疗、护理、教育等领域的应用，以及推动制造业的智能化升级。日本还注重国际合作，积极参与全球人工智能治理。

其他国家如韩国、加拿大、澳大利亚等也在积极布局人工智能领域。这些国家通常结合自身产业特点，制定相应的人工智能政策，如韩国强调在半导体和电子领域的人工智能应用，加拿大则侧重于人工智能在医疗和金融服务领域的创新。

尽管中国、美国、欧洲和日本在AI政策和战略上存在差异，但所有这些努力都凸显了国际合作在推动人工智能健康发展和解决全球性挑战中的重要性。随着AI技术的不断进步和应用领域的不断拓展，国际社会需要共同探索如何在促进创新的同时，确保技术的伦理使用和全球性治理。这种合作不仅能够促进技术的交流和学习，还可以共同应对AI带来的社会、经济和伦理挑战。

人工智能（AI）的发展是一个复杂的过程，涉及到技术进步和应用场景的双向互动。在讨论AI是技术驱动还是场景驱动时，我们可以看到两种观点：一方面，有人认为技术进步是AI发展的主要动力；另一方面，也有观点认为，是实际应用场景的需求推动了AI技术的进步和应用。朱啸虎和杨植麟分别代表了这两种观点。

技术驱动论认为，AI技术的内在发展和创新是推动AI应用和普及的主要因素。支持者认为，随着计算能力的增强、算法的优化以及数据处理能力的提升，AI技术能够实现更广泛的应用，解决之前无法解决的问题。这种观点强调，技术创新本身就能开辟新的应用领域和商业机会，从而推动AI的进一步发展。

场景驱动论则认为，是来自特定行业和领域的实际应用需求促进了AI技术的发展。只有当AI技术能够解决实际问题，满足市场需求时，它才能得到真正的发展和应用。这种观点强调，理解并满足不同行业和场景下的需求，是AI技术发展和创新的关键。

朱啸虎的观点则倾向于场景驱动。他认为，AI的价值在于其能够解决实际问题，满足市场需求。在这种观点下，AI技术的发展是为了更好地服务于特定的应用场景，如医疗诊断、智能交通、工业自动化等。场景驱动论强调，市场需求和实际问题会引导技术的发展方向，促进AI技术的创新和应用。

实际上，技术驱动和场景驱动在AI发展中并非相互排斥，而是相辅相成的。技术的进步为解决实际问题提供了可能，而来自具体应用场景的需求又促进了技术的针对性优化和创新。因此，探索技术与场景相结合的发展模式显得尤为重要。

深入学习AI知识：不断提升自己对AI技术的理解是抓住商机的第一步。无论是通过在线课程、研讨会还是书籍，了解AI的基础知识、最新动态和应用场景都至关重要。

技能培训：具体到技能层面，学习编程语言（如Python）、数据分析、机器学习算法等，能够为深入AI领域打下坚实的基础。

识别行业痛点：深入研究特定行业的运营方式，识别存在的痛点和改进空间。AI技术的一个主要价值在于其解决问题的能力，因此找到行业需求是创业的关键。

跟踪AI应用案例：通过分析AI在不同领域的成功应用，可以获得灵感和模式，指导自己的业务模型创新。

创新业务模式：利用AI技术开发新产品或优化服务，以满足未被充分解决的需求。差异化的解决方案往往能在市场上获得更好的竞争优势。

技术融合：考虑将AI与其他技术（如区块链、物联网）结合，探索交叉领域的新机会。

参与AI社区：加入AI相关的社区和论坛，与同行交流最新研究成果和市场趋势，寻找合作机会。

寻求合作伙伴：与AI技术供应商、研究机构和行业企业建立合作关系，共同开发解决方案。

小米：通过在智能硬件和家居领域应用AI技术，提高产品智能化水平，成功打造了多个智能生态产品，从而获得了巨大的市场成功。

百度：凭借强大的AI技术研发能力，在搜索引擎、自动驾驶、语音识别等多个领域实现了技术领先，为公司带来了新的增长点。